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    在車內噪聲主動控制中的運用

    返回列表 來源:未知 發布日期:2022-07-07 16:41【

    噪聲不僅對人的生理,而且更重要的是對人的心理,尤其對神經系統的影響更為嚴重。惡劣的噪聲環境下,駕乘人員會出現精神緊張、心情煩躁、注意力分散等情況。長時間的噪聲污染更是加大了心腦血管疾病的患病可能


    特種車輛的使用環境往往比乘用車或商用車更為惡劣,道路條件更加不理想甚至是使用在沒有道路的地形上,相比之下,這樣的條件下遇到的噪聲振動激勵種類變多,駕駛室內的噪聲問題更加嚴重。


    由于特種車輛的用途特殊性,許多政府以及企業也開始嚴格要求控制特種車輛的噪聲和振動方面的問題。因此針對特種車輛車內噪聲的研究具有十分迫切的需求和重要的意義。傳統噪聲的研究更多關注聲音信號本身的一些傳統物理參數,但是人是噪聲的最后接收者,在研究聲音本身時,也同樣需要考慮人的主觀感受。


    因此,許多專家學者提出了聲品質的概念,旨在用更豐富的維度去描述聲音的性質以及人的主觀對聲音的評價。目前聲品質評價領域目前主要采用BP神經網絡,但其梯度下降算法存在初始連接隨機性強,收斂速度慢等缺點。同時神經網絡還局限于客觀參數對主觀評價的影響


    杭州愛華儀器有限公司了解到本文以某特種車為主要研究對象,計算特種車車內噪聲的主觀評價與客觀參數,利用機器學習方法XGBoost建立聲品質預測模型并驗證模型的有效性,同時針對聲品質客觀參數的特點計算分析客觀參數對主觀分數的影響權重。針對車內噪聲信號呈現非線性、非平穩性的特點,通過經驗模態分解噪聲,再通過FxLMS算法進行控制,驗證影響主觀評價分數的主要因素能得到有效控制。


    以某特種車車內聲品質為研究對象,進行了車內噪聲的采集試驗并整理聲音樣本,利用極限梯度提升算法建立客觀參數與主觀評價的預測模型,其平均相對誤差為2.43%,相關性系數為0.943。同時針對聲品質客觀參數的特點分析得到客觀參數A聲級、響度對預測主觀分數的貢獻度較大。在殘余噪聲的收斂性與收斂速度上,EMD?Fx?LMS算法都優于FxLMS算法,在聲品質控制上,主觀煩躁優化,提升幅度為26.6%,能有效改善車內聲品質。


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