电动轿车警示声设计方法研究

针对电动轿车低速行驶时车外声音过小而难以引起车辆和行人的警觉问题,本文中提出一种警示声的设计方法。首先,采集传统内燃机汽车车外声,并通过采用语音合成技术改变其声音信号特定频段内的幅值,以获得大量的声音信号样本;接着,以声品质概念为基础,进行主观评价试验,并计算出各声音信号的客观心理声学参数,选出对应车速区间内评分值最好的声音样本作为警示声;最后,采用模拟退火算法和遗传算法来优化BP神经网络,并以主客观评价数据为基础,建立SA/GA-BP神经网络的电动轿车警示声声品质主观评价客观量化模型,以6个客观参量作为输入,主观评价值作为输出。结果表明,该模型具有很快的收敛速度和很高的预测精度。     

汽车试验数据管理需求分析

汽车试验数据组织分散,模式复杂多变;目前没有统一的管理分析平台,试验数据不能被充分利用和挖掘。结合实际应用,对汽车试验数据的特点进行总结,对当前汽车试验数据的管理方式及其弊端进行分析,提出了一套完整的数据管理需求;对数据导入、数据类型管理、数据量纲管理、数据可视化方面的实际需求进行了详细描述。根据需求建立的软件系统具有良好的开放性和通用性,可以基本满足汽车试验数据管理的需要,也可以为其他类型试验数据的管理提供支持。     

基于人工神经网络模型的车门关闭声声品评价方法研究

基于BP人工神经网络研究了利用汽车关门声客观评价量进行声品质评价的方法.利用所采集声音样本的主、客观评价结果对BP人工神经网络进行训练,对训练好的网络进行主观评价预测;另外,对人工神经网络模型的输入量即关门声客观评价参数进行了研究.结果表明:基于人工神经网络模型的声品质评价方法是有效的;音调度是汽车关门声的一个重要特征量,将音调度一并作为输入参量,不仅可以提高网络的收敛速度,而且可以降低网络预测误差.     

汽车车窗升降声品质分析与评价

以乘用车车窗升、降时的驾驶员处双耳声信号为对象,引入综合评价指标心理声学烦躁度,综合相关性分析和主成分分析方法,提取出影响声品质的关键客观参量。采用参考语义法进行主观评价试验,完成了数据有效性分析,结果表明:主观评价试验结果与客观评价结果一致,影响车窗玻璃升降声主观感受的主要因素为抖动度、双耳响度和尖锐度。研究结果验证了基于心理声学烦躁度进行声品质客观评价与分析方法的正确性。     

某种汽车信号闪光器声音强度的控制研究

本文主要对某种汽车信号闪光器声音强度的控制进行了分析与研究,并针对性的设计一款汽车信号闪光器来确保汽车信号闪光器的声音强度,提高驾驶员驾驶安全性。     

标定参数对柴油机怠速声品质影响的研究

汽车怠速工况下的噪声是留给客户驾乘的第一印象,提升发动机怠速噪声声品质至关重要。对不同标定参数下某柴油机怠速噪声声品质进行研究。以搭载在某皮卡车型上的柴油机顶面近场噪声作为观测点,采用正交试验法对不同标定参数下柴油机怠速噪声的多个声品质参数进行对比分析。通过方差分析,得到影响柴油机怠速声品质参数的标定参数,并针对声品质参数给出怠速标定方面的建议。     

汽车声品质主观评价试验方法探究

首先讨论了汽车声品质主观评价的必要性,然后从几个方面对主观评价进行详细阐述,包括主观评价试验前的准备、试验的一般方法以及试验结果的分析.     

基于光纤通信的汽车照明及信号控制系统

光照和信号的时延差异，使汽车照明及信号控制系统无法对两种不同的光源进行同步控制，而利用光纤通信技术可以极大地改善系统的可靠性，并有效地降低成本。光纤通信利用光的产生、传播、接收、解调等特点，可以改善光的传送性能，实现对数据的转换。据此，对汽车照明及信号控制系统进行了概述，并分析了光纤通信的优势，介绍了其在汽车照明信号控制中的应用。     

声音与加速度采集系统关键电路设计分析

声音与加速度采集系统在汽车、航空、结构设计等诸多领域应用广泛,主要用于各种声音振动信号的采集和分析。本文从信号输入接口电路、IEPE激励源、耦合电路、增益、衰减等几个方面对声音与加速度采集系统硬件设计中的关键技术加以研究和分析。     

汽车声品质分析方法与评价流程

首先介绍声品质的含义和汽车声品质概念的起源。在建立听觉感知模型基础上,详细阐述汽车声品质研究对象的特点;并从汽车声品质的发展历程出发,将其研究内容进行归类。重点讨论以声品质评价和汽车声品质设计等为主要内容的汽车声品质研究方法。最后,提出汽车声品质工程评价流程和汽车声品质研究的意义。     

汽车企业RD数据质量的提升方法

提高科技统计数据的质量,就要保证R＆D数据的准确性、及时性、完整性和适用性.R＆D数据质量的准确度,直接影响着科技统计工作的成效,对科技决策和科技创新有着不可估量的影响.文章归纳了影响R＆D数据质量的因素,针对汽车企业R＆D数据采集现状及存在的问题,提出提高科技统计数据质量的途径,并举例说明判断数据属性的概念,同时阐述了数据折算的方法和理论依据.     

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。     

Research on the sound metric of door-slamming sound based on leaky integration and wavelet decomposition

The evaluation of the sound quality of door-slamming has become one of the important issues in vehicle noise, vibration and harshness (NVH) analysis. For the sound quality evaluation of door-slamming, a new sound metric, named as sound metric based on critical band wavelet decomposition (SMCBWD), is developed. In the new sound metric, the sound signals of door-slamming are sampled and the signal component of the door-slamming sound which has the great influence on the quality of door-slamming is extracted by using the leaky integration method. The extracted signal component is then decomposed by wavelets based on the critical bands and the coefficients of wavelet decomposition are calculated. Based on the energy of the frequency weighted wavelet decomposition coefficients, the new sound metric, SMCBWD, is calculated. In order to verify the effectiveness of SMCBWD, the correlation coefficients between the new sound metric and the subjective sound quality performance value of door-slamming, as well as between the traditional sound metrics (loudness, sharpness) and the subjective sound quality performance value of door-slamming have been calculated, respectively. The results show that the new sound metric developed in this paper has the higher correlations with the subjective sound quality performance value when compared with the traditional sound metric of loudness and sharpness. Thus, SMCBWD can be used to evaluate the sound quality of door-slamming more accurately.     

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。     

基于声品质贡献因子的发动机悬置优化

本文中建立了GA-BP声品质预测模型,引入声品质贡献因子,以期通过传递路径分析更加直观地反映结构噪声传递路径对烦躁度的贡献情况和掩蔽效应对声品质的影响。采用两级优化方案,通过遗传算法确定与目标烦躁度值对应的目标传递函数,并进一步匹配悬置参数。结果表明,基于声品质贡献因子的发动机悬置优化方案可有效地改善车内声品质,降低结构路径对烦躁度的贡献量。     

Objective evaluation of human perception of automotive sound based on physiological signal of human brain

This paper presents a novel approach to apply the physiological signal of the human brain to the sound quality evaluation of automotive sound. In the previous work, psychoacoustic metrics were applied to the sound quality evaluation of automotive sound. Loudness among psychoacoustic metrics is used for one of major sound metrics for the objective evaluation of the sound quality of the acceleration sound inside a car. Subjective evaluation of the sound quality of the acceleration sound shows different results depending on the two different groups of participants. One group liked powerful sound when a car is accelerated: the other group liked the refine sound. Loudness of the acceleration sound is not correlated with the subjective rating of the former group whilst it is correlated with that of the latter group. This evaluation suggests that for the people who like the powerful acceleration sound, it needs to find the sound metric for the objective evaluation of the sound quality of the acceleration sound. In this paper, a driver’s brain signal is measured using electroencephalography (EEG) when a driver hears the acceleration sound of passenger cars. The signal is analyzed to obtain the relationship between brain signals and human perception. According to these results, the alpha wave correlates to the human perception of powerful sound quality of passenger cars. This interesting relationship can be used for objective evaluation of passenger car sounds.     

轿车车窗上升过程声品质预测模型研究

针对声品质主观评价试验成本高的问题,提出一种基于车窗上升过程稳态噪声和瞬态噪声的声品质预测模型。采集24款轿车左前门车窗上升过程的噪声信号,在时域上划分为具有瞬态噪声特征的启动阶段、停止阶段和具有稳态噪声特征的平稳运行阶段,分别计算出3个阶段的客观评价参数。通过主观评价试验得到每款样本车的主观评价结果。运用BP神经网络建立了车窗上升过程的声品质预测模型,预测结果表明,此方法提取的客观评价参数能反映左前门车窗上升过程的声品质特征,BP神经网络建立的声品质预测模型具有较高准确度和泛化能力,能在一定程度上代替评测员对车窗上升过程声品质进行评价。     

汽车关门声声品质评价方法的研究

介绍了基于A计权声压级时频特性的汽车关门声品质评价方法,建立了Zwicker瞬时响度与时变响度、Moore瞬时响度与时变响度和尖锐度的计算模型,分析了各种模型对汽车关门声品质评价的适用性;最后建立了以A计权声压级时频特性、尖锐度和瞬时响度为指标的汽车关门声品质评价方法,并通过对两个关门声样本的评价,验证了该方法的可行性。     

轿车悬架台架多轴疲劳试验载荷开发

以某C级轿车悬架零部件的试验载荷开发为例,探讨了多轴疲劳载荷谱浓缩的编辑方法和台架试验载荷谱的质量检查技术,以及载荷测试参数和道路载荷采集工况的确定.浓缩载荷谱质量分析结果表明,该C级车悬架时间域编辑载荷谱优于峰谷值编辑载荷谱.以时间域编辑为基础,结合提出的特殊载荷频率浓缩处理,使C级车悬架零部件台架试验载荷达到了理想的加速效果和各轴损伤的一致性.