公开(公告)号：CN117951988A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202311855350.1

申请日：2023-12-28

Applicant: 湖南大学

Inventor： 伍文华 ,  岳益民 ,  张冰鑫 ,  胡志鑫 ,  石腾洋 ,  王金旭 ,  徐佳伟 ,  高兵

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种弯张换能器优化设计方法及系统，将弯张换能器的结构参数组合整体作为神经网络输入数据，频率和声源级作为输出数据，构建基于BP神经网络弯张换能器频率和声源级预测模型，可以通过不断迭代训练来适应输入数据和输出数据的线性与非线性相关特性，而且也可以自适应输入数据的耦合性特点，得到误差较小的预测模型；把结构参数组合整体作为输入，可以快速得到预测结果；然后，引入结构参数的约束条件，通过遗传算法对预测模型进行寻优，采用最佳个体保存法，概率法交叉，高斯变异，可以快速得到结构参数的最优解。本发明所提优化设计方法计算简单、能够替代大量控制变量进行的试验，节省成本，提高效率。