论文摘要
以某款混合动力汽车为研究对象,针对其非稳态工况下的车内噪声声品质进行研究。对采集到的噪声信号烦躁度指标进行主客观评价试验,得到非稳态工况下车内噪声的声品质特性。使用主成分分析法对客观参数进行降维处理,得到3维数据集。将经过主成分分析后的数据作为输入,烦躁度值作为输出,建立基于主成分分析-最小二乘支持向量机算法的声品质预测模型。统计了随机计算的20次结果,模型的最大相对误差为9. 47%,最小值为0. 001 7%,说明提出的主成分分析-最小二乘支持向量机模型具有良好的融合能力,可用来预测汽车非稳态工况下的车内声品质。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 宋文兵,左言言
关键词: 混合动力汽车,声品质,烦躁度,主成分分析,最小二乘支持向量机
来源: 重庆理工大学学报(自然科学) 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 汽车工业
单位: 江苏大学振动噪声研究所
基金: 国家自然科学基金资助项目(51575238)
分类号: U469.7
页码: 33-39
总页数: 7
文件大小: 233K
下载量: 66
相关论文文献
标签：混合动力汽车论文; 声品质论文; 烦躁度论文; 主成分分析论文; 最小二乘支持向量机论文;