一种基于动态建模仿真的H型光声池结构优化方法及系统

本发明属于h型光声池动态仿真建模，尤其涉及一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、h型光声池是共振式光声池的典型结构，因结构简单、支持流动气体测量、易于小型化和集成化，成为便携式光声光谱仪器的首选。其性能由声压信号和品质因数评价：声压决定最低检测限，品质因数决定共振增强倍率。核心结构为谐振腔和缓冲腔，其几何尺寸的选择至关重要——缩小腔体可提高激光能量密度以增强声压，但会限制光程并降低品质因数。

3、结构的优化和选取上往往采用仿真穷举的方式，光声池的仿真往往需要大量的时间，且由于腔体尺寸中能量密度和光程的制约关系，导致找到符合预期特征频率要求的光声池需要大量的时间和计算资源。采用传统响应曲面法对大量结构仿真数据进行预测，构建的数学模型底层默认是二阶多项式，即使使用多阶多项式，往往无法正确表达声压、品质因数和特征频率与结构参数之间的关系。甚至因为次数过高，导致部分多项式在后续的优化程序中造成突变。由于响应曲面法主要依靠统计学进行数学模型构建，故而本身是极其僵化的，无法加入物理特征增强。传统优化算法对于优化点位的选取是依靠图像读取，这种方法效率低，精度较差，缺乏严谨性。

技术实现思路

1、为了解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题，本发明提供了一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法及系统，其不但减少了仿真工作量，而且提高了优化效率和精度，为h型光声池的优化显著提升了科学性和可行性。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、本发明的第一方面提供一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法，包括如下步骤：

4、利用h型光声池动态建模仿真方法获取h型光声池参数，批量计算特征频率、品质因数和声压，构建多参数小样本数据集；

5、将h型光声池参数作为尺寸变量，将特征频率、品质因数和声压作为目标性能标签，基于多参数小样本数据集对随机森林代理模型进行训练，得到训练后的随机森林代理模型；

6、结合随机生成的光声池尺寸和训练后的随机森林代理模型进行性能预测，得到每一组光声池尺寸对应的性能预测结果，通过cdp约束支配准则进行筛选，构建pareto最优解集；

7、结合pareto最优解集，对筛选后的性能预测结果进行决策，获得h型光声池的最优结构尺寸。

8、进一步地，所述h型光声池动态建模仿真方法包括：

9、使用matlab连接comsol对话，构建动态二维轴对称几何模型；

10、设置初始几何参数和环境参数温度、气压；

11、几何模型规定谐振腔缓冲腔形状、位置，省略h型光声池外部开音孔，进出气口结构；

12、使用热力学系统模块生成混合气体材料，填充至谐振腔和缓冲腔；

13、物理场设置为压力声学并设置相关基本条件；

14、使用参数化扫描，求解压力声学频域和特征频率，求解计算声压、特征频率和品质因数，最终构建得到包含谐振腔长度、谐振腔半径、缓冲腔长度、缓冲腔半径、声压、品质因数和特征频率的多参数数据集。

15、进一步地，动态二维轴对称几何模型构建时，设置的热源呈现高斯分布，表示为：

16、，

17、式中，表示热源热量，是气体浓度，是目标气体的吸收截面，n是标准大气下的分子数密度，是激光器调制深度对应的调制系数；是激光器功率，为束腰半径，为柱坐标系下光声池的径向坐标。

18、进一步地，随机森林代理模型训练时，输入还包括根据h型光声池参数计算类似面积比和类似体积比，h型光声池参数包括谐振腔长度、谐振腔半径、缓冲腔长度及缓冲腔半径。

19、进一步地，类似面积比和类似体积比的计算公式为：

20、，

21、其中，为类似面积比，为类似体积比，为谐振腔长度，为缓冲腔长度，为谐振腔半径，为缓冲腔半径。

22、进一步地，通过spea2算法随机生成光声池尺寸。

23、进一步地，所述通过cdp约束支配准则设置总违规度，包含三项约束条件：

24、频率约束：特征频率偏差不超过预设阈值；

25、长度比约束：谐振腔与缓冲腔长度比在预设范围内；

26、半径比约束：谐振腔与缓冲腔半径比在预设范围内；

27、每项约束满足时对应违规度为0，不满足时加1，总违规度为三项之和，根据设定的总违规度预设范围筛选性能预测值。

28、本发明的第二方面提供一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法系统，包括：

29、动态建模仿真模块，其用于利用h型光声池动态建模仿真方法获取h型光声池参数，批量计算特征频率、品质因数和声压，构建多参数小样本数据集；

30、模型训练模块，用于将h型光声池参数作为尺寸变量，将特征频率、品质因数和声压作为目标性能标签，基于多参数小样本数据集对随机森林代理模型进行训练，得到训练后的随机森林代理模型；

31、模型优化模块，用于结合随机生成的光声池尺寸和训练后的随机森林代理模型进行性能预测，得到每一组光声池尺寸对应的性能预测结果，通过cdp约束支配准则进行筛选，构建pareto最优解集；

32、结果输出模块，用于结合pareto最优解集，对筛选后的性能预测结果进行决策，获得h型光声池的最优结构尺寸。

33、本发明的第三方面提供一种计算机可读存储介质。

34、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法中的步骤。

35、本发明的第四方面提供一种计算机设备。

36、一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法中的步骤。

37、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

38、本发明在h型光声池内部腔体结构的优化上提出使用随机森林构建大量决策树先训练后预测的方式，使用小样本数据结合传统机械学习方法实现了物理规律的总结和预测边界的控制，再采用经改良的进化算法spea2配合cdp约束支配准则，合理限制光声池结构尺寸间的关系，解决了找到符合预期特征频率要求的光声池需要大量的时间和计算资源的问题。

39、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

1.一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法，其特征在于，所述h型光声池动态建模仿真方法包括：

3.如权利要求2所述的一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法，其特征在于，动态二维轴对称几何模型构建时，设置的热源呈现高斯分布，表示为：

4.如权利要求1所述的一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法，其特征在于，随机森林代理模型训练时，输入还包括根据h型光声池参数计算类似面积比和类似体积比，h型光声池参数包括谐振腔长度、谐振腔半径、缓冲腔长度及缓冲腔半径。

5.如权利要求4所述的一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法，其特征在于，类似面积比和类似体积比的计算公式为：

6.如权利要求1所述的一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法，其特征在于，通过spea2算法随机生成光声池尺寸。

7.如权利要求1所述的一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法，其特征在于，所述通过cdp约束支配准则设置总违规度，包含三项约束条件：

8.一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种基于动态建模仿真的h型光声池结构优化方法中的步骤。