支持向量机车内加速噪声声品质预测

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。     

基于遗传-支持向量回归的车内稳态噪声声品质预测

为了稳定、精确地评价车内稳态噪声声品质,以车内稳态噪声为研究对象,进行主观评价试验,计算客观心理声学参数并完成了相关性分析。建立基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的车内稳态噪声声品质预测模型,并使用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量回归的超参数进行优化。其后建立基于反向传播神经网络(Back Propagation Artificial Neural Network,BPANN)的声品质预测模型。对比分析发现遗传-支持向量回归(GASVR)模型预测精度高于BP神经网络。结果表明,遗传-支持向量回归适用于车内稳态噪声声品质预测,能够较大提高车内稳态噪声声品质预测精度和工程效率。     

雨刮反转过程摩擦特性分析

从理论分析角度出发，建立雨刮-风窗系统的动力学及摩擦模型，研究雨刮-风窗系统运动时摩擦产生振动噪声的原因，以期改善汽车NVH性能。建立动力学模型，推导并无量纲化解析式；基于摩擦系数-相对速度负斜率公式、库伦摩擦定律及流体润滑特性，分别对雨刮-风窗系统在干燥、湿润运行工况建立摩擦模型，研究不同工况下刮片角度、摩擦系数及摩擦力随时间变化情况；应用非线性解析法——龙格-库塔法，分析动力响应及摩擦特性。模型仿真结果准确复现出雨刮片实际运动中相关振动特性；通过对比不同工况下的仿真结果，验证动力学模型及摩擦模型的有效性。建立的动力学及摩擦模型，可为雨刮片结构优化、雨刮-风窗系统振动噪声控制及相关的固体接触研究提供一定理论参考。     

电动汽车驱动永磁同步电机声品质预测研究

对稳态工况下电动汽车驱动永磁同步电机的主观声品质预测模型进行研究。运用成对比较法对实验采集到的30组噪声样本进行主观评价评分,建立基于响度、尖锐度、粗糙度、抖动度与语义清晰度的客观心理声学指标评价体系。利用多元线性回归法,建立声品质主客观预测模型,分析影响永磁同步电机声品质的因素。此外,通过对预留样本的检验,验证了预测模型的准确性。结果表明:不同工况条件对客观心理声学参量存在不同程度影响;电机辐射高频边带噪声导致尖锐度与响度对主观偏好度的影响较为显著;基于多元线性回归方法所建立的预测模型对稳态工况下的主观声品质有较好预测能力,相关系数较高,误差率较小。该研究可为电驱动系统及整车声品质优化提供理论与实践基础。     

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。     

瞬态声品质时域传递路径方法与应用研究

全球化竞争日趋激烈和消费者对汽车舒适性要求越来越高,迫使各汽车公司加快了NVH开发进程,汽车声音的控制逐渐进入声品质控制阶段。创新性提出一种基于时域传递路径分析的瞬态声品质分析方法和流程。采用考虑奇异值截断的去卷积滤波器方法建立时域去卷积网络。构建了车内瞬态噪声合成模型,并在时频域上分解和分析了发动机的结构声贡献和空气声贡献。通过视听比较合成噪声和测量噪声,以评审团主观评价打分的形式来验证模型的准确性。进一步对合成噪声进行主观声品质评价,将车内噪声合成模型延伸至虚拟车内声品质预测模型。基于该模型,找到声品质贡献较大的路径,并且通过虚拟修改各路径传递函数值,来优化车内声品质,为制定车内声品质改善措施提供指导依据。     

极限梯度提升声品质预测模型在车内噪声主动控制中的运用

针对特种车车内噪声声品质提升问题，利用极限梯度提升（XGBoost）算法建立声品质预测模型，模型预测值与实际主观评价值的平均相对误差为2.43%，分析得到客观参数对主观分数的影响权重；针对车内噪声非线性、非平稳性的特点，提出一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和滤波-x最小均方（Filtered-x Least Mean Square, FxLMS）算法相结合的主动控制方法，预测模型结果表明，主观分数提升2.11，提升幅度为26.6%。此方法对特种车内噪声非线性、非平稳性具有良好的控制效果，能有效改善车内声品质。     

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。     

基于神经网络的噪声品质评价方法

提出一种基于人工神经网络（ANN）的噪声品质评价方法。该方法相比较目前的其它声质量评价方法，具有非线性的特点。通过神经网络的训练对非线性的声质量主观评价过程进行逼近。文中利用Matlab的神经网络工具箱对汽车车内采集到的噪声信号进行评价分析，并与实测结果进行对照分析，说明该方法对于汽车车内噪声品质评价是有效的。     

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.     

车内噪声声品质的神经网络预测

鉴于车内噪声声品质评价的复杂性和非线性的特征,分析了BP神经网络方法在车内噪声声品质预测中的应用,阐述了其基本原理和模型并结合实例提出了完整的实施流程。该预测方法具有很强的学习能力,各连接权重由网络通过学习自主生成,因此预测结果更具客观性和准确性。同时将用此种方法与现有的预测方法得出的结果进行比较,得出结论：神经网络用于车内噪声主客观评价数据处理可以得到更好的预测效果,从而在很大程度上提高评价者的决策水平,对现代汽车噪声的评价、分析与控制都具有重要意义。     

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。     

某混合动力汽车非稳态车内声品质评价研究

针对某混合动力汽车非稳态工况下的车内声品质评价进行研究。采集该车内不同位置、不同驱动模式以及不同车速情况下的车内噪声样本,对不同的非稳态工况进行客观参量分析,得出电机单独驱动模式下可以用尖锐度评价非稳态车内声品质、混合驱动与发动机单独驱动模式下可以用响度评价非稳态车内声品质的结论。基于BP神经网络模型,进行基于心理声学客观参量与临界频率带解析小波分解的非稳态车内声品质评价,预测结果表明后者的预测效果优于前者,且稳定性较高。     

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。     

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。     

音乐控制法改善车内声品质的试验研究

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。     

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。