[发明专利]一种车辆关门声品质评价方法及设备在审
申请号: | 202210031446.5 | 申请日: | 2022-01-12 |
公开(公告)号: | CN114486286A | 公开(公告)日: | 2022-05-13 |
发明(设计)人: | 王健;信思勇;张雪微;韩佳君;高芷芃;李春杨 | 申请(专利权)人: | 中国重汽集团济南动力有限公司 |
主分类号: | G01M17/007 | 分类号: | G01M17/007;G01H17/00 |
代理公司: | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人: | 侯绪军 |
地址: | 250200 山东省*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 车辆 关门 品质 评价 方法 设备 | ||
本发明提供一种车辆关门声品质评价方法及设备,按照预设划分方式,对车辆的关门声细分主观感知特性进行划分;定义划分后各个细分主观感知特性的权重;对关门声数据进行测试;对关门声心理声学二级特征参数进行计算;计算各个细分主观感知特性的得分;计算关门声整体评价得分。本发明构建主客观评价模型,为关门气阻、车门结构和内饰及附件等优化提供主客观评价量化指标,本发明的方法可以对车门结构设计提供技术支持,可以根据评价结果实现对车门结构进行优化,优化后提升关门声品质,提高用户使用车辆的体验。
技术领域
本发明涉及车辆关门声音评价技术领域,尤其涉及一种车辆关门声品质评价方法及设备。
背景技术
车辆关门声品质作为用户接触车辆的第一体验感,对车辆品牌价值印象和整体性能评价具有至关重要的影响。关门声品质评价方法主要有两类,一类是早期基于客观声音参数,也就是声音原始信号幅值、频率和持续时间等,这些参数与用户主观评价结果相关性较差;另一类是基于传统心理声学参数,也就是响度、尖锐度、粗糙度等,这些参数中部分参数与用户主观评价结果相关性较好,但需要大量声音样本和主观评价结果通过神经网络等各种预测方法进行训练,筛选相关性相对较高的客观参数去建立主客观预测模型,预测模型只能预测关门声总体评价结果,无法合理评价不同风格关门声,并且不同类型车辆关门声数据和不同人群主观评价差异均较大,预测模型的预测精度受主客观数据样本变动较大,这样不仅不能得到正确的评价结果,反而会对关门声优化设计产生误导。
发明内容
本发明提供一种可以对车辆关门声进行正确的评价,给车门结构设计提供技术支持的车辆关门声品质评价方法,方法包括:
步骤一、按照预设划分方式,对车辆的关门声细分主观感知特性进行划分;
步骤二、定义划分后各个细分主观感知特性的权重;
步骤三、对关门声数据进行测试;
步骤四、对关门声心理声学二级特征参数进行计算;
步骤五、计算各个细分主观感知特性的得分;
步骤六、计算关门声整体评价得分。
进一步需要说明的是,步骤一中车辆的关门声细分主观感知特性的划分方式包括:冲击感、厚重感、紧凑感和金属感。
进一步需要说明的是,关门声采集装置与车门锁扣中心距离为1m至1.5m;
关门声采集装置距离地面高度为:170cm至180cm;
关门声采集装置中心正对车门锁扣啮合点。
进一步需要说明的是,步骤四中,对关门声心理声学二级特征参数计算参数包括中频特征响度,低频特征响度收敛时间,低频特征响度幅值和尖锐度。
进一步需要说明的是,方法中,选取同类型商品车进行关门声主观评价和客观数据测试,根据主客观数据通过一元二次线性回归拟合获得细分主观感知特性评价得分和心理声学二级特征参数。
进一步需要说明的是,冲击感得分的计算方式为:y1=a*x12+b*x1+c x1为中频特征响度;
紧凑感得分的计算方式为:y2=a*x22+b*x2+c x2为低频特征响度收敛时间;
厚重感得分的计算方式为:y3=a*x32+b*x3+c x3为低频特征响度幅值;
金属感得分的计算方式为:y4=a*x42+b*x4+c x4为尖锐度;
关门声整体评价得分的计算方式为:
y=w1*y1+w2*y2+w3*y3+w4*y4。
进一步需要说明的是,车辆在消音室内,对车门关门声信号采集;
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