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。     

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。     

逍客2.0自动挡车右前门车窗玻璃无法下降

<正>故障现象一辆东风日产逍客2.0自动挡车,累计行驶里程约为1万km,左前门上的主控开关控制右前门车窗玻璃升降不起作用,右前门上的车窗开关只能控制该侧车窗玻璃上升,而无法控制其下降。故障诊断首先验证故障现象。试车发现,使用左前门上的主控开关对右前门车窗进行控制,右前门车窗玻璃无任何反应,但可以控制其他车窗玻璃的升降;用右前门上的车窗开关只能控制该侧车窗玻璃上升,但无法控制其下降;两后门上的车窗开关均可以控制各自车窗玻璃的正常升降。根据故障现象分析认为,只有右前门车窗玻璃升降控制有问题,这说明提供电源的BCM工作正常,主控开关的供     

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。     

基于神经网络的车辆急加速工况驾驶性评价研究

针对驾驶性评价中主观评价一致性差及客观评价无法反映人体主观感受的问题,基于对急加速工况的特点分析,构建了急加速工况的驾驶性客观评价体系,并使用BP神经网络搭建驾驶性主观评分预测模型,建立主客观评价间的映射关系.最后,通过实车试验得到驾驶性主客观评价数据集,对神经网络进行训练和测试.结果表明,预测模型的整体准确率在95％...     

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。     

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。     

基于A柱-后视镜车内气动噪声数值模拟与预测

针对后视镜引起的前侧窗与车内气动噪声问题,采用计算流体力学(CFD)方法对某商用车进行车外后视镜区域数值模拟和车内噪声预测的研究。稳态分析采用RANS模型中SST(Menter)k-ω模型,瞬态分析采用基于SST(Menter)k-ω的分离涡模拟(DES);通过分析后视镜侧窗区域的稳态静压力与瞬态动压力、速度和涡量云图,揭示了因A柱后视镜而产生车窗表面的湍流压力脉动的机理;同时求解瞬态流场获得两侧车窗表面湍流压力脉动载荷。采用声学FEM方法将车窗表面湍流压力脉动作为边界条件来计算气动噪声的传播,基于车内声学空间不同频率的声压级云图分布规律,说明了车内气动噪声主要集中在中低频段和声压级最大的分布区域;驾驶员左耳旁声压级曲线展示了20-2500 Hz频段内声压级变化规律。最后进行实车道路滑行测试,证实了气动噪声在车速80-110 km/h时较为明显的结论;采用CFD结合声学有限元的方法可较为准确地预测车内100-2500 Hz气动噪声的声压级,为优化后视镜、降低驾驶室内气动噪声提供仿真和试验的技术方案。     

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。     

电动汽车滑行制动能量回收过程驾驶性综合评价方法研究

电动汽车滑行制动能量回收过程的驾驶性是车辆纵向动力学瞬态品质的定性描述,为定量评价能量回收制动的驾驶性,对滑行制动过程中的减速特性进行分析,提取了最大减速度、减速滑行距离、最大减速度变化率、减速度变化率稳态占比4个客观指标,并通过相关性分析验证主观评价与客观参数的一致性。基于客观评价指标,利用非线性回归方法建立了主观评价预测模型。通过7台新能源车型共计18种能量回收模式下的综合评价,验证了评价体系的有效性和实用性。结果表明,基于主客观综合分析建立的评价体系能把主观感受和客观数据有机结合,实现驾驶性的量化评价。     

汽车关门声品质主客观维度解构及应用研究

通过对关门声品质主观评价维度进行解构,将关门声的主观感知细分为总体响度、厚重感、紧凑感、精致感4个维度,并采用语义细分法结合等级评价法进行关门声品质的主观感知评价。进一步对声品质评价的大量客观参数进行主客观关联性分析,找到了与关门声品质4个感知维度相关性在0.9以上的对应客观量化指标,分别为峰值响度、低频能量、响度特征谱包络和平均尖锐。结合某乘用车关门声品质的优化案例,对提出的主客观评价方法的合理性进行了验证,结果表明,所建立的主客观评价方法,可以全面表达人对关门声品质的主观感知评价,在车门声品质开发过程中能较准确地诊断问题,对汽车关门声品质的评价与开发具有实际指导意义。     

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。     

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.     

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...     

Development of a new sound metric for impact sound in a passenger car using the wavelet transform

Vehicles can experience impacts due to harsh road conditions. Contact with an uneven road surface causes vehicles to vibrate, which generates a loud impact sound. The attenuation of such noise is important because car passengers may complain about the impact noise. However, perfect removal of impact noise is not possible because most of it is caused by external conditions. More research is needed on the objective attributes of impact noise; however, the problem of impact noise is not a simple matter because impact noise is transient in nature and reaches a high level instantaneously. In this paper, a new objective attribute of impact noise is designed using the wavelet transform, which is appropriate for analyzing nonstationary signals, such as an impact signal. The usefulness of the new objective attribute, which is a sound metric, is examined by comparing the mean subjective ratings for real impact noise in passenger cars. The new sound metric has better correlation with the mean subjective rating than currently existing sound metrics.