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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于声学响应的材料物理仿真参数无损估计方法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：CN116189818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211536602.X，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于声学响应的材料物理仿真参数无损估计方法是由冯旭东;许威威设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声学响应的材料物理仿真参数无损估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于声学响应的材料物理仿真参数无损估计方法。本发明包含四个步骤：1.对真实世界中材料的声学仿真参数进行采集，从而获取声学仿真参数服从的概率分布。通过对该概率分布进行采样并进行层次化过滤，得到若干近似可行的材料声学仿真参数。2.基于预计算边界元法获得不同声学仿真参数的声学响应信号。3.采用一维卷积神经网络建立声学响应信号和仿真参数之间的对应关系，并在训练过程中利用频域背景底噪进行数据增强。4.采集获得待测材料的冲激响应信号，并将该信号输入到神经网络中，完成材料声学仿真参数的估计。本发明中在仿真参数测量的过程中，不会对材料试样进行破坏，能够无损的对材料属性进行估计，具有更高的效率。

本发明授权一种基于声学响应的材料物理仿真参数无损估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声学响应的材料物理仿真参数无损估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1对真实世界中材料的声学仿真参数进行采集，包括密度、泊松比和杨氏模量，并且利用高斯混合模型的声学仿真参数概率分布，构造仿真参数子空间，从中采样若干组声学仿真参数； 2采用基于预计算加速的边界元法获得步骤1中采样的不同声学仿真参数对应的声学响应信号；所述基于预计算加速的边界元法获得不同声学仿真参数对应的声学响应信号的具体步骤如下： 2.1设置一个平板作为试验振动的输出结果，并设置空间内麦克风的位置； 2.2将平板离散化为N个顶点组成的四面体体网格，给定平板的密度、杨氏模量、泊松比和阻尼系数，利用neo-Hookean本构模型计算材料的质量矩阵M、刚度矩阵K和瑞利阻尼矩阵D＝aM+bK，阻尼系数a的范围为[1e-8,1e-5]，阻尼系数b的范围为[0,5e3]，进一步得到材料的动力学方程： 其中x为四面体顶点的世界坐标，f为材料所受到的外部冲击； 2.3通过对质量矩阵和刚度矩阵进行广义特征值分解KU＝MUS，并利用特征矩阵U建立特征空间向量q的坐标转换关系x＝Uq，计算模态上的振动： 通过对模态振动方程进行求解，并对多个模态上的振动进行叠加，计算平板第i顶点xi的振动函数 2.4通过固气边界条件，平板的顶点振动转化为平板表面声强px,t＝pxejwt，其中w为声波的频率；根据人耳对频率可听范围内的敏度分析，将连续的频率可听范围离散化为若干个频率区间，针对每一频率区间，分别预计算声波在空气中传播所满足的Helmholtz方程： 其中为拉普拉斯算子，k为波数，p为空间某点处声压；设平板的几何中心为原点，利用快速多极源法求解Helmholtz方程，即可获得若干频率区间上的Helmholtz方程数值解； 2.5根据步骤2.3中的模态分析，计算得到当前声学仿真参数对应平板的若干震动频率，并以该振动频率为依据，从步骤2.4中预计算的Helmholtz方程数值解中挑选对应数值解进行叠加，从而计算得到空间内麦克风xmic处的声学响应信号pxmic,t； 3将步骤1中采样的声学仿真参数和步骤2中计算得到的声学响应信号作为训练集，采集工作环境下的n段噪声样本Nit,i＝1,2,...,n，通过短时傅里叶变换，计算时域噪声样本Nit的频谱Wi；随机选取噪音频谱Wi并将它转化为时域信号，和神经网络的输入信号进行叠加完成数据增强，训练一维卷积神经网络，提取声学响应信号中的特征，在一维卷积神经网络输出归一化的同时，将声学仿真参数取对数操作，并建立声学响应信号中的特征和声学仿真参数之间的非线性关系； 4获得待测材料的冲激声学响应信号，并将该冲激声学响应信号输入到步骤3训练得到的神经网络中，得出待测材料的声学响应信号中的特征，从而无损估计出待测材料的物理仿真参数。

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