应用声学定位技术对汽车关门声品质的改进设计

关门声品质成为影响我国自主品牌汽车品质的关键因素。为提升某自主品牌SUV关门声品质,开展声品质心理声学参数与主观评价的相关性分析研究,得出影响关门声品质的心理声学参数主要包括响度、尖锐度等;利用声学定位技术定位影响关门声品质的主要声源,结合噪声源位置,对车门关闭过程存在的多次碰撞提出改进方案;利用小波分析技术、心理声学分析方法以及主客观相关性评价结果验证整改方案的有效性,从而获得一整套基于声学定位技术的关门声品质改进设计方法,为全面提升自主品牌SUV整车品质感提供理论支撑。     

电动车噪声品质心理声学主客观评价模型

以某电动车在匀速行驶时采集到的噪声样本为评价对象,结合人类听觉系统建立适用于电动车的客观评价指标——敏感频带能量比,采用等级评分法对电动车噪声品质焦躁度进行主观评价试验,分析并计算各噪声样本的心理声学客观参数。通过相关分析和回归分析,建立了可描述主观评价与客观参量相关性的焦躁度评价模型。研究结果表明:传统车噪声在低频段能量较为集中,最大值在中心频率为200 Hz的频带,峰值达到37%,而电动车噪声能量集中在中心频率高于1kHz的频率段上,峰值达到30%;敏感频带能量比与主观评价值的相关性达到0.958,优于其他心理声学参数;电动车噪声品质焦躁度主要受粗糙度、抖动度和频带能量比等心理声学客观参数影响。     

轿车车内噪声品质偏好性评价方法的研究

针对汽车噪声品质主观评价所需周期长、可重复性差且仅能比较出具有较明显差别的噪声样本等问题,在研究声品质客观量化的基础上,提出了一种以心理声学客观参数来描述噪声主观评价结果的计算方法.以6辆同类轿车匀速行驶时的车内噪声样本为评价对象,采用成对比较法进行声品质主观评价,计算各噪声样本的主要心理声学客观参数,通过多元线性回归分析,建立了声品质偏好性主观评价客观量化的数学模型.模型结果表明,相对于噪声分析中常用的A计权声压级和线性声压级,心理声学客观参数更适合于描述车内的噪声品质,其中响度和尖锐度是匀速行驶工况下车内声品质的主要影响因素.     

空调变频压缩机声品质评价方法研究

基于心理声学的基本理论,在现场测试变频压缩机噪声的基础上,综合考虑响度、尖锐度指标,提出了心理声学烦躁度的经验公式.采用成对比较法进行主观评价,对实验结果作了线性相关性分析,并得到压缩机声品质主观评价值的预估模型.研究结果表明:采用烦躁度刻画声品质要比A声级更灵敏,心理声学烦躁度与主观评价的相关性较好,可达到0.917 3,但采用A声级则较差,只有0.711 9.因此,将烦躁度作为变频压缩机声品质评价的综合性能指标,能够比A声级更好地反映压缩机在不同工况下的噪声对人的实际影响.     

车辆排气噪声声音品质的主观评价与模型预测

采用成对比较法对18种车辆排气噪声进行主观评价,考察并选取描述排气噪声声音品质的客观心理声学参数,通过多元线性回归分析方法得到主观满意度和客观心理声学参数间的关系,并建立起车辆排气噪声声音品质评价预测模型.研究结果表明,响度是影响人们对车辆排气噪声主观感受的主要因素.所建立预测模型的R平方值为0.96,模型预测值与主观...     

基于LSSVM-样本熵的车内噪声声品质预测

以某款混合动力汽车为研究对象,针对其非稳态工况下的车内噪声声品质进行研究.对采集到的噪声信号烦躁度指标进行主客观评价试验,并通过相关分析找出与主观评价结果相关性较大的心理声学客观参量.对原始声样本进行互补总体经验模态分解,得到每个信号的16阶模态指示函数.将各阶模态指示函数与原始信号进行相关分析,得到与原始信号相关性较高的7-12阶模态指示函数并计算这些分量的样本熵值,作为声品质的客观特征参数.基于最小二乘支持向量机算法,分别建立了以心理声学等参数为模型输入和以样本熵特征参数为模型输入的声品质评价预测模型.结果表明:以样本熵为特征参数作为模型输入的预测精度更高,适合用于混合动力汽车非稳态工况下的声品质预测.     

基于灰色系统理论的叉车声品质分析与预测建模

为了研究灰色系统理论在声品质预测建模方面应用的有效性,本文以5款3吨位叉车在怠速和额定转速工况下的30个车内外辐射噪声样本为研究对象,以烦躁度为主观评价指标,采用等级评分法进行了主观评价实验;运用ArtemiS软件分析计算了主要心理声学客观参数,选取了响度、尖锐度、粗糙度和抖动度为主要分析对象;运用灰色系统理论算法分析了烦躁度与心理学客观参数的相关性,得到各相关系数,证明了所取心理学客观参数与烦躁度之间具有较高的相关性;基于灰色系统理论的GM(0,N)模型,建立了烦躁度的预测模型,并对预测模型进行了误差检验;结果表明基于灰色系统理论所建立的烦躁度预测模型具有较高的精度,即预测值能够较接近人的主观感受。     

汽车技术性能综合评价方法及应用

基于汽车等速100 km油耗、最高车速和0～100 km/h制动距离等基本技术性能指标,以及发动机排量、整车质量和售价等参数构建技术性能指标H、综合参数W和性价比N,形成多维综合评价方法,并提出一种以W为特征参数的汽车标识方式。在此基础上,对我国汽车市场主要品牌车型的技术性能、性价比等参数与销量之间的相关性进行研究。研究结果表明:不同品牌及车型的技术性能存在明显差异,合资品牌汽车技术性能比国产品牌的优,但性价比却显著比国产品牌的低;消费者对轿车、SUV和MPV的选择标准也存在差异,消费者选购轿车时更看重产品的技术性能和品牌;选购SUV时,消费者更关注产品的综合性能,而选购MPV时,消费者则更注重产品的实用性和性价比;高性能小排量发动机、高容量电池和电机系统、汽车轻量化与智能化及驱动技术(油电混合、增程式,尤其是四驱技术,驱动与制动系统一体化)的重大突破有望促成我国汽车产业跨越式发展。     

MPEG心理声学模型研究及其Matlab实现

MPEG音频标准提供了两个心理声学模型,这是人耳掩蔽效应在音频压缩中成功应用的典范.对心理声学模型中应用到的心理声学理论进行了阐述,在Matlab环境下对MPEG心理声学模型1进行了仿真,针对给定的音频样本对仿真结果进行了简单的分析,同时也指出了声学模型1、2的差别.仿真结果和理论分析的一致性表明了仿真模型的可行性,为心理声学模型的改进和应用指明了方向.     

应用灰色系统理论对叉车声品质分析与预测建模

为了研究灰色系统理论在声品质预测建模方面应用的有效性,对5款3吨位叉车在怠速和额定转速工况下的30个车内外辐射噪声样本进行了研究。以烦躁度为主观评价指标,采用等级评分法进行了主观评价实验。运用Artemi S软件分析计算了主要心理声学客观参数。选取了响度、尖锐度、粗糙度和抖动度为主要分析对象;运用灰色系统理论算法分析了烦躁度与心理学客观参数的相关性,得到各相关系数。证明了所取心理学客观参数与烦躁度之间具有较高的相关性。基于灰色系统理论的GM(0,N)模型,建立了烦躁度的预测模型,并对预测模型进行了误差检验。结果表明基于灰色系统理论所建立的烦躁度预测模型具有较高的精度,即预测值能够较接近人的主观感受。     

不同关门力度下乘用车关门声声品质评价

针对在主观偏好性试验中关门力度对听审者的主观评价有很大影响这一问题,考虑轻、重关门力度对声品质评价的影响,提出了一种新的关门声声品质评价参数——SE(sharpnessenergy)。即利用二次EEMD分解和Wigner-Ville分布得到样本的能量分布,参考尖锐度计算公式推导得到SE计算公式,并将其归一化为百分制,SE突出了高频成分对声品质主观偏好性的影响。为验证参数SE的有效性,将该参数和主观评价结果进行相关性分析,结果表明当关门力度不同时,SE与样本评价结果相关性更高,SE比尖锐度能更准确地反映高频成分对声品质的影响。     

城市变电站噪声的声品质烦躁度评价研究

针对城市变电站的低频噪声对周边居民影响日趋严重,将声品质评价的概念与研究方法引入对城市变电站噪声的评估中。通过对110 k V、220 k V和500 k V三座全户内型城市变电站的噪声现场采集,采用等级评分法对变电站噪声的烦躁度品质进行主观试验,计算了所试验的声样本的心理声学参量。通过相关性分析和回归分析,建立了城市变电站噪声的烦躁度品质预测模型。研究结果表明:城市变电站噪声的烦躁度与A声级、响度、粗糙度和抖动度都有着相对较高的相关性,而与尖锐度的相关性较低。烦躁度主观预测模型主要取决于A声级与粗糙度,并且A声级的权重明显高于粗糙度。通过对城市变电站噪声的烦躁度品质进行评价,为变电站噪声的治理提供一个具体的、全新的思路与途径。     

多元声阵被动声定位研究

针对五元空间声传感器阵列被动声定位中存在着对目标声源位置估计偏差较大的问题,提出了一种七元空间声传感器阵列被动声定位的数学模型,通过数学推导与计算给出了定位公式.利用误差分析理论对比了两种阵列的定位性能,得出了定位偏差与目标声源的俯仰角,方位角和时间延迟量的关系.使用这2种声阵对100个假设目标声源位置点进行估计计算,通过计算机仿真得出了七元空间声阵具有较高定位性能.     

基于GA-BP神经网络的加速工况车内声品质研究

遴选出15辆乘用车三挡全油门加速工况车内噪声,选择专业评审者进行主观评价试验,选择具有噪声时变特征的4个客观评价参量,基于GA-BP神经网络建立精准的预测模型,同时将用该模型与多元线性回归模型得出的结果进行对比。研究表明,GA-BP神经网络模型更适合描述车内噪声品质评价的复杂性和非线性,可以获得更好的预测结果,可较大程度的提高预测精度。     

汽车雨刮器声品质的主客观分析

对4辆不同类型汽车的雨刮器在高低速挡位下工作时所产生的车内噪声进行了测试,根据雨刮器的噪声信号特性制作了主观实验所需声样本.采用分组成对比较法对所得样本进行了烦恼度主观评价实验,从速度挡位、刮刷方式两个方面分析了主观得分值的分布特性和4个心理学参量对主观烦恼度的影响.结果表明,高速挡的烦恼度高于低速挡,下刮对总体烦恼度的影响程度高于上刮,影响主观烦恼度的客观参量主要有双耳响度和波动度.     

摩托车声品质偏好性评价与分析

以摩托车在不同发动机转速下驾驶员耳旁的声样本为评价对象,运用分组成对比较法进行偏好性主观评价实验,并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,建立以心理声学参数描述偏好性主观评价结果的数学模型.研究结果表明,响度和粗糙度是影响摩托车噪声主观偏好性的主要参量,与线性数学模型相比,采用非线性数学模型可以更好地表达摩托车噪声主观偏好性与心理声学参数之间的关系.     

某SUV后视镜镜臂气动噪声试验

汽车在高速行驶(速度超过100 km/h)时,气动噪声对车内噪声环境影响起主导作用.因此,对车外噪声源的控制显得尤为重要.采用试验的方法,研究了后视镜的镜臂不同长度参数对车内噪声环境影响的变化规律,推导出后视镜镜臂参数与车内声能量、语言清晰度呈对数变化规律,且响度呈现出非线性变化规律,得到了后视镜镜臂长度参数控制在40...     

基于心理声学及支持向量机的扬声器异常音检测算法

目前扬声器异常音检测中,主要使用人工听音和工程师依据经验设置门限法,受主观因素影响大,且不能实现扬声器异常音的分类。为此,提出了一种新的扬声器质量评价方法,即基于心理声学模型和粒子群优化的支持向量机扬声器异常音检测方法。提取并标记扬声器声音响应信号,将其输入心理声学模型,得出心理声学能量均值并输入支持向量机;利用粒子群算法进行调优,最终得到具有最优参数的支持向量机。经试验验证,该模型的检测准确率达到98%。与音色特征法相比,其检测准确率得到较大的提高并实现了异常音分类。