【摘 要】
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采用成对比较法的主观评价方法对车辆稳态与非稳态排气噪声进行主观试验,基于排气噪声频谱分析出的响度、尖锐度、粗糙度等心里声学客观参量,用遗传算法优化神经网络模型建立
【机 构】
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江苏大学汽车与交通工程研究院,江苏大学汽车与交通工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51575238)
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采用成对比较法的主观评价方法对车辆稳态与非稳态排气噪声进行主观试验,基于排气噪声频谱分析出的响度、尖锐度、粗糙度等心里声学客观参量,用遗传算法优化神经网络模型建立了排气噪声客观参量与主观满意度之间的非线性映射关系,训练拟合R值达到0.994,验证样本误差在5%以内。并将所建立的GA-BP模型应用于消声器的声品质提高设计中,探寻影响消声器声品质结构参数并加以控制,排气声品质满意度提高了16%,所建立模型可以用于预测指导汽车排气声品质的改善,通过控制消声器参数可实现消声器设计阶段声品质可控的目的。
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