电动汽车关门声品质预测模型研究

doi:10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.12.016

摘要/Abstract

摘要：

鉴于汽车关门声品质直接影响消费者的购买意愿，本文中对某一电动汽车的关门声品质的预测模型进行研究。首先进行了多工况车门关闭试验，采集了驾驶员耳旁的多组噪声样本，接着，提出并测定了6项客观声品质评价指标，同时进行烦躁度的主观评定，分析了6项客观声品质评价指标与主观评定烦躁度的相关性。然后利用遗传-反向传播（GA-BP）神经网络建立了其主观声品质预测模型，并在上述分析的相关性基础上，建立了反映烦躁度与客观声品质指标之间关系的多元线性回归预测模型。最后，利用5个随机的噪声样本对两种预测模型进行对比验证。结果表明， GA-BP神经网络的预测精度优于多元线性回归模型。

关键词: 电动汽车, 关门噪声, 声品质评价, 预测模型

Abstract:

In view of that the sound quality of vehicle door slamming noise directly affects the purchase intention of customer， the predictive models for the door slamming sound quality of an electric vehicle are studied in this paper. Firstly， a multi-condition door slamming test is carried out with several groups of noise samples near driver’s ear collected. Then， six objective sound quality evaluation indicators are proposed and measured， meanwhile the subjective evaluation on the degree of annoyance is conducted， with the correlation between objective sound quality evaluation indicators and subjective annoyance evaluation analyzed. Next， a subjective sound quality predictive model is created by using GA-BP neural network on one hand， while a multiple linear regression predictive model， reflecting the relationship between subjective annoyance and objective sound quality indicators is established based on the correlation analysis mentioned above on the other hand. Finally， by utilizing five random noise samples， a comparative verification on two predictive models is performed. The results show that the prediction accuracy of GA-BP neural network is higher than that of multiple linear regression model.

Key words: electric vehicles, door slamming noise, sound quality evaluation, predictive models

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图/表 11

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表1

表2

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参考文献 20

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评分	指标	样本1	样本2	???
1	优秀
2	非常好
3	好
4	满意
5	接受
6	不满意
7	差
8	非常差
9	糟糕
10	非常糟糕

样本	A计权声压级/ dB（A）	主冲击时间/s	低频延续时间/s	响度/sone	粗糙度/ asper	尖锐度/acum	烦躁度
1	67.40	0.27	0.10	12.92	1.91	3.89	2.3
2	84.68	0.29	0.07	41.56	1.94	3.65	3.4
3	91.69	0.34	0.19	50.09	2.16	3.47	4.2
4	114.89	0.40	0.21	117.80	3.75	3.32	7.1
5	84.68	0.29	0.07	41.56	1.94	3.65	3.4
6	110.87	0.46	0.25	165.91	5.21	3.17	8.7
7	90.90	0.32	0.15	62.23	2.80	3.45	4.5
8	94.11	0.32	0.17	76.90	2.36	3.34	4.9
9	110.60	0.42	0.24	163.94	5.03	3.16	8.5
10	123.21	0.48	0.26	152.45	6.94	2.94	9.2
11	111.21	0.39	0.20	170.99	3.92	3.31	8.3
12	92.39	0.31	0.13	69.20	3.10	3.53	4.7
13	75.99	0.21	0.10	23.38	1.69	3.69	2.6
14	88.56	0.24	0.11	53.58	2.83	3.60	4.1
15	87.85	0.25	0.13	53.80	2.68	3.61	4.1
16	91.10	0.32	0.16	62.22	2.46	3.45	4.5
17	115.35	0.39	0.22	110.97	5.57	3.17	7.3
18	96.56	0.33	0.15	85.94	2.64	3.23	5.2
19	78.70	0.23	0.15	30.48	2.05	3.84	3.1
20	94.10	0.37	0.15	75.98	2.31	3.27	4.9
21	117.75	0.42	0.22	152.24	4.42	3.29	8.2
22	96.18	0.37	0.17	71.56	2.83	3.30	5.1
23	85.11	0.28	0.06	41.50	2.52	3.71	3.5
24	70.85	0.25	0.16	17.42	2.18	3.95	2.7
25	107.45	0.42	0.23	129.10	4.50	3.29	7.4
26	87.19	0.31	0.05	44.62	2.01	3.59	3.5
27	91.88	0.33	0.12	63.92	2.31	3.54	4.4
28	94.94	0.37	0.19	68.93	2.43	3.36	4.9
29	105.44	0.41	0.21	119.09	5.93	3.28	7.4
30	110.87	0.46	0.25	165.91	5.21	3.17	8.7

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