重型变速箱壳体模态频率激励下声品质预测模型

摘要

为探究重型商用车变速箱壳体噪声的声品质特性,采集了前10阶模态频率激励下的噪声作为声品质试验样本,分析了样本的物理学参数和心理声学参数,探究了声品质客观参数之间的相关性和主成分.运用成对比较法进行声品质主观试验,并进行了主观评价的一致性分析.建立了粒子群-广义回归神经元网络(PSO-GRNN)声品质预测模型,并与广义回归神经网络(GRNN)、粒子群-BP神经网络(PSO-BP)模型进行了对比.结果表明,模型平均预测误差低于5％,网络稳定性更好.可见PSO-GRNN网络能很好地预测变速箱壳体激励噪声声品质.