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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利基于靶向噪声衰减的超材料声屏障模块化逆向设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：CN116189823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310052696.1，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于靶向噪声衰减的超材料声屏障模块化逆向设计方法是由赵才友;张鑫浩;王平;陈四来;段翔远;未娜超;余奇;师多佳;惠庆敏;汪叶舟;耿明婧;赵炎南;高鑫;郑钧元;雷佳鑫;王宇轩设计研发完成，并于2023-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于靶向噪声衰减的超材料声屏障模块化逆向设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了种基于靶向噪声衰减的超材料声屏障模块化逆向设计方法，包括：对目标噪声源进行噪声实测；对实测的噪声进行采集、分类并导出；对采集的噪声进行滤波及傅里叶变换后导出显式的目标图像与目标函数，将目标函数导入条件函数；通过粒子算法控制波有限元程序，不断迭代优化求解出带隙范围；迭代开始时会随机产生N个维度的位置变量初始值、N个速度变量初始值，其中每一位置变量分别对应一个当前结构演化结果与演化方向，结合波有限元方法来评估每个候选结构的波频散特征，通过条件函数进行循环的判别个体最优位置，并通过目标函数判别个体最优中的种群最优位置；本发明在设计效率、等效体积、衰减频段及衰减量等方面均有着显著优势。

本发明授权基于靶向噪声衰减的超材料声屏障模块化逆向设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于靶向噪声衰减的超材料声屏障模块化逆向设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对目标噪声源进行噪声实测； 步骤2、通过采集仪对实测的噪声进行采集、分类并导出； 步骤3、对采集的噪声进行滤波及傅里叶变换后导出显式的目标图像与目标函数，将所述目标函数导入步骤4中的条件函数； 步骤4、通过粒子算法控制波有限元程序，不断迭代优化求解出带隙范围；迭代开始时会随机产生N个维度的位置变量初始值、N个速度变量初始值，其中每一位置变量分别对应一个当前结构演化结果与演化方向，结合波有限元方法来评估每个候选结构的波频散特征，通过条件函数进行循环的判别个体最优位置gbest_i，并通过目标函数判别个体最优中的种群最优位置Gbest，即为声学超材料的最优元胞； 步骤4中，通过粒子算法控制波有限元程序，不断迭代优化求解出带隙范围具体如下： 通过对有限元建模下的刚度、质量矩阵进行提取，并联合Matlab波动分析程序进行二次开发，计算声学超材料结构的声学性能，最后通过广义粒子群算法程序对结构的性能信息进行控制演化； 广义粒子群算法程序具体如下： 设有n个粒子组成一个群落，其中第i个粒子表示为一个D维的向量每一次迭代中，粒子通过跟踪两个极值来更新结构：第1个是粒子本身所找到的最优解，称为个体极值；第2个是整个种群目前找到的最优解，称为全局极值。

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