项目名称: 非稳态工况下的车辆声品质评价研究

项目编号: No.51275540

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 机械、仪表工业

项目作者: 贺岩松

作者单位: 重庆大学

项目金额: 80万元

中文摘要: 非稳态工况下的车辆声品质评价是NVH研究领域的挑战性问题。本项目拟在传统心理声学参数及声品质评价方法的基础上,针对怠速、等速以及加速、减速等稳态与非稳态行驶工况下的车辆噪声特点,进行系列的半消声室室内及道路测试试验,研究适用于车辆声品质评价的非平稳噪声数据采集及特征提取方法;项目结合多工况下的分组成对比较主观评价方法,利用主成分分析及显著度分析等数理统计手段,研究客观心理声学参数与主观感受之关系,通过基于支持向量机回归方法,建立非稳态工作条件下的车辆噪声客观声学参量与主观评判结果的映射关系,得到全新的车辆声品质评价模型;并针对车辆运行的不稳定性、主观判断的不确定性以及数据的多重复性等建模中的不确定性和扰动问题,提出以鲁棒控制方法提高模型的稳定性和收敛性。项目通过理论及实验研究,探索非稳态车辆噪声的声品质评价模型与方法,完善汽车的声舒适性评价体系,将为高品质车辆的声学设计提供理论与技术支撑。

中文关键词: 声品质;非稳态噪声;支持向量机;听觉感知;车辆噪声

英文摘要: The sound quality of noise for vehicles under non-stationary operation is of ever importance when assessing the quality of the product, and it is a great challenge to the NVH research and engineers. On basis of the achivements of classic psychoacoustic metrix and standardized processures of sound quality assesment, the project aimed to the invstigate the noise characteristics of vehicles at idling, accelerrating, decelerating and constant driving status, which are stationary and non-stationary conditions respectively. The interior and exterior vehicle signals will be measured for the analysis and selection of characters and for sound quality evaluating. With grouped paire-comparison method for subjective evaluation purpose, principal component analysis and prominence ratio statistical data treatment, the relationship of human subjective impression and objective psychoacoustic parameters is considered, and then a model for evaluation of non-stationary sound quality is proposed based on the support vector machine (SVM) regression for the mapping of the subjective and objective testing results. Meanwile, considering the practice of time varing unstability of vehicle driving and the uncertainty of subjective judgement, as well as the duplication of various characters, a robust control method is adapted for the cons

英文关键词: Sound Quality;Non-stationary Noise;Support Vector Machine;Auditory Perception;Vehicle Noise

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在机器学习中,支持向量机(SVM,也称为支持向量网络)是带有相关学习算法的监督学习模型,该算法分析用于分类和回归分析的数据。支持向量机(SVM)算法是一种流行的机器学习工具,可为分类和回归问题提供解决方案。给定一组训练示例,每个训练示例都标记为属于两个类别中的一个或另一个,则SVM训练算法会构建一个模型,该模型将新示例分配给一个类别或另一个类别,使其成为非概率二进制线性分类器(尽管方法存在诸如Platt缩放的问题,以便在概率分类设置中使用SVM)。SVM模型是将示例表示为空间中的点,并进行了映射,以使各个类别的示例被尽可能宽的明显间隙分开。然后,将新示例映射到相同的空间,并根据它们落入的间隙的侧面来预测属于一个类别。

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