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。