發(fā)布時(shí)間：2019-03-11 12:27

【摘要】：為研究柴油機(jī)排氣噪聲并準(zhǔn)確評(píng)價(jià)排氣噪聲聲品質(zhì),對(duì)某型號(hào)柴油機(jī)排氣噪聲進(jìn)行研究,采集5種不同轉(zhuǎn)速下6級(jí)載荷的排氣噪聲樣本,使用參考語義細(xì)分法主觀評(píng)價(jià)噪聲樣本;利用最小二乘支持向量機(jī)和多元線性回歸分別建立兩個(gè)排氣噪聲品質(zhì)客觀評(píng)價(jià)模型,以心理聲學(xué)參數(shù)(響度、銳度、粗糙度、抖晃度、A聲壓級(jí)等)為模型輸入,利用模型輸出和主觀評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比。結(jié)果表明:最小二乘支持向量機(jī)可以用來作為聲品質(zhì)的預(yù)測(cè)模型,更接近主觀評(píng)價(jià)結(jié)果,誤差可以穩(wěn)定控制在10%以內(nèi)。
[Abstract]:In order to study the exhaust noise of diesel engine and evaluate the sound quality of exhaust noise accurately, the exhaust noise of a certain diesel engine was studied, and the exhaust noise samples of 6-stage load at five different speeds were collected. The method of reference semantic subdivision is used to evaluate the noise samples subjectively. Two objective evaluation models of exhaust noise quality are established by using least squares support vector machine and multiple linear regression. The psychoacoustic parameters (loudness, sharpness, roughness, shaking degree, A sound pressure level, etc.) are input into the model. The model output was compared with the subjective evaluation results. The results show that the least square support vector machine can be used as a prediction model of sound quality, which is closer to the subjective evaluation results, and the error can be controlled within 10%.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;精密加工山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號(hào)】：U464.172

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10 劉宗財(cái);汽車車內(nèi)聲品質(zhì)主客觀相關(guān)性研究[D];大連交通大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：2438277