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一种基于近场高精度模拟的远场噪声预测方法
摘要文本
一种基于近场高精度模拟的远场噪声预测方法，包括以下步骤：获取数据集；将物理域声场数据以及传播方程转换至计算域；训练和测试机器学习模型；给定近场高精度模拟数据预测远场噪声。本发明解决了现有的利用卷积机器学习模型学习声传播方程时，因对网格的均匀性有着强制要求，无法处理非均匀网格的数据输入，而真实的网格通常是非均匀的，其模型不能处理非均匀网格数据，导致只能利用均匀网格来作为网络的输入，难以实用的问题。
申请人信息
- 申请人:四川大学
- 申请人地址:610000 四川省成都市一环路南一段24号
- 发明人: 四川大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于近场高精度模拟的远场噪声预测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311583958.3 |
| 申请日 | 2023/11/24 |
| 公告号 | CN117610415A |
| 公开日 | 2024/2/27 |
| IPC主分类号 | G06F30/27 |
| 权利人 | 四川大学 |
| 发明人 | 刘佳鑫; 冯鑫; 姜屹 |
| 地址 | 四川省成都市一环路南一段24号 |
专利主权项内容
1.一种基于近场高精度模拟的远场噪声预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取数据集；S2、将物理域声场数据以及传播方程转换至计算域；S3、训练和测试机器学习模型；S4、给定近场高精度模拟数据预测远场噪声。