【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及飞行器设计和声学，具体的为一种基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法。
技术介绍
1、超声速客机是未来减少旅行耗时的重要途径之一。20世纪后半叶，初代超声速客机研制成功，但它在实际运营过程中存在高声爆、高油耗的问题，最终以“协和”客机的退役落幕。新一代超声速客机更强调声爆抑制，以拓宽其应用场景和市场。
2、声爆是飞行器超声速飞行时产生的一种声学现象：飞行器产生的激波、膨胀波从高空向地面传播，使得地面人耳感受到气压变化、产生爆炸的听觉。声爆研究可以分为近场、远场两类。近场一般指飞行器周围几倍参考长度内的位置，远场一般指距离飞行器几十、上百倍参考长度的位置，其中地面是远场常用的研究位置。
3、声爆近场信号计算常用修正线化理论和计算流体力学（cfd）方法，远场信号计算常用波形参数法、增广burgers方程法、kzk方程法。上述方法均为声爆正向传播求解，即声爆信号从飞行器先传播至近场、然后再传播至远场。此外，声爆信号也可通过反向传播求解，称为声爆信号反演，声爆反演可以给出满足远场低声爆特性的近场信号，为超声速客机优化提供设计目标，也具有很强的研究意义和应用价值。
4、现有的声爆反演多采用逆向求解增广burgers方程方法，通过令增广burgers方程时间项逆向流动，构建逆向增广burgers方程。但由于增广burgers方程传播过程中存在耗散，逆向增广burgers方程求解得到的近场信号存在抹平波形的情况，因此为提高反演精度，只能缩减反演距离、从中场位置开始反演，这很大程度上制约了该
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术提出一种基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法，通过声爆近远场样本数据训练条件生成对抗网络cgan，从而能够智能预测给定远场信号对应的近场信号，摆脱了声爆反演距离的约束，可以从任意位置（含地面）进行声爆反演计算，大大提升了声爆反演的应用范围；同时可基于低声爆地面信号设计近场信号，为超声速客机低声爆优化提供设计目标。
2、本专利技术通过以下技术方案来实现：
3、一种基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法，包括以下步骤：
4、步骤s1：选择声爆基准近场信号，计算声爆基准远场信号；
5、步骤s2：基于步骤s1计算得到的声爆基准远场信号，设计声爆目标远场信号；
6、步骤s3：在步骤s1选择的声爆基准近场信号的基础上添加扰动，得到叠加扰动后的声爆近场信号，利用叠加扰动后的声爆近场信号，计算对应的声爆远场信号，建立声爆近远场信号样本集；
7、步骤s4：使用步骤s3建立的声爆近远场信号样本集，训练条件生成对抗网络cgan；
8、所述条件生成对抗网络cgan包括判别器和生成器；其中所述判别器以声爆近远场信号样本集中的真实样本、标签以及生成器输出的生成样本作为输入，输出为对输入数据属于真实样本和生成样本的概率；所述生成器以噪声和声爆近远场信号样本集中的标签作为输入，输出为生成样本；
9、步骤s5：将步骤s2设计的声爆目标远场信号输入训练好的条件生成对抗网络cgan，反演输出声爆目标近场信号。
10、进一步的，所述步骤s1中声爆基准近场信号提取位置距离机身下方3至4倍机身长度处。
11、进一步的，所述步骤s1中利用所选择声爆基准近场信号，采用增广burgers方程法，计算声爆基准远场信号；所述步骤s3中，利用叠加扰动后的声爆近场信号，采用增广burgers方程法，计算对应的声爆远场信号。
12、进一步的，所述步骤s2中，设计声爆远场目标信号的过程为：
13、截断声爆基准远场信号中波峰设定范围内的信号，并使用样条曲线插值平滑补充截断范围内的声爆目标远场信号，使得波峰降低并平缓；截断声爆基准远场信号中波谷设定范围内的信号，并使用样条曲线插值平滑补充截断范围内的声爆目标远场信号，使得波谷降低并平缓。
14、进一步的，所述步骤s3中，采用的声爆近场信号扰动波形共分左锯齿波、对称三角波、右锯齿波三类；对声爆基准近场信号进行添加扰动的过程为：从声爆基准近场信号起点开始，分段加入设定幅值、设定时长的扰动波形。
15、进一步的，所述步骤4中，先对在声爆近远场信号样本集采集的样本进行标准化处理：将声爆近远场信号样本集中的声爆近场信号与步骤s1中的声爆基准近场信号作差，得到声爆近场信号扰动值；将声爆近远场信号样本集中的声爆远场信号与步骤s1中的声爆基准远场信号作差，得到声爆远场信号扰动值；将声爆近场信号扰动值作为标准化处理后的真实样本，将声爆远场信号扰动值作为标准化处理后的标签。
16、本专利技术还提供一种计算机设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的程序指令，当所述计算机设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述程序指令时用于实现所述基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法。
17、本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时执行所述基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法。
18、有益效果：
19、本专利技术提出一种基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法，通过声爆近远场样本数据训练条件生成对抗网络cgan，从而能够智能预测给定远场信号对应的近场信号，摆脱了声爆反演距离的约束，可以从任意位置（含地面）进行声爆反演计算，大大提升了声爆反演的应用范围；同时可基于低声爆地面信号设计近场信号，为超声速客机低声爆优化提供设计目标。
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1.基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法，其特征在于：所述步骤S1中声爆基准近场信号提取位置距离机身下方3至4倍机身长度处。
3.根据权利要求1所述基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法，其特征在于：所述步骤S1中利用所选择声爆基准近场信号，采用增广Burgers方程法，计算声爆基准远场信号；所述步骤S3中，利用叠加扰动后的声爆近场信号，采用增广Burgers方程法，计算对应的声爆远场信号。
4.根据权利要求1所述基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法，其特征在于：所述步骤S2中，设计声爆远场目标信号的过程为：
5.根据权利要求1所述基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法，其特征在于：所述步骤S3中，采用的声爆近场信号扰动波形共分左锯齿波、对称三角波、右锯齿波三类；对声爆基准近场信号进行添加扰动的过程为：从声爆基准近场信号起点开始，分段加入设定幅值、设定时长的扰动波形。
6.根据权利要求1所述基于条件生成对抗网
7.一种计算机设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的程序指令，其特征在于：当所述计算机设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述程序指令时用于实现权利要求1至权利要求6任一所述方法。
8.一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被计算机运行时执行权利要求1至权利要求6任一所述方法。
...【技术特征摘要】
1.基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法，其特征在于：所述步骤s1中声爆基准近场信号提取位置距离机身下方3至4倍机身长度处。
3.根据权利要求1所述基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法，其特征在于：所述步骤s1中利用所选择声爆基准近场信号，采用增广burgers方程法，计算声爆基准远场信号；所述步骤s3中，利用叠加扰动后的声爆近场信号，采用增广burgers方程法，计算对应的声爆远场信号。
4.根据权利要求1所述基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法，其特征在于：所述步骤s2中，设计声爆远场目标信号的过程为：
5.根据权利要求1所述基于条件生成对抗网络的声爆信号智能反演方法，其特征在于：所述步骤s3中，采用的声爆近场信号扰动波形共分左锯齿波、对称三角波、右锯齿波三类；对声爆基准近场信号进行添加扰动的过程为：从声爆基准近场信号起点开始...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈树生，李祚泰，李金平，贾苜梁，高红岗，高正红，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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