一种基于神经网络的预测复合结构开孔泡沫铝的中频吸声系数的方法

专利名称：一种基于神经网络的预测复合结构开孔泡沫铝的中频吸声系数的方法
专利类型：发明专利
发明人：梁李斯,郭文龙,张宇,米嘉毓
申请号：CN202010976228.X
申请日：20200916
公开号：CN112115644A
公开日：
20201222
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的预测复合结构开孔泡沫铝的中频吸声系数的方法，设计双层复合结构；确定影响开孔泡沫铝吸声能力的影响因素，确定多种不同复合结构在所述影响因素以及不同频率声源下的吸声系数，得到多种不同复合结构的所述影响因素以及吸声系数对应的数据集；将数据集划分出训练样本和测试样本；使用MATLAB的newgrnn函数创建广义回归神经网络，通过所述训练样本和测试样本对广义回归神经网络进行训练和测试，得到最终的广义回归神经网络；在预测时，将待预测复合结构的影响因素输入最终的广义回归神经网络，对该复合结构的吸声系数进行预测。

本发明的方法能够快速预测出具有空腔的双层复合结构的吸声系数，无需进行繁重的实验来确定。

申请人：西安建筑科技大学
地址：710055 陕西省西安市碑林区雁塔路13号
国籍：CN
代理机构：西安通大专利代理有限责任公司
代理人：姚咏华
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