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铁路建设领域的噪声问题越来越严重。基于遗传算法-神经网络（GA-NN）的逆向设计方法，设计了一种优化的声学超材料（OAM）铁路声屏障。OAM噪声屏障的模块化设计概念、反向设计方法和低频宽带降噪效果都有可能完美地解决导言中提到的噪声问题（i-v）。具体结论如下：
(1)与GA-FE法和有限元法相比，GA-NN的优化效率可以提高1-2个数量级。
(2)OAM的第一个带隙范围为210Hz~1253Hz，可以完美地覆盖400Hz~1000Hz噪声的目标频带。与IAM相比，OAM的带隙加宽了1295 Hz，声学传输损耗提高了15 dB。
(3)声传播模式模拟结果表明，入射声波在声超材料阵列的第一个单元中主要被阻塞。并且在第二单元和第三单元中形成进一步的声衰减。
(4)全封闭阻抗管的实验结果与仿真结果基本吻合。验证了OAM结构的带隙声隔离性，并验证了GA-NN方法的有效性。
(5)半封闭OAM声障的声学实验表明，OAM声障的降噪具有低频宽带降噪效果。与现有声障相比，OAM声障在目标频带和带隙范围内的平均降噪率分别提高到15.9 dB和7.8 dB。
该方法有望为超材料的反向优化设计提供一种途径，并为声障在铁路建筑中的应用提供更多的可能性。
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