一种直升机舱内噪声主动控制传感器作动器布设方法

本发明公开了一种直升机舱内噪声主动控制传感器作动器布设方法，将机器学习引入直升机舱内噪声主动控制中的传感器/作动器优选问题，提出一种BPNN‑GA算法，主要包括两个过程：基于神经网络的传感器优选和基于遗传算法的作动器优选。首先进行辐射面元划分；然后通过机器学习优选传感器的位置和数量，即利用神经网络建立高精度的顶板振动——辐射噪声模型，并基于该模型识别主要声辐射面元，以此作为传感器的布置点；最后利用遗传算法优选作动器，旨在确保控制点振动得到有效抑制的同时，最大程度地降低舱内噪声水平。本申请与传统遗传算法相比，在保证控制效果的同时，极大提高了计算效率，且随着优选规模增大，本申请在提高计算效率方面的优势将更加明显。