用混合声学仿真优化噪声最小化的源定位外文翻译资料

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电脑辅助设计96(2018)1-12

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计算机辅助设计

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用混合声学仿真优化噪声最小化的源定位

尼古拉斯·莫拉莱斯*,迪尼斯名字

UNC教堂山,美国

文章信息

文章历史:收到于2017年7月6日 接受于2017年9月28日

关键词:声学设计 自动优化设计 建筑声学 环境噪声降低

摘要

环境噪音会对工作场所的生产力和健康产生很大的影响。我们解决了设计大型CAD结构的这一问题,它能自动地满足噪音的准则和标准。我们提出了一种新型的方法,可以用来确定声音源的最佳位置,例如发电机、机器、风扇和暖通空调设备,这些设备可以满足室内场景的设计要求。我们的方法是使用一种混合型的声音传播算法,它结合了几何和以波为基础的两种技术元素,能分别处理较高和较低的频率。我们还使用了一种高效的模拟退火的声学优化,它利用脉冲响应缓存与声源聚类来提高算法的收敛时间。最后,我们在传统的CAD管道的背景下提出了我们的方法,在数字设计阶段的早期阶段,在该管道中,它可以集成符合我们要求的噪声。我们在许多复杂的CAD模型中强调了该方法的性能,它对应于一个办公室和一个仓库。

copy; 爱思唯尔有限公司于2017年出版。

1。介绍

在健康和工作场所安全方面的一个主要的问题是环境噪音对工人或者建筑物使用者的影响。环境噪音除了对工作场所的生产力和孩子的学习能力有着影响之外,它还可能会对人体的健康 [1,2]产生重大的影响。与制造业或者生产过程中有联系的工业噪音都被认为是一个重大的职业性问题[ 3 ]。除此之外,噪音水平也可能会对动物产生负面的影响[ 4 ]。为了去应对这些挑战,人类已经提出了许多有关于限制环境噪音水平的法规。

在建筑模型、工厂、医院或者学校等室内结构的计算机辅助设计方面,一个关键性的挑战是确保它们能够满足噪音和标准以及规范。许多的工程任务围绕着优化现有的设计,使得其能够满足不同的标准,包括声学特性。在本文中,我们解决了在建筑模型中降低室内的噪声是由不同的来源所产生的问题(例如洗衣机、空调、风扇、冰箱、抽水马桶、下水道等)。这些声源的频率都有一个非常大的范围:在30赫兹至50赫兹之间的较低频率和超过10千赫兹的高频率。噪声水平是根据这些声源在不同环境中产生的声压级来进行测量的。我们的目标是自动计算这些声源的位置,使其所产生的声压级在整个环境中达到最小化或者满足噪声标准。

用于噪声预测的最简单的方法是枚举了在场景或者源位置上的吸收器或者附件特性的不同值,并计算每个值的最大噪音值。然而,这种试验和错误的方法可能会非常的昂贵和费时,也可能无法捕捉到低频率噪声传播的效果,如衍射。近来,人们已经开发了不同的算法来自动优化大模型的声学特性,它包括修改形状[5,6],材料[3,6],和拓扑结构[ 7 ]。除此之外,这些技术还可以用来评估噪声的特性。然而,目前的方法要么使用基于噪声扩散的简化型模型,要么在对噪声的低频和高频成分进行建模时没有提供足够的精度。因此,它们不能为大型建筑模型提供足够的精度。

在设计大型建筑或者声学空间的最新趋势是使用声学模拟或者预测方法,既准确又快速。这些模拟方法经常被用来估计不同源位置或者位置的噪声水平,作为整体优化的一部分。声传播模拟一般分为两类:几何技术和波导技术。几何技术基于射线追踪、波束跟踪和图像源方法[ 8 - 11 ]。这些技术适用于更高的频率,能够实时处理大量的源[ 12 ]。另一方面,几何技术不能精确地模拟低频率效应,如衍射或散射。在噪声建模方面,这些效应通常在低频率段是很普遍的,也是很明显。虽然一些几何技术可以代表低阶散射的效应[ 13–15 ],但心理声学的研究表明,几何衍射技术与使用基于波的技术的衍射模拟有着明显的不同[ 16 ]。最后,在复杂的场景中,几何衍射技术的状态[ 17 ]。在第二类声波传播模拟中,基于波的方法,直接用数值方法求解声波方程。包括时域有限差分法(FDTD)技术文献[18,19],有限元方法[ 20 ],边界元方法[ 21–23 ] ,伪谱技术[ 24 ],和域分解技术[ 25 ]。一般来说,这种波解方案可以精确地计算声压场。然而,他们的计算成本上升为四次方仿真的频率,因而方法仅限于当前较低的频率,约小于1千赫兹或2千赫兹。

主要的结果:我们提出了一种新型的声学离散优化算法,它能够用于大型建筑或者CAD模型的源放置。我们对这个算法的主要贡献如下所示:

bull; 一种准确而高效的混合声音传播算法,它使用一个林克威茨交叉滤波器来融合低频率频段和高频率频段,我们可以捕获到低频率波效应,例如衍射,同时避免更昂贵的基于波的模拟的成本。

bull;对邻近源的源聚类,以减少2.5到8倍之间的优化搜索空间,这对于具有很大自由度的场景声音源放置进行有效的计算是必要的。

bull;一种高效的离散型优化方法,用于优化源位置,利用脉冲响应缓存来提高收敛性,降低最坏情况下的启发式优化算法的有效算法复杂度从O(m!)到O(m)。

我们的公式进行离散的优化,从每个位置的有限数量的可能位置进行选择。源位置最开始是群集的,以减少离散搜索空间。然后,为了精确地计算压力场,我们使用了一种混合的声学模拟器,它结合了几何和基于波的方法来考虑所有的源频率,包括低频率和高频率。我们的优化模型,采用了A计权曲线模型对环境噪声水平进行建模,并根据脉冲响应来计算噪声。我们的混合声学优化算法使用了几何和基于波的两种技术:几何的中高频率仿真和基于波的低频率带。因此,我们获得了在衍射效应明显的频率下,基于波的模拟的优势,但是通过使用更高频率的几何技术来保持整个算法的计算效率。此外,我们还使用了一个改进的模拟退火算法来缓存源侦听器配置的脉冲响应,以获得高效的优化收敛。

我们强调了我们的方法在不同的CAD基准上的表现,它模拟了各种现实世界的工作场所,如办公室场景、仓库场景和工业区场景,其中包括了工业场所,在那里机器可以引起很高水平的噪音,以及商业办公地点,其中暖通空调和轻型机械噪音会影响工作场所的生产力。据我们所知,这是第一个算法,它可以优化大型CAD模型中的源位置,从而使选定区域的噪声水平降低至最低。

论文的其余部分组织如下。在第2节中,我们概述了以前的噪声建模,混合声传播和声学优化方面的工作。在第3节中,我们给出了使用脉冲响应的声音传播算法和噪声计算的背景。在4节中,我们提出了一种新型的优化算法,在第5节中突出了其性能复杂的基准。

2。之前的工作

减少环境噪声问题是一个横跨各个领域从生态学文献[ 4 ]到城市规划 [ 26 ]再到计算机辅助设计和声学的交叉型学科领域。此外,制定的各种规定和建议是在控制环境噪声包括世界卫生组织(WHO)的建议[ 1 ]和各种国家监管机构的其他建议,包括美国职业安全与健康管理局(OSHA)[ 27 ]。

2.1。环境噪声的测量

关于环境噪声的测量有相当多的文献。这些文献中包括了在某些特定地理区域的环境噪音的各种研究[ 28 - 30 ]以及关于降低噪音对生产线的影响的评估[ 31 ]。Ondet 和Barbry利用了射线追踪模拟技术去预测一个房间里的噪声[ 32 ]。Kerauml;nen 等人[ 33 ]讨论了几何方法对于噪声计算的准确性。Sequeira和Cortiacute;nez 开发出了一种使用简化的声学扩散模型用于优化结构声学处理的方法[ 3 ]。进一步的文献则包括城市环境噪声的讨论[26,34 ]。

人们在几何声音传播领域已经做了许多的工作,其中包括一些散射和衍射效应的工作。这些作品包括Tsingos等人[ 14 ],Embrechts等人[ 13 ],和本文中的Deines[ 15 ]。各种几何房间声学技术是通过savioja [ 35 ]的调查分析。然而,衍射和散射的几何技术不能很容易地代表更高频率的高阶衍射。Rungta等人[ 16 ]表明,在比较基于UTD的几何方法和基于波的方法时,他们的研究中的参与者可以观察到在三阶衍射的情况下声音的传播有着明显地差异。

注:衍射,是指波遇到障碍物时偏离原来直线传播的物理现象。在经典物理学中,波在穿过狭缝、小孔或者圆盘之类的障碍物后会发生不同程度的弯散传播。假设将一个障碍物放置在光源和观察屏之间,则会有光亮区域与隐晦区域出现在观察屏,而且这些区域的边界并不锐利,是一种明暗相见的复杂图样。这种现象称为衍射;散射,分子或者原子相互接近时,由于双方很强的相互斥力,迫使它们在接触前就偏离了原来的运动方向而分开,这通常称为散射。散射是指由传播介质的不均匀性引起的光线向四周射去的现象。

2.2。混合声学模拟

为了处理更低和更高频率的噪声,我们采用了几何和基于波理论相结合的混合方法进行仿真和优化。这些技术包括基于频谱分解的技术,在较低的频率下使用波解方案,在更高的频率下使用几何方法[36,37]。这些混合方法的计算复杂度主要是由于在整个声学域上执行的基于波的方法的控制,而当前的技术仅仅局限于小一点的声学空间。人们还提出了不同的技术,用于在几何和数值方法接口之间的接口上进行适当的耦合[38 - 40]。我们处理接口的方法也是基于这些方法来实现的。 (频谱分解技术即是一种将复杂的噪声信号分解为较简单的信号的技术。许多物理信号均可以表示为许多不同的频率简单信号的和。找出一个信号在不同频率下的信息的作法就是频谱分析。)

2.3。声学优化

声学优化问题通常涉及到对结构形状、材料或拓扑结构的修改。这些工作包括僧侣等[ 6 ]对听力的优化,Bassuet[ 5 ]对几何参数的修改,以及最佳吸收器的安放位置[ 41 ]。虽然大多数声学优化技术采用的是几何方法,但也有一些采用了基于波的方法[ 42,43 ]。一般来说,材料优化或形状优化的使用有助于减少优化算法的搜索空间,但是在拓扑优化领域中,对自由度优化问题进行了固有的高度评价[ 7 ]。 (在统计学中,自由度指的是计算某一统计量时,取值不受限制的变量个数。通常d f = n - k。其中n为样本数量,k为被限制的条件数或者变量个数,或者计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。)

扬声器和麦克风的放置问题与我们的目标密切相关。在这种情况下,扬声器类似于发出噪音的机器的位置,而麦克风则与医院里的工人或病人的位置相对应。因此,在最佳的扬声器和麦克风放置的问题上也有不同的工作。Khalilian等人[ 44 ]使用的方法是声场再现扬声器的最佳位置(SFR)的问题。D#39;Antonio等人开发了一种算法用来优化扬声器布局的限制,除了声学处理和家庭影院系统的房间尺寸[ 45 ]。其他技术包括使用遗传优化技术的最佳扬声器和麦克风放置[ 46 ]。

表1

在我们的声学求解器和优化算法中使用的符号和符号。

c

声音的恒定速度

t

时间

p(x, t)

位置x在时间t处的压力

p0

Pa的参考声压

i

带有索引 i 的侦听器位置

sj

具有索引 j 的源位置

S

声源音频

P

分贝声压级

L

环境噪声等级

r

脉冲响应

3。背景

在这一部分中,我们给出了基于几何和基于波传播方法的背景知识,并将其结合起来进行混合声模拟。表1给出了本节中所使用的符号的摘要。

声波传播是由时域声学波动方程来建模的:

, (1)

其中C是在均匀介质中声波的速度(通常是343米每秒,在20◦C下,在干燥空气中的值),P(x,t)是有关压力位置x在时间t下的压力,和f(x,t)是一个强制函数的方程。该方程的时间自变量也常常用于基于波的技术。在一个场景中计算声音传播效果的方法不同。在本节中,我们将讨论我们的算法使用的几何技术和基于波的技术。此外,我们还使用这些方法产生的脉冲响应,并演示如何从脉冲响应到计算噪声级。

3.1。几何声的传播

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