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。     

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。     

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.     

混合建模在车内中频噪声预测分析中的应用

针对采用统计能量分析(SEA)法预测车内噪声时中频段(0.1～1.0 kHz)仿真精度低的问题,提出了一种基于混合建模来预测车内中频噪声的方法.首先,建立SEA模型,并调校使得高频段(>1.0～8.0 kHz)仿真与试验结果吻合;其次,在白车身有限元模型和SEA模型的车内声腔间建立连接,生成混合模型;最后,将白车身模态...     

基于CNN和LSTM融合特征提取的车内声品质评价模型研究

基于深度学习方法建立的车内声品质评价模型不需要高度依赖声学理论和经验知识,可以有效提取深层次特征,客观高效地获得符合主观感受的评价结果。为获取噪声中符合人耳对声音感受的频率信息,便于在深度学习中进行特征提取,采用对数梅尔频谱和时频遮掩相结合的方法对采集到的噪声样本进行预处理。为有效提取车内噪声深层次特征,融合卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory Network,LSTM）各自的优点,建立了融合特征提取层。使用全连接和Softmax输出单元组合构建了分类器模块。在合适的超参数下,模型通过充足的训练获得了96.88%的训练准确度。使用大量样本对模型进行验证,得到93.69%的验证准确度;采用混淆矩阵对模型进一步验证,总体的预测评价等级与真实评价等级偏差不大,证明模型的预测结果与主观评价结果具有很好的一致性。     

主观评价声品质参数的计算

传统的基于客观指标的噪声评价方法已经不能满足新车型的开发要求。为了更好地体现客户的主观感受。在评价噪声的过程中引入基于主观评价的声品质方法。文章详细介绍了语言清晰度、响度及尖锐度3个声品质参数的计算方法,对4辆不同品牌排量为1.3L的两厢乘用车进行车内匀速噪声测试,并进行了客观评价和主观评价。通过对比可以看出,基于主观的噪声评价方法更真实地反映了车辆的噪声水平和品质。     

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.     

车内噪声质量的主观评价及其改善措施的研究与发展

汽车产品的声质量评价问题已经成为汽车制造商和研究者关注的焦点之一。综述了国际上对车内噪声质量的主观评价及其改善措施的研究进展,重点介绍了AVL公司开发声质量评价软件和HONDA公司确定以心理声学客观参数表述的汽车运动感和豪华感公式等工作,也介绍了其他一些公司致力于实现声质量标准客观参量化的研究。论及了某些汽车厂商在产品设计和开发过程中采取的声质量改善措施,特别阐述了能够实现选择性降噪的噪声主动控制系统在此方面的显著作用和巨大潜力。对该领域研究的发展趋势进行了预测。     

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。     

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。     

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.     

车内自适应有源消声系统次级声源布放试验

在构建车内双次级声源有源消声系统的基础上,对系统中次级声源的布放进行了试验研究,分析了双次级声源的布放、次级声源与误差传声器的相对位置对车内消声区域和消声效果的影响,确定了次级声源和误差传声器的合理布放方案。研究表明,当误差传声器与次级声源的数目相同、误差传声器位于次级扬声器的中心线上,且与次级声源相距200 mm左右时消声效果最好。讨论了不同车型车内次级声源和误差传声器布置的可行性,给出了客车、货车和轿车车内次级声源和误差传声器布放的合理方案,可为多次级声源车内有源消声系统的设计提供参考。     

一种永磁同步电机声品质主观评价方法研究

对永磁同步电机的稳态信号声品质进行了分析,并以声压级、响度、尖锐度、语音清晰度、波动度、粗糙度和音调度作为评价指标,建立了永磁同步电机声品质评价体系.采用分组成对比较法进行了主观评价,通过Bradley-Terry算法对评价结果进行了优化处理,分别搭建多元线性回归预测模型和MPGA-RBF预测模型,通过预留的检验样本对...     

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。