检索结果-南通市图书馆

作者：刘旺林重庆大学

学位级别：硕士

车内噪声正越来越多的影响着乘员的驾乘舒适性和车型的市场竞争力。车身的结构传播噪声、空气传播噪声在几十赫兹到几千赫兹甚至更高的全频域区间,影响着车内噪声的舒适性。长久以来,车内噪声的预测与控制优化主要集中在低频区间或高频... 详细信息

车内噪声正越来越多的影响着乘员的驾乘舒适性和车型的市场竞争力。车身的结构传播噪声、空气传播噪声在几十赫兹到几千赫兹甚至更高的全频域区间,影响着车内噪声的舒适性。长久以来,车内噪声的预测与控制优化主要集中在低频区间或高频区间。全频段的车内噪声分析及控制优化,显得尤为必要。针对全频段车内噪声预测与控制问题,本文采用VA one软件的FE、FE-SEA、SEA三种方法,考虑车身振动激励、发动机声辐射、车外风激励和车身的基本噪声控制处理,研究了20Hz000Hz的全频段车内噪声响应问题,并在贡献量分析的基础上,基于近似模型进行了车内噪声优化控制。论文的主要工作如下:（1）综述了国内外的车内噪声预测分析方法及车内噪声优化现状,提出全频段车内噪声预测与控制的必要性。（2）针对低频段的车内噪声预测问题,采用FE法,对20Hz00Hz的低频范围内的车内噪声进行了预测分析,获得了驾驶员及右后乘员耳旁的声压级响应。研究结果表明:车内声腔模态对车内噪声峰值响应有较大影响;所采用的基本噪声控制处理能在低频范围内抑制车身振动并衰减车内噪声。（3）针对中频段的车内噪声预测问题,采用FE-SEA法,对200Hz00Hz的中频范围内的车内噪声响应进行了预测分析,获得了车内噪声响应。研究结果表明,车身激励的峰值突变,造成了车内噪声的峰值响应。（4）针对高频段的车内噪声预测问题,采用SEA法,对500Hz000Hz的高频范围内的车内噪声响应进行了预测,获得了驾驶员及右后乘客头部声腔的声压级响应。研究表明,本文所使用的车身基本噪声控制处理能在800Hz以上频段达到3～7dB的降噪效果。（5）针对车内噪声的控制优化问题,在200Hz000Hz的宽频范围内,采用统计能量法计算了车内噪声响应。在板块贡献量分析的基础上,采用试验设计,建立了驾驶员头部声腔声压级响应的响应面近似模型。基于近似模型,采用下山单纯型法,对车身前壁板的多层噪声处理（NCT）的各层厚度进行了参数优化。研究结果表明,这种优化方法使得最大声压级减少0.9865dB,频段总声压级减少0.7282dB。在此基础上,还探究了几种其他的车内噪声优化方法。总结出相比于NCT参数优化,NCT配置方案和车身结构优化更有利于车内噪声控制的结论。

关键词：全频段车内噪声预测 FE-SEA 响应面法 NCT优化

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基于BP神经网络的车内有源噪声控制技术研究

基于BP神经网络的车内有源噪声控制技术研究

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作者：李燚勇电子科技大学

学位级别：硕士

随着高速数字信号处理技术的发展,汽车内主动降噪技术由理论转化为现实,主动噪声控制系统(Active Noise Control,ANC)逐渐被应用到汽车上。目前主流的车内ANC系统较多采用自适应算法,对发动机噪声进行抑制。但当车速高于70km/h时,胎噪... 详细信息

随着高速数字信号处理技术的发展,汽车内主动降噪技术由理论转化为现实,主动噪声控制系统(Active Noise Control,ANC)逐渐被应用到汽车上。目前主流的车内ANC系统较多采用自适应算法,对发动机噪声进行抑制。但当车速高于70km/h时,胎噪和风噪在车内噪声中开始占据主导地位,进而导致车辆高速行驶时,车内ANC系统噪声抑制效果变差。此外,消费者普遍反映在周围环境出现突发噪声(鸣笛、急刹车等)时,车内会出现短暂的噪声增大现象。为此,本文主要针对上述两点问题对车内ANC系统中的控制算法进行研究与改进,旨在保证不同车速下ANC系统具有良好的噪声抑制效果和抗干扰能力。首先,搭建音频数据采集系统对某品牌小轿车在不同工况下的发动机噪声信号、风噪信号、胎噪信号及期望降噪位置的噪声信号进行采集,分析各类噪声信号的特征。针对搭建的BP神经网络模型,将发动机噪声信号、风噪信号、胎噪信号作为神经网络的输入,期望降噪位置的噪声信号作为输出训练本文提出的BP神经网络模型,建立输入输出的非线性模型,描述不同工况下各类噪声对期望降噪位置处噪声的综合影响,保证主动降噪自适应算法输入信号的准确性。然后,对ANC系统中自适应控制算法部分进行改进:以传统归一化最小均方算法(Least Mean Square,LMS)作为基础控制算法。在此基础上,引入Sigmoid函数(对标准的Sigmoid函数作一定的变换)来控制归一化LMS算法的步长因子?,充分利用Sigmoid函数对较大输入的不敏感性,来提高整个自适应算法对环境中突发噪声的抗干扰能力。接着,设计并搭建了基于DSP芯片的硬件实验平台,并对改进后算法进行了实验验证。最后,将BP神经网络模型与改进后的自适应算法相结合,以发动机噪声信号、风噪信号、胎噪信号作为BP网络的输入,BP网络的输出作为自适应控制算法的参考输入信号。在MATLAB平台上搭建仿真系统进行仿真,并分析仿真结果。综合仿真和实验结果得:改进后主动降噪算法的抗干扰能力得到了提高。而且在车辆高速(70km/h)行驶情况下,相较于目前主流的车内ANC算法,改进后的主动降噪算法噪声抑制效果提高5dB。

关键词：主动噪声控制自适应算法 BP神经网络 sigmoid函数车内噪声预测

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基于台架的真空泵车内噪声计算方法研究

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汽车科技 2020年第3期 16-21页

作者：李登山汤乐超赵伟胡杰宏陈曦中国第一汽车股份有限公司研发总院长春130013 汽车振动噪声与安全控制综合技术国家重点实验室长春130011

真空泵噪声问题是电动汽车突出问题之一,如何基于台架噪声预测真空泵车内噪声成为一项重要的研究课题。基于台架噪声声源转换,结合声传函(Acoustic Transfer Function,ATF)测试结果,推导了真空泵车内噪声的计算公式,并进行试验验证。试... 详细信息

真空泵噪声问题是电动汽车突出问题之一,如何基于台架噪声预测真空泵车内噪声成为一项重要的研究课题。基于台架噪声声源转换,结合声传函(Acoustic Transfer Function,ATF)测试结果,推导了真空泵车内噪声的计算公式,并进行试验验证。试验结果表明,该计算方法准确有效,与试验误差在1.5dB(A)左右。该计算方法对车辆噪声子系统目标分解选型具有重要参考价值。

关键词：真空泵台架噪声声源转换声传函车内噪声预测

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基于传递路径分析的动力总成NVH问题控制研究

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现代车用动力 2020年第4期 6-10,53页

作者：张良良毕嵘韦静思朱传峰朱亚亚占文锋广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院广东广州511434

以某SUV为研究对象,以低车速、急加速过程中车内出现的噪声粗糙问题作为切入点,使用传递路径分析方法对该车进行测试与分析,确定该车内噪声粗糙问题是由在300~400 Hz频段动力总成激励偏大造成。为降低激励对动力总成进行优化,建立动力... 详细信息

以某SUV为研究对象,以低车速、急加速过程中车内出现的噪声粗糙问题作为切入点,使用传递路径分析方法对该车进行测试与分析,确定该车内噪声粗糙问题是由在300~400 Hz频段动力总成激励偏大造成。为降低激励对动力总成进行优化,建立动力总成动力学模型,发现该频段激励偏大的根本原因为曲轴扭振存在较大峰值,通过优化曲轴扭转减振器,使动力总成激励在300~400 Hz频段内幅值降低;然后,利用获取的结构声传递函数和空气声传递函数以及动力总成台架振动噪声数据对车内噪声进行预测,此频段噪声改善明显。

关键词：动力总成传递路径分析传递函数车内噪声预测

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