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。     

柴油机噪声烦躁度的评价研究

以4种类型柴油机在不同运行工况时机器旁1 m处噪声采集样本为评价对象,对柴油机噪声烦躁度用等级评分法进行了主观评价试验,分析计算了各噪声样本的主要心理声学客观参数,并通过相关分析和多元回归分析,建立了烦躁度评价数学模型。研究表明,稳态工况下柴油机噪声烦躁度主要受响度和尖锐度两个心理声学参数影响。     

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。     

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。     

基于心理声学参数的车内声品质偏好性评价

应用等间隔直接单尺度评分法对所采集的20个车内噪声样本进行了主观评价实验,并使用Artemis软件计算了其主要的心理声学参数.偏好性评价结果与各心理声学参数间的多元回归分析表明: 尖锐度和响度是影响匀速工况下车内声品质偏好性的两个主要心理声学参数.     

重型商用车噪声测试及声品质客观评价分析

在重型商用车减振降噪设计中,声品质已成为舒适性评价的重要指标之一。以Zwicker提出的对噪声进行主观评价的客观量化方法为基础,通过响度、尖锐度、粗糙度、抖动强度、音调度和语言清晰度6种噪声客观评价参量计算方法对某国产重型商用车加速工况车内噪声试验测试数据进行分析,得到车内副驾驶员各项心理声学参量的变化规律,可为商用车车内声品质研究提供参考依据,并对建立加速工况下商用车声音品质烦躁度的客观量化模型提供参数基础。     

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。     

某车车门关闭声品质评价

汽车车门声品质是汽车声品质研究的重要内容。首先对所采集的车门关闭声音样本进行主观评价实验,并运用Bradley-Terry模型对声音样本偏好性进行分析。然后通过Head Artemis软件进行时频域分析、滤波分析和计算响度、尖锐度等心理声学参数对声音样本做出客观评价。     

变速器敲击噪声心理声学评价研究

变速器齿轮敲击噪声具有声压级跳跃和宽频带特征,传递到车内会引起驾乘人员烦恼,进而对汽车的NVH性能造成影响。而传统A计权声压级不能全面有效地反映敲击噪声特征,导致敲击噪声得不到全面有效的评价。因此,为了全面地对变速器敲击噪声进行评价,基于心理声学理论,对变速器敲击室内台架试验噪声分别进行主观评价试验与客观心理声学参数计算,然后对主观评价结果与各个心理声学参数结果进行了相关性分析,发现语言干扰级、响度、粗糙度、尖锐度与主观评价结果相关系数都超过了0.9。在此基础上运用多元线性回归方法建立了变速器敲击噪声评价预测模型,并对模型进行了检验与验证,结果显示回归系数高达0.936,且预测误差也在10%以内,可为变速器敲击噪声评价提供参考。     

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。     

车辆排气噪声声品质仿真计算方法

采用成对比较法对车辆排气噪声进行主观评价,使用BP神经网络建立车辆排气噪声声音品质预测模型。采用计算流体动力学方法对消声器的声学特性进行仿真计算,得到车辆安装消声器后的排气噪声频谱结构,以心理声学理论为基础计算出该虚拟排气噪声频谱的响度、尖锐度、粗糙度、波动度等客观参数,并将计算结果输入到所建立的声音品质预测模型中得到满意度仿真计算结果。从而形成一套完整的车辆排气噪声声品质仿真计算方法,并将计算结果与实验结果进行对比,证明计算方法的可靠性。     

电动汽车驱动电机高频边带噪声客观评价研究

针对声压级不能完全反映人耳对声音感受的问题,文章选择多种工况对电动汽车驱动电机高频边带噪声进行客观心理学参量评价。首先,进行驱动电机噪声数据采集实验并建立样本库。其次,计算样本的客观心理学参量并运用主成分分析法进行贡献量分析,并将客观心理学参量的六个维度降低至两个维度。最后,研究多种工况下两种客观心理学参量的变化规律,尤其对随机载波频率脉宽调制（Random Carrier Frequency Pulse Width Modulation, RCFPWM）策略下电机高频边带噪声进行客观评价对比分析。结果表明,主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）实现了多维客观心理学参量的降维,高频边带噪声中客观心理参量的主要贡献量为尖锐度和响度;不同工况条件对尖锐度和响度存在不同程度的影响,尤其是受转速变化影响较为明显;RCFPWM在降低高频边带噪声声压级的同时实现了对尖锐度幅值的抑制。文章所研究的内容不仅能够简化电机高频边带噪声客观评价流程,而且可以为电驱动总成声品质优化设计提供实验依据。     

高速动车组噪声测试及其声品质客观参量分析

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。以Zwicker提出的对噪声进行主观评价的客观量化方法为基础,通过响度、尖锐度、粗糙度和抖动强度4种噪声客观评价参量计算方法对某高速铁路动车组车内噪声试验测试数据进行分析,得到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,可为高速铁路动车组车内声品质研究提供参考依据。     

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。     

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。     

某型变速箱箱体共振时的声品质评价

为对变速箱箱体共振时的噪声声品质进行评价,通过参考语义细分法的主观评价和计算声品质客观参量建立变速箱模态共振工况下的声品质评价模型。结合多种主观评价试验方法优缺点,采用改进的参考语义细分法。选取主要的声品质客观参量进行计算,试验数据表明,在371 Hz、460 Hz和492 Hz等低阶共振频率激励下,变速箱箱体产生噪声的响度较高,尖锐度、波动度和粗糙度较相对较低,但烦躁度值相对较高。在652 Hz和813 Hz共振频率激励下,噪声引起的烦躁度值较低。     

变速器啸叫声品质的RBF神经网络预测与权重分析

以变速器啸叫为研究对象,提出使用径向基(RBF)神经网络的方法来确定变速器声品质评价中客观评价参数对主观评价结果的影响权重。采集变速器不同位置的声音信号作为试验样本,用等级评分法对111个样本信号进行了主观评价试验,同时计算11个声品质客观评价参数。以客观评价参数计算结果为神经网络输入,声品质主观评价结果为输出,引入径向基神经网络建立了变速器声品质预测模型。以预测模型为基础,利用各网络层间连接权值,计算变速器声品质客观评价参数对主观评价结果的影响权重。研究结果表明:变速器啸叫声品质主要受SIL-4、总响度和随时间响度三个客观参量的影响。     

汽车发动机启动声品质评价与分析

以驾驶员耳处采集的乘用车发动机启动时声样本为对象,分析了其时频域分布,计算了声样本的基本物理参数、心理声学参数和烦恼度指标。运用成对比较法进行了声样本主观评价实验,得出各声样本主观偏好性得分。通过主、客观参数的相关分析和回归分析表明:烦恼度模型能正确预测声样本的主观偏好性,双耳响度和粗糙度是影响主观偏好性评价的主要客观参量,用对数变换后的拟合模型能更好的描述主观评价结果与客观参量之间的关系。     

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。