艦船噪聲傳遞路徑建模方法分析

王海玲*

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艦船噪聲傳遞路徑建模方法分析

王海玲*

(廈門大學嘉庚學院，信息科學與技術學院，福建，廈門，363105）

本文以船艇為例，從船舶艙室噪聲源及傳遞路徑角度考慮，建立一種應用性廣且可變的艦船噪聲模型。采用模型識別的方法來提取艦船噪聲有用信息。根據噪聲貢獻的大小，把船舶艙室分為若干個板塊及子板塊，基于Dijkstra算法，尋找船舶艙室噪聲的主要傳遞路徑，并給出相應的降噪措施，為船舶艙室噪聲設計提供科學依據。

艦船噪聲；傳遞路徑；噪聲模型；Dijkstra算法

引言

近年來，船舶設計出現了大型化、重載、高功率趨勢，導致船上噪聲幅值越來越高。艦船噪聲作為艦船隱蔽性的主要指標，對艦船的生存能力有著重大影響。為改善艦船噪聲水平及聲隱身性，其首要任務是解決噪聲源的識別問題[1]。鑒于此，開展基于噪聲源和噪聲傳遞路徑的識別、建模具有十分重要意義。

噪聲源的識別與定位，是降低艦船輻射噪聲強度的基礎，已成為人們關注的焦點問題之一。可艦船噪聲成為各種被動聲探測裝置的“信息源”，具有一定的時域和頻域特性[2]，傳統的噪聲源識別方法在時域上主要有分部運轉、時歷分析、輻射效率測定和相關分析等，而在頻域上主要有譜分析、偏/重相干法、聲強測量法、聲場空間變換、通過特性法等[3]。

長期以來，識別研究以大量實測目標樣本為基礎，采用統計決策、神經網絡、線性譜等進行[4-11]。但這種方法受軍事目標樣本采集困難（尤其是國外軍事目標）的制約，且識別率受樣本庫影響很大[12]。而“基于模型的識別”是國際上正在迅速發展的目標識別研究新方法，那么能否采用“基于模型的識別”方法來提取艦船噪聲識別信息，提高識別率呢？國內對艦船噪聲的建模研究較少，且對模型的有效性驗證沒有系統的認識，缺乏對模型的可信性分析[13]，高處等[14]結合聲振熵賦權圖對船舶傳遞路徑分析，從而將噪聲傳遞路徑轉化為求解聲振熵賦權圖的最短路問題。由于傳遞路徑分析(TPA)在實際應用中需要把原有的噪聲振動源拆除，而且尚需大量的測試，其過程相當繁瑣，尤其對于艦船這類比較復雜的結構，試驗難度大，成本高。

基于上述考慮，本文力求尋找一種更為簡單和快捷的方法，從艦船噪聲源及傳遞路徑角度考慮建立應用性廣且可變的艦船噪聲模型。根據噪聲源和噪聲傳播路徑的識別，將不同船板對船內噪聲貢獻大小，分為若干個板塊及子板塊，從而將復雜的系統結構分為不同的便于分析的獨立的子系統，使得模型在模擬艦船噪聲成為可能，并可以克服海上試驗所具有的環境復雜以及花費過高等各種不利因素，是研究各種水下聲探測器性能的有效手段[12]，為振動和噪聲生源的識別提供一種直觀的分析方法。

1 預備內容

1.1 狄克斯屈拉算

Dijkstra(狄克斯屈拉)算法，又稱標號法，是典型的單源最短路徑算法，用于計算一個節點到其他所有節點的最短路徑。主要特點是以起始點為中心向外層層擴展，直到擴展到終點為止。

Dijkstra 算法假設：

1.2 前K條最短路徑算法

Dijkstra算法是圖論中求最短路徑問題的優秀算法，但它只能求取第１條最短路徑或者最短路徑中的某一條（系統同時擁有多條最短路徑），在此基礎上擴展出各種各樣的前Ｋ條最短路徑算法。

基本思想是：先用Dijkstra算法求解起終點間的最短路徑，然后把這條路徑中的一條邊設置為禁行，再用Dijkstra算法求解起終點間的次短路徑，以此類推，得到起終點間的前Ｋ條最短路徑。

2 船舶艙室結構

2.1 船艇機艙幾何模型的建立

本文以文獻[4]中的船艇為例，其機艙結構如圖1所示。其主要幾何尺寸如表1所示。由機艙俯視圖簡化得船艇機艙幾何模型如圖1所示。

圖1 船艇機艙結構圖

表1 船艇機艙幾何尺寸

船艇機艙主要有以下特征:1)整個艙室主要由上下甲板、左右舷、前后隔板,2個主發動機組和2個發電機組組成。上下甲板與左右舷靠鉚釘連接在一起,前后隔板和左右舷焊接在一起,4塊板相圍組成了艙室的整個空腔;2)2個發動機組和2個發電機組由鉚釘固定在下甲板上;3)前后隔板和左右舷壁上有鉗工臺、主配電板、液壓油箱、蓄電池等附件。

圖2 船艇機艙幾何模型

由圖2可以看出，艙室內多為板結構，板結構與聲輻射密切相關的是結構的彎曲振動，因而根據相似準則，將其具有相同彎曲模態性質的劃分為一個子系統，而對于非彎曲模態（如扭轉模態），由于對輻射聲場影響較小，予以忽略。此外，鉗工臺、蓄電池等附件相對較小，不將這些附件單獨作為子系統考慮。為此將主甲板、艙底板、前后隔板和左右船舷簡化為彎曲板，可得艙室結構網絡圖-3。

圖3 艙室結構網絡圖

將左右船舷、上下甲板、前后隔板以及主配電板看為二維平板,則其彎曲振動的模態密度為，板的損耗因子為0.004，由此可用模態密度函數進行噪聲賦權值。得表-2.其中，為板面積，為縱波速度，為板厚，為楊氏能量，為泊松比，為材料密度。

表2 每個節點的噪聲值

噪聲的傳遞方向規定有高噪聲向低噪聲傳遞，且取兩個相互耦合后的數值為權值，得噪聲傳遞路徑圖-4。

圖4 艙室結構傳遞路徑圖

用前K條路徑的最短路徑Dijkstra算法即可求出從主機出發到各個部門的最小噪聲傳遞路徑：9主發動機-5右舷-6前隔板-7主配電板-8后隔板-4左舷-3上甲板-1內聲空腔。具體算法可采用見圖5流程。

2.2．船艇機艙噪聲傳遞的數學模型

為了進一步研究艙底布置的優化問題，將機艙根據各個部門劃分為16個子系統（1-16），后艙壁、左舷、前艙壁和右舷分別為17、18、19和20子系統，如圖6.相鄰的點之間可以連邊，從而可以得到艙室內的子系統之間傳遞的網絡圖-7。其中子系統6和子系統10為主機作用處。采用如圖4相似的方法，對子系統用對應的各個部門對應的噪聲值進行賦權，即得到船艇機艙的賦權網絡圖，然后對噪聲傳遞比較大的路徑，如主機和螺旋槳處，可通過安裝彈性支承架的方式有效地降低艦船艙室噪聲。采取什么樣的彈性支承在以后的工作中會做進一步地研究。其次，為降低噪聲，也可以采用吸聲材料玻璃棉、增加鋼板的厚度等等。

圖5 前K條路徑的Dijkstra算法求源點到目標點最短路算法

圖6 艙室結構子系統劃分圖

注3 定理5的1)式表明目標概念與組合多粒度粗糙集的下、上近似之間的包含關系;2)-3)式表明組合多粒度粗糙集的下近似、上近似具有同一運算律；4)式表明組合多粒度粗糙集的下近似、上近似具有單調性；5)式表明組合多粒度粗糙集的下近似、上近似具有互補運算律。

圖 7 艙室結構子系統噪聲傳遞網絡圖

3 結語

本文的噪聲模型主要從噪聲源的識別角度出發，除螺旋槳、主發動機等主要振源外，艦船殼體結構在聲源及聲傳遞路徑中也占據重要地位，模型的應用考慮了應用性廣且可變的艦船噪聲模型，通過尋求最短傳遞路徑入手，用dijkstra算法可找到艙室噪聲的主導傳遞路徑，以此可給出相應的降噪措施，為艙室噪聲設計提供了可靠的依據。除此之外，該方法避免了傳統的繁瑣的傳遞函數測量及繁重的艦船目標樣本采集工作，并能有效提高識別率和識別效率，具有良好的發展前景。

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The Modeling Analysis of Ship Noise Transfer Path

WANG Hailing*

(Xiamen University Tan Kah Kee Colledge, College of Information Science and Technology, Xiamen, 363105, Fujian)

From the ship cabin noise source and transmission path, we set up a variable model with wide applicability of the ship noise based on the boat. By using model identification method, we extract the ship noise useful information.According to the size of the noise contribution, the ship's cabin is divided into several plates and sub-plates,and thenwe find themain flow path of the ship cabin noise via Dijkstra algorithm, and give the corresponding noise reduction measures, provide the scientific basis for the ship cabin noise design.

ship noise; transfer path; noise model; Dijkstra algorithm

10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2017.02.03

TB533

A

1672-9129(2017)02-00017-04

2016-11-05；

2016-12-23。

國家自然科學基金(10871163)、校級孵化項目（2015L02）、校級教改項目資助。

王海玲（1982-）女，副教授。

E-mail:whling@xujc.com；19099428@qq.com

引用：王海玲. 艦船噪聲傳遞路徑建模方法分析[J]. 數碼設計, 2017, 6(2): 17-20.

Cite：Wang Hailing. The Modeling Analysis of Ship Noise Transfer Path[J]. Peak Data Science, 2017, 6(2): 17-20.