臺灣博碩士論文加值系統

1993年stepanishen等人發展出內部聲源法（Internal Source Method）描述輻射及散射聲場，之後於1994年錢建中進一步根據聲源法的架構發展出內部並列聲源法（Internal Parallel Source Method），1996年蘇登桂發展出近似聲源法（Similar Source Method），使得聲源法於描述輻射及散射聲場更為完善，1998年王星茂以近似聲源法處理簡易二維內部聲場問題，2000年陳威銘應用近似聲源法於三維內部聲場各種狀況的預估，並藉由與商用軟體 SYSNOISE（邊界積分法Boundary Integral Formulation of The Helmholtz Equation）計算相同模型結果比較，增加近似聲源法應用於三維內部聲場的可靠性。最後吾人利用近似聲源所建立之聲場資訊，做聲場邊界條件材料聲阻抗之預估之資料庫，利用近似聲源法中邊界條件。將其中一給定邊界條件當作聲源來源，另一邊界條件為材料聲阻抗，利用不斷改變的材料聲阻抗邊界條件，作為不同材料的輸入，探討改變聲阻抗邊界條件之後聲場中聲壓與材料聲阻抗邊界條件的關係為何。並利用近年來預估預測分析能力佳的類神經網路，做為材料聲阻抗預估之工具，希望增加對三維內部聲場實際應用的實用性。

A new approach for measuring acoustic impedance is developed by using Artificial Neural Network(ANN) algorithm. Instead of using impedance tube, a rectangular room or a box is simulated with known boundary conditions at some boundaries and a unknown acoustic impedance at one side of the wall.
The training data basis fort the ANN algorithm is evaluated by Similar Source Method which was developed earlier by Too[1999] for the estimation of interior and exterior sound field. The training data basis is constructed by evaluating of acoustic pressure at a field point with various acoustic impedance conditions at one side of the wall.
The simulation result indicates that the prediction of acoustic impedance is very accurate with error percentage under 1%. Also, one point field measure-ment in the present approach provides a straightforward and easy evaluation than that in the two points measurement of the impedance tube approach.

目錄
頁次
中文摘要 Ⅰ
英文摘要 Ⅱ
誌謝 Ⅲ
目錄 Ⅵ
圗目錄 Ⅶ
符號表 Ⅹ
第一章 序論
1.1前言 1
1.2研究動機與目的 2
1.3文獻回顧 2
1.4論文架構 4
第二章 近似聲源法計算三維內部聲場之理論推導
2.1 近似聲源法計算三維內部聲場之理論推導 5
2.1.1 壓力邊界條件理論推導 7
2.1.2 速度邊界條件理論推導 9
2.2 近似聲源法計算三維不同邊界條件組合內部聲場之理論推導 12
2.2.1邊界壓力Pb與音阻抗Zn為兩種不同之邊界條件 13
2.2.2邊界上質點法向速度Vb與音阻抗Zn為兩種不同之邊界條件 17
2.3存在混合邊界組合三維內部聲場之計算 18
2.4聲阻抗之量測理論 20
第三章 類神經網路簡介
3.1類神經元的模型 23
3.1.1 網路架構 24
3.1.2 網路學習型態 26
3.2 倒傳遞網路演算法 27
3.2.1 導論 27
3.2.2 網路架構 28
3.2.3 倒傳遞演算法 29
3.2.4 網路參數之經驗選取 33
3.2.5 倒傳遞演算法修正與效率改進 34
3.2.6 倒傳遞網路的推廣性 36
3.3 本文所使用倒傳遞網路架構 37
3.4 徑向基網路 38
3.4.1 導論 38
3.4.2 徑向基網路與倒傳遞網路的同異處 38
第四章 聲阻抗類神經網路模擬之分析與討論
4.1 類神經網路模擬操作流程 40
4.2 類神經網路參數選取 47
4.3 模擬結果討論 49
4.3.1 不同網路架構之影響 50
4.3.1.1 第一種網路架構 50
4.3.1.2 第二種網路架構 53
4.4 計算結果與討論 55
4.4.1 訓練資料的影響 55
4.4.2 角度分割的影響 56
4.4.3 誤差影響 56
第五章 結論
5.1 結果與討論 57
5.2 未來發展 58
文獻回顧 59

[1] P. R. Stepanishen and S.RamarKRmaxishna, “Acoustic Radiation from
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