基于关门噪声的车门声品质分析方法研究

《基于关门噪声的车门声品质分析方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号：U463.8单位代码：11232密级：工学硕士学位论文基于关门噪声的车门声品质分析方法研究学院：机电工程学院专业：车辆工程学号：2013020037作者：赵建中指导教师：张瑞乾副教授完成日期：二零一五年十一月二十八日学位论文版权使用授权书本人完全了解北京信息科技大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本。学校有权保留学位论文并向中国科学技术信息研究所等国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。学校有权适当复制、公布论文的全部或部分内容。学校有权将本人的学位论文

2、加入《中国优秀硕士学位论文全文数据库》和编入《中国知识资源总库》。学位论文作者签名：年月日□公开□保密（____年____月）(保密的学位论文在解密后应遵守此协议)指导教师签名：学位论文作者签名：年月日年月日硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文题目为《基于关门噪声的车门声品质分析方法研究》学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除了文中特别加以标注的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明并表示了谢意。本学位论文原创性声明的法律责

3、任由本人承担。作者签字：年月日摘要摘要随着人们对汽车品质要求的不断提高，声品质已成为汽车噪声研究的重要内容之一。汽车关门声品质越来越受到消费者的关注，是影响消费者对汽车可靠性判断的关键因素。针对汽车关门声品质研究过程中遇到的问题，以某乘用车为研究对象，对汽车关门声品质进行研究，论文主要研究内容与结论如下：（1）对车门系统进行结构分析，发现振动和气流冲击是影响汽车关门碰撞噪声的关键因素；研究了几种常用的汽车关门声品质主观评价方法，对比分析发现成对比较法是一种适用于汽车关门声品质的主观评价方法。（2）分别使用BP神经网络和支持向量机方法，建立了汽车关门声品质预测模型。基于声压样本，使用传统方法

4、计算得到声压样本的心理学参数；同时，使用时频处理技术提取了声压样本的特征向量。分别把声压样本的心理学参数和特征向量作为预测模型的输入，对声压样本的声品质进行预测。通过预测结果与主观评价结果的对比分析，发现支持向量机预测模型具有更好的预测效果。（3）根据某样车的车门结构参数，使用Hypermesh软件建立了车门的有限元模型。使用该有限元模型进行了车门碰撞分析，得到标记点的响应速度。将响应速度作为边界条件，使用SYSNOISE软件建立了车门外板的边界元模型。对建立的边界元模型进行声辐射分析，提取场点的声压波形。将声压波形作为支持向量机模型的输入，对声压波形的声品质进行预测，得到了主观评价绩效值

5、的预测结果。对比分析发现预测结果与主观评价结果吻合较好，表明有限元和边界元方法是一种适用于汽车关门声品质分析的有效方法。本文的研究成果对改进汽车关门声品质，减少主观评价次数，降低研发成本具有重要意义，为汽车关门声品质的改进提供了理论依据。关键词：汽车关门声；声品质；人工神经网络；支持向量机；关门碰撞；声辐射IABSTRACTABSTRACTWiththeincreasinglyrequirementofvehiclequality,soundqualityismajorinautomobilenoisestudy.Soundqualityhasincreasinglyconcernedby

6、consumersbecauseofitsgreatinfluenceonautomobilereliabilityjudgment.Inordertostudythevehicledoorclosuresoundquality,thispaperisorganizedasfollows.（1）Doorstructureanalysisshowsthatvibrationandgasshockhavegreatinfluenceondoor-slammingnoise.Thepairedcomparisonisadaptableforthesubjectiveevaluationofdoo

7、r-slammingsoundqualityamongthestudiedmethods.（2）Soundqualitypredictionmodelsforvehicledoor-slammingnoisewererespectivelybuiltbyBackPropagationNeuralNetworkandSupportVectorMachine.Thepsychologicalparametersandeige