隨著社會經(jīng)濟和汽車工業(yè)的不斷發(fā)展,乘用車尤其是轎車已經(jīng)走入了千家萬戶。人們在選購轎車時,除了對動力性、經(jīng)濟性和安全性有所要求外,對轎車乘坐舒適性的要求也越來越高。車內(nèi)噪聲聲品質(zhì)作為影響乘坐舒適性的重要因素,也受到了越來越多的關(guān)注。本文以轎車車內(nèi)噪聲為研究對象,對其聲品質(zhì)問題進(jìn)行評價分析,根據(jù)聲品質(zhì)的評價分析結(jié)果對車內(nèi)聲學(xué)環(huán)境進(jìn)行設(shè)計,然后利用聲品質(zhì)主動控制技術(shù)實現(xiàn)對車內(nèi)噪聲聲品質(zhì)改善,具體研究總結(jié)如下:分析研究人耳聽覺系統(tǒng)的感知特性,使用B＆K公司的4100D仿真人工頭、B＆K3560B數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)以及B＆K.Pulse軟件對車內(nèi)噪聲進(jìn)行采集,對采集的車內(nèi)噪聲進(jìn)行篩選和截取等預(yù)處理,獲得用于聲品質(zhì)評價分析的車內(nèi)噪聲樣本。使用錨定評分法進(jìn)行聲品質(zhì)主觀評價試驗,使用相關(guān)分析和聚類分析對試驗結(jié)果進(jìn)行檢驗。研究語言清晰度、響度等六個聲品質(zhì)客觀參數(shù)的定義和計算模型,使用LMS Test.lab軟件對個車內(nèi)噪聲樣本的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行計算。分別建立基于多元線性回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的聲品質(zhì)客觀評價模型。選用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化。在建立基于支持向量機的聲品質(zhì)評價模型時,對比分... 

【文章頁數(shù)】：100 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 聲品質(zhì)主觀評價國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 聲品質(zhì)客觀評價國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.3 聲品質(zhì)改善國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結(jié)
    1.3 論文主要研究內(nèi)容
第2章 車內(nèi)噪聲聲品質(zhì)主觀評價分析
    2.1 人耳聽覺感知特性
    2.2 車內(nèi)噪聲樣本采集試驗
    2.3 聲品質(zhì)主觀評價
        2.3.1 主觀評價方法
        2.3.2 主觀評價試驗
        2.3.3 評價結(jié)果檢驗與分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 車內(nèi)噪聲聲品質(zhì)客觀評價分析
    3.1 聲品質(zhì)客觀參數(shù)
        3.1.1 聲品質(zhì)客觀參數(shù)描述
        3.1.2 聲品質(zhì)客觀參數(shù)計算分析
    3.2 基于多元線性回歸的聲品質(zhì)客觀評價模型
        3.2.1 多元線性回歸原理
        3.2.2 多元線性回歸聲品質(zhì)客觀評價模型的建立
    3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲品質(zhì)客觀評價模型
        3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
        3.3.2 基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化
        3.3.3 遺傳算法-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲品質(zhì)客觀評價模型的建立
    3.4 基于支持向量機的聲品質(zhì)客觀評價模型
        3.4.1 支持向量機回歸原理
        3.4.2 支持向量機核函數(shù)的選擇
        3.4.3 基于粒子群算法的支持向量機參數(shù)優(yōu)化
        3.4.4 粒子群算法-支持向量機聲品質(zhì)客觀評價模型的建立
    3.5 三種聲品質(zhì)客觀評價模型評價效果分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 車內(nèi)噪聲聲品質(zhì)優(yōu)化分析
    4.1 聲品質(zhì)客觀參數(shù)對主觀愉悅度貢獻(xiàn)度分析
        4.1.1 變量空間設(shè)計
        4.1.2 貢獻(xiàn)度分析
    4.2 聲品質(zhì)客觀參數(shù)驅(qū)動的車內(nèi)噪聲聲品質(zhì)優(yōu)化分析
        4.2.1 試驗設(shè)計
        4.2.2 基于灰色關(guān)聯(lián)度的Kriging模型建立
        4.2.3 基于多島遺傳算法的車內(nèi)噪聲聲品質(zhì)優(yōu)化
    4.3 本章小結(jié)
第5章 車內(nèi)噪聲聲品質(zhì)主動控制研究
    5.1 聲品質(zhì)主動控制基本原理
    5.2 聲品質(zhì)主動控制算法及控制策略制定
        5.2.1 聲品質(zhì)主動控制算法
        5.2.2 車內(nèi)噪聲聲品質(zhì)主動控制策略
    5.3 聲品質(zhì)主動控制仿真分析
        5.3.1 自適應(yīng)濾波器階數(shù)M及收斂因子?的選擇
        5.3.2 仿真結(jié)果分析
    5.4 聲品質(zhì)主動控制硬件在環(huán)試驗
        5.4.1 硬件在環(huán)仿真試驗
        5.4.2 次級聲通道辨識
        5.4.3 試驗結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第6章 全文總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]基于Kriging模型的全局近似與仿真優(yōu)化方法[D]. 李耀輝.華中科技大學(xué) 2015
[3]車內(nèi)聲品質(zhì)主客觀評價與控制方法研究[D]. 蘇麗俐.吉林大學(xué) 2012
[4]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車聲品質(zhì)評價與應(yīng)用研究[D]. 孫強.吉林大學(xué) 2010
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[7]粒子群優(yōu)化算法的理論及實踐[D]. 張麗平.浙江大學(xué) 2005

碩士論文
[1]綜合改進(jìn)復(fù)解析小波方法的汽車關(guān)門聲聲品質(zhì)預(yù)測研究[D]. 曾凡東.湖南大學(xué) 2018
[2]混合動力汽車動力耦合機構(gòu)處噪聲聲品質(zhì)預(yù)測[D]. 吳傳剛.江蘇大學(xué) 2018
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車內(nèi)噪聲聲品質(zhì)評價模型研究[D]. 王夢麗.中國礦業(yè)大學(xué) 2018
[4]聲品質(zhì)驅(qū)動的低頻結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計研究[D]. 秦曉凱.湖南大學(xué) 2017
[5]支持向量機核函數(shù)及關(guān)鍵參數(shù)選擇研究[D]. 尹嘉鵬.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[6]客車車內(nèi)聲品質(zhì)控制及動態(tài)評價指標(biāo)研究[D]. 袁建昆.吉林大學(xué) 2016
[7]國產(chǎn)轎車非穩(wěn)態(tài)狀況下聲音品質(zhì)的研究[D]. 牟海龍.吉林大學(xué) 2009
[8]BP網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)及其應(yīng)用[D]. 周永進(jìn).南京信息工程大學(xué) 2007



本文編號：3675121