车内噪声烦恼度的声品质分析

以4种类型轿车在不同车速下匀速行驶时不同位置点采集到的车内噪声样本为评价对象,采用等级评分法对车内噪声声品质烦恼度进行主观评价试验,分析计算各噪声样本的心理声学客观参数;通过相关分析和多元线性回归分析,建立匀速车内噪声主观评价烦恼度与心理声学客观参数间的数学模型。研究结果表明,在良好路面和匀速工况下车内声品质烦恼度主要受低沉度和音调度两个心理声学客观参数影响。     

基于遗传支持向量机的柴油机辐射噪声品质预测技术

以一台六缸车用柴油机为例,研究了其在变负荷及转速工况下表面辐射噪声品质情况,为进一步提高整机声品质,开展柴油机结构声学设计奠定了理论基础。研究国内外车用柴油机客观评价特征,并选取响度、尖锐度、粗糙度和波动度来描述辐射噪声的客观评价特征;针对柴油机噪声特点,采用成对比较法开展以专业陪审团人群为目标的满意度评价研究;应用遗传算法优化支持向量机（GA-SVM）建立起该车用柴油机声品质预测模型,并与BP神经网络预测模型进行比较,结果表明,基于遗传算法优化的支持向量机辐射噪声品质预测模型较神经网络建模预测精度更高,能够更准确地反映客观评价参量与主观满意度之间的非线性映射关系。     

燃料电池轿车声品质客观评价参量的权重

本文以燃料电池轿车( fuel cell vehicle, FCV )为研究对象,采集其怠速工况不同位置的声音信号作为试验样本,采用成对比较法对其中的24个样本信号进行了主观评价试验,同时计算了可以描述其声音特性的6个客观评价参量,并引入BP神经网络建立了FCV声品质预测模型。通过所建立的模型计算FCV声品质客观评价参量对主观评价结果的影响权重,文中首次提出使用BP神经网络的方法来确定声品质评价中客观评价参量对主观评价结果的影响权重,研究结果表明,FCV声品质主要受响度、粗糙度和A声级三个客观参量的影响。此次分析,不仅适用于燃料电池轿车对其它领域的声品质分析与评价都起到了指导性的意义。     

基于支持向量机的柴油机噪声品质客观评价参量权重分析

以一台6缸柴油机为研究对象,采用分类对偶比较法对采集到的目标机型在多工况下的辐射噪声品质进行主观评价试验,同时选取并计算了可以描述其声音特性的5个客观评价参量,引入支持向量机,建立了柴油机噪声品质预测模型,并借助噪声测试样本验证预测模型的准确性。然后以柴油机噪声品质预测模型为基础构建起客观评价参量的权重分析模型,分析柴油机噪声品质客观评价参量对主观评价结果的影响权重。研究表明,柴油机噪声品质主要受响度和粗糙度两个客观评价参量的影响。此次分析对高声品质柴油机的设计起到了指导性的作用。     

汽车发动机启动声品质评价与分析

以驾驶员耳处采集的乘用车发动机启动时声样本为对象,分析了其时频域分布,计算了声样本的基本物理参数、心理声学参数和烦恼度指标。运用成对比较法进行了声样本主观评价实验,得出各声样本主观偏好性得分。通过主、客观参数的相关分析和回归分析表明:烦恼度模型能正确预测声样本的主观偏好性,双耳响度和粗糙度是影响主观偏好性评价的主要客观参量,用对数变换后的拟合模型能更好的描述主观评价结果与客观参量之间的关系。     

基于BP神经网络的车内噪声时变综合烦躁度评价模型

对非平稳工况下的车内噪声进行声品质评价。考虑到车内噪声的时变性,在非平稳工况下建立噪声库,计算相关的噪声心理学参量时变值。将采集到的噪声进行主观评价试验,以"时变综合烦躁度"作为声品质主观评价指标,并将语义细分法作为声品质主观评价方法。评价者依据自己对声音的主观感受滑动评价软件滑块,得到连续时变噪声评价值。根据噪声心理学参量时变值和实时主观评价值,建立BP神经网络客观模型。再通过四折交叉法检验,检验结果显示此评价模型对噪声时变综合烦躁度预测有效。     

高速动车组噪声声品质实验及其客观评价方法

在高速动车组减振降噪设计中,声品质已成为舒适性评价的重要指标之一。Zwicker提出了对噪声进行主观评价的客观量化方法,本文以其理论为基础,深入分析4种噪声客观评价参量（响度、尖锐度、粗糙度、抖动度）的计算方法,并且以高速铁路动车组车内噪声为例进行相关参量的试验测试。得出车内典型位置不同运行速度时各心理声学参量的现状和分布规律,其结论为高速铁路动车组车内声品质研究提供依据。     

车内噪声低频特征模型研究

车内的低频噪声影响汽车的乘坐舒适性。为此以人工头双耳记录的车内噪声信号为研究对象,通过主观评价试验,并对结果进行分析。提取了影响车内噪声低沉度的特征参量,建立了以1/3倍频程声压级、锐度和粗糙度为变量的低沉度参量特征模型。采用两种不同的主观评价,结果表明,低沉度模型的预测结果与主观评价结果具有很高的相关性。     

车内噪声品质低沉度参量的数学模型

低频成分的噪声是车内噪声的主要特征之一, 并对车辆的力度、轰鸣、烦恼等主观听觉感知特征产生影响, 本文的研究旨在建立车内低频噪声的主观声品质评价的参量和数学模型。首先采用听音和想象法等词汇描述进行主观问卷调查, 通过对调查得到描述词汇的统计分析, 得到了描述车内噪声低频特征的中文描述词-低沉。然后采用仿真头双耳记录的车内噪声信号进行实验室主观评价, 通过对评价结果的分析得到了影响低沉度感知的主要参量, 并由此建立了以 1/3 倍频程声压级、锐度和粗糙度为变量的低沉度参量的数学模型。采用成对比较法和语义细分法主观评价实验的结果验证了模型的准确性。结果表明, 低沉度模型的预测结果与主观评价结果具有很高的相关性, 从而证明了所提出模型的有效性。     

基于降维-回归的车内声品质时变烦躁度评价

用心理声学参量表征声品质评价指标,可直观描述人对噪声信号的主观感觉。相比于听审团评分,它具有简单快速、效率高的优点,在此基础上将多个客观参量降维到低维空间,用少数具有代表性的参量定量表征主观感受,有利于声品质评价的标准化。通过采集轿车车内噪声信号,以等间隔不同车速状态和怠速状态下的噪声样本作为研究对象,考虑汽车车内噪声特性的时变效应,分别计算出噪声样本的心理声学客观参数时变算术平均值。提出以“时变烦躁度”作为主观评价指标,以语义细分法结合数字等级评分法作为主观评价方法进行主观评价试验。用因子分析对6 种客观参量进行降维,结合显著相关性分析确定出响度(Z)、粗糙度、AI 指数3 个客观参量,并用多元回归建立声品质烦躁度评价预测数学模型。预测结果显示：回归预测三参量模型的相对误差率在5 %以下,比六参量模型相对误差率低,预测效果比较理想,说明这3 个参量可以有效表征主观烦躁度,同时证明噪声声品质的时变烦躁度评价预测模型是有效的.     

车内噪声综合烦躁度模糊综合评价

以车内噪声为研究对象,研究了声品质的主观模糊综合评价方法。根据汽车车内噪声测量标准设计噪声采集方案,对平稳和非平稳车内噪声进行了数据采集、信号预处理,建立噪声样本数据库。采用参考语义细分法对四款汽车车内噪声的综合烦躁度进行主观评价试验研究,基于主观评价试验结果和模糊综合算法,建立了综合烦躁度模糊综合评价模型,可以计算出整车噪声综合烦躁度总值。结果表明不同车型有其自身的声品质特征。所提出的方法可用于实施不同车辆的声品质比较和评判。     

柴油机噪声烦躁度的评价研究

以4种类型柴油机在不同运行工况时机器旁1 m处噪声采集样本为评价对象,对柴油机噪声烦躁度用等级评分法进行了主观评价试验,分析计算了各噪声样本的主要心理声学客观参数,并通过相关分析和多元回归分析,建立了烦躁度评价数学模型。研究表明,稳态工况下柴油机噪声烦躁度主要受响度和尖锐度两个心理声学参数影响。     

法向振动对Burridge-Knopoff模型Stick-Slip运动影响数值研究#br#

Burridge-Knopoff 模型是研究地震和其他机械系统动力学行为的实用模型。考虑到摩擦力的影响,Burridge-Knopoff 模型运动呈现出动力学非线性,Stick-Slip 运动是这种模型的典型运动特征。滑块法向振动对这种模型运动行为的影响规律尚未被有效研究,为此建立一种考虑了滑块法向振动影响的Burridge-Knopoff 模型。Stribeck 模型被用来刻画依赖于滑块与传送带之间相对速度的摩擦力。采用数值方法分析系统的典型运动规律,研究法向振动的频率和相位对系统运动模式的影响规律,考虑法向振动的Burridge-Knopoff 模型存在混沌和分岔现象得到证实。     

基于粒子群-向量机的汽车加速噪声评价

以乘用车由50 km/h加速到100 km/h时的噪声信号为评价对象,用成对比较法对车内加速噪声品质偏好性进行主观评价实验,获得每个样本的偏好性评价值。计算各噪声样本的主要心理声学客观参数并进行相关分析。鉴于评价者对非稳态噪声主观评价过程的复杂性,建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的主客观评价模型,并利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对模型参数进行优化。为对比优化后预测效果,建立BP神经网络回归模型。结果表明,优化后的粒子群-向量机回归模型用于噪声声品质评价能获得更好的预测效果,可较大程度提高声品质预测精度。     

地铁车内噪声主观烦恼度模糊综合评价方法

声品质是地铁车内乘坐舒适性的一项重要指标。以地铁列车车内噪声为研究对象,探讨声品质的主观模糊综合评价方法。以上海地铁9号线为例,考虑地铁运行的三种工况、两种乘客乘坐姿态,分别测取车内不同位置的噪声信号,采用分组成对比较法对测点噪声进行主观评价实验和模糊综合,计算得出地铁整车的烦恼度评价综合值,可用以实施不同列车的声品质比较和评判。所提出的方法对地铁声学设计和提高乘坐舒适性提供参考。     

某非承载式SUV车内噪声问题的分析

车内低频轰鸣声严重影响整车的乘坐舒适性。为此对某非承载式SUV车加速工况下1 700 r/min附近出现的轰鸣声问题进行排查研究,通过阶次分析、传动系扭振分析、传递函数分析和空腔模态分析技术分析发现引起1 700r/min附近车内噪声的原因是发动机二阶扭矩波动引起的传动系扭振经过后桥传递到车内放大后,与车内空腔模态产生耦合,从而产生较大的轰鸣声。通过采取加装扭转减振器的措施,有效抑制传动系扭振,试验结果表明车内轰鸣声得到明显改善,整体降低7.5 d B(A)左右,主观评价可接受。对低频轰鸣声问题的排查和解决有一定参考作用。     

B级轿车车内噪声品质的主观评价研究

以6种B级轿车在不同车速下匀速行驶时的车内噪声样本为评价对象,采用成对比较法对B级轿车的噪声品质偏好性进行了主观评价试验,计算了各噪声样本的主要心理声学客观参数,并通过线性相关分析和多元回归分析,建立了噪声偏好性主观评价的数学模型。研究表明,在匀速工况下B级车的噪声品质偏好性主要受响度和尖锐度两个参数影响。     

空调噪声主观烦恼度实验研究

随着社会的发展空调设备越来越普及,伴随而来的噪声扰民问题也日益突出。对城市居民区内空调设备噪声进行调查,通过现场采样获得噪声源,研究其声学特性与频谱特性,并通过实验室主观评价方法来研究其烦恼度情况。结果表明,空调低频噪声的响度与烦恼度呈线性关系,在45 d B(A)~50 d B(A)(60 phon~65 phon)范围内烦恼度值分布均较分散,所以在该范围内针对空调低频噪声采用A计权声压级不能很好得反映烦恼度情况,这也解释了在达标情况下居民仍投诉的情况。空调噪声的烦恼度情况与年龄、性别都有关。     

重型商用车噪声测试及声品质客观评价分析

在重型商用车减振降噪设计中,声品质已成为舒适性评价的重要指标之一。以Zwicker提出的对噪声进行主观评价的客观量化方法为基础,通过响度、尖锐度、粗糙度、抖动强度、音调度和语言清晰度6种噪声客观评价参量计算方法对某国产重型商用车加速工况车内噪声试验测试数据进行分析,得到车内副驾驶员各项心理声学参量的变化规律,可为商用车车内声品质研究提供参考依据,并对建立加速工况下商用车声音品质烦躁度的客观量化模型提供参数基础。