采用生理响度感知机制的车内噪声声品质预测

现有车内噪声声品质预测的响度计算中没有考虑真实人耳生理解剖结构的传声特性,因此提出了一种基于生理响度感知模型的车内噪声声品质预估方法。首先,采集两款轿车的车内噪声样本,并通过主观评价试验得到车内噪声的主观评价烦恼度。之后,整合中耳集总参数模型与耳蜗传输线模型,构建生理响度模型。然后,以生理响度模型的响度计算值为主要参数,结合尖锐度、粗糙度与车内噪声的主观评价值,通过TabNet模型构建了车辆声品质预测模型。最终,对比分析了所构建声品质模型与基于现有标准响度模型所构建的声品质模型的预测效果。结果表明,采用生理响度模型的声品质预测平均误差百分比仅有4.73%,优于采用Moore响度(6.13%)与Zwicker响度(6.94%)的声品质预测结果。此外,所构建的TabNet声品质预测模型的平均误差百分比也低于基于BP神经网络模型的平均误差百分比(7.60%)。采用生理响度模型的TabNet声品质预测能够提高车内噪声声品质客观评价的准确率。

电动汽车座舱内部噪声的非线性心理声学烦恼度建模

拟研究电动汽车座舱内部噪声特性对声学舒适性的影响。通过道路试验获取4种典型路面工况下某型电动汽车在不同车速下的舱内噪声,计算分析其心理声学参数,开展烦恼度主观评价实验,并基于非线性Zwicker心理声学烦恼度及其修正模型进行建模研究。结果显示,随着车速和路面粗糙程度变大,响度逐渐提高,尖锐度也随车速增大而变大;Zwicker心理声学烦恼度模型更适用于电动汽车座舱内部噪声。

球形传声器阵列识别定位汽车内部异响声源

针对新款汽车在路面行驶时车内出现的异响问题,使用球形传声器阵列对汽车在不同车况下水泥路面行驶时汽车内部声场进行了测量。以球形传声器阵列测量的声压数据作为输入,运用球谐波束形成法,重构得出汽车内部声场分布,并对以阵列中心为球心的球面声场进行了可视化处理,从而实现了对异响声源的识别与定位。由声压频谱分析得出了汽车内部在750、1000和1500 Hz频率附近存在异响;通过对应的内部声场三维可视化结果,确定了异响声源的位置;在轮胎后部的车身加装橡胶挡板或海绵挡板隔离噪声后,异响得到了有效的降低。研究方法和结果有助于有针对性地控制与降低汽车行驶时车内异响以及改善车内声学环境。

基于可变阶陷波算法的混合动力汽车阶次噪声主动控制

针对混合动力汽车发动机多工作转速下阶次丰富且变化所导致的并联加速工况主动降噪效果下降问题,提出了一种可变阶陷波FxLMS算法,并建立相应的多通道发动机噪声主动控制系统。在MATLAB/Simulink中针对某七座混动MPV车搭建多通道发动机噪声主动控制仿真模型,使用实车声学路径、各工况车内噪声及发动机转速信号,对两种陷波FxLMS算法进行降噪仿真和比较,仿真结果表明,可变阶陷波FxLMS算法可以针对各充电转速点特定的阶次进行降噪,相比于传统的陷波FxLMS算法,主驾及第三排左、右耳4个位置处的总体降噪量分别提高了28.5%、60%、50%及50%。通过实车试验验证了在70~100 km/h加速工况下采用可变阶陷波FxLMS算法的发动机主动噪声控制系统的降噪效果,该系统对2阶、5阶、5.5阶、6阶、6.5阶、7阶和8阶的发动机噪声均表现出良好抑制作用。

汽车非平稳车内噪声时变综合烦躁度客观评价方法

与汽车非平稳车内噪声时变声品质主观评价序列的平滑性相反,传统客观评价模型输出的预测序列是较为波动的。本文在传统模型建立的基础上,利用Savitzky-Golay滤波器对预测序列进行时域平滑后处理。检验结果表明,相比于预测序列,时序平滑评价序列对车内噪声时变综合烦躁度的评价性能更高,预测精度(误差均方根值降低11.40%)、稳定性(误差方差降低31.50%)与一致性(Pearson相关系数提高9.95%)均得到较大提高。在传统模型基础上对预测序列进行时域平滑后处理,是具有更高精度的时变综合烦躁度客观评价方法。

基于电机电磁噪声的电动汽车声品质MNLR预测方法

为研究电动汽车电机电磁噪声对车内声品质的影响,建立声品质预测模型。采用等级评分法对车内噪声进行主观评价,作为预测模型因变量,计算总体噪声A计权声压级、粗糙度、AI指数等客观参量,作为预测模型自变量,此外通过阶次分析和滤波法得到电磁噪声并计算其尖锐度等客观参量,亦作为一组自变量,构建多元非线性回归(multivariate nonlinear regression,MNLR)模型。仿真实验结果表明,MNLR模型的预测结果与主观评价结果具有较高一致性,电磁噪声尖锐度提升会恶化车内噪声环境,同时还会增强AI指数对人主观感受的影响。本文预测模型对声品质优化具有一定的指导意义。

基于OPAX的驾驶舱内结构噪声传递路径研究

对车内结构噪声进行合理降噪的有效方法是阻断振动能量传递最大的路径,为此建立传递路径模型并进行噪声贡献量分析。首先,基于发动机舱内机械构造规划出由振源到驾驶舱的多级传递路径,并在振动能量传递的连接点处设置路径拐点;然后,采用扩展工况传递路径分析(operational path analysis with exogeneous inputs,OPAX)方法确定路径中各拐点对车内噪声的贡献量,并将噪声拟合值与实测值进行分析对比。结果表明,不同路径拐点对车内结构噪声影响明显不同,其中橡胶悬置拐点对车内噪声影响最大,该处噪声拟合值与实测值也最为接近,噪声峰值达到63.5 dB,副车架拐点对车内噪声影响次之,噪声峰值为53.2 dB,排气吊耳拐点对车内噪声影响较小,噪声峰值仅为38.7 dB。采用本文方法可有效确定对车内结构噪声影响最大的路径。

一种应用于汽车进气系统的新型消音器设计

近年来,随着我国汽车保有量的急剧上升,汽车噪声已经成为城市噪声污染的主要来源之一,直接影响居民的身心健康,汽车噪声污染问题亟待解决。汽车噪声源中,进气噪声因气体流体动力学特性极其复杂,因而没有固定的降噪措施。针对这个难题,设计了一种集空气滤清器和消音器一体的错列复合阻抗式消音器,可以同时实现除尘和降噪两种功能,而且不会在周期性进气脉冲噪声的激励下产生额外的共振噪声。

基于神经网络的汽车摩擦异响风险预测研究

摩擦异响是导致整车异响的重要因素,会影响整车的安静度。为有效判定摩擦异响风险,通过材料对间摩擦噪声测试获得响度数据;对响度-时间曲线进行响度分级设定,通过数值积分获得一种表征摩擦异响风险参数SLCP值;以该参数为输入层,以摩擦试验过程中异响风险主观评价为输出层,建立神经网络模型,通过样本数据训练形成一种预测摩擦异响风险的方法。验证结果表明,预测模型有效并能保证一定的精度。

电动汽车车内声品质评价研究进展

为全面梳理电动汽车车内声品质评价的发展现状,明确未来趋势,本文首先介绍了电动汽车车内声品质的研究进展和特点;然后详细介绍A声级对于电动汽车车内声品质评价的局限性、心理声学参量以及一些非传统参量客观评价方法;接着归纳了电动汽车车内声品质主观评价方法及其优缺点;之后重点分类总结了国内外电动汽车车内声品质客观量化模型;最后对电动汽车声品质评价进行了总结和展望,认为在未来以高精度客观评价模型代替传统主观评价方法,缩短评价时间与成本,提高评价准确性将是电动汽车车内声品质评价发展的重要方向。

一种基于传递路径分析的车身钣金振动对车内噪声影响分析及控制方法

为解决某车型在粗糙沥青路面30 km/h时速下产生的35-40 Hz频段路噪问题,通过仿真与测试的方法进行分析。基于结构噪声传递路径分析(TPA)理论与节点贡献量分析,确定问题频率噪声主要由车身钣金件的低频振动导致。为此,根据局部共振原理,设计了一种可根据钣金形状及钣金局部空间进行工业化设计的局部共振结构,该结构由金属支架与金属块组成。将该结构添加至贡献较大的钣金处,通过仿真得到,该结构降低了钣金的振动,从而优化了车内噪声,前排与后排噪声峰值分别降低了8.6和6.4 dB。同时,实车试验结果表明车内噪声前排与后排噪声峰值分别改善了7.0和5.8 dB。为控制钣金部件振动和辐射的低频噪声提供了一种新的研究方法和优化方案。

串并联式混动车型怠速充电异响优化

串并联式混动车型在怠速充电工况下,由于存在载荷输出,容易引起整车振动噪声问题,严重影响乘车舒适性。针对某混动车怠速充电异响问题,采用整车振动噪声测试方法,识别整车异响特征,确认异响来源于混动总成;基于混动总成台架,开展整机及零部件模态测试、优化测试;基于混动总成异响原因要素分析,将怠速充电工况下的排气VVT推迟15°CA,并优化低转速区间排气VVT Map。实车试验验证结果表明:怠速充电异响经改善优化后,主观感受异响消除,振动特征基本消失。

基于传递路径的加速行驶车外噪声源识别与改进

为降低某乘用车加速行驶车外噪声,通过加速行驶车外噪声试验采集目标点数据,分析目标点噪声曲线及车辆位移曲线,得出目标点最大噪声时的车辆位置;建立车辆加速行驶车外噪声主要声源部件到车外目标点传递路径模型,通过频谱分析噪声频率;利用传递路径分析判断主要噪声源,并对主要噪声源发动机进行优化。结果表明:最大噪声时车辆位于超过测试场地中心线4.6 m处,最大噪声源为发动机,噪声频率为140~180 Hz;将发动机转速为4500 r/min时转矩上升初始值减小后,车外噪声降低了2.6 dB,满足标准限值要求。传递路径分析方法可为加速行驶车外噪声源识别和改进提供参考。

基于CEEMDAN-WSVD组合串扰消除法车内噪声源识别

为解决车内噪声源识别中结构路径易受外部因素干扰,以及多源振动串扰影响,导致采集的工况数据存在噪声等问题,提出基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)的CEEMDAN-WSVD组合去噪法,该方法利用自适应加噪特征避免模态混叠现象发生,引入样本熵对高频含噪分量进行小波变换(Wavelet Transform,WT),实现一层降噪后进行重构;并采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)对重构信号获取主分向量,同时使用主分量衰减方法剔除较小主分量,实现二层降噪。运用模拟仿真信号验证上述方法对复杂含噪信号有降噪效果。通过对采集的工况数据降噪处理,计算路径传递率并得到贡献量。将各降噪方法应用于工况传递路径模型中对比分析,发现经过本文方法降噪后模型的合成响应与实测响应准确性较高,降噪效果较优。

一种基于LSTM的汽车路噪预测方法

汽车路噪的分析与治理是NVH(Noise,Vibration And Harshness)工作的重要组成部分。由于路噪的产生机理复杂,建立机理模型较困难,故引入数据驱动方法对路噪进行研究。首先,对路噪影响因素进行剖析,界定出具有显著性的影响因素。在此基础上,运用长短时记忆神经网络算法(LSTM)揭示路噪与其影响因素间的复杂非线性关系,建立路噪预测模型。进而在粗糙沥青路面分别以40 km/h、60 km/h的车速工况采集悬架相关部件振动数据和驾驶员右耳畔噪声数据,以获得样本用于路噪模型的训练和检验。并采用Mixup数据增强策略合成新的样本,从而使样本量不足状况得到改善。进一步,对LSTM路噪预测模型进行检验与分析,测试结果均方误差为0.076 2,表明预测效果良好,证明所提方法的有效性。同时,将BPNN、SVR与LSTM预测方法进行比较,发现LSTM路噪预测模型精度更高,泛化能力更好,从而证明该方法的优越性。

平面射流的汽车天窗风振降噪特性

为探究平面射流对汽车天窗风振噪声的降噪机理,使用大涡模拟对带有平面射流的现代简易车厢模型进行数值仿真,分析了射流参数改变时平面射流的降噪效果变化。结果表明:添加平面射流后脱落漩涡的运动轨迹发生变化,车厢内的压力波动降低,风振噪声得到抑制;更大的射流速比和射流开口宽度能带来更好的降噪效果;不同射流角度下的降噪效果不同,降噪效果最好的射流角度区间约为110°~130°;探究了射流参数、射流轨迹与降噪效果之间的关系,为平面射流降噪装置的开发设计提供参考。

轿车车窗上升过程声品质预测模型研究

针对声品质主观评价试验成本高的问题,提出一种基于车窗上升过程稳态噪声和瞬态噪声的声品质预测模型。采集24款轿车左前门车窗上升过程的噪声信号,在时域上划分为具有瞬态噪声特征的启动阶段、停止阶段和具有稳态噪声特征的平稳运行阶段,分别计算出3个阶段的客观评价参数。通过主观评价试验得到每款样本车的主观评价结果。运用BP神经网络建立了车窗上升过程的声品质预测模型,预测结果表明,此方法提取的客观评价参数能反映左前门车窗上升过程的声品质特征,BP神经网络建立的声品质预测模型具有较高准确度和泛化能力,能在一定程度上代替评测员对车窗上升过程声品质进行评价。

基于多层感知机与无网格策略的三维空间声源识别

以往波束形成算法将潜在声源区域划分成若干网格,所有的声源被映射到一个个网格点上,会导致错误的声源定位与强度计算,并且计算精度与效率受网格间距大小的影响。采用多层感知机神经网络以及无网格策略,能够提高声源识别的空间分辨率与计算效率。通过使用单个平面麦克风阵列对三维等强度双点声源进行识别定位,发现相较于传统互谱算法,多层感知机能够改善平面阵列在深度方向上较差的空间分辨率性能。此外,在定位误差方面,多层感知机优于传统互谱算法,同时声源识别的强度误差有所降低。在低频时,多层感知机性能优于波束形成算法,可用来弥补波束形成算法空间分辨率性能不佳的局限性。

基于主成分回归的电动汽车声品质满意度预测

为研究电动汽车车内噪声特性及声品质满意度评价方法,采用等级评分法对车内总体噪声进行主观评分,计算总体噪声A计权声压级、响度、粗糙度、尖锐度、语言清晰度指数(AI),同时对车内电机电磁噪声的声压级(SPL)、响度、尖锐度进行计算,与总体噪声客观参量共同作为原始变量,通过降维方式构建了3个主成分,并以此为自变量构建了主成分回归模型。结果表明,主成分回归模型对比多元线性回归模型平均绝对误差降低了4.3%,均方根误差降低了11.6%,可作为电动汽车声品质研究一种有效手段。

具有木棉纤维的ABA结构隔声性能试验与计算分析

前围隔音垫主要用于隔绝发动机的噪声,防止噪声传到乘客舱,其结构一般为ABA(吸声层-隔声层-吸声层)。ABA结构中吸声层(A)为多孔棉毡,由纤维材料制作而成。该文章使用木棉纤维、超细纤维制作多孔棉毡,测试并对比两种棉毡的吸声系数。基于两种纤维制作ABA结构样件,并进行了隔振性能的测试。建立了ABA结构的隔声特性的计算模型,并验证模型的有效性。利用建立的模型,计算分析不同吸声层材料构成、不同厚度参数的ABA结构的隔声性能。