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基于GA-BP的汽车风振噪声声品质预测模型 总被引:1,自引:1,他引:0
目前对于汽车风振噪声的优化研究主要以声压级(Sound pressure level,SPL)作为单一评价指标,既不能全面反映噪声的物理属性,也无法考虑人耳对噪声的主观认知过程。为准确评价风振噪声,引入声品质,运用大涡模拟(Large eddy simulation,LES)对风振噪声进行数值仿真,根据实车道路试验判断仿真的准确性;对仿真结果进行声品质客观评价与主观评价,综合声品质客观评价参数与声品质主观评价试验结果建立BP神经网络预测模型;利用遗传算法(Genetic algorithm,GA),进一步对BP神经网络的结构参数进行优化,建立GA-BP声品质预测模型。研究结果表明,GA-BP声品质预测模型在训练速度和预测精度上都优于BP神经网络预测模型。预测模型基于声品质主客观评价结果,其预测值可以代替传统的声压级评价指标,为风振噪声提供更为准确合理的评价。 相似文献
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基于支持向量机的车内噪声声品质预测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了采用支持向量机的车内噪声声品质预测方法,对采集的车内噪声样本采用基于小样本理论的支持向量机回归方法,建立车内噪声声品质客观评价参量与主观评价结果的关系模型对车内噪声声品质进行预测.实例分析表明,选取适当的车内噪声声品质客观评价参量,利用支持向量机回归方法建立的车内噪声声品质预测模型的预测精度较高. 相似文献
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针对传统A计权声压级评价指标对噪声低频成分衰减较大,常常出现车内声压级达标,声品质不合格的问题。引入心理声学参数的响度参量,利用虚拟仿真技术分析评价车内声学特性。建立驾驶室声-固耦合有限元模型,结合试验激励数据,进行基于模态的声学响应计算。在Matlab平台上,建立车内声品质客观心理声学参数响度的计算模型,对比预测驾驶室内场点的声压级和响度分布,结合声压级和响度结构板块贡献量分析,研究声压级和响度参量评价驾驶室结构特性的差别并识别驾驶室主要噪声源。以此为基础指导优化驾驶室结构阻尼铺设位置,综合提高车内声学品质。 相似文献
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基于伪WIGNER-VILLE分布的汽车关门声品质评价参数研究 总被引:4,自引:0,他引:4
汽车关门声品质评价是汽车噪声、振动和声振粗糙度(Noise vibration and harshness,NVH)的重要研究内容之一.针对汽车关门声品质评价问题,基于伪WIGNER-VILLE分布,研究提出一个新的声品质评价参数——基于伪WIGNER-VILLE分布的声品质评价参数(Sound metric based on pseudo WIGNER-VILLE distribution,SMPWVD).在进行汽车关门声品质评价时,先采集汽车关门声音信号,计算其伪WIGNER-VILLE分布,再对得到的伪WIGNER-VILLE分布系数进行数值处理,即可得到新的声品质评价参数——SMPWVD.为评价该参数的有效性,将该参数与传统的声品质评价参数(响度,尖锐度)一起,分别与主观评价试验得出的关门声品质偏好性绩效值进行相关性分析.结果表明,所提出的新评价参数SMPWVD与声品质主观偏好性绩效值有更高的相关性,能更准确地评价汽车关门声品质. 相似文献