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...     

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。     

听觉频带声能量对车内声品质客观评价影响研究

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。     

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。     

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.     

车内声品质主客观评价分析

采集某纯电动汽车车内噪声样本,作为为实验评价对象,选取的车内噪声主观评价方法为等级评分法,并对噪声样本的响度、粗糙度、语义清晰度和尖锐度,此4种心理声学客观参量进行计算,通过相关性分析,得出各评价人员间的相关系数和主观评价值和心理声学客观参量间的相关性,排除相关性低的主观评价人员和心理声学客观参量,以主观评价值为因变量,以心理声学客观参量为自变量。建立车内声品质多元线性回归预测模型,预测车内声品质情况,以节省大量人力和物力成本,实现声品质的快速评价。     

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。     

基于传递矩阵的内燃机电站排气消声器优化设计

建立了排气噪声器插入损失的计算模型,利用传递矩阵建立了排气抗性消声器消声性能分析模型,并利用优化算法,对所设计的消声器参数进行了预测、优化和消声性能分析.经过试验测试,表明优化设计后消声器消声性能得到了提高,优化设计效果明显.     

带阀消声器阀体开度变化的声学特性分析及应用

低频阶次噪声对排气噪声声品质有着重要的影响,带阀消声器成为消除排气低频噪声的手段之一。对带阀消声器进行试验分析和三维数值仿真,发现随着阀体开度的增加,共振器的共振频率向高频移动。进一步从实际带阀消声器结构中提取出一种可调声质量抗共振器子结构单元,采用三维数值方法和集总阻抗传递矩阵模型计算出不同开度下的阀体结构的声质量抗,建立共振器的集总阻抗模型。结果显示,阀体开度变化改变了共振器的声质量抗,而声质量抗是影响共振频率的关键因素,揭示出带阀消声器消除低频阶次噪声的机理。将带阀消声器和对比消声器进行实车测试。结果表明,带阀消声器起到跟踪消减低频阶次噪声的作用。     

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。     

基于降维-支持向量回归的车内稳态声品质预测

基于信号分析与机器学习方法,提出基于降维-支持向量回归(Dimension Reduction-Support Vector Regression,DRSVR)的声品质主观预测模型。以车内稳态声样本为研究对象,计算并分析了其基本物理参数、心理声学参数。运用成对比较法对声样本进行了主观偏好性实验,验证了烦恼度(Psychoacoustic Annoyance,PA)模型初步判断该类样本声品质好坏的可用性。通过因子分析、聚类分析与相关分析,完成了声样本的降维,提取出了主要影响参量,再以支持向量回归的方法建立了主观评价预测模型。相关分析显示,基于降维-支持向量回归预测模型的计算值与主观评价值的相关性较高,其预测能力比未降维的支持向量回归模型更优,证明运用DR-SVR方法对车内稳态声品质预测是有效的。     

基于GT-Power的某型摩托车排气噪声仿真分析

利用GT-Power建立了摩托车的整车仿真模型,并根据均匀设计理论组合消声器的结构参数,利用仿真模型计算不同参数组合下的排气噪声水平,选出了排气噪声最优结构参数方案,并制作样件进行试验验证。试验结果表明:仿真结果和实验结果具有较好的一致性,该方法能够有效地指导摩托车消声器的设计。     

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LS-SVM算法的加速车内噪声品质评价模型

以汽车加速车内噪声为研究对象,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建立了声品质评价模型。分别以车辆噪声的客观评价结果和主观烦躁度作为模型的输入和输出,在相关分析和显著性检验的基础上,以响度、尖锐度、粗糙度、清晰度指数和A声级为变量建立了LS-SVM声品质评价模型。对未知噪声样本的预测检验表明:预测结果与主观烦躁度具有很高的相关性,预测精度高于多元线性回归方法。所建立的模型具有良好的泛化能力,可用于加速车内噪声品质的预测。     

基于声品质的摩托车消声器创新研究

为使消声器符合人耳听觉感受,引入了声品质的概念,并以声品质作为指导和依据来设计改进消声器。分析改进前后的消音器传递损失,发现其在(20~500)Hz和(1200~2000)Hz范围内的消声量最大。使用Artemi S滤去上述两个频段后,消音器排气噪声的声品质得到了明显的改善。从而得出在上述两个频段内,消声量越大声品质越好的结论。并用GTPower分析表明改进前后的消声器排气压力损失变化不大,证明改进后的消声器结构没有对排气造成很大影响,该改进方法是成功的,具有实用价值。     

基于GA-BP的汽车风振噪声声品质预测模型

目前对于汽车风振噪声的优化研究主要以声压级（Sound pressure level,SPL）作为单一评价指标,既不能全面反映噪声的物理属性,也无法考虑人耳对噪声的主观认知过程。为准确评价风振噪声,引入声品质,运用大涡模拟（Large eddy simulation,LES）对风振噪声进行数值仿真,根据实车道路试验判断仿真的准确性;对仿真结果进行声品质客观评价与主观评价,综合声品质客观评价参数与声品质主观评价试验结果建立BP神经网络预测模型;利用遗传算法（Genetic algorithm,GA）,进一步对BP神经网络的结构参数进行优化,建立GA-BP声品质预测模型。研究结果表明,GA-BP声品质预测模型在训练速度和预测精度上都优于BP神经网络预测模型。预测模型基于声品质主客观评价结果,其预测值可以代替传统的声压级评价指标,为风振噪声提供更为准确合理的评价。     

车内声品质评价系统的研究

研究现有声品质评价方法,开发一套集声音数据可视化管理、声品质主要评价参数计算、声品质主观评价打分及评价结果自动处理为一体的声品质评价系统,并应用该系统进行稳态车内噪声评价实验,证明了系统的正确性和工程应用价值.     

基于动力性和声品质提高的汽车消声器改进

依据样车声品质运动感主观评价、消声器声场和流场数值计算,对消声器进行了基于动力性提高的结构改进。对比改进前后压力损失,进行发动机功率损失和车外加速噪声试验及动感主观评价。结果表明,改进后压力损失降低较多,变化的一致性较好,而发动机功率损失也有较大幅度降低,最多1.97%,最小0.56%。此外,实车满足车外加速噪声国标的前提下,运动感评价大幅度提高,尤其四档和五档,提高幅度更大。     

基于声品质提升的汽车消声器结构研究

研究的目的在于通过利用多孔管,膨胀腔的消声特性解决在满足基本消声性能前提下声品质不佳的问题,提升消声器的主观感受声品质,其对整车的乘员舒适性改进有较明显的效果,对消声手段的应用有现实的指导意义.通过具体的实例来说明消声元件的消声结构和能达到的消声效果之间的主客观数据对应关系,在解决排气噪声问题的同时能够尽量提升声品质并...     

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.