混合动力汽车车内声品质评价研究

【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。 【关键词】：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
【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
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-15
• 1.1 研究背景和意义11-12
• 1.2 声品质评价研究现状12-13
• 1.2.1 声品质主观评价研究现状12
• 1.2.2 声品质客观评价研究现状12-13
• 1.2.3 声品质评价模型研究现状13
• 1.3 研究思路及主要研究内容13-15
• 第二章 混合动力汽车驱动模式及噪声样本采集15-24
• 2.1 混合动力汽车驱动模式概述15-17
• 2.1.1 停车起动工况15-16
• 2.1.2 停车充电工况16
• 2.1.3 纯电动工况16-17
• 2.1.4 加速超车工况17
• 2.1.5 起动加速工况17
• 2.2 车内噪声采集试验与声样本建立17-23
• 2.2.1 车内噪声采集试验17-20
• 2.2.2 声样本的选取20-21
• 2.2.3 等响处理21-22
• 2.2.4 频段划分22-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第三章 车内声品质主观评价24-32
• 3.1 声品质主观评价准备工作24-26
• 3.1.1 听音环境选取24
• 3.1.2 评价主体选取24-25
• 3.1.3 评价方法选取25-26
• 3.2 听音训练26
• 3.3 主观评价试验26-27
• 3.4 主观评价试验数据处理27-29
• 3.4.1 三种相关系数检验27-28
• 3.4.2 Spearman等级相关系数检验28-29
• 3.5 声品质主观评价结果分析29-31
• 3.5.1 稳态声品质主观评价结果分析29-30
• 3.5.2 非稳态声品质主观评价结果分析30-31
• 3.6 本章小结31-32
• 第四章 车内声品质客观评价32-50
• 4.1 声品质客观参量33-37
• 4.1.1 基于物理声学评价参量33-34
• 4.1.2 基于语音方面评价参量34-35
• 4.1.3 基于心理声学评价参量35-37
• 4.2 声品质客观评价参量数学模型37-39
• 4.2.1 计权声级及其数学模型37-38
• 4.2.2 响度及其数学模型38
• 4.2.3 粗糙度及其数学模型38
• 4.2.4 尖锐度及其数学模型38
• 4.2.5 抖动度及其数学模型38-39
• 4.2.6 音调度及其数学模型39
• 4.3 声品质客观参量计算及分析39-44
• 4.3.1 稳态声品质客观参量40-44
• 4.3.2 非稳态客观参量44
• 4.4 非稳态工况客观参量变化44-48
• 4.4.1 混合驱动客观参量变化44-46
• 4.4.2 发动机单独驱动客观参量变化46-47
• 4.4.3 电机单独驱动客观参量变化47-48
• 4.5 本章小结48-50
• 第五章 稳态声品质评价模型对比分析50-68
• 5.1 基于多元线性回归的声品质评价模型50-55
• 5.1.1 多元线性回归分析50-51
• 5.1.2 多元线性回归评价模型的建立51-54
• 5.1.3 多元线性回归评价模型的预测54-55
• 5.2 基于BP神经网络的声品质评价模型55-61
• 5.2.1 BP神经网络概述55-56
• 5.2.2 BP神经网络构建与训练56-60
• 5.2.3 BP神经网络声品质预测60-61
• 5.3 基于GA-BP神经网络的声品质评价模型61-67
• 5.3.1 GA算法概述61-63
• 5.3.2 GA优化BP神经网络评价模型建立63-66
• 5.3.3 GA-BP神经网络评价模型预测66-67
• 5.4 本章小结67-68
• 第六章 非稳态声品质评价68-75
• 6.1 基于心理声学客观参量的BP神经网络评价模型68-69
• 6.1.1 非稳态BP神经网络评价模型输入量的选取68
• 6.1.2 基于心理声学客观参量的BP神经网络预测68-69
• 6.2 基于临界频率带解析小波分解的BP神经网络评价模型69-74
• 6.2.1 解析小波分解及临界频率带理论概述69-71
• 6.2.2 声品质评价模型建立流程71-72
• 6.2.3 声信号特征提取72-73
• 6.2.4 声品质评价模型建立与预测73-74
• 6.3 本章小结74-75
• 第七章 总结与展望75-78
• 参考文献78-82
• 致谢82-83
• 硕士学位期间发表的学术论文83

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