纯电动汽车声品质评价及电磁噪声分析

以四辆不同类型的纯电动汽车在匀速和POT(缓油门加速)工况下电机近场和驾驶员右耳旁噪声采集样本为评价对象,对电机近场和车内噪声A计权声压级进行对比,计算噪声传递的衰减百分比,并计算车内噪声的心理学客观参数。同时,利用声品质客观量化数学模型进行四辆样车的车内声品质评价。同时,通过对电机电磁噪声阶次的提取和分离评价,分析了电磁噪声对电动汽车声品质的影响。相关试验分析结果对电动汽车的声学设计和电磁噪声改进具有一定的指导意义。     

基于语义细分法的某汽车传动系声品质评价

针对中国某汽车企业传动系声品质评价问题,开展了该传动系声品质的主观评价,建立了与主观评价相统一的声品质客观评价模型。传动系噪声在半消声室试验台架上测试获得,测试工况包括全工作转速范围的匀加速和部分定速工况,通过测试数据的一致性分析确定用于声品质分析的噪声样本;综合考虑该传动系噪声的物理特征和人耳的听觉特性,并依据声品质主观评价方法的内涵属性,选择语义细分法作为声品质主观评价方法。研究结果表明:从强度、音调、音色等多个维度出发,建立汉语背景下语义细分法的语义空间,运用专家咨询法、项目区分度、主成分分析和因子分析方法,可以确定语义空间中适用于汽车传动系声品质评价的评价指标,并验证了其有效性;选取评价主体完成该传动系声品质的主观听音试验,获得主观评价结果;选取响度、尖锐度、语言清晰度等指标作为该传动系噪声客观评价指标并计算出结果;以主观评价结果为应变量,客观指标计算结果为自变量,通过一元回归分析,发现响度、尖锐度、语言清晰度与主观评价结果相关性较好;以主观评价结果为响应,多个客观指标计算结果为输入,运用多元回归分析方法及支持向量机智能建模方法,建立了该传动系啸叫客观评价的回归模型和人工智能模型,并进行了验证,实现了该汽车传动系声品质的客观量化评价。     

汽车车内噪声主观评价试验研究

利用双耳听觉测量系统对不同车型、不同速度下的车内噪声进行了试验,并采用成对比较法和语义细分法对车内噪声的声品质进行评价,同时还用语义细分法对车的豪华感和运动感进行评价,得出了在怠速下声品质偏好性和豪华感较好,而在80 km/h匀速工况下运动感较好的结论.     

基于响度的汽车声品质评价

随着对汽车车内噪声评价的深入研究,发现传统上只用A计权声压级对车内噪声进行评价有很多不足,不能反映人们对噪声的主观感受。文章对人耳生理基础及心理声学进行了研究,引入了响度这一心理声学客观参量对车内噪声进行评价。对响度计算方法进行了研究,建立了Zwicker响度计算模型,并用Matlab实现了其计算。选取一段纯电动汽车在加速工况下的声音样本进行计算并与Head Artemis软件计算的结果进行对比,误差很小,证明了程序的正确性。     

支持向量机在汽车加速车内声品质预测中的应用

应用支持向量机方法对汽车加速时车内声品质进行预测。以噪声样本的响度、尖锐度、粗糙度、AI指数等客观评价参量作为输入因子,主观烦躁度评价结果作为输出因子,利用支持向量机回归方法建立了汽车加速车内声品质的预测模型。对比结果表明,与多元线性回归模型相比,基于支持向量机的汽车加速车内声品质预测模型能够更准确地反映客观评价参量与主观烦躁度之间的非线性映射关系,预测精度更高。     

全油门加速工况车内声品质研究

以23辆乘用车的3挡全油门加速工况的车内噪声为研究对象,对车内声品质采用等级评分法进行主观评价试验,分析计算各噪声样本的心理声学参数和非心理声学的客观参数,并应用多元线性回归理论建立声品质预测模型。研究表明,响度、线性度和粗糙度是影响听众对全油门加速噪声主观感受的最重要的因素,模型预测结果与主观评价试验结果相关系数R~2为0.853,预测值与主观评价实测值吻合度较高,所建立的声品质评价模型在统计学上是有意义的。     

汽车声品质主客观评价方法研究

阐述了汽车产品开发过程中声品质主观评价方法的不足,介绍了各心理声学参数的应用。以10种类型轿车在不同车速下不同位置座椅处的耳旁噪声为评价对象,对车内噪声品质用成对比较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;在精确计算评价结果误判率的基础上,通过相关分析和多元回归分析,建立了匀速车内噪声主观偏好性与心理声学参数间的数学模型。研究结果表明,与轿车匀速车内噪声品质相关的主要心理声学参量根据车速的不同而不尽相同。     

加速工况下车内噪声品质烦躁度的评价研究

以9种B级轿车从50→120 km/h加速时的噪声信号为评价对象,采用等级评分方法对车内噪声品质烦躁度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线性回归分析,建立了车内噪声品质烦躁度评价的数学模型.结果表明,在加速工况下影响B级轿车车内噪声品质烦躁度的3个参数分别为响度、粗糙度和A计权声压级.     

汽车急加速进气噪声的试验测试与分析

汽车的进气噪声能够直接影响车内的噪声水平和声品质。在车内动力感声品质研究过程中,需要借助进气噪声能量增强车内噪声的动力感,在发动机半消声室单纯测试进气噪声的传统方法无法满足汽车声品质研究需要。因此,本文中提出了一种在整车半消声室NVH底盘测功机上同时获得进气噪声和车内噪声的方法,通过现场测试人员的主观感受和测试数据的分析,验证了该方法的有效性,能够获得相对纯净的进气噪声;并对研究车型急加速工况下的进气噪声和车内噪声品质的关联性进行了分析,通过对4个典型的声品质客观参量的对比分析发现进气噪声是车内动力感声品质实现中比较优秀的噪声源,其研究对汽车声品质设计具有重要意义。     

某越野车声场分析与降噪方案

通过重构某越野车车身表面声场,分析了噪声产生机理,并结合车内噪声特性,制定了车内降噪方案。对样车进行噪声对比测试分析的结果表明,改进状态车内降噪与声品质提升明显:定置工况,车内噪声平均降低3.3d B,声品质平均提升5.4%;巡航工况,车内噪声平均降低2.2d B,声品质平均提升4.5%。     

电动汽车车内噪声多维度声品质控制策略分析

电动汽车车内噪声对乘客的驾乘舒适性感受具有较大影响,在追求高性能与长续航的基础上匹配最优的车内NVH性能,将大大提高电动汽车的竞争力。本文以电动汽车车内噪声为研究对象,以多维度声品质优化为研究目标,使用声学材料对车内关键部位进行包装,降低车内高频噪声,利用噪声主动均衡系统,对车内噪声的各临界频带进行抵消或者放大,通过软件仿真确定各临界频带的最佳增益系数,并将最佳控制的仿真结果进行基于心理声学声品质客观评价,搭建主客观评价的关系模型,获得影响车内驾乘人员听觉主观感受的客观参量,通过噪声控制技术有针对性地加以控制和改善,为后续的研究提供理论依据和参考。     

电动汽车电驱动高频啸叫噪声评价方法研究

相比于内燃机的低频点火、机械和燃烧噪声,电动汽车的主要噪声变为电磁力和齿轮啮合导致的更高频的啸叫声,令人烦躁。且由于没有内燃机工作噪声的掩蔽,这些高频单调噪声在许多工况下会很显著。同时,纯电动汽车行驶时也还有路噪、胎噪和风噪等噪声。因此,既要考虑单调噪声的声压级,也应计及其它噪声的掩蔽效应。本文中对7款纯电动汽车车内噪声的声压级、TNR和主观评分进行了对比。结果表明,TNR与主观感受的趋势一致,而声压级的大小并不能直接用来评价啸叫声的显著度。根据电驱动总成主要阶次的TNR分布,得出对应于电动汽车啸叫声显著度的TNR数值范围。最后总结了电驱动总成的NVH目标设定方法与建议。     

车内噪声品质偏好性主客观评价及相关性分析

以5种轿车典型运行工况下后排乘员耳旁噪声样本为评价对象,利用自适应分组成对比较法对车内噪声品质进行了偏好性主观评价试验。计算了各样本的主要心理声学参数,通过相关分析和线性多元回归分析,建立了以响度和尖锐度描述车内噪声品质偏好性结果的数学模型。通过各组间的关联样本将各组评价结果进行反演构建,得到的总体样本评价结果与传统成对比较法评价结果一致性好,且节省了50%的评价时间。     

着眼于主观烦扰度的混合动力汽车声品质评价方法研究

采用成对比较法对某混合动力汽车在不同行驶工况下录制的9段噪声,进行主观声品质评价。接着分别采用回归分析法和神经模糊逻辑算法建立了基于心理声学参数的主观烦扰度预测模型。最后建立了声品质等级评价标准。所提出的评价方法可实现汽车声品质快速评价,缩短产品开发周期,提高汽车舒适性能。     

汽车雨刮系统噪声品质分析

以从4辆家用轿车采集的雨刮系统8个噪声样本为试验对象,由人耳主观分辩出能够描述雨刮系统运行状态的3种主要的感受噪声成分,即电机声、换向声和刮刷声,并分别采用成对比较法和参考语义细分法对雨刮系统噪声和这3种成分噪声的烦恼度进行了主观评价。通过各噪声成分频带范围的分析,对其进行了频率截取和滤波处理,并计算了处理后的客观评价参量。利用多元回归分析,建立了3种成分噪声的声品质客观评价模型,并最终建立了以3种成分噪声的烦恼度值来表征雨刮系统噪声品质的评价模型。结果表明,该评价模型能够预测雨刮系统噪声的品质。     

车内噪声品质的时域传递路径分析

传统的频域传递路径分析方法容易获取振动信号的频谱特性,但难以与车内主观感受相结合,导致分析效率低和误判的缺陷。为了解决此问题,研究了基于时域传递路径分析的方法与车内噪声品质的相关性。利用声品质主观评价和客观数据的回归方程建立了声品质评审模型,设定了目标参数,再利用时域传递路径分析的方法得到了可靠的传递路径的分析模型。最终通过对动力总成噪声的时域特性进行分析与计算,得到了不同激励源的车内贡献量,对传递路径进行优化后,降低了5 dB(A)的发动机2阶噪声声压级,提高了车内声品质。     

车内声品质主观评价模型及中频噪声优化

为研究特种车车内声品质,对3辆不同类型特种车进行实车道路实验,建立了主观评价烦躁度和声品质客观参数之间的Kriging模型,通过滤波分析得到不同频段声品质参数对主观评价结果的影响。建立了混合FE-SEA模型,以计算车内中频噪声,并与实验数据进行对比,验证模型精度。计算了车身主要板件对车内中频噪声的声学贡献度,找到对车内声压贡献较大的板件,并对其进行优化,有效降低了车内中频噪声。     

基于心理声学分析的多工况柴油机辐射噪声特性研究

以声品质主观测评结果差异性较大的两款柴油机为研究对象,同时采用传统噪声评价指标与心理声学法对两款柴油机辐射噪声进行了对比分析,并结合声品质主观评价结果分析了引起差异性较大的原因,明确了典型心理声学指标。结合柴油机实际运行工况,对比分析了两款柴油机在不同运行区间辐射噪声声品质变化规律,为改善柴油机辐射噪声提供了理论支撑。     

由轮胎引起的车内噪声品质分析

对某轿车换装不同型号轮胎,在消声室转鼓上进行滑行工况下的车内噪声测试.对采集到的驾驶员右耳噪声进行了声品质分析,计算了各噪声样本的响度、尖锐度和语音清晰度等心理声学参数.     

风雨场中汽车乘员舱气动噪声声品质预测模型研究

为研究雨天行驶时汽车的声品质,对风雨场中汽车乘员舱气动噪声信号进行声品质客观参量计算和主观评价,并对二者进行了相关分析。采用基于改进鲸鱼优化算法的反向传播（IWOA-BP）算法,以响度、粗糙度、抖动度、语音清晰度、语言干扰度和声压级6个客观参数为输入,以主观评分作为输出,建立预测模型,并与传统的反向传播（BP）神经网络预测模型和鲸鱼优化算法-反向传播（WOA-BP）预测模型进行了对比。结果表明,BP、WOA-BP、IWOA-BP算法的平均绝对百分比误差分别为28.33%、6.35%和2.82%,证明了基于IWOA-BP算法建立的风雨场中汽车乘员舱气动噪声声品质预测模型精度更高,效果更好。