机器学习现在已经被广泛应用到计算机视觉、图像处理、语音处理、地球物理等领域。和其他技术，比如压缩感知等类似，在计算机和图像处理领域掀起热潮之后，机器学习开始在声学崭露头角。虽然起步不早，但是发展很快。在人类语言语音、动物发声、水下声源定位等声学子领域都有应用。机器学习的定义想必大家或多或少都知道，可以被宽泛地定义为，无需明确指令的情况下，依赖数据中的模式和特征，通过电脑研究算法和统计模型，来完成特定任务的过程[1]。机器学习分为三类：监督学习 (Supervised learning) ，无监督学习 (Unsupervised learning) 和强化学习 (Reinforcement learning)。这篇文章我们只关注前两类。
本案例为一个简化的扬声器纯声学模型，如下图所示，扬声器和板在计算中将被抑制，仅用于辅助创建流体域。此次分析目的是计算扬声器受激励后引起的计算域内外的声压级。下面介绍该声学分析案例的基本流程和一些关键设置。基于扬声器和板的结构模型，在Space Claim中创建一个流体域和一个PML边界层域。如下图所示。PML边界层用于在无限大的空气流体域中截取一个有限空气域，假设输出波向这个域外传播没有任何反射。声学装饰为了在 COMSOL Multiphysics 中实现参数化扫描，将参数化扫描研究步骤添加到研究中以改变频带。使用参数的好处是，当参数化扫描变量 发生变化时，所有频带限制都会自动改变。参数 是参数化扫描的自然选择，这是因为 对应于一个频带。以这种方式进行设置意味着原始频率现在是参考频率，必须适当选择。声学装饰对于下面显示的结果，使用zui高频率网格在相同范围内计算相同的频率。根据倍频带数分割网格的研究需要 32 秒，而单网格方法花费 79 秒，明显节省了时间和计算资源。声学装饰</p 产品：西安旋风科技供货总量：不限产品价格：议定包装规格：不限物流说明：货运及物流交货说明：按订单
