水下航行器声隐身性能快速评估研究

• 作者: 何琳 徐荣武 汤智胤
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 声学 声隐身性能 快速评估 RBF神经网络 LVQ神经网络 组合神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 74-78,83
• 分类号: TP391
• 字数: 3953字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2010.05.017

摘要

针对传统水下航行器声隐身性能评估方法计算时间长、实时性不强的缺点,将评估由数值计算问题变为基于多传感器信息融合的模式识别问题来解决.通过将RBF神经网络模型和LVQ神经网络模型相结合,提出了基于组合神经网络的水下航行器声隐身性能快速评估模型.利用加速度传感器测得壳体表面振动信息,抽取分析频段内每个频带的功率作为特征向量,通过组合神经网络模型进行识别分类,快速评估出航行器当前的声隐身状态.并利用水下双层加肋圆柱壳体模拟航行器舱段缩比模型,进行了水下声学试验,验证了方法的实时性和有效性.该评估方法计算速度快、评估正确率较高、通用性较强,可很好地应用于各类水下结构的声学状态评估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何琳	海军工程大学振动与噪声研究所	212	1597	19.0	30.0
2	徐荣武	海军工程大学振动与噪声研究所	25	37	3.0	5.0
3	汤智胤	海军工程大学振动与噪声研究所	24	101	6.0	9.0