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车用柴油机噪声品质预测模型的建立
  • ISSN号:0577-6686
  • 期刊名称:机械工程学报
  • 时间:0
  • 页码:159-164
  • 分类:TK421[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
  • 作者机构:[1]天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室,天津300072, [2]天津大学内燃机研究所,天津300072
  • 相关基金:国家自然科学基金(50975192); 教育部博士点基金(20090032110001)资助项目
  • 相关项目:基于热-机耦合的柴油机活塞敲击噪声研究与控制及活塞系统优化设计
中文摘要:

车用柴油机辐射噪声已成为环境污染噪声的重要组成部分,开展车用柴油机噪声品质的预测与评估研究具有重要的理论与实际意义。以Q型车用柴油机为例,研究其在变负荷及转速工况下表面辐射噪声品质情况,为进一步提高整机声品质,开展柴油机结构声学设计奠定了理论基础。研究国内外车用柴油机客观评价特征,选取物理声学特征峭度、冲击量特性以及心理声学特征响度、尖锐度、粗糙度和波动强度参量来描述辐射噪声的客观特征;针对柴油机噪声特点,采用分类对偶比较法开展以专业听审人群为目标的综合满意度评价研究;应用多层感知器神经网络算法建立起该车用柴油机声品质预测模型。研究表明,车用柴油机噪声品质预测模型能够准确地反映客观评价参量与主观满意度之间的非线性映射关系。

英文摘要:

Diesel engine noise has become an important component of the environmental noises,the research on establishment and evaluation of diesel engine noise is of importance in theory and practice.The Q diesel engine is taken as a sample;the sound quality of the radiated noise varied with loads/speeds is studied so as to improve the radiated noise quality and establish the theoretical foundation for the structure acoustical design.On the basis of studying the objective evaluation of diesel engine radiated noise at home and abroad,the physical acoustics parameters kurtosis,impulsiveness characters and psychoacoustics parameters consisting of loudness,sharpness,roughness and fluctuation strength are chosen to describe the objective characteristics of the diesel engine noise;Considering the characteristics of the diesel engine noise,the experienced listeners and the classified-paired comparison are applied in the subjective evaluation;the prediction model of noise quality is established by the multilayer perceptron neural networks.The prediction model for diesel engine noise quality can reflect the non-linear relationship between objective characteristics and subjection evaluation results accurately.

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期刊信息
  • 《机械工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:宋天虎
  • 地址:北京百万庄大街22号
  • 邮编:100037
  • 邮箱:bianbo@cjmenet.com
  • 电话:010-88379907
  • 国际标准刊号:ISSN:0577-6686
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2187/TH
  • 邮发代号:2-362
  • 获奖情况:
  • 中国期刊奖,“中国期刊方阵”双高期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:58603