汽车怠速工况NVH性能预测模型研究

摘要

针对传统NVH主观评价方法人力成本较高的问题,提出了一种怠速工况下基于阶次和频率分析的整车NVH性能预测模型,可替代NVH评测员进行怠速工况下的车内NVH性能主观评价。采集42辆乘用车怠速工况下的车内噪声和振动信号,基于信号的阶次和频率提取客观评价参量,同时选择专业评测员对42辆乘用车进行NVH性能主观评价。将客观评价参量和主观评价分数汇总建立神经网络数据库,并基于BP神经网络建立整车NVH性能预测模型,预测准确率能够达到90%以上,说明怠速工况下车内的NVH性能与车内声振信号的阶次和频率特征有关,基于BP神经网络建立的预测模型能够准确反映NVH性能预测的非线性问题。