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基于代理模型的麦克风相位阵列设计技术研究

丁存伟 李周复 张雪 周国成

丁存伟, 李周复, 张雪, 等. 基于代理模型的麦克风相位阵列设计技术研究[J]. 实验流体力学, 2018, 32(4): 93-98, 103. doi: 10.11729/syltlx20170151
引用本文: 丁存伟, 李周复, 张雪, 等. 基于代理模型的麦克风相位阵列设计技术研究[J]. 实验流体力学, 2018, 32(4): 93-98, 103. doi: 10.11729/syltlx20170151
Ding Cunwei, Li Zhoufu, Zhang Xue, et al. Research on microphone phase array design based on surrogate model[J]. Journal of Experiments in Fluid Mechanics, 2018, 32(4): 93-98, 103. doi: 10.11729/syltlx20170151
Citation: Ding Cunwei, Li Zhoufu, Zhang Xue, et al. Research on microphone phase array design based on surrogate model[J]. Journal of Experiments in Fluid Mechanics, 2018, 32(4): 93-98, 103. doi: 10.11729/syltlx20170151

基于代理模型的麦克风相位阵列设计技术研究

doi: 10.11729/syltlx20170151
详细信息
    作者简介:

    丁存伟(1987-), 男, 黑龙江齐齐哈尔人, 工程师。研究方向:气动噪声。通信地址:哈尔滨市一曼街2号88信箱(150001)。E-mail: dingcunwei@126.com

    通讯作者:

    丁存伟, E-mail: dingcunwei@126.com

  • 中图分类号: V211.7

Research on microphone phase array design based on surrogate model

  • 摘要: 气动声学风洞试验过程中,针对目标声源特性进行麦克风相位阵列改进时,为保证风洞试验效率,必须在较短的时间内完成阵列优化设计工作。为满足这一试验需求,最大限度提升麦克风相位阵列设计效率,引入了基于Kriging代理模型的优化设计方法。采用基于点扩散函数的计算程序进行阵列性能分析,获取阵列最大旁瓣水平和分辨率。通过对样本点响应值进行计算,建立Kriging代理模型,进而以计算速度极高的Kriging代理模型作为阵列性能分析方法开展优化搜索,避免了大量调用阵列性能计算程序导致计算耗时过高的问题,显著提升了麦克风相位阵列设计效率。该阵列设计方法能够有效改善麦克风阵列的测量性能,满足声学风洞试验的特殊应用需求。
  • 图  1  优化设计方法流程图

    Figure  1.  Flowchart of the optimization design method

    图  2  初始阵列与分辨率优化多臂螺旋阵列示意图

    Figure  2.  Schematic of initial array and resolution optimized multi-arm spiral microphone array

    图  3  初始阵列与分辨率优化阵列响应图

    Figure  3.  Responses of initial array and resolution optimized microphone array

    图  4  最大旁瓣水平优化阵列示意图

    Figure  4.  Schematic of MSL optimized microphone array

    图  5  最大旁瓣水平优化阵列响应图

    Figure  5.  Responses of MSL optimized microphone array

    图  6  初始阵列与最大旁瓣水平优化矩形麦克风阵列对比

    Figure  6.  Comparison of initial array and MSL optimized rectangular microphone array

    图  7  初始阵列与最大旁瓣水平优化矩形麦克风阵列响应图

    Figure  7.  Responses of initial array and MSL optimized rectangular microphone array responses

    表  1  Kriging模型预测误差

    Table  1.   Prediction error of Kriging model

    最大旁瓣水平/dB 分辨率/m
    阵列性能分析结果 -14.696 0.1467
    代理模型预测结果 -14.680 0.1460
    相对误差 0.07% 0.45%
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    表  2  分辨率优化阵列设计变量

    Table  2.   Design variables of resolution optimized array

    设计变量 n k a q
    变量范围 8~10 0.60~1.40 0.050~0.200 0.600~1.400
    初始阵列变量值 9 1.00 0.150 1.000
    优化阵列变量值 9 0.89 0.147 0.716
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    表  3  初始阵列与分辨率优化麦克风阵列性能

    Table  3.   Performance of initial array and resolution optimized microphone array

    初始阵列 优化阵列
    频率/
    kHz
    最大旁瓣水平/dB 分辨率
    /m
    最大旁瓣水平/dB 分辨率
    /m
    1 -17.412 0.388 -14.237 0.341
    2 -16.882 0.187 -14.330 0.164
    3 -15.535 0.123 -11.868 0.108
    4 -15.252 0.089 -11.934 0.080
    5 -14.771 0.070 -11.992 0.061
    6 -14.188 0.057 -10.235 0.048
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    表  4  初始阵列与最大旁瓣水平优化麦克风阵列性能

    Table  4.   Performance of initial array and MSL optimized microphone array

    初始阵列 优化阵列
    频率
    /kHz
    最大旁瓣水平/dB 分辨率
    /m
    最大旁瓣水平/dB 分辨率
    /m
    1 -17.412 0.388 -20.537 0.412
    2 -16.882 0.187 -21.922 0.198
    3 -15.535 0.123 -19.346 0.129
    4 -15.252 0.089 -16.105 0.094
    5 -14.771 0.070 -15.698 0.074
    6 -14.188 0.057 -14.009 0.061
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    表  5  初始阵列与优化矩形麦克风阵列性能

    Table  5.   Performance of initial array and optimized rectangular microphone array

    初始阵列 优化阵列
    频率
    /kHz
    最大旁瓣水平/dB 分辨率
    /m
    最大旁瓣水平/dB 分辨率
    /m
    1 -12.545 0.302 -16.101 0.320
    2 -11.786 0.146 -16.012 0.155
    3 -11.798 0.094 -15.450 0.101
    4 -11.800 0.068 -15.252 0.073
    5 -11.806 0.053 -15.147 0.056
    6 -6.523 0.042 -11.271 0.046
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-11-22
  • 修回日期:  2018-02-07
  • 刊出日期:  2018-08-25

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    2021年8月13日