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。     

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。     

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。     

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。     

雨刮-风窗系统摩擦噪声声品质主客观评价

为探索雨刮-风窗系统摩擦噪声对车内声品质的影响,文章采集了某新能源汽车雨刮-风窗系统不同工况下的摩擦噪声并进行分析。基于声品质客观参数,计算该系统摩擦噪声响度、尖锐度等客观评价指标;采用语义细分法进行主观评价实验得到主观评价结果,基于支持向量机建立该系统摩擦噪声声品质预测模型。结果表明,雨刮-风窗系统刮片反转过程产生的噪声是影响车内声品质的主要因素;声品质预测模型效果较好。研究结果为雨刮-风窗系统摩擦噪声的声品质控制提供参考。     

基于心理声学参数的燃料电池轿车车内噪声评价及噪声源识别

燃料电池汽车是采用燃料电池动力系统的新型零排放环保汽车,其噪声源是分布式的,车内噪声组成比较复杂,噪声的线性度没有传统汽车好,因此亟需改善其车内声音品质,使人们在享受能源环保的同时也能有舒适的乘坐环境。论文测试某型燃料电池轿车怠速工况车内噪声,进行车内噪声的频谱分析。以响度作为声品质评价指标,提出了改善车内声品质应着重考虑的频率范围,同时结合噪声频谱分析,采用参数化滤波方法对主要峰值频率进行处理,找出对人耳主观感觉影响较大的频率或频段。为了降噪和改善车内声品质,采取分别运行法进行物理问题识别,找出对乘员主观感觉影响较大的频率和频段产生的声振部件,实现从声品质问题到物理问题的转换,研究发现车内噪声上述频率和频段主要是由燃料电池辅助系统（氢泵和风机）产生的。     

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。     

电动汽车电驱动噪声声品质主客观评价模型

电动汽车电驱动噪声声品质评估,一直是汽车工业业内研究的热点和难点问题.有针对性地选取国内外主流的多款电动汽车,基于车内电驱动噪声的声品质特性,提出电驱动噪声的声品质主观评价工况、指标和方法,计算主观评价烦扰度的统计值.制定基于道路试验的电动汽车电驱动噪声测试方法,提取抱怨工况的电驱动噪声频谱特性,首次考虑同时存在多个阶...     

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。     

听觉掩蔽效应语音增强的改进算法

含噪信号利用掩蔽效应去噪后,噪声估计的误差导致语音失真。在利用听觉阈值计算谱减系数时提出了一种改进的计算方法,通过增加修改参数来抑制语音的过分衰减,减少了语音失真,然后基于MMSE准则对增强的语音谱再进行平滑处理,进一步抑制音乐噪声。实验表明该算法在不影响语音失真的基础上,提高了信噪比,消除了音-／乐噪声,主观测听的语音音质明显提高。     

反射声对室内声景主观评价的影响初探

梳理了近年来地面反射声和室内声景观的研究情况,结合实验心理学以及室内声景观主观评价等研究框架,通过三个基于反射声感知的声学可听化实验,确定了在四间房间内人耳对有无地面反射声参与的三种声音信号的绝对感觉阈。结果表明语音信号高于本底噪声10 dB(A)即可被察觉,而水流声及音乐声高于本底噪声17 dB(A)才能够被明显察觉,最后结合实验结果对地面反射声的处理给出了建议。     

上海大剧院观众厅使用效果评析

上海率先在我国建成第一座具有国际水平的现代大剧院,作对该剧及单位进行了多次访问调研,章扼要地介绍该剧院观众厅的视线设计,噪声控制,音质设计,声学参数的实测结果以及所采用的可移动音罩,可调混响装置等技术措施,产引用了国内外戏剧界,音乐界名专家观演出后的声学评价以及观众对观众厅使用效果所给出的评分结果。     

风电冷却系统噪声控制

针对国内某风电机组冷却系统噪声扰民问题,进行噪声控制。通过振动噪声测试分析确定主要声源,研究设计相应的减隔振方案、消声器声屏障降噪方案以及塔桶内部吸声降噪等方案和相应的减振降噪器件,并开展整体噪声控制方案的实施和评价。最终关键点噪声降低达到22 dB,有效解决了噪声扰民问题,并有效提升该机型海外市场的竞争力。     

基于声品质的直升机舱内典型降噪措施分析

直升机舱内噪声严重降低了乘员的乘坐舒适性,进行直升机舱内降噪设计研究十分必要.本文以声品质最优为目标,以直升机舱内噪声烦恼度评价结果为依据,通过多元线性回归方法构建舱内声品质模型,利用计算声学软件模拟直升机舱内添加不同种类降噪措施后的双耳可听声信号,从不同角度对典型降噪措施的效果进行测评及对比分析.结果表明:在舱内添加...     

机场噪声标准评价量关系分析

飞机噪声评价方法的多元化反映了机场噪声问题的复杂性,我国采用计权等效连续感觉噪声级LWECPN,而国际上广泛采用昼夜等效声级Ldn。我国建筑室内噪声评价量采用的是等效声级Leq,与计权等效连续感觉噪声级难以横向比较。为了解决机场噪声影响区的噪声治理适用标准问题,首先对LWECPN、Ldn和Leq三者的内涵进行分析,通过实测数据分析LWECPN与另两个评价量之间的关系,证明LWECPN与Ldn之间在数值上存在13 dB的差距,给出LWECPN与相应的昼间和夜间等效声级Leq上限值的对应关系,并分析背景噪声对评价量的影响。     

采用心理声学参数评价齿轮噪声的声品质

利用声级计判定噪声是否符合出厂噪音标准,是目前国内大部分齿轮厂所采用的方法,然而部分通过噪声检测的产品仍被整车厂反馈噪声“太大”,这就说明现有的噪声评价指标存在缺项。以广东某齿轮厂生产的汽车后桥齿轮为噪声源,采集其稳态运行情况下的噪声作为研究对象,选用等级评分法以及Artemis专业声品质软件进行噪声的主客观评价和相关性分析,得出声压级和响度是评价微型汽车后桥齿轮噪声的主要评价指标,并建立齿轮噪声声品质评价模型,然后通过编写软件,实现计权声压级和响度值的客观计算与分析。     

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。     

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。