基于神经网络的摩托车声品质评价及其改进研究

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摩托车声品质是摩托车NVH性能中最重要的指标之一,越来越受到消费者和生产企业的重视,逐渐成为消费者选择车辆的重要标准。噪声控制的新理念是在噪声控制中不仅要降低噪声的声压级,还要能调节产品的声音特性,实现选择性噪声控制,使产品声音符合消费者主观感受的要求,并反映出本产品的独有特色。本文首先采集了10款150cc摩托车有效噪声样本44个,等响处理后采用分组成对比较法对声样本进行了主观试验,得到了每个声样本的主观偏好性得分,利用主成分法对44个声样本的心理声学参数进行了因子分析,提取了能量因子、调制因子和高频因子三个特征因子,计算得到了声样本的三个主成分值。将神经网络应用于摩托车声品质评价当中,44个声样本主成分分析的结果作为网络输入,人对声音的主观感觉作为网络输出,对神经网络模型进行训练,并对模型的泛化能力进行验证,结果表明:评价模型能较好的建立起声品质参数与人的主观偏好程度之间的映射关系。其次对摩托车驾驶员双耳信号进行了阶次滤波和频段滤波,在此基础上组织了主观试验,通过对主观实验结果的统计学分析,研究了不同阶次滤波和频段滤波对摩托车整车声品质的影响。结果表明:在摩托车发动机转速为1500rpm时,只保留声信号半阶次能量可以显著改善摩托车整车声品质;在摩托车发动机转速为2000rpm,3000rpm,4000rpm,5000rpm时,丰富声信号的阶次成分可以改善摩托车整车声品质;在摩托车发动机转速为1500rpm,2000rpm时,降低声信号中低频段能量可以显著改善摩托车整车声品质;在摩托车发动机转速为3000rpm,4000rpm,5000rpm时,降低声信号高频段能量可以改善摩托车整车声品质。最后通过对试验摩托车与标杆车驾驶员双耳处声信号的1/3倍频程对比分析,找出了试验摩托车与标杆车声音能量在不同频带上分布的主要差别,并根据声强实验结果,分析了导致摩托车声品质不佳的主要原因及部件,提出了有针对性的改进措施。利用声品质评价模型对消声器改进后的整车声品质进行了评价,并与主观实验结果进行了对比。结果表明:声品质评价模型具有一定的实际应用价值,而通过消声器结构优化能在一定程度上改善了整车声品质。
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