| 基于条件式生成对抗网络的吸声覆盖层优化设计方法 |
| 孙一平
|
| 2023-12-22
|
| 原始专利权人 | 贵州开放大学(贵州职业技术学院)
|
| 授权国家 | 中国
|
| 摘要 | 本发明公开了一种基于条件式生成对抗网络的吸声覆盖层优化设计方法，该设计方法基于条件式生成对抗网络(cGAN)模型，cGAN模型包含一个生成器网络和一个鉴别器网络，与传统方法(如遗传算法)相比，本方法不需要实时计算，模型被训练用于学习吸声覆盖层参数与其吸声性能之间的内在映射，然后使用经过训练的生成器网络来生成吸声覆盖层的空腔组合形状，本发明通过有限元法计算样品的吸声系数，使用二维仿真模型生成数据集。本发明构建了一个由86400组材料和结构参数以及相应的吸声系数组成的数据集，以训练和测试cGAN模型，解决了变半径和距离梯度参数的难以量化设计问题，最终目标是获得具有强吸收特性的空腔形状。 |
| 申请日期 | 2023-11-14
|
| 语种 | 中文
|
| 专利状态 | 公开
|
| 申请号 | CN202311508169.3
|
| 公开（公告）号 | CN117272755A
|
| IPC 分类号 | G06F30/23
; G06F30/27
|
| 专利代理人 | 王婷婷
|
| 代理机构 | 北京中创博腾知识产权代理事务所(普通合伙)
|
| 专利类型 | 发明申请
|
| 文献类型 | 专利
|
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/162172
|
| 专题 | 国家开放大学贵州分部
|
| 作者单位 | 贵州开放大学(贵州职业技术学院)
|
| 第一作者单位 | 国家开放大学贵州分部
|
推荐引用方式
GB/T 7714 |
孙一平. 基于条件式生成对抗网络的吸声覆盖层优化设计方法[P]. 2023-12-22.
|
|
文件名：
|
CN202311508169.3.PDF
|
|
格式：
|
Adobe PDF
|
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论