车内噪声低频特征模型研究

车内的低频噪声影响汽车的乘坐舒适性。为此以人工头双耳记录的车内噪声信号为研究对象,通过主观评价试验,并对结果进行分析。提取了影响车内噪声低沉度的特征参量,建立了以1/3倍频程声压级、锐度和粗糙度为变量的低沉度参量特征模型。采用两种不同的主观评价,结果表明,低沉度模型的预测结果与主观评价结果具有很高的相关性。     

低频噪声声品质评价实验研究

以等响处理后的 75 个稳态低频噪声样本为例, 采用成对比较法, 设计并完成了有 24 位评价者参与的大规模实验室主观评价实验。研究发现: 1)“不愉悦度”能够充分体现人对低频噪声的主观感受, 评价效果理想; 2) 存在决定低频噪声不愉悦感的频率或频带; 响度在决定稳态低频噪声的不愉悦感程度中占主导地位, 尖锐度的影响亦不容忽视; 与总声能相比, 低频段声能比与频谱形状在决定不愉悦程度时, 作用更大一些。     

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。     

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。     

轨道车辆车内声品质客观评价分析

对上海轨道车辆9号线在不同运行速度下头部车厢、中部车厢和车厢连接处进行噪声现场测试,引入心理声学声品质参数：A计权声压级、特征响度、尖锐度、粗糙度和抖动强度,对不同工况下轨道车辆车内声场进行声品质的客观评价。结论表明,轨道车辆运行时车厢内部噪声以中低频噪声为主。随着车速提高,车内声品质下降,尤其是车厢连接处,声品质最差,应采取有效措施改善噪声环境,满足人耳的听觉舒适性。。     

人群分类与车内噪声声品质主观评价研究

本文以等响处理后的车内噪声为研究对象,进行噪声声品质的主观评价研究。研究发现,人群分类处理对于揭示噪声声品质的主观感知属性起着重要的作用。对于评价者分类处理之后,两类评价者对于车内噪声的偏好性均可采用一个维度表示,并可直接采用成对比较法的直接排序法获得;一类评价者的偏好性与低沉度成正比,而另一类评价者与低沉度成反比。如果未进行人群分类处理,则不能很好地解释其主观感知属性。     

弹性扣件对列车车内噪声声品质的影响

为了分析弹性扣件对城市轨道交通列车车内噪声声品质的影响,在不同车速情况下进行弹性扣件和普通扣件地段地铁列车车内噪声测试,利用不同的声品质客观评价参数评价车内噪声,对比分析弹性扣件和普通扣件地段车内噪声声品质。结果表明：在车速不高于40km/h时,车内中低频噪声是主要影响因素,应该把降低中低频噪声作为车内降噪的重点;车内噪声的A声级、响度、烦扰度和语言干扰级在弹性扣件地段比在普通扣件地段大,尖锐度、粗糙度在弹性扣件地段比在普通扣件地段小,抖动度则变化较小;弹性扣件对贯通道中央、车厢端部噪声的声压级、响度、语言干扰级影响较大,对上述位置噪声的尖锐度、抖动度、粗糙度和烦扰度、以及车体中部、司机室内部噪声的声压级和声品质客观评价参数影响都较小。     

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。     

柴油机声品质客观参量测试及分析

在柴油机的不同速度和负荷下,进行现场噪声测试,并且分析了响度、尖锐度、粗糙度和抖动强度等4种噪声客观评价参量。经数据分析后可知,特征响度曲线能准确反映决定人耳听觉响亮程度感受变化的声音频率成分。随着发动机转速与负荷的增加,噪声的响度值和尖锐度值呈现了明显递增的趋势。同时,在900 r/min～1 700 r/min范围内,抖动度值也呈现了明显减小的趋势。     

影响车辆声品质听审实验的相关因素研究

车辆声品质的评价和改进是车辆噪声控制领域新的发展趋势,而听审实验是声品质主观评价的基础.参考国内外听审实验的经验,在实验对比的基础上对车辆声品质听审实验的方法和过程进行研究,比较噪声样本、听审团组成和评价方法等因素对实验结果的影响.最后对主观听审实验方法做出总结.     

基于ATV、MATV技术的车内低频噪声分析

车内低频结构噪声是汽车NVH 特性研究的重要内容,判断低频噪声的主要来源和降低车内低频噪声水平对于控制车内噪声有着重要意义。运用声传递向量（ATV）技术,对车内低频噪声进行预测仿真,得到场点频响函数并针对该场点进行面板贡献度分析;运用模态声传递向量（MATV）技术,进行车身结构模态贡献量分析,提取贡献较大的模态结果,进而预测对场点声压影响较大的车身结构。经过车身结构改进后,车内低频噪声得到一定程度抑制。为改进车内噪声水平提供一定的参考依据。     

燃料电池汽车空辅系统噪声有源控制技术

燃料电池汽车（FCV）的动力系统及噪声特性与传统汽车相比有着很大差异，其中空气辅助系统已成为主要的噪声源。虽然有源噪声控制（ANC）是近年来的研究热点；但是，由于噪声源与环境的时变性，对空辅系统的中低频段噪声更有效的对策是使用自适应有源噪声控制技术（AANC）。在归纳总结有源噪声控制技术的发展进程及基本原理的基础上，阐述近年来有源噪声控制的研究现状，并重点分析关注自适应算法的研究进展；由此对自适应有源噪声控制在燃料电池汽车空辅系统减振降噪方面的应用前景进行预测和展望。     

电动汽车和燃油汽车的噪声特性对比

许多城市引入了电动汽车作为出租车和公交车。以电动汽车和燃油汽车为研究对象,通过实测数据,分析比较小型电动汽车、小型汽油车以及电动公交车、柴油公交车在不同行驶速度下的最大A声级及频谱特性。为城市交通噪声污染防治提供数据参考。     

联合国氢燃料电池汽车全球技术法规(英文)

1.Background Along with the gradual depletion of fossil energy such as petrol,coal and natural gas and the increasing attention paid to the environment problems,hydrogen energy as the important secondary energy source is developing at amazing pace. Since 1990s,the research on the application of hydrogen energy in transport has been increasingly vigorous,which is now one of the most active research areas for hydrogen energy.     

轨道车辆车内声场仿真及声品质优化

以上海轨道交通九号线为例,对车内噪声进行现场测试,测量车厢结构参数并建立有限元模型,采用Actran软件进行声学仿真,并使用A计权声压级和特征响度两个主要的声品质客观评价参量验证仿真的结果,随后提出声品质优化方案,使车内声压级降低5 dB,特征响度总体下降,总响度值降低1.26 sone,对提高车内声品质和改善车内声场环境具有一定的参考价值。     

Reliability Reallocation for Fuel Cell Vehicles Based on Genetic Algorithm

A fuel cell vehicle (FCV) is a type of alternative energy vehicle that could help resolve the energy crisis, mitigate environmental problems, and contribute to sustainable development. Developing an FCV with high reliability is an important goal for automobile factories and research institutions. Other key factors required by FCVs include mass production and customer approval. An FCV is a complex mechanism composed of many subsystems. During the development of the overall vehicle, steps should be taken to ensure that every subsystem is reliable. However, such development must also consider costs, which must be kept as low as possible. To ensure the reliability of FCV while operating under conditions that demand minimal cost, a genetic algorithm is employed to reallocate the reliability of the overall vehicle system. First, the growth factor of the reliability–feasibility of each subsystem is determined according to the complexity, importance, and technological level of the FCV subsystems. The FCV cost model is then established on the basis of such parameters as subsystem cost, reliability–feasibility growth factor, initial reliability, limit reliability, and so on. A genetic algorithm is then used to compute for the reliability of FCV subsystems. The rationality of reliability reallocation is verified according to the subsystem importance coefficient. This method considers the benefits for both enterprises and customers by applying principles of engineering and conducting a reliability study. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.