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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

基于EEG的车内噪声评价研究

随着汽车产业的飞速发展,对车内声振舒适度要求不断提高。车内噪声的量化评价主要沿着主观评价和基于心理声学评价指标的声品质客观量化模型两大方向。前者不够客观,评价结果不具有普适性;但人是最终评价者,后者仍难以满足声音评价因人而异的要求。大量研究表明,脑电方法能客观反映人的主观感受,如情绪和疲劳等。本文中将脑电方法引入车内噪声评价,利用脑电特征参数客观反映车内噪声造成的乘员烦恼度,构建脑电特征参数与烦恼度的关系。     

基于区间灰数理论的汽车声品质主观评价方法研究

为提高汽车声品质主观评价试验的可靠性和实用性,并对纯电动汽车在匀速及加速工况下的车内噪声品质特性进行分析,在参考语义细分法(ASDM)的基础上结合区间灰数理论,提出一种改进的声品质主观评价方法。评审员以某一基准样本作为参考,采用模糊打分方式对车内噪声样本进行主观评价,以灰色关联度作为评分者信度来筛除无效评分,提出了一种区间灰数的确信度参数,作为计算分数权值的重要指标,以求得各个样本的综合评分结果。通过与传统语义细分法(SDM)以及ASDM的评分结果进行对比分析,验证了改进的方法能在保持相同工作量的前提下,更准确地反映人对汽车车内噪声的主观感受。并采用该方法对3款不同定位的纯电动汽车在不同工况下的车内噪声品质进行了主观评价试验,对比分析了3辆车的声品质特性。     

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。     

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。     

加速行驶车内噪声线性度评价方法研究及应用

为有效评价加速行驶车内噪声线性度,建立了一种基于客观参数的回归模型。首先以18款市场主流车型的加速行驶车内噪声主客观试验结果为研究对象,通过最小二乘法对客观试验结果进行一元线性回归拟合,计算出最大偏差、平均绝对偏差和确定系数三项线性度评价参数,然后基于加速车内噪声线性度主观评价结果,构建出主客观回归模型。最后以某C级SUV加速行驶车内噪声线性度优化案例,证明了该方法的有效性及合理性。     

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。     

乘用车车内声品质客观评价特征提取方法研究

为简化乘用车车内声品质客观评价模型,从物理声学和心理声学角度出发,针对10辆典型乘用车,在精密级整车半消声室内进行了车内噪声测试,得到指定测点在多个稳态工况下的噪声信号,使用以多项式核函数为基础的主成分分析方法将11维乘用车车内声品质客观评价特征降低至4维,包括尖锐度、粗糙度、清晰度指数和优先语音干扰级,并得到了所提取的主要客观特征在不同发动机转速下的变化规律：当发动机转速达到1 800 r/min附近时,尖锐度和优先语音干扰级出现峰值,粗糙度和清晰度指数出现局部极小值。     

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。     

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。     

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。     

基于ERB尺度的车内低频声品质优化

以某轿车为例,建立了其FE-BEM的低频声学响应模型,并通过实车试验验证了模型的正确性。基于等矩形带宽(ERB)尺度,并以车速50km/h时采集的驾驶员右耳处20-200Hz频带的声信号为基础,运用正交试验设计生成16个声样本。编程计算了各样本的客观参量,并完成了主观评价试验。综合遗传算法与支持向量机,构建了声样本的声品质预测模型。以低频段各REB频带声压级为变量,声样本主观烦躁度最小为目标,建立了声品质优化模型,优化得到了比原来显著改善的声样本,通过主观评价结果验证了该方法的有效性。     

某轻型货车加速噪声改善的探讨

某轻型货车主观评价三挡加速噪声时,发现该噪声存在闷音和“呜呜”声,声音品质不佳,主观评价不可接受。为此,测试了三挡加速噪声,并分析噪声特征,发现噪声在170 Hz时存在共振。进一步测试分析,得知该共振噪声由传动轴共振导致。通过修改传动轴共振频率,该共振噪声消失,主观评价接受。研究发现车内“呜呜”声的噪声频率主要为700～800 Hz,随转速升高,“呜呜”声频率变大。通过排查可知,车内“呜呜”声是增压器次同步噪声,于是更换增压器浮动轴承和改善油膜间隙,减低增压器次同步噪声,问题最终得到改善,主观评价可以接受。     

A Research on the Effects of Tire Tread Pattern on the Sound Quality of Interior Noise

分析了同型号轮胎的不同花纹特征,在半消声室内测得若干测点的车内噪声信号.研究了噪声声品质客观评价参量,包括响度、尖锐度、粗糙度和语音清晰度,并给出了其计算模型.计算了不同花纹轮胎的车内各测点的声品质客观评价参量,并进行了对比.结果表明,随着车速降低,各项评价参量均有改善;在被测的6种轮胎中,Ⅳ号轮胎的各项声品质参量相对较好,其花纹的主要特征是横向沟槽窄,而花纹块体积小.