公开(公告)号：CN114065402A

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202111411859.8

申请日：2021-11-25

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 黄其柏 ,  李君宇 ,  吴孝巡 ,  吴小文 ,  张巍瀚 ,  肖剑锋 ,  赵开阳

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06F111/10 ,  G06F119/10

Abstract: 本发明提供了基于HSSA‑BPNN模型的车辆全态声品质预报方法，利用传感器提供卡车驾驶工况数据，通过多软件联合分析获取驾驶室噪声信息，并根据区间化数据处理的方法，基于混合麻雀算法改进反向传播神经网络算法，建立可听声范围内噪声预测模型，通过数值计算的方法，实现了预报新能源汽车尤其是卡车驾驶室内的噪声和客观声品质的功能。本发明解决了汽车的噪声源不确定且传递路径众多，而新能源汽车由于能源系统复杂，使得驾驶室内的噪声预报和评价十分困难的问题，完善了新能源汽车体验舒适度的评价方法。

公开(公告)号：CN114065402B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202111411859.8

申请日：2021-11-25

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 黄其柏 ,  李君宇 ,  吴孝巡 ,  吴小文 ,  张巍瀚 ,  肖剑锋 ,  赵开阳

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06F111/10 ,  G06F119/10

Abstract: 本发明提供了基于HSSA‑BPNN模型的车辆全态声品质预报方法，利用传感器提供卡车驾驶工况数据，通过多软件联合分析获取驾驶室噪声信息，并根据区间化数据处理的方法，基于混合麻雀算法改进反向传播神经网络算法，建立可听声范围内噪声预测模型，通过数值计算的方法，实现了预报新能源汽车尤其是卡车驾驶室内的噪声和客观声品质的功能。本发明解决了汽车的噪声源不确定且传递路径众多，而新能源汽车由于能源系统复杂，使得驾驶室内的噪声预报和评价十分困难的问题，完善了新能源汽车体验舒适度的评价方法。