厢式汽车车内噪声的试验研究

要控制汽车车内噪声，减少其对驾驶员和乘客造成的危害，首先必须找出车内的主要噪声源，本文论述了用声压法识别汽车车内主要噪声源的过程，利用声场分析技术和谱分析技术 内的主要噪声源进行了分析，通过大量的试验研究，认为发动机是导致该车车内噪声较大的主要原因，是降噪工作的重点，要进行车内噪声的控制，应首先考虑抑制发动机的辐射噪声，其次要加强车身门窗的密封性，并根据试验样车的实际结构特点，提出一系列改善车内噪     

车内噪声主动控制技术现状及发展趋势

本文首先介绍了噪声主动控制技术在车内应用的发展历程,然后介绍我国开展车内噪声主动控制技术的一些研究,最后对车内噪声主动控制技术的未来作了展望。     

利用有限元方法进行汽车室内噪声预测的研究

探讨了进行汽车室内噪声预测的基本方法,包括发动机,车身数学模型,利用有限元分析软件建立几何模型以及基于此几何模型进行的仿真计算,并设计实验进行了模型校验。对某型轿车室内噪声的预测结果,较好地符合了实际情况。     

基于模糊数学理论的车内噪声声品质评价

将模糊综合评判理论与噪声声品质评价相结合,利用车内噪声声品质客观参量的计算结果和主观评价的试验数据,运用模糊数学知识分析了车内噪声各客观参量对其声品质的影响,并计算出了不同客观参量的影响权重。     

高速列车车内噪声预测及分析

以高速列车为研究对象,利用有限元法建立其车身结构和车室空腔模型,并建立车室声固耦合模型,计算出考虑声固耦合时车身模态与相应的结构模态,经分析得出:车室声腔对车身的作用不能忽略。为了了解高速列车的车内噪声情况,在高速列车上进行了现场噪声测试,得出车体振动主要引发车内中低频段噪声。另外,在考虑车身内饰和座椅吸声性能情况下,对车内噪声进行仿真和计算,获得了车内噪声的声场分布情况,从而可以指导高速列车车体结构的低噪声设计,节约产品研发时间及成本。     

轿车车内噪声品质偏好性评价方法的研究

针对汽车噪声品质主观评价所需周期长、可重复性差且仅能比较出具有较明显差别的噪声样本等问题,在研究声品质客观量化的基础上,提出了一种以心理声学客观参数来描述噪声主观评价结果的计算方法.以6辆同类轿车匀速行驶时的车内噪声样本为评价对象,采用成对比较法进行声品质主观评价,计算各噪声样本的主要心理声学客观参数,通过多元线性回归分析,建立了声品质偏好性主观评价客观量化的数学模型.模型结果表明,相对于噪声分析中常用的A计权声压级和线性声压级,心理声学客观参数更适合于描述车内的噪声品质,其中响度和尖锐度是匀速行驶工况下车内声品质的主要影响因素.     

轿车车内低频噪声预测与控制

针对某型开发中的轿车,首先建立了白车身有限元模型并进行自由模态分析,通过与模态试验结果的对比进行模型修正,在此基础上,建立了含门窗的整车模型和车身-声场耦合有限元模型,并使用虚拟样机技术提取对车身的激励载荷,然后在SYSNOISE软件中进行车内低频（20～200Hz）噪声预测,最后通过板件贡献分析找出对车内噪声主要峰值贡献较大的板件并进行结构改进,计算表明取得了良好的降噪效果。该文的研究内容为新车型开发中的降噪设计提供了可借鉴的方法。     

基于传递路径分析的电动汽车车内噪声研究

针对某微型低速纯电动汽车车内噪声问题,基于传递路径分析(TPA)方法,利用LMS/TPA软件,以驾驶员耳旁为目标点,以动力总成为激励源建立了整车TPA模型,并进行了车内噪声分析。结果表明,车内噪声主要是由结构传播引起的;左悬置z方向和后悬置x方向的贡献量最大,为车内噪声的主要传递路径。路径激励力分析结果表明,左悬置z方向和右悬置x方向的激励力最大。综合分析表明,车内噪声主要是悬置的激励力引起的,为悬置的优化提供了依据。     

基于SYSNOISE的车内噪声主动控制研究

通过对汽车车内空间建立相应的有限元模型进行噪声主动控制研究，在某些位置布放次级声源来对模型进行降噪模拟，发现在单个次级声源或两个次级声源共同作用下，都能取得比较好的降噪量，而且两个次级声源共同作用可以抵消单个次级声源不能抵消的声模态。     

厢式汽车车内噪声的试验研究

要控制汽车车内噪声，减少其对驾驶员和乘客造成的危害，首先必须找出车内的主要噪声源本文论述了用声压法识别汽车车内主要噪声源的过程，利用声场分析技术和谱分析技术对车内的主要噪声源进行了分析通过大量的试验研究，认为发动机是导致该车车内噪声较大的主要原因，是降噪工作的重点要进行车内噪声的控制，应首先考虑抑制发动机的辐射噪声，其次要加强车身门窗的密封性并根据试验样车的实际结构特点，提出了一系列改善车内噪声性能的措施，经部分改进试验，取得了降噪１．２～３．９ｄＢ（Ａ）的良好效果这些措施对降低车内噪声，优化车内声学环境，有着重要的指导意义     

某商用车车内噪声传递路径分析与优化

针对某商用车在怠速工况车内噪声进行分析,建立该工况下该车空气传递噪声和结构传递噪声的传递路径模型,阐述该分析模型的试验方法,基于传递路径分析方法对模型中各路径的声压贡献量进行合成,验证该模型的可靠性.分析关键的贡献路径,根据分析结果制定优化方案并验证优化结果.     

基于子结构法的车内噪声快速修改预测

车内噪声是汽车NVH 性能的一个主要内容,快速预测结构修改对车内噪声的影响对汽车设计具有重要意义.基于传统的子结构方法,提出了一种波形基函数子结构方法,其利用选定的基函数来描述不同子结构接合面之间的耦合行为.由于基函数的数目远小于接合面的自由度数目,因此快速预测所用的仿真模型的尺寸将大大缩减,从而可实现快速修改预测.通过某型汽车车内噪声快速修改预测的算例,阐述和验证了这种方法.     

基于次级通路离线重构的车内道路噪声主动控制

针对车内道路噪声主动控制(RNC)系统收敛速度慢、降噪量小的问题,在考虑噪声计权特性的基础上提出基于次级通路离线重构的归一化参考信号计权滤波最小均方误差(NFWXLMS)车内道路噪声主动控制算法。在不增加控制系统计算复杂度的前提下,可以有效提升车内道路噪声主动控制系统的收敛速度和降噪量。基于Simulink离线仿真,进行了NFWXLMS算法和归一化参考信号滤波最小均方误差(NFXLMS)算法的收敛性和降噪量对比,结果表明新算法可以有效改善道路噪声主动控制系统收敛性、提升系统降噪量。最后,开展基于2种算法的道路噪声主动控制实车道路试验,测试结果表明系统的降噪量得到明显提升。     

基于车内噪声主动控制的选择性消声方法研究

基于噪声主动控制技术中的频率选择性最小均方算法,利用自行设计的自适应噪声有源控制系统,对被试车辆发动机工作在800 r/min、2 200 r/min、3 000 r/min时进行了低频段噪声选择性抵消控制。试验结果表明,所开发的噪声有源控制系统对稳态工况下发动机发火频率及四阶谐波频率有良好的抵消效果;并在副驾驶员左耳旁位置分别取得了8.2 dB(Lin)、6.6 dB(Lin)和9.7 dB(Lin)的降噪量。     

铝合金地铁车内低频结构噪声特性预测

针对轨道不平顺引起地铁车辆车体壁板振动产生的车内低频结构噪声问题,建立了铝合金地铁车辆车体结构有限元模型、车内声场边界元模型和车辆轨道耦合模型,进行了动力学分析,得到轨道随机不平顺激励下,车体所受激励载荷并施加于车体结构的有限元模型,在ANSYS软件中进行了车体结构谐响应分析,得到车体振动响应.将得到的车体振动响应作为边界条件传递给车内声场边界元模型,在SYSNOISE软件中计算了频率0～200 Hz范围内车内不同位置的低频结构噪声分布特性.结果表明:车内最大声压级超过75 dB;车体结构特点以及激励载荷情况直接影响车内结构噪声特性;减少轮轨激励载荷或优化车体结构,均可降低车内结构噪声.     

基于车内噪声水平的路面预养护指标阈值确定方法研究

为了消除车内噪声对人心理和生理的危害,提出了一种基于车内噪声水平的沥青路面预防性养护指标阈值的确定方法。通过多层前向反馈神经网络构建了车内噪声和国际平整度指数的关系模型;依据噪声分级和危害标准,确定了国际平整度指数指标预防性养护的噪声阈值标准;对比分析了国际平整度指数指标预防性养护的规范阈值标准和噪声阈值标准的养护需求。结果表明,前向反馈神经网络能够较好地根据车内噪声水平预测沥青路面国际平整度指数。噪声阈值标准相对于规范阈值标准,对沥青路面国际平整度指数提出了更高的要求。     

汽车车内噪声分析与控制方法研究

汽车噪声中由于发动机产生的噪声占很大一部分、因此研究发动机噪声产生的机理以及噪声控制的措施在汽车噪声控制中显得尤为重要.本文阐述了汽车发动机、排气系统、汽车传动系统以及轮胎等噪声来源,并讨论了噪声控制的常用方法,提出了降低汽车噪声的一些方法措施.     

噪声声源分析方法及应用

本文系统地介绍了噪声声源的分析方法 ,着重介绍了信号分析技术在噪声声源分析中的应用。利用功率谱分析噪声信号的特性 ,利用相干性确定噪声源。     

汽车车内污染的危害及防治措施

汽车作为已进入普通家庭的交通工具,带给人们便利的同时也带来了污染。由汽车内污染引发的纠纷、案件多有发生,危害到越来越多的人的健康。文章调查、收集了大量的检测数据,论述了污染物的种类、危害、形成原因,以及由于车主不当使用造成的"二次污染"。指出了汽车生产过程中存在的问题,指明了车内污染防治实施的措施及注意事项。     

基于LSSVM-样本熵的车内噪声声品质预测

以某款混合动力汽车为研究对象,针对其非稳态工况下的车内噪声声品质进行研究.对采集到的噪声信号烦躁度指标进行主客观评价试验,并通过相关分析找出与主观评价结果相关性较大的心理声学客观参量.对原始声样本进行互补总体经验模态分解,得到每个信号的16阶模态指示函数.将各阶模态指示函数与原始信号进行相关分析,得到与原始信号相关性较高的7-12阶模态指示函数并计算这些分量的样本熵值,作为声品质的客观特征参数.基于最小二乘支持向量机算法,分别建立了以心理声学等参数为模型输入和以样本熵特征参数为模型输入的声品质评价预测模型.结果表明:以样本熵为特征参数作为模型输入的预测精度更高,适合用于混合动力汽车非稳态工况下的声品质预测.