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。