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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

汽车喇叭声品质主观评价与分析

参照国家标准GB 15742,对13辆不同类型乘用车的喇叭进行声学测试,并根据喇叭声样本特点确定了适合喇叭声品质的评价词汇.开发适用于成对比较法的主观评价程序,对22名评价者进行了喇叭声主观偏好性试验,并对试验数据的可靠性和一致性进行了分析.最后计算各样本的主要心理声学客观参量,通过相关和回归分析建立了描述主观评价与客观参量之间相关性的偏好性评价模型.结果表明,主客观偏好性模型呈非线性,人们对喇叭接受和喜爱程度主要受尖锐度和线性声压级,尤其是尖锐度的影响.     

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。     

基于心理声学分析的车内异常噪声辨识

介绍了车内异常噪声辨识的心理声学分析方法；指出基于心理声学的分析方法考虑了入耳听觉特性。能够定量地反映不同噪声的主观感受差别，较好地符合异常噪声辨识要求。在试验测试基础上，从响度、粗糙度、尖锐度和抖动度等方面对车内噪声品质进行了对比分析。     

轿车关门声品质评价方法研究

文章选定了3种关门声品质差别较大的车型,在消音室内采集3种关门速度和3种车窗状态下共15组关门声音作为研究对象。在对比参考声音的基础上,采用等级评分法收集消费者对关门声音的主观评价结果,而后对声音数据进行频谱分析,并计算几种计算模型下的心理声学参数——响度、尖锐度和粗糙度,通过研究不同状态下的参数变化情况,最终确定最适合用于汽车关门声品质评价的评价模型。在得到主客观的评价结果之后,通过拟合回归建立轿车关门声品质定量评价模型,与试验结果对比发现,拟合结果和主观评分基本一致。     

怠速工况汽车空调声品质评价研究

对汽车空调进行了声品质评价研究,通过主观评价和参量客观分析,得出怠速工况下汽车空调声品质主观评分及对应的客观评价指标,并提出了声品质主观评价方案,建立了汽车空调不同工作模式下的烦恼度模型和主观评价指标的广义回归神经网络(GRNN)模型.研究结果表明:空调压缩机开启时声品质主要受嗡响指标影响,中高风速下,其声品质主要受轰...     

车内综合烦躁度评价的时序平滑激励级谱CNN模型

激励级时频谱可用于建立车辆声品质卷积神经网络(CNN)评价模型。但是相对于时变声特征的波动性,车内声品质的瞬时主观评价曲线具有平滑特性,利用波动的声特征序列建立时变声品质评价模型,导致预测曲线呈现波动性,所以时序波动激励级谱的直接使用也会制约车内噪声整体综合烦躁度CNN评价模型的性能。本文中,首先利用Savitzky-Golay滤波器对激励级谱进行时域平滑处理;然后使用CNN构建车内噪声的综合烦躁度全局主观评价结果与时序平滑激励级谱之间的映射关系,建立基于时序平滑激励级谱的整体综合烦躁度CNN评价模型;最后采用留一法进行交叉检验,结果表明相比于激励级谱CNN模型,时序平滑激励级谱CNN模型对车内噪声整体综合烦躁度的评价性能更好,提高了预测精度(误差均值降低10.43%)、稳定性(误差方差降低44.26%)与一致性(Pearson相关系数提高4.13%),说明相比于激励级谱,时序平滑谱对车内综合烦躁度的解析能力更强。     

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。     

汽车声品质研究综述

为改进汽车的NVH性能,提高产品竞争力,如何通过声品质研究改善汽车的声学特性成为当前汽车技术研发的重点。对汽车声品质研究的国内外现状进行综述,详细介绍了主观评价方法的优缺点,并列举了在客观评价中应用广泛的心理声学参数的含义及数学模型。同时,对建立声品质客观量化模型的方法进行对比,并指出汽车声品质研究未来的发展方向。     

摇窗机声品质研究

随着人们对汽车乘坐舒适性要求的提高,传统的A 声级已不能满足汽车噪声的要求,于是对汽车零部件声品质的研究得到了更多的关注.本文对某轿车摇窗机噪声抱怨,采用声品质心理声学客观参量进行分析评价,并给出了具体的解决方案.数据分析和主观评价结果表明,优化方案解决了摇窗机噪声抱怨的问题.     

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。     

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。