电动汽车声品质评价分析与控制技术研究

发布时间：2017-07-27 04:01

  本文关键词：电动汽车声品质评价分析与控制技术研究

  更多相关文章： 电动汽车 声品质 电磁噪声 主、客观评价 评价模型 传递路径分析 声品质控制

【摘要】：由于能源问题的日益突出,“绿色”电动汽车已成当下汽车工业发展的潮流。消费者选购汽车的性能指标除节能、安全、少污染之外,对乘坐舒适性的要求也越来越高。汽车车内声音品质已成为最直观反映汽车产品品质以及影响用户购买心理的重要指标。电动汽车采用电机驱动,没有了发动机噪声,尽管车内噪声声压级并不高,但是在安静的车内环境中高频电磁噪声却更加刺耳,令人主观感知烦躁,这是因为没有发动机的掩蔽效应,令消费者难以在已经习惯传统汽车声音品质基础上来适应电动汽车这一特有的声音特性,这不仅降低了车辆的乘坐舒适性,而且较差的声品质特性势必会影响到用户对品牌的认可度及其市场竞争力。在国内,电动汽车声品质的控制技术研究几乎是空白的,过去若想改进产品的声音品质通常需要耗费十分漫长的周期来开展一系列的相关实验,且通常都是在新产品产出之后,这不仅会很大程度上浪费资源,而且也会延长新产品的设计周期。因此,更需要立项设专题进行全面的开发与研究,从而达到以下目的;一、为国内汽车制造厂商对电动汽车产品的相关研究打下坚实基础,如:新产品的声学设计和声学性能改进;二、调整并优化我国电动汽车的声品质控制能力以及声学设计水准;三、提升在国内外市场上同产品的竞争水平。本文以《一汽纯电动汽车声品质分析评价与控制技术研究》(吉林省科技发展计划项目,项目编号:20126007)为背景,研究人的主观情感对声音信号的评价机理,借助国外对汽车声品质主客观评价方法的研究经验,针对我们本国人群对电动汽车声品质主客观评价技术进行研究,建立电动汽车智能化主观评价的客观量化模型,找出对电动汽车声品质主观评价结果影响较大的客观评价参量,研究并预测电动汽车所特有的电机电磁振动噪声,同时为了分析与研究电动汽车噪声源和传递路径的声学贡献量,建立了电动汽车车内声品质合成等效模型,找出影响车内声品质的主要噪声源及传递路径。为符合用户的实际需要,提升国产电动汽车声学品质,制定相应的改善措施来提升车内声学品质,本文采用声品质被动控制技术,有效的改善了国产电动汽车车内声音品质,使声品质品牌化。本文主要研究内容如下:(1)电动汽车声品质主客观评价。以国产品牌电动汽车为研究对象,与国外同级别电动汽车进行对标试验,对这几辆不同车型电动汽车进行噪声测试采样记录。通过筛选,得到匀速工况下84个声音样本,对每个样本进行声品质客观心理声学参量评价。组织评审团对车内声音样本进行主观评价试验。评价方法采用国际通用的等级评分法,通过各评价者的主观评价数据检验,获取每个样品的主观声品质评分值,能够为主观评价的客观量化模型提供数据支持。以国产电动汽车匀速50km工况下声音样本为例,对其进行详细的声品质分析。(2)电动汽车智能化声品质评价模型。以BP神经网络为基础,通过遗传算法(GA)和模拟退火法(SA)优化BP神经网络,建立基于SAGA-BP神经网络的电动汽车智能化主观评价的客观量化模型。此模型预测值与主观评价值相关系数达到0.99594,相关性强,这说明声品质客观心理声学评价参量可以通过所建立的评价模型映射到主观评价结果中。对比BP神经网络评价模型以及多元线性回归评价模型可以发现,SAGA-BP模型能够对车内声品质进行有效地高精度预测评分,实际评分值与SAGA-BP神经网络模型预测值的百分比误差在5%的范围之内,并且具备良好的泛化能力。通过网络权重分析可知,对声品质主观评价结果影响最大的参量为尖锐度,其次为响度、A声级和粗糙度。通过模型重建,重组后的模型(输入只含响度、尖锐度、A声级和粗糙度)与原模型预测误差很小,基本一致。此评价模型不仅可以对电动汽车车内声品质评价打分,而且可作为电动汽车声学设计的评价工具,实用性非常强。(3)电动汽车驱动电机电磁振动噪声模型的建立。建立了电机电磁力仿真模型,采用时步有限元法分析了电动汽车驱动电机的电磁力特性。建立电动汽车驱动电机三维有限元模型,计算了电机结构的固有频率和模态振型。通过电机电磁、结构及声学多元耦合数值分析方法,建立了驱动电机电磁振动噪声辐射模型。通过电磁振动多元耦合仿真,通过与实测结果进行对比,验证了电机电磁振动仿真结果的正确性。通过对电机电磁辐射噪声进行仿真,有效的计算出电机噪声的主要频率成分及幅值,并且对电机各板块声学贡献量进行分析,为今后预测和抑制电动汽车驱动电机的电磁振动噪声奠定了基础。(4)电动汽车车内声品质合成等效模型的建立。电动汽车车内声品质合成等效模型是基于传递路径合成技术来建立的,模型的噪声源由空气传播噪声源(驱动电机和轮胎)和结构传播噪声源(悬置系统和悬架系统)所构成。通过所建立的电动汽车车内声品质等效模型,对各工况车内噪声进行合成仿真,对比合成与实测车内噪声A声级、尖锐度、响度和粗糙度,误差都在7%以内,车内合成噪声与实测噪声的声品质评价值相差都在0.1个等级内,误差比较小。说明电动汽车车内声品质合成等效模型具备较高的预测精度,预测到的各客观心理声学评价参量与实测值基本一致,能真实的反映实际车内噪声的心理声学物理特性,从而体现出它的正确性。通过对匀速50km/h工况下国产电动汽车车内声品质贡献量分析,分析结果表明,悬架系统对此电动汽车车内声品质贡献较大。(5)电动汽车车内声品质控制方案。研究结果得出,国产电动汽车车内声音品质主要是由轮胎激励的悬架系统振动引起车身板块的结构噪声决定的,对悬架系统振动激励引起车身各板块的振动,进行传递路径分析和板块贡献量分析可知,顶棚和车门板块对车内声音的贡献较大。用吸声隔音阻振材料对车门内以及顶棚贡献较大的位置进行声学包装,对车内声品质客观参量较大的特征频率成分进行改善。通过声品质被动控制技术,车内声音品质得到明显提高。
【关键词】：电动汽车 声品质 电磁噪声 主、客观评价 评价模型 传递路径分析 声品质控制
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U467.493;U469.72
【目录】：

• 摘要4-7
• Abstract7-17
• 第1章 绪论17-29
• 1.1 研究的背景及意义17-19
• 1.2 国内外电动汽车声品质评价分析研究进展19-22
• 1.2.1 国外电动汽车声品质评价分析研究进展19-20
• 1.2.2 国内电动汽车声品质评价分析研究进展20-22
• 1.3 国内外电动汽车声品质控制技术研究进展22-26
• 1.3.1 国外电动汽车声品质控制技术研究进展22-24
• 1.3.2 国内电动汽车声品质控制技术研究进展24-26
• 1.4 主要研究内容和论文框架26-29
• 1.4.1 主要研究内容26-27
• 1.4.2 全文章节安排27-29
• 第2章 电动汽车声品质主客观评价29-59
• 2.1 引言29
• 2.2 听觉感知特性29-36
• 2.2.1 听觉系统30-32
• 2.2.2 听阈和痛阈32-33
• 2.2.3 听觉掩蔽效应33-34
• 2.2.4 听觉特征频带34-36
• 2.3 声品质客观心理声学参量评价36-41
• 2.3.1 A计权声压级36-37
• 2.3.2 响度与脉冲度37-39
• 2.3.3 尖锐度与音调度39-40
• 2.3.4 粗糙度与抖动度40-41
• 2.3.5 语言清晰度41
• 2.4 声品质主观评价41-45
• 2.4.1 主观评价流程42-43
• 2.4.2 主观评价方法43-45
• 2.5 电动汽车声品质主客观评价试验45-58
• 2.5.1 声音样本采集及处理45-49
• 2.5.2 电动汽车声品质主观评价试验49-51
• 2.5.3 主观评价数据检验51-53
• 2.5.4 主客观评价结果分析53-58
• 2.6 小结58-59
• 第3章 电动汽车智能化声品质评价模型59-89
• 3.1 引言59
• 3.2 多元线性回归分析的声品质评价模型59-66
• 3.2.1 相关分析59-61
• 3.2.2 多元线性回归的基本理论61-63
• 3.2.3 电动汽车声品质多元线性回归评价模型的建立63-66
• 3.3 BP神经网络66-71
• 3.3.1 BP神经网络的结构特征66-68
• 3.3.2 BP神经网络学习算法68-70
• 3.3.3 BP神经网络功能70-71
• 3.4 SAGA-BP神经网络71-79
• 3.4.1 模拟退火算法（SA）71-74
• 3.4.2 遗传算法（GA）74-76
• 3.4.3 SAGA-BP神经网络的建立76-79
• 3.5 基于SAGA-BP神经网络电动汽车声品质评价模型79-87
• 3.5.1 网络拓扑结构的建立79-80
• 3.5.2 样本训练及网络参数设定80-81
• 3.5.3 模型训练结果与检验81-85
• 3.5.4 声品质客观心理声学评价参量权重分析85-87
• 3.6 小结87-89
• 第4章 电动汽车驱动电机电磁振动噪声模型的建立89-109
• 4.1 引言89-90
• 4.2 电机电磁力分析90-95
• 4.2.1 电磁力计算方法90-92
• 4.2.2 电机电磁力仿真模型92-95
• 4.3 电机结构模态分析95-100
• 4.3.1 结构模态分析理论95-96
• 4.3.2 电机三维有限元结构模型96-98
• 4.3.3 电机模态参数结果分析98-100
• 4.4 电机电磁振动响应分析100-104
• 4.4.1 电磁振动计算模型100-102
• 4.4.2 电磁振动多元耦合仿真102-104
• 4.5 电机电磁噪声分析104-108
• 4.5.1 声学边界元方法104-105
• 4.5.2 电机电磁辐射噪声仿真105-108
• 4.6 小结108-109
• 第5章 电动汽车车内声品质合成等效模型109-151
• 5.1 引言109
• 5.2 电动汽车声品质合成模型原理109-111
• 5.3 传递函数测量111-123
• 5.3.1 空气噪声传递函数测量113-118
• 5.3.2 结构噪声传递函数测量118-123
• 5.4 噪声源工作激励的测量123-136
• 5.4.1 空气噪声源激励的测量125-128
• 5.4.2 结构噪声源激励的测量128-133
• 5.4.3 虚拟相关分析133-136
• 5.5 电动汽车车内声品质的预测136-141
• 5.6 电动汽车声品质贡献量分析141-151
• 5.6.1 A声级贡献量分析141-143
• 5.6.2 响度贡献量分析143-145
• 5.6.3 尖锐度贡献量分析145-146
• 5.6.4 粗糙度贡献量分析146-147
• 5.6.5 声品质评价值贡献量分析147-148
• 5.6.6 小结148-151
• 第6章 电动汽车车内声品质控制方案151-181
• 6.1 引言151
• 6.2 车身减振降噪控制技术151-157
• 6.2.1 阻振技术152-154
• 6.2.2 隔声技术154-155
• 6.2.3 吸声技术155-157
• 6.3 车内声品质控制方案设计157-165
• 6.3.1 车身板块传递路径分析157-162
• 6.3.2 车内降噪减振材料设计162-165
• 6.4 车内声品质改善效果验证165-181
• 6.4.1 激励加速度改善效果165-166
• 6.4.2 车身板块传递函数改善效果166-167
• 6.4.3 悬架系统在车内合成的噪声品质改善效果167-169
• 6.4.4 转毂匀速 50km/h工况下车内声品质改善效果169-172
• 6.4.5 转毂匀速 80km/h工况下车内声品质改善效果172-176
• 6.4.6 路试匀速 50km/h工况下车内声品质改善效果176-180
• 6.4.7 小结180-181
• 第7章 总结和展望181-187
• 7.1 主要研究成果和结论181-183
• 7.2 主要创新点183-184
• 7.3 研究展望184-187
• 参考文献187-195
• 作者简介及科研成果195-197
• 发表的学术论文195-196
• 授权的专利196
• 参与的科研项目196-197
• 致谢197

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本文编号：579654