汽车声品质的GA-BP网络预测与权重分析

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。     

基于GA-BP模型的消声器声品质预测与控制技术研究

采用成对比较法的主观评价方法对车辆稳态与非稳态排气噪声进行主观试验,基于排气噪声频谱分析出的响度、尖锐度、粗糙度等心里声学客观参量,用遗传算法优化神经网络模型建立了排气噪声客观参量与主观满意度之间的非线性映射关系,训练拟合R值达到0.994,验证样本误差在5%以内。并将所建立的GA-BP模型应用于消声器的声品质提高设计中,探寻影响消声器声品质结构参数并加以控制,排气声品质满意度提高了16%,所建立模型可以用于预测指导汽车排气声品质的改善,通过控制消声器参数可实现消声器设计阶段声品质可控的目的。     

基于最小二乘支持向量机的柴油机声品质预测

为研究柴油机排气噪声并准确评价排气噪声声品质,对某型号柴油机排气噪声进行研究,采集5种不同转速下6级载荷的排气噪声样本,使用参考语义细分法主观评价噪声样本;利用最小二乘支持向量机和多元线性回归分别建立两个排气噪声品质客观评价模型,以心理声学参数(响度、锐度、粗糙度、抖晃度、A声压级等)为模型输入,利用模型输出和主观评价结果对比。结果表明:最小二乘支持向量机可以用来作为声品质的预测模型,更接近主观评价结果,误差可以稳定控制在10%以内。     

汽车风振噪声的空气射流结构优化

风振噪声的控制研究目前是汽车领域的研究热点与重点之一。通过数值模拟分析研究了空气射流方法对风振噪声的抑制效果。运用大涡模拟(LES),引入更加准确有效的声品质评价参数,分别对天窗和右后窗的空气射流结构进行优化分析,得到了最优结构参数结果。仿真结果表明,空气射流结构对风振噪声的抑制效果显著。     

基于声-固耦合模型的车内噪声响度参数的预测与分析研究

针对传统A计权声压级评价指标对噪声低频成分衰减较大,常常出现车内声压级达标,声品质不合格的问题。引入心理声学参数的响度参量,利用虚拟仿真技术分析评价车内声学特性。建立驾驶室声-固耦合有限元模型,结合试验激励数据,进行基于模态的声学响应计算。在Matlab平台上,建立车内声品质客观心理声学参数响度的计算模型,对比预测驾驶室内场点的声压级和响度分布,结合声压级和响度结构板块贡献量分析,研究声压级和响度参量评价驾驶室结构特性的差别并识别驾驶室主要噪声源。以此为基础指导优化驾驶室结构阻尼铺设位置,综合提高车内声学品质。     

基于支持向量机的车内噪声声品质预测

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.     

车用柴油机噪声品质预测模型的建立

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。     

GA-BP神经网络预测钛合金表面粗糙度

为了有效预测铣削加工中钛合金工件的表面粗糙度,建立了以切削速度、进给量、径向切深、轴向切深为输入参数,表面粗糙度为输出参数的预测模型。该预测模型将遗传算法与BP神经网络结合起来,使用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,进行铣削实验获得实验数据,并对神经网络进行训练,最终获得预测模型。通过对比分析GA-BP预测模型、BP预测模型、线性回归预测模型的预测精度,得出GA-BP预测模型具有相对较好的预测精度,证明该预测模型是有效的。     

变速器声品质评价方法研究

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。     

基于眼动追踪的工程车辆造型设计用户体验预测模型

为降低主观因素干扰,更加客观地评估产品造型的用户体验性,基于眼动数据,提出一种应用遗传算法优化BP神经网络的用户体验预测模型。将Tobii 120型眼动仪作为试验仪器,以Likert五级主观量表法作为辅助研究方法,采集了40位用户对12个工程车设计方案评价过程中的眼动数据,通过遗传算法对初始值编码,优化BP神经网络,建立眼动数据与主观评价相结合的综合评价模型。经广义线性回归模型筛选,确定了以注视时间为代表的10个眼动参数作为神经网络构建参数,随机选取35组眼动数据进行预测,结果显示该神经网络能有效预测产品造型设计用户主观体验得分,预测相对误差约5%。基于遗传算法的优化BP神经网络模型对使用眼动数据预测用户体验主观评价效果显著,可为今后产品造型的用户体验评价提供参考。     

基于尺度自适应模拟的汽车天窗风振噪声特性分析

采用尺度自适应湍流模型对一个简易天窗进行数值模拟,通过与试验结果对比,验证数值计算方法的准确性。针对某轿车天窗风振噪声问题,进行不同来流速度条件下的数值模拟,模拟结果表明,轿车天窗风振噪声是声反馈和亥姆霍兹共振两种机制共同作用的结果。在发生亥姆霍兹共振时,通过对一个周期内天窗开口处涡运动对乘员耳旁处压力的影响分析,揭示天窗产生风振的压力特性。深入地研究剪切层失稳特性,对于最强的风振噪声,流向上和横向上速度的方均根值最大,表明亥姆霍兹共振加剧了剪切层里的扰动,产生的风振能量最高。在乘员舱发生亥姆霍兹共振的风速条件下,随着乘员人数的增加,风振噪声的峰值声压级有所降低,与之相关的频率变化很小。     

GA-BP算法在电信供应链库存控制中的应用

库存控制是电信供应链管理过程中重要技术之一,针对BP神经网络库存预测方法中存在的局部极小问题,引入GA-BP网络算法,将影响库存控制的因素抽象出来,并且把电信某物资的库存历史数据作为训练样本,对库存进行有效预测。经实验证明,GA-BP算法不仅避开BP网络的弊端,继承神经网络很强的学习、训练能力,同时也提高了库存的预测精度。     

基于改进灰色神经网络模型的板料成形缺陷预测研究

为了准确预测和减少板料成形过程中可能出现的缺陷,提出了一种改进的灰色神经网络预测模型。该模型利用BP神经网络辅助灰色预测模型进行预测。其中,灰色模型进行粗预测,神经网络模型修正其误差,再通过寻找最佳权值以优化灰色模型中微分所对应的背景值,进而得到精度更高的灰色神经网络模型。以国际著名板料成形数值模拟会议NUMISHEET'93的方盒件拉深为例,运用改进的灰色神经网络模型,预测其拉裂和起皱。结果表明,改进的灰色神经网络模型具有很高的预测精度,相比于未改进的灰色神经网络模型,预测结果更加准确和稳定。     

空调压缩机噪声声品质主客观评价及其相关性研究

通过对某生产厂家的空调压缩机进行现场噪声测试,采用评分法对噪声声品质偏好性指标进行主观评价,并计算出A声级、响度和尖锐度值作为声品质的客观评价指标.对主客观评价结果进行相关性分析及线性回归分析,提出了声品质主观偏好性值的预估模型.研究结果表明,压缩机噪声声品质主要受A声级、响度和尖锐度的共同影响.     

基于改进BP神经网络的机床基础部件可再制造性评价模型

为了利用样本数据准确完成机床基础部件可再制造性评价,提高机床基础部件可再制造性评价预测精度,提出一种采用模拟退火遗传算法优化BP神经网络的机床基础部件可再制造性评价模型。该评价模型以机床基础部件可再制造性经典评价模型评价结果为样本数据,建立机床基础部件可再制造性评价BP神经网络预测模型,采用模拟退火遗传算法优化BP神经网络模型,寻找更优初始网络权值、阈值,以提高收敛速度和避免局部收敛。以一台机床基础部件可再制造性评价为例,验证了基于模拟退火遗传算法优化的BP神经网络评价模型具有更好的预测精度。     

Design of new sound metric and its application for quantification of an axle gear whine sound by utilizing artificial neural network

The gear whine sound of an axle system is one of the most important sound qualities in a sport utility vehicle (SUV). Previous work has shown that, because of masking effects, it is difficult to evaluate the gear whine sound objectively by using only the A-weighted sound pressure level. In this paper, a new objective evaluation method for this sound was developed by using new sound metrics, which are developed based on the increment of signal to noise ration and the psychoacoustic parameters in the paper, and the artificial neural network (ANN) used for the modeling of the correlation between objective and subjective evaluation. This model developed by using ANN was applied to the objective evaluation of the axle-gear whine sound for real SUVs and the output of the model was compared with subjective evaluation. The results indicate a good correlation of over 90 percent between the subjective and objective evaluations. This paper was recommended for publication in revised form by Associate Editor Yeon June Kang Professor Sang-Kwon Lee received a Ph.D. degree in ISVR (Institute of Sound and Vibration Research) from Southampton University in 1998. He joined Hyundai Motor Research Center in Korea, working with the Automotive Noise and Vibration Control Group from 1985 to 1994. He has been the Professor at the Department of Mechanical Engineering, Inha University, Inchon, Korea, since March 1999. His research interests are the digital signal processing, NVH (noise vibration harahness), condition monitoring, product sound quality design and active control.     

基于噪声主动控制方法的非稳态车内声品质优化研究

首先对16辆各种型号的轿车进行了加速条件下车内噪声样本的采集,通过噪声信号的主客观分析研究,得出主观评价结果与客观物理参量之间的相关性,明确了加速状态下响度、尖锐度及粗糙度是影响车内声品质的主要因素。而后,对声品质最差的7号车运用噪声主动控制方法进行车内噪声优化实验,通过对比发现,车内噪声的响度、尖锐度及粗糙度都有明显的减少。将数据代入声品质客观计算模型,同时进行主观评价实验,结果表明其评分等级从16级降至12级,从而证明了噪声主动控制方法能有效提高加速条件下车内噪声的声品质。