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.     

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.     

某轿车怠速噪声分析及优化

整车NVH开发过程中,在怠速关空调工况下,车内噪声声压级相比竞品车偏高,整车内声品质较差.通过分析优化燃油系统、附件皮带以及前悬置支架,使怠速车内噪声声压级达到竞品车水平,通过主观评价和客观测量分析得出车内声品质改善明显,提升了整车怠速时的NVH性能.     

SC6360B车外加速噪声的控制

为了降低SC6360B车外加速噪声,对该车的噪声控制措施进行了综合性研究.采用声强测量法对整车进行了噪声源识别,确定该车发动机舱泄漏的噪声及排气噪声是车外噪声的主要来源.并依据实验结果对发动机的进一步的声源识别以及对排气噪声的插入损失分析实验.根据实验研究结果及有限元数值分析,最终确定发动机舱噪声的直接泄漏、油底壳罩等附件的振动辐射噪声以及原消声器的消声能力不足是造成车外噪声的主要成因.从而相应提出了对发动机舱隔声降噪、改善油底壳等附件的结构及改进原消声器的综合控制方案.经实验验证, 改进后的车外加速噪声降低了2.5dBA,达到了新的国家标准.     

流动加油车加速行驶车外加速噪声的被动降噪改进设计

对LG5030GJY型流动加油车加速行驶车外加速噪声进行被动降噪改进设计。该流动加油车原车状态的加速行驶车外噪声为77.5dB(A),主要噪声源为发动机和排气噪声,车外加速噪声随着发动机转速的上升而加大,加速噪声最大声级频谱峰值主要集中在100～200Hz的低频段。采取在驾驶室下部及发动机周围加装ABS+2.5mm隔音毡进行降噪,在发动机和水散热器支架上安装减振垫,对发动机进行隔声减振处理。实施降噪改进措施后,该流动加油车的加速行驶车外噪声能够满足77 dB(A)标准值的要求。     

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...     

后置柴油机客车的降噪研究（I）：—降噪试验

通过后置柴油机客车整车噪声的远场，近场值测试和噪声分离等多项试验，经过计算并对噪声样本进行频谱分析，偏相干分析，确定冷却风扇噪声，排气噪声，发动机噪声是整车３个主噪声源，在不改变原车主要结构的前提下，采用玻璃纤维等隔声材料屏蔽发动机舱及冷却风道壁；加大风扇直径并降低转速；在排气管的消声器外包扎隔声材料等措施进行降噪对比试验，达到较好的整车降噪效果。     

微型汽车排气消声器的噪声实验分析

针对某微型汽车排气消声器,在分析排气噪声的基础上,采用理论与试验相结合的方法进行改进消声器,并将试验件进行配机试验.针对发动机不同转速,研究几种消声器方案下的某型汽油机排气噪声的频谱特性、插入损失、功率损失,从而确定了最优的消声器方案,达到储备消声器设计的目的.     

后置柴油机客车的降噪研究（Ⅰ）─—降噪试验

通过后置柴油机客车整车噪声的远场、近场值测试和噪声分离等多项试验，经过计算并对噪声样本进行频谱分析、偏相干分析，确定冷却风扇噪声、排气噪声、发动机噪声是整车３个主要噪声源。在不改变原车主要结构的前提下，采用玻璃纤维等隔声材料屏蔽发动机舱及冷却风道壁；加大风扇直径并降低转速；在排气管和消声器外包扎隔声材料等措施进行降噪对比试验，达到较好的整车降噪效果。     

重型变速箱壳体模态频率激励下声品质预测模型

为探究重型商用车变速箱壳体噪声的声品质特性,采集了前10阶模态频率激励下的噪声作为声品质试验样本,分析了样本的物理学参数和心理声学参数,探究了声品质客观参数之间的相关性和主成分。运用成对比较法进行声品质主观试验,并进行了主观评价的一致性分析。建立了粒子群-广义回归神经元网络(PSO-GRNN)声品质预测模型,并与广义回归神经网络(GRNN)、粒子群-BP神经网络(PSO-BP)模型进行了对比。结果表明,模型平均预测误差低于5%,网络稳定性更好。可见PSO-GRNN网络能很好的预测变速箱壳体激励噪声声品质。