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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

声品质主观评价方法对比分析

声品质主观评价方法有:排序法、等级评分法、成对比较法及参考语义细分法等。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。分别采用四种主观评价分法对车内噪声的烦躁度进行了主观评价试验,将试验结果统计分析与客观参数值相关性分析以及对比分析和理论分析研究。结果表明,每种主观评价方法都有其各自的适用性,综合考虑参考语义细分法适用性强和应用广泛,更适合车内噪声声品质的主观评价。     

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。     

乘用车关门声品质影响因素研究与优化

以某自主品牌乘用车为研究平台,针对其关门声品质较差的现象展开测试、评价、诊断和优化工作。通过主观评价和客观测试找出影响样车关门声品质差的主要原因。采用独立运行法,对影响车门声品质的各主要因素进行优化,通过客观测试分析各因素对车门声品质响度和尖锐度的贡献量,对各优化方案进行主客观评价。结果表明：多措施集成的优化方案最终使得样车的车门声品质得到了显著改善,主观评价值比优化前提高了31.9%,客观测试结果也优于对标车。     

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。     

基于刚柔耦合模型的变速器敲击评价研究

综合考虑变速器的输入转速波动、结构特点及齿轮啮合特性等因素,同时计入变速器壳体的柔性特征,合理设置边界条件,建立变速器齿轮敲击刚柔耦合仿真分析模型。以空套齿轮角速度为目标,通过台架试验检验了所建模型的有效性。依据敲击产生机理提出基于主、从动齿轮转速波动矢量和变化的敲击客观评价指标。基于校验后的仿真分析模型,在敲击工况下对常用的Jerk指标和提出的敲击客观评价指标进行计算分析,并与主观评价结果进行了对比。结果表明,提出的基于主、从动齿轮转速波动矢量和变化的敲击客观评价指标与主观评价结果具有良好的一致性。为敲击噪声客观评价提供了方法参考。     

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。     

汽车变速器振动啸叫噪声实验研究

汽车变速器啸叫噪声是变速器常见的问题.对变速器啸叫噪声进行测试与分析,提出变速器啸叫噪声的客观评价,形成变速器啸叫噪声测试分析流程.     

汽车驾驶品质主客观测试评价及相关性分析

驾驶品质主观评价易受测试人员、环境等因素影响,客观测试分析正逐渐成为主观评价的重要补充.以某SUV乘用车型为例,分别进行目标车和开发样车多工况道路驾驶品质主观评价试验、客观表征指标体系构建与参数测试及驾驶品质模拟评分.对比目标车和开发样车在稳态加速和急踩加速踏板两项工况中各项客观表征指标,通过定量分析揭示导致驾驶品质评分差距的内在原因.相关性分析显示主观评价与客观模拟评分一致性较好,表明所选择的客观表征参数与计算模型能够真实反映主观评价结果,为通过客观量化的方式进行驾驶品质描述与评价提供了参考.     

车门关门声品质控制的主观评价体系研究

以客观评价参数响度、尖锐度和振颤度为基础,建立了一套多层次车门关门声品质主观评价体系。基于建立的主观评价体系开展了某轿车车门关门声品质评价及优化控制分析,并通过客观试验法验证了主观评价控制效果。研究表明:建立的主观评价体系可行性较高,可较为快捷地分析和控制车门关门声品质问题,且控制效果明显。该技术对于新车型车门声品质的研发而言,具有较强的工程应用价值。