电动汽车空调压缩机噪声测试及其声品质客观参量分析

基于某主流电动汽车空调压缩机的结构特征和工作原理,归纳其噪声种类及产生机理,采用LMS声学采集系统对其升速过程噪声数据进行采集,运用响度、尖锐度、语音清晰度、波动度、粗糙度、音调度等声品质客观参量进行分析,研究不同转速工况下的噪声声品质变化规律,并通过特征响度分析获得不同转速工况下各场点噪声响度的频域分布。研究表明,不同场点、不同转速的声品质客观参量值有明显差异,且随转速变化的趋势各不相同;但特征响度及其峰值的频带分布却只与场点位置有关,与转速无关。     

厅堂音质设计响度评价新参量质疑

厅堂音质设计中响度是最基本的评价参量之一,目前通常采用相对强感（又称强度因子）G（dB）作为评价响度的参量。吴硕贤等人（2001）则认为这一参量不足以说明听众的真实感受,提出用乐队齐奏强音标志段（fone）的平均声压级协作为评价音乐厅内响度的新物理指标为好,亚可用Barton的简单修正公式进行估算厅内各处切的分布。从实用意义、客观测定、音质设计预估等方面,对此新评价参量作出剖析和评论,以说明其存在的问题和不可行性。     

响度三维空间分布重建

将近场声全息方法和声品质客观参量计算方法相结合,提出声品质客观参量-响度的三维空间分布重建方法,该方法通过建立从声压分布到响度分布的映射模型,计算声场中不同位置的声品质客观参量大小,得到响度的三维空间分布。为了验证方法的有效性,分别在单个点声源和两个点声源形成的声场开展响度三维分布重建模型的数值仿真分析研究,检验了重构距离、频率和双声源间夹角等参数对声压重构精度和响度三维分布重构精度的影响。同时,在全消声室内使用刚性表面球形传声器阵列对含两个扬声器辐射形成声场的进行了响度三维分布重构模型的实验验证。仿真和实验结果表明:该方法在近场声全息声场重建的基础上有效实现了响度三维空间分布的重建。     

关门声入射角度对人工头双耳测试结果的影响

关门声在不同入射角度时,人工头双耳所测的声压级、响度和尖锐度等关门声品质客观评价参数会产生变化。借助响度总体感知模型,分析讨论响度和尖锐度总体感知随关门声入射角度的变化。结果表明,随着入射角度不断增大,单耳响度和尖锐度变化较大,总体感知则变化较小。     

柴油机声品质客观参量测试及分析

在柴油机的不同速度和负荷下,进行现场噪声测试,并且分析了响度、尖锐度、粗糙度和抖动强度等4种噪声客观评价参量。经数据分析后可知,特征响度曲线能准确反映决定人耳听觉响亮程度感受变化的声音频率成分。随着发动机转速与负荷的增加,噪声的响度值和尖锐度值呈现了明显递增的趋势。同时,在900 r/min～1 700 r/min范围内,抖动度值也呈现了明显减小的趋势。     

基于Moore响度的声品质驱动的低频结构优化设计

人民对美好生活的向往需要高品质的新能源汽车,客户对电动汽车噪声的主观感受直接影响着整车产品形象,声品质的概念也随之产生,它的评价范围包括响度、尖锐度、粗糙度、抖动度等方面。以某型号电动车为研究对象,并以30 km/h匀速行驶状态为研究工况,首先构造整车噪声有限元模型并进行求解,对频响曲线进行Moore响度分析,然后再对不同频带的特征响度对总响度贡献程度不同及对应的结构敏感区域不同,重点提出特征响度灵敏度和响度结构灵敏度的概念,建立声品质与产品结构变量之间的映射关系。并通过结构优化和增加阻尼的方式,使1.9 ERB的特征响度值降低78%,总响度降低16%,具有显著的优化成效。     

轨道车辆车内声场仿真及声品质优化

以上海轨道交通九号线为例,对车内噪声进行现场测试,测量车厢结构参数并建立有限元模型,采用Actran软件进行声学仿真,并使用A计权声压级和特征响度两个主要的声品质客观评价参量验证仿真的结果,随后提出声品质优化方案,使车内声压级降低5 dB,特征响度总体下降,总响度值降低1.26 sone,对提高车内声品质和改善车内声场环境具有一定的参考价值。     

外中耳传声对响度感知影响的数值研究

现有响度模型主要通过滤波器组在传递特性上模拟人耳感声特性,未能真实反映人耳的生理结构。基于新鲜人体颞骨标本微CT扫描影像,通过逆向成型技术及有限元法建立了基于真实生理结构的人耳模型,并基于该模型,研究外、中耳与人耳响度感知的关系。该模型主要包括耳道和中耳两个部分,通过镫骨、鼓膜脐部位移响应,镫骨速度传递函数及鼓膜处声压级对模型进行可靠性验证。最终,基于该模型,系统分析了经过外、中耳传声,传递到镫骨的镫骨底板输出位移、速度、能量与响度感知听阀曲线的关系。研究结果表明,镫骨底板输出的等速曲线及等能量曲线在中、高频段内与听阀曲线较接近,可以用于近似评估人耳在该频段内的响度感知效果。     

汽车内饰品质感响度理论模型与实证研究

目的 研究用户对汽车内饰品质感的感知特点与心理机制。方法 从审美视角出发,基于声音响度的心理理论,参考审美体验的倒U型曲线模型,提出汽车内饰品质感响度概念和理论模型,以描述用户感知汽车内饰品质感的心理机制,解释品质感与喜好度的关系。采用量表打分的方法,以汽车内饰部件方向盘为研究对象,通过对普通用户与专家用户的实验,获取被试品质感与喜好程度的变化数据,通过回归分析建立实验数据关系。结果 实验数据分析表明,用户的喜好程度与品质感存在二次函数关系,符合响度的心理感知规律,初步验证了产品品质感响度理论模型。汽车内饰的品质感与喜好度是2个相对独立的感知维度,在一定范围内,品质感对喜好度具有积极影响,当品质感超出(高于或低于)该范围时,品质感对喜好度具有消极影响。结论 汽车内饰品质感响度的理论研究,能够为汽车内饰的品质提升提供理论依据和技术支持。     

近场条件下视觉距离感知对响度的影响

文章研究了近场条件下,当声源距离改变时,视觉距离感知对响度的影响。在消声室中,使用球形声源在试听者的正前方发声。8位试听者分别在睁眼和闭眼的条件下,对3种中心频率(500 Hz、1 kHz和2 kHz)、8个距离(0.3～1.0 m,1.0 m为参考距离)的声信号进行了响度匹配。结果显示,随着声源距离的减小,睁眼时响度增加得要比闭眼时少一些。而闭眼时的响度匹配结果与封闭耳道口声压级的变化情况相一致。这说明闭眼时试听者根据耳道口的声压级来判断响度,而睁眼时视觉距离信息会对响度产生影响。结果还显示,对于频率越低的声信号,视觉距离感知造成的影响越大。     

Moore响度模型的数值计算方法

响度是最重要的声音属性之一,响度的计算是进行客观评价的基础,也是计算大多数心理声学评价参数的基础,在心理声学和声品质评价等领域具有重要意义。文章对基于Moore模型的响度计算方法进行了详细研究．阐述了算法的基本原理和计算技巧,给出了许多典型的计算结果,并对模型的改进提出了建议。     

基于心理声学响度分析的高速列车车内噪声评价

测试不同运行速度下高速列车车厢内部噪声,并进行噪声的频谱分析。根据噪声强度主观感觉的心理声学理论,分析使用A计权和响度来评价车内噪声环境的不同,指出响度能更准确地评价车内噪声。并在此基础上提出车内降噪的频率范围。     

采用响度控制改进算法的封闭车厢主动消声

以响度为噪声主动控制目标,提出逆模型结构和延迟补偿结构相结合的LFLMS改进算法。以轿车封闭车厢为载体构建双通道主动消声系统。以发动机噪声为噪声源,用三种控制算法进行试验,结果表明LFLMS改进算法与LFLMS算法的控制效果相近,且收敛速度快;响度控制声压减小不及声压控制,但响度减小量更大,主观听觉效果更好。     

汽车车门关闭声声品质客观评价

目前汽车声品质的研究多针对稳态声,非稳态声声品质评价方法欠缺,且噪声信号处理多采用FFT等传统方法,未充分考虑其非稳态特性。汽车车门关闭声为一种瞬态的非稳态噪声,关门声声品质的好坏常常能反映出整车的品质。以多款汽车关门声为研究对象,采用常用的声品质评价参数对其进行声品质分析。另外,采用小波变换方法,对关门声声信号进行时频分析,并对多款车的车门关闭声进行声品质评价,提出仅仅用响度、尖锐度等传统评价参量并不能很好反映非稳态噪声声品质特性,而通过时频分析则能对其进行很好的补充,但评价参量的确定还有待进一步研究,最后,提出下一步的研究方向和内容。     

住宅抽油烟机的声音质量改进

在居家生活中,抽油烟机之噪声甚为扰人而影响生活质量。就现有某型常用抽油烟机,利用声级计量测其噪声量与频谱,并利用人工耳及dB sonic软件分别量测分析其声音质量参数值,所得结果在人耳位置之声级为68.1d B（A）,音质粗糙度为33.5 asper,响度为27.8 sone,波动强度为6.8 vacil,尖锐度为1.64 acum,并按王氏之烦躁度模式评估出烦躁度指针为13.19,其中以响度及尖锐度对音质评估之烦躁度指标影响最大。经机壳与机座之振动量测频谱与噪声频谱比较,鉴定出噪声主要峰值频率为500 Hz与100 Hz两个成分音,其中500Hz者为进气口之涡流噪声;而100 Hz者为机壳之振动辐射声。为降低排油烟机之响度及尖锐度以改善其运转时之声音质量,采用了几项对策。分别是：在进气口加装消声器,在机壳内侧贴吸声棉及包覆PU塑料膜,并黏贴阻尼材,所得效果可使噪声量降为55.2 d B（A）,振动量减1-5 d B,响度降为14.7 sone,尖锐度降为1.35 acum,烦躁度指标降为8.16。     

Moore响度的三种计算方法

简单介绍了Moore响度模型的计算过程,针对该模型以参数化方式输入信号频谱的特点,提出了直接FFT(快速傅里叶变换)频谱算法、FFT校正频谱算法和1/3倍频程谱算法等3条Moore响度计算路线,分析对比了3种不同算法对典型信号响度计算精度的影响。分析结果表明:对纯音或复合音信号,可采用FFT校正频谱算法或点数为4096的直接FFT频谱算法计算响度;对带宽较宽的噪声信号,建议采用1/3倍频程谱计算响度。