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声波移动障碍反散射问题研究

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研究一种具有Dirichlet边界条件的时域声波移动障碍反散射问题.首先对时域波动方程进行求解,在有限观测时间内对移动障碍物采集动态声波近场数据;其次建立一个时域声波移动障碍反散射问题的神经网络模型,该模型将时域近场数据作为输入序列,已知形状的移动障碍物位置参数作为输出序列,求解该反散射问题;最后对于不同移动速度的情况,有效地反演出移动障碍物的位置和轨迹.数值实验表明了该方法的有效性.
Research on the Backscattering Problem of Acoustic Wave Movement Disturbance
In this paper ,the backscattering problem of acoustic moving obstacles in time domain with Dirichlet boundary conditions is studied. First solve the time domain wave equation ,collect dynamic acoustic near-field data for moving ob-stacles in a limited observation time ,and then establish a problem of the neural network model ,the time domain of the near field data as the input sequence ,the shape of known shape as the output sequence ,solve the backscattering problem. Finally for different movement speed ,effectively reverse the position and trajectory of moving obstacles. Numerical experiments show the effectiveness of the proposed method.

time-domain acoustic wave backscattering problemmoving obstaclesmulti-layer feedforward neural networknear-field data

常丽敏、孟品超

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长春理工大学 数学与统计学院,长春 130022

时域声波反散射问题 移动障碍物 多层前馈神经网络 近场数据

国家自然科学基金吉林省自然科学基金吉林省科技计划吉林省工业技术研发项目

1227120720220101040JCYDZJ202201ZYTS5852022C047-2

2024

长春理工大学学报(自然科学版)
长春理工大学

长春理工大学学报(自然科学版)

CSTPCD
影响因子:0.432
ISSN:1672-9870
年,卷(期):2024.47(2)
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