声波黑洞(ABH)是一项突破性的被动减振和降噪技术，其特点是能够操纵弯曲波。工程中使用的异形复杂板结构(如冰箱压缩机支撑板)中嵌入多个二维ABH时，其振动特性往往无法通过解析或半解析方法求解，导致无法进行后续的ABH优化设计。为了解决这一问题，我们提出了一种将代理模型与有限元方法相结合的高精度建模方法，利用有限的样本数据构建了在ABH的所有设计空间内嵌入多个ABH的压缩机支撑板和阻尼材料几何参数的振动特性数据库。基于ABH板在50种ABH与阻尼层参数组合下的振动响应数据，构建了高精度的代理模型，并通过另外25种参数组合下的振动响应数据验证了代理模型的拟合精度。在构建的代理模型的基础上，采用多目标遗传算法(MOGA)对ABH和阻尼层的5个参数同时进行优化，使ABH的减振效果最大化。研究表明，优化后的ABH和阻尼材料在宽频率范围内的减振效果明显优于未优化的结构。最后进行了实验验证，验证了该方法在利用声黑洞增强异形复杂板结构减振效果方面的准确性和有效性。
本文利用Kriging代理模型，提出了一种新的优化方法来提高声黑洞(ABH)在宽频率范围内的减振特性。建立了ABH板振动分析的有限元模型。为了保证计算效率，同时保持数值精度，进行了网格独立性验证。使用拉丁超立方采样方法完成了与ABH和阻尼层相关的五个变量的采样，得到了50个训练样本和25个测试样本。随后，建立了4个Kriging替代模型来预测ABH板上4个监测点的振动速度，并对这些替代模型预测的准确性进行了全面验证。
利用建立的代理模型，采用多目标遗传算法(MOGA)优化ABH参数和阻尼层。研究结果表明，在特定的参数设置下，声黑洞具有最佳的减振性能。经过优化后，所有振动速度都显著降低了70%以上。结果表明，优化后的ABHs和阻尼层几何参数能有效抑制矩形板在560hz ~ 710 Hz范围内的振动速度响应。该研究可为工程中复杂结构的减振ABH优化设计提供一种方法和流程。
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