利用卷积网络的高速列车主观声品质预测

随着高速列车在中国的高速发展,乘客对舒适性的要求不断提高。因此高速列车内声学舒适性是一个需要研究和解决的问题。首先,该文基于声学人工头设备,获取了高速列车行驶在350 km/h速度下不同车厢、不同区域的双耳噪声样本,并对其分别开展了主观声学评价和基于响度、尖锐度、粗糙度和抖动度等参数的客观声品质分析。结果表明,350 km/h速度下高速列车车内噪声能量集中在3000 Hz以内,风挡区域是舒适性评价较差的位置,而响度是影响主观评价最大的因素。其次,利用卷积神经网络算法将主观评价结果与高速列车噪声样本相关联,建立了车内噪声主观声品质预测模型,并与基于BP神经网络的预测模型进行了对比。结果表明,基于卷积神经网络的主观声品质预测模型具有更高的预测精度,更适宜用于指导高速列车车内声学舒适性的优化设计。     

采用生理响度感知机制的车内噪声声品质预测

现有车内噪声声品质预测的响度计算中没有考虑真实人耳生理解剖结构的传声特性,因此提出了一种基于生理响度感知模型的车内噪声声品质预估方法。首先,采集两款轿车的车内噪声样本,并通过主观评价试验得到车内噪声的主观评价烦恼度。之后,整合中耳集总参数模型与耳蜗传输线模型,构建生理响度模型。然后,以生理响度模型的响度计算值为主要参数,结合尖锐度、粗糙度与车内噪声的主观评价值,通过TabNet模型构建了车辆声品质预测模型。最终,对比分析了所构建声品质模型与基于现有标准响度模型所构建的声品质模型的预测效果。结果表明,采用生理响度模型的声品质预测平均误差百分比仅有4.73%,优于采用Moore响度(6.13%)与Zwicker响度(6.94%)的声品质预测结果。此外,所构建的TabNet声品质预测模型的平均误差百分比也低于基于BP神经网络模型的平均误差百分比(7.60%)。采用生理响度模型的TabNet声品质预测能够提高车内噪声声品质客观评价的准确率。     

圆柱及切割圆柱低Mach数绕流气动声辐射

以柱体绕流声辐射为研究对象,探讨低Mach数流动气动声定量预测方法。首先,理论分析Lighthill声类比理论与基于流体动力学压力对时间求导的扰动分离模型之间内在联系。其次,利用计算流体动力学对圆柱及其尾部切割后的亚临界流态绕流进行二维数值求解,分析两种湍流模型的流场计算效果。最后,分别使用声类比理论FW-H方程及扰动分离模型进行柱体绕流气动声辐射定量预测,分析声指向性及频谱特性。数值结果表明声类比理论与扰动分离模型预测的声辐射频谱相似,但前者的幅值略高;圆柱尾部切割使尾流脉动增强,导致声辐射变大。     

冷却用弯掠轴流风机气动噪声预测与试验分析

采用Navier-Stokes方程和标准k-ε湍流模型,对五种不同结构的弯掠轴流风机A/B/C/D/E进行稳态数值模拟,结合给定的性能要求筛选出B/E风机。以稳态流场为基础,采用大涡模拟(LES)与基于Lighthill声类比的FW-H模型相结合的方法对B/E风机进行非定常计算和气动噪声预测,并将预测结果与试验数据进行了对比验证。分析了以叶轮表面作为噪声源时B/E风机的涡流噪声频谱特性,研究了风机三维非定常内部流场中旋涡分布特性,并探讨了风机旋转区域内部声压级的分布规律。     

转速对弯掠轴流风机气动噪声的影响分析

针对弯掠轴流风机气动噪声问题,采用大涡模拟(LES)和基于Lighthill声类比的FW-H模型相结合的方法进行非定常计算,通过快速Fourier转换(FFT),得到风机远场气动噪声声压级分布。对比研究了三种转速下旋转区内声压级分布规律、时域及频域特性,结果表明:旋转区域内声压级随转速增加而增大,前缘分离涡在某一转速时影响区域和强度最大;在一个旋转周期内,声压脉动呈现出6个波峰与波谷,验证了叶片转动频率是风机内部气动噪声的主要激励频率.     

阀门气动噪声的振声转化计算方法

采用振动与噪声转化的方法计算气体流经阀门产生的管内气动噪声。通过推导管壁振动与管内噪声的计算公式,建立了管壁振动加速度级与管内噪声级之间的转换损失数理模型,并在低频区域,通过修正的频率因子,扩展了转换损失适用的频率范围,实现了通过阀门管内气动噪声的无损伤预测。利用实验对计算模型和方法进行了验证,结果表明,预测总声级的最大误差为0.98%,在整个频域内大约有69.3%78.3%的数据预测误差在±5 dB以内,因而具有较高的精度,为阀门气动噪声的计算和分析提供了新的方法。      

节气门全开工况下的车内轰鸣噪声预测*

采用内燃机多体动力学理论提取了某四缸汽油机的燃烧激励和惯性激励,将其加载到某车型的整车有限元模型上预测节气门全开工况下的车内噪声。通过仿真与实验的对比,发现仿真声压级曲线的变化趋势与实验基本一致,并且较好地捕捉到了3300～3700 r/min转速段内的轰鸣噪声,证明了仿真结果的可靠性,为整车开发阶段的节气门全开工况NVH性能预测提供技术参考。     

语音清晰度和平均混响时间在车内声学中的应用

乘用车的车内声学性能直接影响人的主观感受,但仅靠主观评价来判定是不够的;必须通过引入有力的客观参量来刻画车内听觉的舒适度效果。而如何来设计车内噪声试验方案来诊断和改善声学水平则成了一个重要的环节。在乘用车车内噪声品质的开发过程中,综合应用语音清晰度和平均混响时间两个指标对车内吸声性能进行了对比分析。通过对实车主观评价和客观测试,讨论了语音清晰度、车内平均混响时间、吸声系数和声压衰减斜率的概念及相互关系,从而确定了高速道路行驶工况下的语音清晰度主要取决于车内吸声材料的性能。提出了将车内相关部位进行材料吸声改进作为改善语音清晰度的主要措施之一。     

混合算法优化的乘用车舱内噪声感知烦恼度神经网络建模

针对传统乘用车舱内噪声感知烦恼度量化模型精度低的问题,提出了一种利用混合算法优化的神经网络模型预测舱内噪声感知烦恼度的评价方法。此混合算法融合麻雀搜索算法(SSA)和遗传算法(GA),对反向传播(BP)神经网络进行优化,根据声品质主客观评价数据,建立SSA-GA-BP网络的乘用车舱内噪声感知烦恼度客观量化模型,与BP模型、GA-BP模型、SSA-BP模型进行对比分析。结果表明, SSA-GA-BP模型能够实现更高的预测精度,更接近主观评价数值,泛化能力更强,可替代传统的声品质主观评价实验。     

混合动力车型燃油箱晃荡声的时变响度评价方法与降噪应用

随着市场对汽车舒适性要求的提高,燃油箱油液晃动噪声问题越来越受重视。尤其是对于混合动力乘用车型,由于缺少发动机怠速噪声的掩蔽效应,更容易引起市场用户对燃油箱晃荡声的抱怨。该文以某搭载皮带驱动起动发电机混合动力SUV车型的燃油箱晃荡声问题为案例,系统性地进行了整车测试分析与路径排查工作,结合非稳态的晃动等效动力学模型,阐述了油液晃动瞬时冲击现象的潜在机理,提出了油箱壁面与形貌优化改进的思路;同时,通过对比分析声压级与响度指标方法的差异,说明了采用时变响度声品质指标能够更准确地反映出车内人耳对晃荡声的主观评价感受。该文主要通过“结构声”传递路径的优化,降低了油箱晃动激励到车内的传递,显著改善了车内的油液晃荡声问题,这对提升燃油系统NVH性能集成开发的能力,有着较重要的工程参考价值。