文章摘要
徐韬,卢炽华,魏晓旭,刘志恩,谢丽萍.竞品车急加速进气噪声品质评价方法研究[J].声学技术,2021,40(4):532~539
竞品车急加速进气噪声品质评价方法研究
Research on quality evaluation method of rapidly accelerating intake noise in competitive vehicles
投稿时间:2020-11-30  修订日期:2021-01-28
DOI:10.16300/j.cnki.1000-3630.2021.04.015
中文关键词: 进气噪声  动力感  相关分析  主成分分析  反向传播(BP)神经网络
英文关键词: intake noise  dynamic feeling  correlation analysis  principal component analysis  back propagation (BP) neural network
基金项目:国家重点研发计划(2016YFD0700704B)资助项目。
作者单位E-mail
徐韬 武汉理工大学 现代汽车零部件技术湖北省重点实验室, 湖北武汉 430070
汽车零部件技术湖北省协同创新中心, 湖北武汉 430070 
 
卢炽华 武汉理工大学 现代汽车零部件技术湖北省重点实验室, 湖北武汉 430070
汽车零部件技术湖北省协同创新中心, 湖北武汉 430070 
 
魏晓旭 武汉理工大学 现代汽车零部件技术湖北省重点实验室, 湖北武汉 430070
汽车零部件技术湖北省协同创新中心, 湖北武汉 430070 
wxx2014@whut.edu.cn 
刘志恩 武汉理工大学 现代汽车零部件技术湖北省重点实验室, 湖北武汉 430070
汽车零部件技术湖北省协同创新中心, 湖北武汉 430070 
 
谢丽萍 武汉理工大学 现代汽车零部件技术湖北省重点实验室, 湖北武汉 430070
汽车零部件技术湖北省协同创新中心, 湖北武汉 430070 
 
摘要点击次数: 26
全文下载次数: 22
中文摘要:
      从主客观评价角度出发,针对竞品车急加速进气噪声建立了声品质物理评价模型。通过测试竞品车急加速进气噪声,对获取的声音样本采用等级评分法进行主观评价与典型声品质客观参量的计算。利用相关分析与主成分分析对获取的主客观指标的关联性进行研究,并分别以相关分析和主成分分析结果为输入建立反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型。分析结果表明:客观参量存在信息的重叠时,主成分分析能够更好地反映声音样本指标间的关联性,实现简化神经网络输入并保证预测精度的效果。
英文摘要:
      From the perspective of subjective and objective evaluation, physical evaluation models of sound quality are established for the rapidly accelerating intake noise in competitive vehicles. By testing the rapidly accelerating intake noise in competitive vehicles, the grade scoring method is used to perform subjective evaluation of the acquired sound samples and the typical objective parameters of their sound qualities are calculated. Correlation analysis and principal component analysis are used to study the relevance of the obtained subjective and objective indicators, and the back propagation (BP) neural network model is established with the results of correlation analysis and principal component analysis. The analysis results show that when there is information overlap in objective parameters, the principal component analysis can better reflect the correlation between the sound sample indicators to simplify the neural network input and ensure prediction accuracy.
查看全文   查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭