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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 613 毫秒

1.  车内噪声低频特征模型研究  
   王勇  ;毛东兴《噪声与振动控制》,2014年第34卷第2期
   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。    

2.  音乐控制法改善车内声品质的试验研究  
   李芳  ;左言言  ;李玉东《噪声与振动控制》,2014年第34卷第2期
   以4种类型汽车内采集到的32个不同噪声样本为评价对象,通过试验研究建立了以心理声学客观参数描述主观评价结果的车内声品质模型,并对声品质较差的噪声样本实施了音乐掩蔽控制试验,试验结果表明,车内噪声的低沉度下降,音调度上升。研究结果表明音乐掩蔽控制法用于改善汽车声品质的可行性和有效性。    

3.  车内噪声烦恼度的声品质分析  
   李 芳  左言言《噪声与振动控制》,2013年第33卷第3期
   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。    

4.  《燃料电池汽车低频噪声声品质分析》  
   何融  左曙光  申秀敏  张敬芬《噪声与振动控制》,2010年第30卷第3期
   对采集到的燃料电池车(fuel cell vehicle,FCV)车内外噪声经过低通滤波器处理,提取了20—150 Hz声音信号;基于Zwicker模型计算得到客观评价指标,并采用成对比较的主观评价方法对噪声样本进行主观评分;运用主客观参量之间线性相关分析建立低频声多元线性回归声品质分析模型,更为准确地评价了FCV低频噪声声品质。    

5.  融入时频能量特征的车内噪声声品质评价方法  
   金可心  卢海峰  杨亮  褚志刚《电子测量与仪器学报》,2022年第5期
   为提升车内噪声声品质评价的准确性,建立了一种融入时频能量特征的车内噪声声品质评价方法。该方法首先对车内噪声信号进行变分模态分解获得本征模态分量,再基于Hilbert变换得到各分量的瞬时强度及计权能量,进而获得信号的时频能量特征;在此基础上,建立了以心理声学客观参量和时频能量特征为联合输入的遗传算法优化反向传播神经网络声品质评价模型。应用建立方法对某汽车车内噪声声品质进行评价,其结果与主观评价结果的相关度达93.7%、相对误差小于8.0%,该车车内噪声声品质被准确评价。建立的融入时频能量特征的车内噪声声品质评价方法准确性高,在汽车声品质开发实践中具有良好应用前景。    

6.  融入时频能量特征的车内噪声声品质评价方法  
   金可心  卢海峰  杨亮  褚志刚《电子测量与仪器学报》,2022年第5期
   为提升车内噪声声品质评价的准确性,建立了一种融入时频能量特征的车内噪声声品质评价方法。该方法首先对车内噪声信号进行变分模态分解获得本征模态分量,再基于Hilbert变换得到各分量的瞬时强度及计权能量,进而获得信号的时频能量特征;在此基础上,建立了以心理声学客观参量和时频能量特征为联合输入的遗传算法优化反向传播神经网络声品质评价模型。应用建立方法对某汽车车内噪声声品质进行评价,其结果与主观评价结果的相关度达93.7%、相对误差小于8.0%,该车车内噪声声品质被准确评价。建立的融入时频能量特征的车内噪声声品质评价方法准确性高,在汽车声品质开发实践中具有良好应用前景。    

7.  基于支持向量机的车内噪声声品质预测  被引次数:1
   申秀敏  左曙光  韩乐《振动、测试与诊断》,2011年第31卷第1期
   提出了采用支持向量机的车内噪声声品质预测方法,对采集的车内噪声样本采用基于小样本理论的支持向量机回归方法,建立车内噪声声品质客观评价参量与主观评价结果的关系模型对车内噪声声品质进行预测.实例分析表明,选取适当的车内噪声声品质客观评价参量,利用支持向量机回归方法建立的车内噪声声品质预测模型的预测精度较高.    

8.  听觉频带声能量对车内声品质客观评价影响研究  
   《机械设计与制造》,2020年第1期
   响度、尖锐度等心理声学客观参量常作为声学特征建立车辆噪声品质客观评价模型。考虑人耳听觉多频带滤波特性,研究听觉频带声能量对声品质客观评价的影响。建立基于频带声能量的汽车车内噪声品质客观量化模型,提高声品质识别的精度和稳定性。采集汽车匀速车内噪声并进行综合烦躁度主观评价试验,建立小波包耳蜗滤波器组提取听觉特征频带内声能量,利用支持向量机建立频带能量与主观评价结果之间的回归模型。交叉验证结果表明,相比于建立的基于心理声学客观参量综合烦躁度模型,建立的人耳听觉特征频带能量综合烦躁度客观评价模型预测的误差均值和误差方差更小,车内噪声品质评价的精度、稳定性均有提高。    

9.  基于BP神经网络的车内噪声时变综合烦躁度评价模型  
   陈卉  孙跃东  王岩松  周萍  冯天培《噪声与振动控制》,2018年第38卷第3期
   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。    

10.  变速器声品质评价方法研究  
   《汽车零部件》,2021年第7期
   针对某商用变速器台架加载噪声进行声品质评价方法研究,主要包括变速器声品质客观参量测试以及主观评价实验,通过相关性分析确定与主观评价实验结果相关系数较大的客观参数,通过多元线性回归建立了主观评价结果与客观参量之间的数学模型,并对该模型进行了有效性检验。结果表明:变速器加载噪声声品质主观评价主要受到尖锐度和响度影响,其中影响最大的为尖锐度;建立的线性回归模型具有较好的有效性。    

11.  用主动噪声控制法改善车内声品质  
   刘宗巍 王登峰 姜吉光 梁杰 王世刚《吉林工业大学学报》,2008年第38卷第2期
   以从4种类型轿车内采集到的16个不同噪声样本为评价对象,通过主观评价试验和统计分析计算建立了以心理声学客观参数描述主观评价结果的车内声品质分析模型,确定了稳态工况下车内噪声品质的主要影响因素为响度和尖锐度。并依此对声品质最差的两个样本实施了主动控制试验。试验结果表明,车内噪声的响度、尖锐度均减小。应用所建立的声品质模型进行计算,并结合二次主观评价试验结果验证声品质改善效果,两种方法均显示声品质烦躁度等级下降了5级左右,证明了主动控制方法用于改善汽车声品质的可行性和有效性。    

12.  用主动噪声控制法改善车内声品质  
   刘宗巍  王登峰  姜吉光  梁杰  王世刚《吉林大学学报(工学版)》,2008年第38卷第2期
   以从4种类型轿车内采集到的16个不同噪声样本为评价对象,通过主观评价试验和统计分析计算建立了以心理声学客观参数描述主观评价结果的车内声品质分析模型,确定了稳态工况下车内噪声品质的主要影响因素为响度和尖锐度。并依此对声品质最差的两个样本实施了主动控制试验。试验结果表明,车内噪声的响度、尖锐度均减小。应用所建立的声品质模型进行计算,并结合二次主观评价试验结果验证声品质改善效果,两种方法均显示声品质烦躁度等级下降了5级左右,证明了主动控制方法用于改善汽车声品质的可行性和有效性。    

13.  人群分类与车内噪声声品质主观评价研究  
   焦风雷  田静  刘克  毛东兴  GU Feng-shou  BALL Andrew  蒋剑《声学技术》,2006年第25卷第6期
   本文以等响处理后的车内噪声为研究对象,进行噪声声品质的主观评价研究。研究发现,人群分类处理对于揭示噪声声品质的主观感知属性起着重要的作用。对于评价者分类处理之后,两类评价者对于车内噪声的偏好性均可采用一个维度表示,并可直接采用成对比较法的直接排序法获得;一类评价者的偏好性与低沉度成正比,而另一类评价者与低沉度成反比。如果未进行人群分类处理,则不能很好地解释其主观感知属性。    

14.  基于回归分析的车用柴油机声品质预测技术  被引次数:2
   孟祥德  张俊红  李立顺  刘海  张桂昌  何振鹏  于晗正男《内燃机学报》,2011年第6期
   以一台6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提供理论基础.研究国内外车用柴油机客观评价特征,选取响度、尖锐度、粗糙度和波动度参量来进行该机型的客观评价研究;采用成对比较法对17个车用柴油机噪声样本进行主观评价研究,应用多元线性回归理论建立起该机型车用柴油机声品质预测模型.研究表明,响度是影响听众对车用柴油机噪声主观感受的最重要的因素,模型预测结果与主观评价试验结果相关系数R2为0.841,多元线性回归模型预测值与主观评价实测值吻合度较高,所建立的声品质评价模型可用来预测该机型结构辐射噪声的声品质.    

15.  支持向量机在汽车加速车内声品质预测中的应用  
   崔丹丹《科技创新与应用》,2018年第2期
   对汽车加速时车内声品质采用支持向量机实施预测。将客观评价参量作为输入因子,诸如噪声样本的响度、粗糙度以及尖锐度等,而可以经评价结果作为输入因子,也就是主观烦躁度,借助支持向量机回归方法,将汽车加速车内声品质的预测模型切实的建立起来,能够将客观评价参量和主观烦躁度之间的非线性映射关系反映出来,有着较高的预测精度。    

16.  车用柴油机噪声品质预测模型的建立  被引次数:1
   刘海  张俊红  张桂昌  敦立明  马梁  马文朋  王之东《机械工程学报》,2012年第48卷第2期
   车用柴油机辐射噪声已成为环境污染噪声的重要组成部分,开展车用柴油机噪声品质的预测与评估研究具有重要的理论与实际意义。以Q型车用柴油机为例,研究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,选取物理声学特征峭度、冲击量特性以及心理声学特征响度、尖锐度、粗糙度和波动强度参量来描述辐射噪声的客观特征;针对柴油机噪声特点,采用分类对偶比较法开展以专业听审人群为目标的综合满意度评价研究;应用多层感知器神经网络算法建立起该车用柴油机声品质预测模型。研究表明,车用柴油机噪声品质预测模型能够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。    

17.  基于径向基函数神经网络的车内噪声品质评价系统  
   高印寒  唐荣江  梁杰  樊宽刚  张澧桐  钱堃《吉林大学学报(工学版)》,2012年第42卷第6期
   为了高效而准确地对车内噪声品质进行评价,针对B级车稳态工况下的车内噪声,建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的声品质评价系统。用等级评分法对30个稳态噪声信号进行了主观评价试验,并通过相关分析得出了对声品质有重要影响的客观参量。采用RBF神经网络构建了车内噪声品质的评价模型,其预测平均相对误差为4.5%。以评价模型为基础,采用模块化设计方法和多线程并行处理技术,设计了基于虚拟仪器的声品质评价系统。测试结果表明:该系统比传统的主观评价试验系统的测试时间缩短了90%,并提高了评价结果的质量。    

18.  汽车声品质的GA-BP网络预测与权重分析  
   高印寒  唐荣江  梁杰  赵彤航  张澧桐《光学精密工程》,2013年第21卷第2期
   为了高效而准确地评价与控制车内噪声品质,以B级车稳态工况下副驾位置的车内噪声为研究对象,采用等级评分法对采集到的声音样本进行了主观评价试验,同时计算了7个客观参数。以客观参量为输入,声品质主观结果为输出,引入基于遗传算法的BP神经网络建立了声品质预测模型。实验显示该模型输出结果与实际评分的相关系数达到0.928,检验组的预测最大误差为±8%。以所建模型的连接权值,分析了客观参数对主观评价结果的贡献度,并以影响系数较大的参数为输入重新构建了预测模型。研究结果表明:稳态工况下,车内声品质主要受响度、粗糙度和尖锐度的影响,其预测模型可由这3个参数来描述。    

19.  支持向量机车内加速噪声声品质预测  
   《中国测试》,2015年第12期
   为准确评价车内加速噪声声品质,利用成对比较法对14款汽车从30 km/h加速到80 km/h行驶时的车内噪声进行主观评价试验,同时计算5个主要心理声学客观参量,并通过相关分析得出对声品质有重要影响的客观参量。采用支持向量机建立车内加速噪声声品质的预测模型,经验证其预测相对误差都在9.5%以内,表明该模型可以准确地对车内噪声声品质进行预测。    

20.  基于声品质评价模型的车内噪声优化研究  
   黄灿银  陈阳《柴油机设计与制造》,2012年第18卷第3期
   噪声被动控制方法能简单有效地改善噪声的声品质。首先对8辆各种型号汽车进行了怠速状态下车内噪声样本的采集,通过噪声信号的主客观分析研究,得出车内噪声评价的主客观评价模型,明确了响度、尖锐度及粗糙度是影响怠速状态车内声品质的主要因素。而后,对声品质最差的7号车实施噪声优化试验,采取添加塞丽隔声阻尼毡的方案。通过对比发现,车内噪声的响度等参量值变小。将数据代入声品质客观计算模型,同时进行主观评价试验,结果表明其评分等级从13级降至10级,从而证明了噪声被动控制方法能有效提高车内噪声的声品质。    

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