KIMM 破解水下辐射噪声预测密码
KIMM首席研究员Seong-Hyun Lee。图片来源：韩国机械材料研究所（KIMM）
-161665 "“这套世界一流的系统能够实时预测和监测具有战略敏感性的水下噪声数据，”韩国机械材料研究所 (KIMM) 首席研究员 Seong-Hyun Lee 表示。“它不仅增强了海军的隐身能力，还能提升各种海军行动的早期故障检测和维护效率，”KIMM 首席研究员 Seong-Hyun Lee 表示。图片来源：韩国机械材料研究所 (KIMM)")
“这套世界一流的系统能够实时预测和监测具有战略敏感性的水下噪声数据，”韩国机械材料研究所 (KIMM) 首席研究员 Seong-Hyun Lee 表示。“它不仅增强了海军的隐身能力，还能提升各种海军行动的早期故障检测和维护效率，”KIMM 首席研究员 Seong-Hyun Lee 表示。图片来源：韩国机械材料研究所 (KIMM)
据报道，韩国机械材料研究所 (KIMM) 的研究人员开发了一种基于船体传感器的系统，用于预测水下辐射噪声 (URN)，这是海军隐形行动的一个关键因素。
KIMM 开发首个用于预测水下辐射噪声的船体附着传感器系统
新算法实时预测水下噪声
- 提高海军隐身能力和作战效率
新技术可以实时监测海军舰艇产生的水下噪音水平，从而能够提前发现异常振动，提高运行效率并降低维护成本。
该研究团队由韩国国家科学技术研究委员会下属韩国机械材料研究所虚拟工程研究中心首席研究员李成铉领导，通过在多艘海军舰艇上进行全面试验，成功验证了该系统。该团队开发了一种专有算法和传感器放置技术，可以利用船舶运行期间收集的经验数据，准确监测和预测船体振动和水下噪声。
- KIMM首席研究员Seong-Hyun Lee表示：“这个世界一流的系统能够实时预测和监测具有战略敏感性的水下噪声数据。它不仅增强了海军的隐身能力，还提高了各种海军行动的早期故障检测和维护效率。”
传统的URN分析方法需要在没有船舶交通干扰的平静海域使用外部设备进行间歇性数据采集，而新系统则能够持续进行船上监测并实时更新。即使传感器数量有限，优化的传感器布局和先进的信号处理技术也能使系统保持较高的预测精度，在实际测试中实现了4分贝以内的误差范围。
该算法处理来自船体上加速度计的实时数据，分析振动特性、辐射效率和频率曲线，以计算水下辐射噪声水平。此外，统计异常检测算法可以提前识别异常振动模式，而灵活的阈值设置则可以适应各种运行条件。
这种实时能力为隐身行动提供了优势，特别是在检测由空化或推进模式转变引起的变化时。
除了军事应用外，该系统还能为维护管理带来显著优势，能够灵活地集成到各种船舶设计和运营中。传感器配置有助于降低安装和运营成本，同时改善整体船队管理。
研究团队通过收集船体传感器在不同运行条件下（包括速度变化）的振动数据，进一步验证了该技术。测试按照国际水下噪声测量标准（ISO 17208-1:2016）进行，实际结果显示预测误差始终在4 dB以内。
该项目与国防承包商 LIG Nex1 联合进行，并得到国防采购计划管理局和国防快速采购技术研究所的支持，项目名称为“基于船体附着传感器的海军推进系统监测技术”。
水下噪声预测算法示意图。
图片来源：韩国机械材料研究所（KIMM）
