基于MATLAB的声相控阵仿真技术详解

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@小白创作中心

基于MATLAB的声相控阵仿真技术详解

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CSDN

https://m.blog.csdn.net/m0_57702748/article/details/137513175

声相控阵是一种利用多个声学换能器协同工作来控制声波的传播方向和波束形状的技术。它在声纳、超声成像和非破坏性检测等领域有着广泛的应用。本文将介绍声相控阵仿真的基本概念、方法、软件、应用及挑战，并提供基于MATLAB的仿真代码示例。

声相控阵仿真方法

声相控阵仿真通常使用有限元法（FEM）或边界元法（BEM）等数值方法。这些方法将声相控阵系统分解成一系列较小的单元，并使用数学方程来计算每个单元内的声场。

有限元法（FEM）将声相控阵系统划分为小的四面体或六面体单元。每个单元内的声场用一组基函数来近似，这些基函数满足单元边界上的边界条件。
边界元法（BEM）只对声相控阵系统的边界进行建模。它将声场表示为边界上声压和法向速度的积分。

声相控阵仿真软件

有多种商业和开源软件可用于声相控阵仿真。一些流行的软件包括：

COMSOL Multiphysics
ANSYS Fluent
OpenFOAM
FEniCS

声相控阵仿真应用

声相控阵仿真在以下领域有着广泛的应用：

声纳系统设计：优化声纳系统的波束形状和指向性，以提高目标检测和成像性能。
超声成像优化：设计和优化超声换能器阵列，以获得最佳的图像质量和穿透深度。
非破坏性检测：模拟声相控阵系统在缺陷检测和材料表征中的性能。
声学换能器设计：优化声学换能器的形状和尺寸，以提高其效率和带宽。

声相控阵仿真挑战

声相控阵仿真面临的主要挑战包括：

模型复杂性：声相控阵系统通常由大量的换能器和复杂的几何形状组成，这使得建模和仿真变得具有挑战性。
计算成本：声相控阵仿真通常需要大量的计算资源，尤其是在高频情况下。
模型验证：验证声相控阵仿真模型的准确性至关重要，这需要与实验结果进行比较。

基于MATLAB的声相控阵仿真代码

以下是基于MATLAB的声相控阵仿真代码示例：

clear all;

lambda = get_lambda(70);
a=0.00001;

bounds={[-0.1 0.1],[-0.1 0.1],[-0.1 0.1]}; %set bounds of the work area

min_dist=0.025;
array_bounds={[-0.1+min_dist/2 0-min_dist/2],[-0.1+min_dist/2 0-min_dist/2],[-0.1 0]};

% define transducer locations
%[X,Y,Z] = deal([0 0],[0 0],[-0.1 0.1]); % define transducer locations manually
[X,Y,Z] = transducer_grid(3, 3, array_bounds, false); % grid layout
%[X,Y,Z] = transducer_sphere(3, 0.1); % sphere layout
%[X,Y,Z] = plate_points(lambda*2, 2, [10 22]); % place transducers in concentric rings

% transform locations
%[X,Y,Z] = translate(X, Y, Z, 0, 0, 0);
%[X,Y,Z] = rotate(X, Y, Z, 0, 0, 0);

% define transducer normal vectors
%[U,V,W] = inwards_z(Z); % point up/down
[U,V,W] = inwards_r(X,Y,Z); % point towards center

[ox, oy, oz] = deal([0 0], [-0.01 0.01], [0 0]);

[theta_angle, phi_angle] = vec_to_angles(U,V,W);

phi=X*0;

%options = optimset('MaxFunEvals',100000,'MaxIter',10000,'Display','final','PlotFcns',@optimplotfval);
%options = optimset('MaxFunEvals',10000,'MaxIter',10000);
%phi=fminunc(@(phases) obj_func(phases, X, Y, Z, U, V, W, ox, oy, oz, lambda), phi, options);

len=length(X);
prob_func = @(X_,Y_) obj_func(phi, X_, Y_, Z, theta_angle, phi_angle, ox, oy, oz, lambda, a);
X_ = optimvar("X_", len, 'LowerBound',min_dist/2, 'UpperBound',0.1-min_dist/2);
Y_ = optimvar("Y_", len, 'LowerBound',min_dist/2, 'UpperBound',0.1-min_dist/2);
prob = optimproblem("Objective", prob_func(X_,Y_), 'ObjectiveSense','maximize');
distances=optimconstr((len-1)*(len));

for t1=1:len
    for t2=1:len
        if t1~=t2
            distances(t1+(t2-1)*len) = sqrt((X_(t1)-X_(t2))^2 + (Y_(t1)-Y_(t2))^2) >= min_dist;
        end
    end
end

prob.Constraints.d_top = distances;
x0.X_=X;
x0.Y_=Y;
options = optimoptions('surrogateopt','Display','iter','PlotFcn','surrogateoptplot','UseParallel',true, 'MaxFunctionEvaluations',10000);
%solve(prob,x0,"Solver","surrogateopt",'Options',options,'ObjectiveDerivative',"finite-differences",'ConstraintDerivative',"finite-differences");

[solf,fvalf,eflagf,outputf] = solve(prob,x0,"Solver","surrogateopt",'Options',options,'ObjectiveDerivative',"finite-differences",'ConstraintDerivative',"finite-differences");

X=solf.X_;
Y=solf.Y_;

phi = repmat(phi, 8, 1);
theta_angle = [repmat(theta_angle, 4, 1); repmat(theta_angle, 4, 1)+pi];
phi_angle = repmat(phi_angle, 8, 1);
X = [X; X; -X; -X; X; X; -X; -X];
Y = [Y; -Y; Y; -Y; Y; -Y; Y; -Y];
Z = [Z; Z; Z; Z; -Z; -Z; -Z; -Z];

[U,V,W]=angles_to_vec(theta_angle,phi_angle);

%phi=mod(phi,2*pi);

%% COMPUTE PRESSURES

slice_axes={[0 NaN NaN 1]};
render_bounds={[0 0.02],[-0.02 0.02],[-0.02 0.02]};
%render_bounds={[-0.10.1],[-0.10.1],[-0.10.1]};
render_bounds={};
%slice_axes={};
slice_bounds={[-0.1 0.1],[-0.1 0.1],[-0.08 0.08]};

slice_data=render_slices(slice_axes, 200, slice_bounds,phi,X,Y,Z,U,V,W, lambda, a);
volume_data=render_volumes(100, render_bounds, phi, X, Y, Z, U, V, W, lambda, a);

%% PLOTTING
[U,V,W] = inwards_r(X,Y,Z);
plot_data(X,Y,Z,bounds,slice_axes,slice_data, render_bounds,volume_data,phi,U,V,W,ox,oy,oz);
%plot_image(slice_data{1}{4}(:,:,1));