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闭式蛙人穿戴潜水服、眼镜、头盔和脚蹼,同时携带水下闭路呼吸器等在水下工作。本文通过理论建模和试验,研究水下闭式蛙人回声特性。将非刚性表面高频条件下目标回声特性预报的板块元方法算法进行局部修正,以适应考虑遮挡情况下不同属性材料组合目标回声特性预报计算。建立闭式蛙人潜水装备的分层介质反射系数模型,结合其几何外形的三维精确建模,计算闭式蛙人回声特性。给出了游泳姿态的0°~360°目标强度、回波时域角度谱、蛙人表面亮点分布等细致的计算图像。开展了真实闭式蛙人的湖上试验,理论计算与试验测量进行了对比分析。研究表明,气瓶、潜水服是主要的回波贡献,闭式蛙人目标强度概率分布区间在频率为50、70 kHz时为-20~-13 dB,在频率为80 kHz时为-23~-17 dB。 相似文献
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研究敷设空腔覆盖层水下复杂目标的声散射特性具有重要的意义。首先通过建模软件构建目标模型,然后利用分层近似法,结合多层介质的传递矩阵方法,将含有变截面空腔的吸声覆盖层分为多个可视为圆柱空腔结构的薄层,进而实现复合结构的声反射系数的求解,最后利用基于戈登(Gordon)积分的板块元方法对目标强度进行预报,并针对复杂目标提出基于光线投射的可见面元判别方法。在此基础上,以BeTSSi Ⅱ标准模型为例,研究敷设空腔覆盖层的水下复杂目标的声散射方位特性和频率特性。结果表明:文中提出的基于光线投射的可见面元判别方法可以快速有效地提供板块元方法所需的可见面元;板块元方法对BeTSSi Ⅱ标准模型的预报结果可以很好地反映其目标强度的特征及其变化规律;模型敷设空腔覆盖层可以有效降低目标强度,与敷设等厚均匀覆盖层时相比,复合结构声反射系数曲线的第一谷值频率降低,在频率较低时敷设空腔覆盖层的吸声效果更好,可以进一步减小目标强度。该研究有助于实际工程中实现对水下平台散射特性的快速预报。 相似文献
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声辐射模态在主动结构声控制领域取得了满意的噪声控制效果,但缺乏有效简便的远场测量或计算方法已成为其进一步发展的瓶颈。基于远场封闭包络与结构表面辐射声功率相等,借助声传递矩阵的概念,将声辐射模态的求解转换到流体域进行求解,获得了一种通用的任意结构远场声辐射模态求解方法。为了验证方法的可行性,利用不同的场点包络形状、不同距离的场点以及不同的场点数目对其性能进行分析,主要包括结构辐射声功率、声辐射模态幅值、声辐射模态效率。利用获得的声辐射模态计算脉动球的辐射声功率,并与其理论解进行比较,计算结果显示不同的场点状态对辐射声功率的影响较小,所获取的声辐射模态和辐射效率具有较高的可信度。同时,本方法可为远场测量声辐射模态提供理论参考。 相似文献
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收发分置的潜艇目标强度对于双基地声呐和多基地声呐的探测性能具有重要的意义。采用快速多极边界元方法分析了收发分置情况下刚硬边界Benchmark潜艇低频目标强度。结果表明,潜艇的目标强度随频率、发射角和接收角的变化而变化。频率越高,潜艇的目标强度变化越复杂。此外,当入射方向和散射方向关于正横方向对称时,潜艇的目标强度取得极大值,并且在正向散射处亦出现极大值。进一步分析了潜艇收发分置目标强度对探测的影响。结果表明,目标潜艇在不同的情况下目标强度不同,在文中的计算频率处,分置角较大时目标强度更有可能取得较大值。 相似文献
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阐述了基于虚源法的板块元基本原理,以及目标强度和时域回波的计算方法。通过建立三维船坞登陆舰的网格模型,考虑水面反射以及船艉部分浸水的影响,计算得到了水平方位上的目标强度、由远场到近场回声强度的变化规律以及浅海水域下通过水雷正上方时回声强度的通过特性,并对这些结果进行的分析。通过开展运动水面舰船模型声散射湖上试验,获取了舰船模型时域回波特征,并与计算结果对比。研究结果表明,采用基于虚源法的板块元能够对船坞登陆舰的目标强度、回声强度以及时域回波结构给出比较准确的预报。研究结果将对提高船坞登陆舰声隐身特性,避开鱼雷和水雷等水中兵器的攻击提供一定的参考价值。 相似文献
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高分子聚合物(Polymethyl Methacrylate,PMMA)材料的瑞利(Rayleigh)波相速度低于水中声速,是一类亚音速波,其声散射特性及形成机理与金属材料存在一定差异。根据弹性球散射声场简正级数解,对比分析了相同尺寸的PMMA球和钢球的目标强度,发现PMMA球在低频段具有较大的目标强度。采用亚音速波声学隧道效应和表面环绕波传播共振特性,对PMMA球中亚音速Rayleigh波形成的低频目标强度增强进行了物理机理解释和分析。最后,开展了PMMA球和钢球声散射水池试验,验证了PMMA球具备较大的低频目标强度以及分析结果的准确性。 相似文献
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板块元法是一种水下目标回声特性的近似计算方法,提高其积分计算的稳定性和快速性是应用中常遇到的问题。将Gordon积分算法引入到板块元方法中,并结合面元声散射特点,对其加以简化。仿真结果表明,所提方法在计算目标回声中不仅有效克服了常规算法中的不稳定问题,也使计算速度得以提高。 相似文献
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随着水下自动监测技术的不断发展,对于数据的实时传输效率和测量精度的要求也越来越高,而高质量无损数据压缩传输技术还存在严重不足。文章利用在广西西江航道上建立的侧扫声呐船舶吃水自动监测系统,提出了一种基于目标特征的数据压缩预处理方法。该方法根据散货船的船体结构和声图成像特点,在进行数据压缩前分别在时间和空间两个维度上实现对目标信号的识别和提取,完成对无关冗余数据的剔除。该预处理方法不仅可以大幅提高数据压缩的压缩比,提高传输效率,节省存储空间,还可以保证用于测量计算的目标关键特征信息不丢失,为进一步突破无损数据压缩的压缩比限制提供新思路。 相似文献
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Z.Q. Fang L. Hu S.L. Peng J.G. Yi J. Du 《International journal for numerical methods in engineering》2020,121(24):5667-5695
In the discrete element method (DEM) simulation for wear prediction, structural boundary is now represented extensively by triangular meshes with high resolution, which brings a huge computational cost. A DEM-based method for predicting the wear evolution of structural boundary has been developed for computational efficiency. The structural boundary subjected to wear is represented by the spherical boundary elements in the DEM simulation in combination with the inside triangles and fitting curved surface in wear prediction. Wear prediction is performed through a series of evolution steps. In each evolution step, the collision energies by particles at structural boundary are collected via the DEM simulation and assigned to the boundary elements. Then, the volume losses of structural boundary are predicted across each relevant boundary element. Finally, the new geometry of structural boundary in response to wear is described by moving the boundary elements along the depths of wear individually. Through converting the contact detection between structural boundary and particles into between spherical boundary elements and particles, our method greatly reduces the computational cost in the DEM simulation. Through two numerical tests, our method has been verified to be an efficient and accurate method for the wear prediction of structural boundaries with different resolutions. 相似文献
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水声目标分类识别是公认的水声信号处理难题,船舶辐射噪声是一种非线性非平稳信号,具有一定的混沌特性,更好地认识船舶辐射噪声的非线性性质,有助于更好地寻找有效的水声目标检测及识别算法。为了解决水声目标的分类识别问题,提出了利用小波包分形和支持向量机组合进行水声目标识别。利用小波包分解得到目标辐射噪声不同频带内信号分形维数作为特征矢量,并输入到支持向量机实现目标分类,实验结果表明,小波包分形和支持向量机的结合有比较好的分类识别效果,有一定的实际应用价值。 相似文献