krakenc_tl.zip_KrakenC_kraken_kraken与krakenC_kraken声场_声传播

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4星 · 超过85%的资源 191 浏览量 2022-07-13 19:40:01 上传评论 2 收藏 772B ZIP 举报

《KrakenC与Kraken：探索声场与声传播的计算方法》在现代海洋工程、水下声学研究以及环境监测等领域，准确理解和模拟声波在水下的传播至关重要。"krakenc_tl.zip_KrakenC_kraken_kraken与krakenc_kraken声场_声传播"这个压缩包文件，就是针对这一需求，提供了基于KrakenC和Kraken工具进行声场计算和声传播仿真的解决方案。 KrakenC和Kraken是两个用于水声学计算的开源软件工具，它们在水下声学建模领域具有广泛的应用。KrakenC是Kraken的一个扩展版本，特别优化了计算效率，适用于大规模的声学模拟任务。这两个软件都基于有限元方法（Finite Element Method, FEM）和边界元素方法（Boundary Element Method, BEM），能够精确地解决复杂几何形状的声学问题。本压缩包中的核心文件"krakenc_tl.m"是一个MATLAB脚本，它利用KrakenC库的功能，实现了对声传播损失的计算。MATLAB是一种强大的数值计算和可视化平台，适合进行复杂的科学计算和数据处理。通过调用KrakenC的接口，该脚本能直接在MATLAB环境中构建声场模型，进行声传播分析。在MATLAB中，"krakenc_tl.m"可能包含以下步骤： 1. **导入几何模型**：脚本会加载描述水下环境和物体的几何信息，这可能是通过读取ASCII或二进制文件完成的。 2. **设置物理参数**：接着，需要设定介质的声学特性，如声速、密度以及水下物体的声阻抗。 3. **构建网格**：为了进行数值计算，必须将几何模型离散化为一系列的元素，形成计算网格。 4. **声源定义**：确定声源的位置、类型（点源、线源等）和频率特性。 5. **求解声传播方程**：使用KrakenC的库函数求解声场传播问题，这通常涉及到求解波动方程。 6. **计算传播损失**：根据声压级随距离的变化计算传播损失，这通常涉及计算源强和接收点的声压，并比较它们。 7. **结果可视化**：MATLAB的强大图形功能可以用于展示声场分布和传播损失的二维或三维图。这个压缩包提供的工具和方法对于理解水下声学环境、评估声纳性能以及进行水下噪声控制等方面具有重要意义。通过深入学习和应用"krakenc_tl.m"，研究者和工程师能够更深入地掌握声波在水下的传播规律，从而优化设备设计和提高观测精度。

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% close all; clear all; clc; % krakenc('pekeris'); a=dlmread('D:\krakenfinal\outptfil0001'); % %%%%%%%%example:pekeris环境参数 H=100; %深度5000m c=1500; %%%%%%%%%%%%接收点声速 rou1=1.0; %%%%%%%%%%%%第一层密度 rou2=1.5; %%%%%%%%%%%%第二层密度 z0=20; % 发射点深度 z=10; % 接收点深度 f=50; % 发射信号频率 sum1(1:5000)=0; kx=a(:,2)+1i*a(:,3);%水平方向本征值 k=sqrt((2*pi*f/c)^2-(kx.^2)); %%水声学原理99页 An=sqrt(2*k./(k*H-cos(k*H).*sin(k*H)-(rou1/rou2)^2*(sin(k*H)).^2.*tan(k*H))); %通用算式 % An = sqrt(2/H); %rou1/rou2约=0时可用 Z0=An.*sin(k*z0); Z=An.*sin(k*z); for r=1:1:5000 unit = Z0.*Z.*besselh(0,2,kx.*r); % unit=sqrt(2*pi./kx./r).*Z0.*Z.*exp(-i.*kx*r); p(r)=-1i*pi*sum(unit); end unit = Z0.*Z.*besselh(0,2,kx.*1); % unit=sqrt(2*pi./kx./1).*Z0.*Z.*exp(-i.*kx*1);%%%1m处声压 p1 = -1i*pi*sum(unit); n=1:5000; tl1=-20*log10(abs(p)/abs(p1)); % figure; % plot(abs(p)); figure; plot(n,tl1); axis ij tl2=-20*log10(abs(p)); % figure; % plot(abs(p)); figure; plot(n,tl2); axis ij % save KK n tl2