本文關鍵詞：車輛排氣噪聲聲品質評價的方法研究

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【摘要】：汽車工業(yè)快速發(fā)展和普通乘用車普及,人們對于汽車的NVH(Noise、Vibration、Harshness)水平越來越重視,這也引起了國內外學者和汽車制造廠商的關注。人們對汽車噪聲的心理感受更趨于認同,在這種情況下,傳統(tǒng)的客觀評價指標——A計權聲壓級已經(jīng)遠遠不能滿足這種心理評價要求。而對車輛噪聲影響頗大的排氣噪聲,其聲品質不僅可以反應車輛的噪聲水平,還反映了人耳對噪聲的主觀感受。因此,研究車輛排氣噪聲聲品質具有十分重要的意義。本文采用現(xiàn)場采集的方法,測量在車輛啟動工況下的排氣噪聲,并按照主觀評價中參考等級評分法的要求對噪聲樣本進行預處理,并建立了噪聲樣本數(shù)據(jù)庫。根據(jù)ISO標準和Zwicker計算方法計算傳統(tǒng)心理聲學參量(響度、尖銳度、粗糙度和抖動強度等)的數(shù)值;同時利用解析小波理論對噪聲樣本在各個頻帶上進行小波分解,并計算每個頻帶上的能量特征值。并采用多元線性回歸理論和最小二乘支持向量機理論,建立了車輛排氣噪聲聲品質評價模型,以傳統(tǒng)心理聲學參數(shù)和能量特征值為模型的輸入,得到模型的輸出——排氣噪聲主觀評價結果。模型結果分析表明:無論傳統(tǒng)心理聲學參量還是各個頻帶的能量特征值均與車輛排氣噪聲聲品質主觀評價結果有較好的相關性,能夠作為分析排氣噪聲聲品質的客觀參量。利用解析小波分解得到的各個頻帶上的能量特征值作為客觀參量,基于最小二乘支持向量機建立的聲品質模型預測準確度最高,能夠很好的將誤差控制在10%以內。可見,這種方法用于分析研究排氣噪聲聲品質是有效的,可以用來對車輛排氣噪聲聲品質進行預測研究。對汽車NVH研究和控制環(huán)境噪聲有一定的指導意義。
【關鍵詞】：聲品質 排氣噪聲 主觀評價 最小二乘支持向量機
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U464.134.4
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 課題的研究背景和意義10-11
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 聲品質的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 車輛排氣噪聲聲品質研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 最小二乘支持向量機研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 主要研究內容及研究方法15-18
• 第二章 汽車排氣噪聲聲品質主客觀評價基礎研究18-32
• 2.1 心理聲學理論18-22
• 2.1.1 人耳聽覺特性18-20
• 2.1.2 掩蔽效應20-21
• 2.1.3 臨界頻帶21-22
• 2.2 主觀評價方法及流程22-25
• 2.2.1 主觀評價方法22-23
• 2.2.2 主觀評價流程23-25
• 2.3 傳統(tǒng)心理聲學評價參數(shù)25-28
• 2.3.1 響度25
• 2.3.2 尖銳度25-26
• 2.3.3 粗糙度26-27
• 2.3.4 抖動強度27-28
• 2.4 基于小波分解的能量特征提取28-31
• 2.4.1 小波分解理論28-29
• 2.4.2 解析小波分解29-31
• 2.4.3 噪聲樣本能量特征提取31
• 2.5 本章小結31-32
• 第三章 汽車排氣噪聲聲品質評價模型32-40
• 3.1 汽車排氣噪聲聲品質模型概述32-36
• 3.1.1 多元線性回歸理論32-33
• 3.1.2 最小二乘支持向量機理論33-36
• 3.2 基于LSSVM建立車輛排氣噪聲聲品質評價模型36-38
• 3.2.1 LSSVM建模的參數(shù)選擇36-37
• 3.2.2 建立LSSVM車輛排氣噪聲聲品質評價模型37-38
• 3.3 本章小結38-40
• 第四章 汽車排氣噪聲聲品質驗證分析40-62
• 4.1 汽車排氣噪聲聲品質主觀評價40-52
• 4.1.1 噪聲樣本的采集40-42
• 4.1.2 噪聲樣本的預處理42-43
• 4.1.3 評價主體的選擇43-44
• 4.1.4 主觀評價試驗設計44-45
• 4.1.5 評價結果的統(tǒng)計分析45-52
• 4.2 汽車排氣噪聲聲品質客觀評價模型52-57
• 4.2.1 基于傳統(tǒng)心理聲學參數(shù)的排氣噪聲聲品質模型52-53
• 4.2.2 基于解析小波分解的排氣噪聲聲品質模型53-57
• 4.3 模型對比與結果分析57-60
• 4.4 本章小結60-62
• 第五章 全文總結62-64
• 5.1 總結62
• 5.2 展望62-64
• 參考文獻64-68
• 致謝68-70
• 碩士期間發(fā)表的學術論文70

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3 李R，

本文編號：534015