混合动力汽车车内声品质评价研究

发布时间：2017-11-10 21:11

  本文关键词：混合动力汽车车内声品质评价研究

  更多相关文章： 声品质 主客观评价 BP神经网络 遗传算法 解析小波分解 临界频率带 非稳态

【摘要】：面对国内外汽车行业严苛的振动与噪声标准以及消费者对舒适性要求的不断提高,混合动力汽车逐渐成为新能源汽车发展的趋势,在振动与噪声的整体控制上也体现了一定的优势。但是噪声源的增加以及结构特性的改变,由多种动力源的频繁切换所造成的瞬态冲击振动和刺耳的噪声现象十分突出,这种现象对于车内声品质特性和乘员的主观感受影响非常大。虽然混合动力汽车车内噪声总体水平有所降低,但就车内乘客的主观感受而言,乘客的乘坐舒适性并没有太大提高。因此本文就不同驱动模式,车内不同位置以及不同车速下车内声品质的评价进行了如下的研究:1.主观评价研究:为研究混合动力汽车车内噪声的分布情况、与车速的相关性以及不同驱动模式带来的影响,采集混合动力汽车在稳定与非稳定工况下行驶的噪声样本,并对采集到的噪声样本进行回放、剪辑、等响等前期预处理;主观评价方法采用成对比较法;为研究不同频段噪声对整体噪声声品质的贡献,本文使用Artemis 12.0中的滤波器功能对声样本进行了新频段的划分,分为4个频段,主观评价试验共分5次进行。2.客观评价研究:详细介绍了物理声学、心理声学以及语音方面的客观参量,选取了常用的8种客观参量,并采用Artemis 12.0进行稳态与非稳态数据客观参量的计算与分析,最后对相关的非稳态工况进行客观参量变化的研究。3.稳态声品质评价模型研究:针对混合动力汽车稳态噪声样本的评价工作,本文建立了三种不同的评价模型:传统的多元线性回归声品质主客观评价模型、映射非线性关系的BP神经网络的声品质主客观评价模型以及GA-BP神经网络的声品质主客观评价模型,最后基于三种不同的模型进行车内声品质预测。4.非稳态声品质评价研究:针对混合动力汽车非稳态噪声样本的评价工作,基于所建立的BP神经网络预测模型,本文进行了基于心理声学客观参量(尖锐度和响度)以及基于临界频率带解析小波分解的BP神经网络预测。
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U469.7;U467.493

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本文编号：1168347