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龙图腾网获悉长春元声新材料技术有限公司申请的专利基于声学黑洞与分布式吸振器的宽频振动控制方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120335514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510450716.X，技术领域涉及：G05D19/02；该发明授权基于声学黑洞与分布式吸振器的宽频振动控制方法及装置是由张立新;陈红伟;汤晏宁;马城设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声学黑洞与分布式吸振器的宽频振动控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及宽频振动控制技术领域，具体地说，涉及基于声学黑洞与分布式吸振器的宽频振动控制方法及装置。其包括以下步骤：构建声学黑洞的三维模型，并将声学黑洞三维模型导入有限元分析软件；定义分布式吸振器的设计参数，建立分布式吸振器单元的弹簧‑质量‑阻尼系统模型；基于梯度下降法的协同调谐策略，将声学黑洞与分布式吸振器参数进行协同优化，实现宽频振动控制；基于有限元分析结果，利用分析振动能量传递与耗散的数学模型分析能量在声学黑洞和分布式吸振器之间的传递路径和效率；通过加速度传感器采集声学黑洞的振动信号，验证宽频振动控制效果。本发明设计不仅关注振动能量的抑制，还考虑到了系统的能量耗散效率和轻量化需求。

本发明授权基于声学黑洞与分布式吸振器的宽频振动控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于声学黑洞与分布式吸振器的宽频振动控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建声学黑洞的三维模型，并将声学黑洞三维模型导入有限元分析软件； S2、定义分布式吸振器的设计参数，建立分布式吸振器单元的弹簧-质量-阻尼系统模型； S3、基于梯度下降法的协同调谐策略，将声学黑洞与分布式吸振器参数进行协同优化，实现宽频振动控制，并将动态频段权重和预测的传递函数引入到协同优化的过程中； 基于梯度下降法的协同调谐策略，将声学黑洞与分布式吸振器参数进行协同优化，包括以下步骤： S3.1、将声学黑洞与分布式吸振器的参数映射为实数向量； S3.2、设定初始参数组合； S3.3、基于当前参数组合构建声学黑洞与分布式吸振器的有限元模型，获取整个目标频段内的传递函数； S3.4、根据传递函数，并叠加轻量化惩罚项来计算目标函数值，将动态频段权重和预测的传递函数引入到目标函数中对目标函数进行优化； S3.5、通过梯度下降法优化目标函数值； 所述S3.4中，根据传递函数，并叠加轻量化惩罚项来计算目标函数值为： ； 其中，表示目标函数；表示所有待优化的声学黑洞与分布式吸振器参数集；表示目标优化的起始频率；表示目标优化的终止频率；表示轻量化惩罚项；表示结构总质量；表示表示所有待优化的声学黑洞与分布式吸振器参数集； 基于各频段振动能量对系统性能的影响，构建动态频段权重； 定义阻尼系数为应变率的函数： ； 其中，表示线性粘性阻尼系数；表示一次非线性粘性阻尼系数；表示二次非线性粘性阻尼系数；并将、、纳入参数集； 在不同温度下进行有限元仿真，生成数据集； 利用数据集中的数据对深度神经网络进行训练，使深度神经网络输出预测的频响函数； 综上所述，将动态频段权重和预测的传递函数引入到目标函数中对目标函数进行优化； S4、基于有限元分析结果，利用分析振动能量传递与耗散的数学模型分析能量在声学黑洞和分布式吸振器之间的传递路径和效率； 基于有限元分析结果，利用分析振动能量传递与耗散的数学模型分析能量在声学黑洞和分布式吸振器之间的传递路径和效率，包括以下步骤： S4.1、从ANSYS有限元软件导出振动响应数据； S4.2、将振动响应数据转换为张量形式，对振动响应数据中的时间序列数据进行傅里叶变换，将时域数据转换为频域响应数据，分析频域响应数据，提取关键频率范围内的振动特性； S4.3、定义单元的动能密度和势能密度，在有限元网格中逐单元计算动能密度和势能密度，得到系统内的能量分布； S4.4、根据外部激励力和激励点处的速度，计算输入功率，对输入功率进行傅里叶变换，得到频域输入功率谱； S4.5、基于功率流分析能量传递路径； S4.6、将结构划分为声学黑洞区、分布式吸振器区及传递路径区，建立分段能量平衡方程； S4.7、将能量传递方程离散化，使用有限差分法求解； S5、通过加速度传感器采集声学黑洞的振动信号，验证宽频振动控制效果。

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