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【6h】

排气消声器消声特性仿真分析与排气噪声声音品质设计

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随着工业技术的不断进步，车辆噪声的声压级问题已经得到了有效的控制，改善车辆噪声的声音品质已经成为车辆噪声研究领域中的主要研究方向。排气噪声作为发动机与车辆的最主要噪声源之一，改善其声音品质对提高动力机械乃至整车的NVH特性具有重要的影响。本文以车辆排气噪声为研究对象，开展了消声器的声学特性仿真和排气噪声的声音品质设计工作。文中结合消声器声学特性仿真计算和排气噪声声音品质主观评价研究的成果，提出了排气噪声声音品质的优化与设计方法，并对某实际应用的消声器进行了优化设计。实验验证表明优化后消声器的消声量提高，其排气噪声的声音品质同时得到了改善。
　　 本文使用基于三维计算流体动力学的有限体积法对消声器的声学特性进行了仿真计算，并将计算结果和有限元法计算结果及实验结果进行了比较。结果表明，CFD方法由于能够考虑声场中流场的耗散效应等非线性因素，在对于结构较为复杂的消声器进行仿真时计算结果更为准确。应用CFD方法研究了在流速影响下的消声器声学特性，在流速影响下消声器在整个频率范围内的传递损失都有所下降，而且其频响特性有向高频方向移动的趋势。文中还使用FEM方法计算了消声器四极子参数，并进一步计算得到消声器的插入损失，从而在设计阶段便能够对消声器的声学性能进行全面的评估。
　　 采用成对比较法对车辆排气噪声进行主观评价，考察并选取描述排气噪声声音品质的客观心理声学参数，通过回归分析得出主观满意度和客观心理声学参数间的关系。研究结果表明，响度是影响人们对车辆排气噪声主观感受的最主要因素，和满意度呈负相关，其他心理声学参数和满意度之间并不具备显著的独立线性相关性。
　　 使用多元线性回归与BP神经网络理论分别建立了车辆排气噪声声音品质预测模型，并将两种模型的预测值与实测值进行了比较。结果表明，神经网络模型预测值更接近实测值，误差在10％范围以内，对于单一噪声样本满意度的预测精度高于多元线性回归模型，能够更好地反映客观参数和主观满意度间的非线性关系，可用于车辆排气噪声声音品质的预测研究。

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