以蓝、粉、灰、橙、红5种颜色的汽车内饰图片作为视觉刺激,以5种汽车典型运行工况下采集到的车内噪声样本作为评价对象,构成25组视听组合。首先,利用语义细分法对待测声音样本的10种听觉属性进行主观评价。然后以'豪华感'和'运动感'作为声品质整体主观评价指标,利用基于熵权的逼近理想解排序(Technique for order preference by similarity to i-deal solution,TOPSIS)方法对主观评价结果进行综合评价。试验结果表明:在蓝色图片刺激下声音样本'豪华感'最强,橙色最弱;在红色图片刺激下'运动感'最强,粉色最弱。因此,可以通过视听交互作用来实现车内噪声品质的改善。
为了对车外噪声进行预测,提出一种基于统计能量分析(Statistical energy analysis,SEA)原理分析预测车外噪声的新方法,建立包含47个车身结构和车外声腔子系统的车外噪声分析预测SEA模型,采用理论计算方法确定各形状规则子系统的模态密度与内损耗因子,对车门等复杂车身结构子系统的模态密度与内损耗因子进行试验测试,计算线连接、面连接子系统间的耦合损耗因子。确定所研究车型55km/h的车速作为车外噪声预测的计算工况,通过试验测量动力总成悬置振动和路面随机输入对车身的激励,并在半消声室内对发动机舱辐射的声激励进行测试,建立被试轿车的计算流体动力学(Computational fluid dynamics,CFD)模型,对车外噪声预测工况下车身外表面的风压激励进行仿真计算。利用参数化及施加激励后的车外噪声SEA预测模型进行车外噪声的分析预测,并与试验结果进行对比,结果表明预测结果与试验结果间的差值小于2dB(A),相对误差小于2.7%,从而验证了所提出的车外噪声预测方法的有效性,该方法能够满足工程上在汽车产品开发设计阶段对车外噪声分析预测的要求。进一步分析不同截面形状的预测声腔及声腔厚度变化对车外噪声预测结果的影响。结果表明,随着预测声腔厚度的增大,声压级逐渐减小,不同截面形状的预测声腔对车外噪声预测结果影响较小。
