Acoustic wave equation seeks to represent wavefield in terms of a radiation source which possesses finite energy over space and time. The wavefield may be represented over a surface bounding the source, and calculated by solving an associated boundary-value problem via imposing conditions on the boundary of a chosen solution space. This manuscript aims to study approaches for obtaining unique solution to acoustic wave equation in terms of either a volumetric radiation source $s$, or surface source. For the latter, the wavefield is described using a Kirchhoff-Helmholtz or Rayleigh-Sommerfeld integral over the surface. Using a monopole version of these integral formulae, a singlet surface source is defined in terms of minus normal derivative of pressure (or normal displacement) $-(\partial/\partial \boldsymbol{n})p$ or its equivalent $\rho_0 \partial u^{\boldsymbol{n}}/ \partial t$. Here, $p$ is the pressure, $\rho_0$ is the ambient density, and $u^{\boldsymbol{n}} = \boldsymbol{u} \cdot \boldsymbol{n}$ is the normal velocity with $\boldsymbol{n}$ a unit vector outwardly normal to the surface. Using a dipole variant of these surface integral formulae, the surface source is defined as a doublet source in terms of pressure $p$. It will be shown that an interior-field dipole variant of these integral formulae represents the back-projected field from observations of the wavefield over a surface. The key step for numerically approximating all these derived analytical formulae is inclusion of source, and will be studied in this manuscript carefully. It will be shown that a numerical approximation of a dipole version of these surface integral formulae has a limitation regarding how to account for obliquity factors or their equivalent solid angles efficiently, especially for describing a back-projected field from observations over a measurement surface.


翻译:声波方程旨在通过具有有限时空能量的辐射源表征波场。该波场可在包围源表面的空间上表示,并通过在选定解空间边界上施加条件求解相应的边值问题进行计算。本文旨在研究通过体积辐射源$s$或面源获得声波方程唯一解的方法。对于后者,波场通过基尔霍夫-亥姆霍兹或瑞利-索末菲表面积分描述。采用这些积分公式的单极子形式,单重面源由压力(或法向位移)的法向导数负值$-(\partial/\partial \boldsymbol{n})p$或其等价形式$\rho_0 \partial u^{\boldsymbol{n}}/ \partial t$定义,其中$p$为压力,$\rho_0$为环境密度,$u^{\boldsymbol{n}} = \boldsymbol{u} \cdot \boldsymbol{n}$为法向速度($\boldsymbol{n}$为垂直于表面向外单位向量)。利用这些表面积分公式的偶极子变体,面源被定义为以压力$p$表征的双重源。研究表明,这些积分公式的内域偶极子变体可表示从表面波场观测反投影的场。所有这些解析公式数值近似的关键步骤在于源的包含,本文对此进行细致研究。结果表明,偶极子表面积分公式的数值近似存在局限性:如何有效处理倾斜因子或其等效立体角,尤其是描述测量表面观测反投影场时。

0
下载
关闭预览

相关内容

Surface 是微软公司( Microsoft)旗下一系列使用 Windows 10(早期为 Windows 8.X)操作系统的电脑产品,目前有 Surface、Surface Pro 和 Surface Book 三个系列。 2012 年 6 月 18 日,初代 Surface Pro/RT 由时任微软 CEO 史蒂夫·鲍尔默发布于在洛杉矶举行的记者会,2012 年 10 月 26 日上市销售。
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
时延神经网络(TDNN)原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
56+阅读 · 2017年5月19日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
深入Project Maven:为何人工智能在战场上依然失灵
专知会员服务
4+阅读 · 今天15:21
锻造未来士兵:外骨骼、基因工程与赛博格
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:12
《无人机蜂群通信技术研究》50页
专知会员服务
4+阅读 · 今天14:55
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
3+阅读 · 7月17日
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
7+阅读 · 7月17日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
时延神经网络(TDNN)原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
56+阅读 · 2017年5月19日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员