基于聽覺感知的車輛噪聲混合評價模型研究.pdf

1、　　目前人們對車輛舒適性的要求越來越高，車輛噪聲作為影響舒適性的重要因素，受到了廣泛重視。而聲品質評價作為車輛噪聲的一個研究方向，已經成為現在研究的熱點。聲品質主觀評價對評價人員要求高，評價過程復雜，結果具有不一致性。傳統(tǒng)的客觀評價參數只有響度有國際標準，但響度不能完全反應人的聽覺感受。所以，本論文將有限元方法和神經網絡相結合，建立了一種車輛噪聲混合評價模型。
　　首先，本論文對人的外耳道、鼓膜和中耳的點云數據進行逆向成型，建立

2、了實體模型，并對其進行網格劃分，賦予材料屬性，設置邊界條件，建立了最終的有限元模型；通過將鼓膜臍部與鐙骨底部的頻響位移與文獻結果對比，驗證了模型的有效性；并以所采車輛噪聲作為模型激勵，分別計算了鐙骨底部的頻響位移。其次，對 A 計權聲壓級、響度及尖銳度等主要心理聲學指標及計算的 GUI 界面進行了編程實現；同軟件計算結果進行了對比，驗證了程序的正確性；計算了所采車輛噪聲前13個特征頻帶的A計權聲壓級、響度及尖銳度。最后，基于1/3倍頻程

3、濾波器組，建立了符合人耳特征頻帶的濾波器組；對3000Hz以下車輛噪聲引起的鐙骨底部位移進行濾波，提取濾波后各頻帶的能量特征；以提取的能量特征為輸入，以前13個特征頻帶的A計權聲壓級、響度及尖銳度為輸出，建立了徑向基函數神經網絡模型。至此，以人耳有限元模型模擬人耳傳聲特性，以人工神經網絡模擬人的聽覺神經系統(tǒng)的聲品質混合評價模型最終建成，其預測誤差在合理范圍內。
　　本論文提出的混合評價模型將有限元方法應用于聲學研究，是對聲品質評