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        汽車門鎖保險(xiǎn)啟閉聲的評(píng)價(jià)方法研究

        2018-08-31 02:14:02
        機(jī)械制造 2018年5期
        關(guān)鍵詞:響度聲響門鎖

        □ 朱 濤 □ 周 毅

        1.同濟(jì)大學(xué)新能源汽車工程中心 上海 201804

        2.同濟(jì)大學(xué)汽車學(xué)院 上海 201804

        1 研究背景

        汽車門鎖保險(xiǎn)啟閉聲品質(zhì)是汽車噪聲、振動(dòng)與聲振粗糙度研究的重要組成部分。通常消費(fèi)者是在車輛靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)使用門鎖保險(xiǎn)啟閉,因此啟閉聲在此時(shí)顯得非常突出。目前,很多企業(yè)和高校在汽車關(guān)門聲品質(zhì)方面的研究已經(jīng)取得了不少成果[1-5],但對(duì)汽車門鎖保險(xiǎn)啟閉時(shí)所產(chǎn)生的聲響卻少有關(guān)注。隨著消費(fèi)者對(duì)汽車門鎖保險(xiǎn)啟閉聲品質(zhì)抱怨的增多,整車制造商們也逐漸對(duì)這一聲響的品質(zhì)關(guān)注起來。

        2 聲品質(zhì)評(píng)價(jià)方法

        2.1 主觀評(píng)價(jià)方法

        排序法、打分法、成對(duì)比較法、語義細(xì)分法等是常用的主觀評(píng)價(jià)方法[6-9]。這幾種方法各有優(yōu)缺點(diǎn),在評(píng)價(jià)過程中可以將這幾種方法綜合使用。筆者主要使用成對(duì)比較法作為主觀評(píng)價(jià)方法。成對(duì)比較法將聲樣本兩兩組合進(jìn)行評(píng)價(jià),也稱A/B比較法,評(píng)價(jià)時(shí)先后播放兩個(gè)聲響樣本,評(píng)價(jià)者依據(jù)制訂的評(píng)價(jià)判據(jù)對(duì)聲響進(jìn)行對(duì)比,并作出選擇,認(rèn)為聲響較好的一個(gè)樣本記為i,另一個(gè)記為j。在兩個(gè)聲響信號(hào)中選取i的概率為Pij(1≤j≤n,i≠j),則樣本i的主觀偏差績(jī)效值Mi[10]計(jì)算式為:

        2.2 客觀評(píng)價(jià)方法

        目前,客觀評(píng)價(jià)方法中常用的心理聲學(xué)參量有響度、尖銳度、粗糙度等[11-12]。除了響度及尖銳度這兩個(gè)常用參數(shù)外,筆者還引入了RMS(均方根值)響度和RMS尖銳度這兩個(gè)客觀評(píng)價(jià)參數(shù),用于描述在規(guī)定時(shí)間內(nèi)評(píng)價(jià)者對(duì)響度和尖銳度的總體感知,這一方法稱為RMS計(jì)算方法。傳統(tǒng)上,利用峰值進(jìn)行客觀判斷,但存在一定的局限性。對(duì)于一個(gè)持續(xù)的聲響,使用RMS計(jì)算方法,同時(shí)結(jié)合峰值判斷聲品質(zhì),這樣更有效。

        RMS響度XS為:

        式中:Xrms1為響度均方根值,sone;t為時(shí)間,ms。

        RMS尖銳度XA為:

        式中:Xrms2為尖銳度均方根值,Acum。

        3 汽車門鎖保險(xiǎn)啟閉聲評(píng)價(jià)試驗(yàn)

        3.1 樣本采集

        采用B&K PULSE軟件記錄汽車門鎖保險(xiǎn)的聲響信號(hào),測(cè)試車輛品牌為凱越,測(cè)試樣本為Mini2.5、Mini3.0兩款門鎖。車外傳聲器測(cè)點(diǎn)布置如圖1所示,聲響樣本編號(hào)見表1。

        表1 聲響樣本編號(hào)

        ▲圖1 車外傳聲器測(cè)點(diǎn)布置

        傳聲器放置在正對(duì)門鎖位置車外0.5 m、高1.6 m處,采樣頻率為65 536 Hz。采集4扇側(cè)門處所有門鎖的保險(xiǎn)啟閉聲,每個(gè)工況測(cè)3次。需要注意的是,在后續(xù)計(jì)算分析中,只用了3組數(shù)據(jù)中的1組進(jìn)行分析。

        3.2 樣本選取

        應(yīng)用PULSE軟件截取時(shí)長(zhǎng)為2 000 ms的聲響信號(hào),使瞬時(shí)脈沖處于信號(hào)中間位置,如圖2所示。

        3.3 客觀評(píng)價(jià)參數(shù)計(jì)算

        應(yīng)用B&K PULSE軟件中的ISO 532B聲學(xué)響度級(jí)計(jì)算方法,計(jì)算啟保險(xiǎn)和閉保險(xiǎn)的聲響樣本響度峰值,對(duì)Mini2.5和Mini3.0的計(jì)算結(jié)果如圖3、圖4所示。

        Mini3.0為Mini2.5的改進(jìn)版門鎖,由齒輪系傳動(dòng)改為蝸輪蝸桿傳動(dòng),并使用阻尼更大的材料進(jìn)行緩沖。從圖3、圖4可以看出,無論是啟保險(xiǎn)還是閉保險(xiǎn),Mini3.0的響度峰值都明顯比Mini2.5小。Mini2.5左前門保險(xiǎn)啟閉聲的響度峰值變化曲線如圖5、圖6所示,可見啟保險(xiǎn)和閉保險(xiǎn)都會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)波峰,第二個(gè)波峰是保險(xiǎn)執(zhí)行機(jī)構(gòu)回到初始位置所導(dǎo)致的。

        Mini2.5和Mini3.0聲響樣本的尖銳度峰值計(jì)算結(jié)果如圖7、圖8所示,Mini2.5左前門保險(xiǎn)啟閉聲的尖銳度峰值變化曲線如圖9、圖10所示。從圖7、圖8可以看出,Mini3.0比Mini 2.5的尖銳度要小,但在左后門位置處尖銳度峰值相差不大。從客觀評(píng)價(jià)參數(shù)值看,Mini3.0的響度峰值與尖銳度峰值均有改善,響度峰值的改善效果更佳。

        大量研究表明,人耳對(duì)超過5 sone的聲響比較敏感,因此在響度時(shí)間曲線上取0.7~1.0 s范圍,計(jì)算RMS響度及RMS尖銳度,并代替?zhèn)鹘y(tǒng)的峰值進(jìn)行判斷。響度和尖銳度的截取方法如圖11所示。

        ▲圖2 聲響信號(hào)選取

        ▲圖3 啟保險(xiǎn)聲響度峰值

        ▲圖4 閉保險(xiǎn)聲響度峰值

        ▲圖5 啟保險(xiǎn)聲響度峰值變化曲線

        ▲圖6 閉保險(xiǎn)聲響度峰值變化曲線

        ▲圖7 啟保險(xiǎn)聲尖銳度峰值

        ▲圖8 閉保險(xiǎn)聲尖銳度峰值

        ▲圖9 啟保險(xiǎn)聲尖銳度峰值變化曲線

        圖12~圖15為汽車門鎖保險(xiǎn)啟閉聲的RMS響度與RMS尖銳度。從圖12、圖13可以看出,無論是啟保險(xiǎn)還是閉保險(xiǎn),在同一測(cè)量位置,Mini2.5的RMS響度基本都是Mini3.0的兩倍。從圖14、圖15可以看出,Mini2.5啟閉保險(xiǎn)的RMS尖銳度也要比Mini3.0大很多??梢?,RMS計(jì)算方法比傳統(tǒng)的峰值法更加直觀且容易判斷,但其正確性需待與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析后才能評(píng)判。

        ▲圖10 閉保險(xiǎn)聲尖銳度峰值變化曲線

        ▲圖11 截取時(shí)間段

        ▲圖12 啟保險(xiǎn)聲RMS響度

        ▲圖13 閉保險(xiǎn)聲RMS響度

        ▲圖14 啟保險(xiǎn)聲RMS尖銳度

        ▲圖15 閉保險(xiǎn)聲RMS尖銳度

        3.4 主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分析

        成對(duì)比較法是可靠性較高的主觀評(píng)價(jià)方法,主要誤判包括相同聲響樣本的誤判、不同播放順序的誤判和三角循環(huán)誤判。在對(duì)誤判規(guī)律進(jìn)行總結(jié)時(shí)發(fā)現(xiàn),出現(xiàn)以下三種情況時(shí),即為判斷者出現(xiàn)誤判,i、j、k均為樣本。

        (1)Pij>0,且Pjk≥0,Pik≤0。

        (2)Pij=0,且Pjk≠Pik。

        (3)Pij<0,且Pjk≤0,Pik≥0。

        若有n個(gè)樣本,則三角循環(huán)誤判的最大次數(shù)為:

        主觀評(píng)價(jià)地點(diǎn)選在公司消聲監(jiān)控室,采用PULSE聲響回放模塊和高保真耳機(jī)進(jìn)行回放。20個(gè)評(píng)價(jià)者為公司員工,采用成對(duì)比較法來進(jìn)行評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)中聲響樣本有16個(gè),其中啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)各8個(gè),即x=8。對(duì)啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)信號(hào)分別進(jìn)行主觀評(píng)價(jià),按照兩兩組合排列公式y(tǒng)=x(x-1)/2,可以得到28種組合。

        最終數(shù)據(jù)表明,20個(gè)評(píng)價(jià)者中有2人誤判率大于30%,其余18人均小于30%,因此剔除這兩人的數(shù)據(jù)。經(jīng)過調(diào)查發(fā)現(xiàn),這兩人是對(duì)汽車不了解的人員,且年齡偏大,推斷為其經(jīng)驗(yàn)不足或聽力下降導(dǎo)致誤判。

        按式(1)對(duì)剩余18個(gè)評(píng)價(jià)者的主觀偏差性績(jī)效值進(jìn)行計(jì)算,啟保險(xiǎn)及閉保險(xiǎn)各8個(gè)聲響樣本的主觀評(píng)價(jià)結(jié)果見表2。

        表2 主觀評(píng)價(jià)結(jié)果

        主觀偏差性績(jī)效值越大,說明聲品質(zhì)越差。由表2可知,Mini3.0的啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)主觀偏差性績(jī)效值均小于Mini2.5。

        4 主客觀多元線性回歸模型

        將啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)各8個(gè)聲響樣本通過聲品質(zhì)主客觀線性回歸方程y=ax+b來分析參數(shù)x與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果y之間的關(guān)系,響度峰值、尖銳度峰值、RMS響度、RMS尖銳度與主觀偏差性績(jī)效值的相關(guān)性如圖16~圖19所示。

        啟保險(xiǎn)的響度峰值、尖銳度峰值、RMS響度、RMS尖銳度與主觀偏差性績(jī)效值的相關(guān)因子R2依次為0.812 4、0.247 8、0.805 3、0.769 5,由此可知,響度峰值與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性最好,其次為RMS響度及RMS尖銳度,而尖銳度峰值與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性最差,僅為0.247 8,從統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上來說,尖銳度與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果基本不相關(guān)。

        閉保險(xiǎn)和啟保險(xiǎn)的主客觀分析處理方法相同。閉保險(xiǎn)的響度峰值、尖銳度峰值、RMS響度、RMS尖銳度與主觀偏差性績(jī)效值的相關(guān)因子R2依次為0.787 9、0.493 8、0.851 0、0.781 0, 可見 RMS響度與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性最好,其次為響度峰值及RMS尖銳度,而尖銳度峰值與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性最差,僅為0.493 8。

        對(duì)啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)各客觀評(píng)價(jià)參數(shù)與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的線性結(jié)果進(jìn)行分析,得到以下結(jié)論:

        (1)RMS響度、響度峰值及RMS尖銳度與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果有很好的相關(guān)性,且RMS響度、響度峰值與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性基本相同,并優(yōu)于RMS尖銳度;

        (2)尖銳度峰值與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性較差,因此在后續(xù)的多元線性回歸分析中可以剔除該參數(shù)。

        單一的客觀參數(shù)不一定能很好地描述主觀評(píng)價(jià)所感知到的聲品質(zhì),主觀感受是多個(gè)因素共同作用的結(jié)果,因此考慮建立多元線性回歸模型:

        式中:Y1為啟保險(xiǎn);Y2為閉保險(xiǎn);X1為響度峰值;X2為RMS 響度;X3為 RMS 尖銳度;A、B1、B2、B3為多元線性回歸模型待計(jì)算參數(shù)。

        對(duì)各客觀評(píng)價(jià)參數(shù)進(jìn)行歸一化處理后,利用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件建立多元線性回歸方程,所得模型為:

        對(duì)多元線性回歸模型進(jìn)行擬合度檢驗(yàn)和顯著性檢驗(yàn),見表 3、表 4。

        表3中啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)的相關(guān)因子R2均大于0.88,可見模型的擬合程度較好。

        ▲圖16 響度峰值與主觀偏差性績(jī)效值相關(guān)性

        ▲圖17 尖銳度峰值與主觀偏差性績(jī)效值相關(guān)性

        ▲圖18 RMS響度與主觀偏差性績(jī)效值相關(guān)性

        ▲圖19 RMS尖銳度與主觀偏差性績(jī)效值相關(guān)性

        表3 多元線性回歸模型擬合度檢驗(yàn)

        表4 多元線性回歸模型顯著性檢驗(yàn)

        由表4可以看出,啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)的置信度分別為 0.023 9、0.005 0,均小于 0.050 0,表明模型是顯著的。

        通過啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)的多元線性回歸模型,可以看出:

        (1)響度峰值、RMS響度、RMS尖銳度與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果有密切聯(lián)系,改變?nèi)我鈪?shù)都會(huì)影響主觀評(píng)價(jià)結(jié)果;

        (2)通過建立模型,可以在得到響度峰值、RMS響度、RMS尖銳度參數(shù)的同時(shí),預(yù)測(cè)啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)的主觀評(píng)價(jià)結(jié)果。

        5 評(píng)價(jià)模型的應(yīng)用

        為了驗(yàn)證并應(yīng)用聲品質(zhì)評(píng)價(jià)模型,在同樣的被測(cè)車輛上重新安裝了VV1、G2、GL共三款門鎖,并進(jìn)行分析。評(píng)價(jià)結(jié)果見表5、表6。

        由表5可以看出,啟保險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與主觀偏差性績(jī)效值的相對(duì)誤差均在可接受范圍(15%)以內(nèi),主觀評(píng)價(jià)時(shí)可明顯感受出G2門鎖的聲品質(zhì)較好,而VV1聽起來比較響且刺耳。從模型的預(yù)測(cè)結(jié)果可以得到25號(hào)聲響樣本主觀偏差性績(jī)效值最小,與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果相一致。而35號(hào)聲響樣本主觀偏差性績(jī)效值最大,其主觀評(píng)價(jià)得分也最高,兩者相一致。啟保險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比如圖20所示。

        閉保險(xiǎn)模型的驗(yàn)證過程與啟保險(xiǎn)一致,由表6可以看出,閉保險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與主觀偏差性績(jī)效值的相對(duì)誤差也均在可接受范圍(15%)以內(nèi)。閉保險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比如圖21所示。

        筆者所建立的汽車門鎖保險(xiǎn)啟閉聲品質(zhì)計(jì)算模型同樣適用于其它不同類型的門鎖。應(yīng)用這一模型可以得到主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的預(yù)測(cè)值,不需要進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn),能夠大大縮短研發(fā)周期,節(jié)約企業(yè)開發(fā)成本。

        6 結(jié)論

        ▲圖20 啟保險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比

        表5 新門鎖啟保險(xiǎn)聲品質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果

        表6 新門鎖閉保險(xiǎn)聲品質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果

        ▲圖21 閉保險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比

        筆者以五款不同門鎖作為研究對(duì)象,對(duì)汽車門鎖保險(xiǎn)啟閉聲進(jìn)行了采集,對(duì)其中兩款有代表性的門鎖分別進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)參數(shù)計(jì)算及主觀評(píng)價(jià),建立了啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)的多元線性回歸模型。將這一模型應(yīng)用于另外三款門鎖進(jìn)行驗(yàn)證,效果良好。筆者所建立的啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)多元線性回歸模型還適用于其它種類的門鎖。

        筆者提出了汽車門鎖保險(xiǎn)啟閉聲品質(zhì)的主客觀評(píng)價(jià)方法,采用成對(duì)比較法得到了聲品質(zhì)的主觀評(píng)價(jià)結(jié)果,在響度峰值、尖銳度峰值的基礎(chǔ)上,提出了RMS響度和RMS尖銳度參數(shù)及其計(jì)算方法。

        筆者對(duì)響度峰值、尖銳度峰值、RMS響度及RMS尖銳度與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)響度峰值、RMS響度、RMS尖銳度與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性較好,尖銳度峰值與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性較差。

        筆者建立并驗(yàn)證了利用響度峰值、RMS響度和RMS尖銳度進(jìn)行汽車門鎖保險(xiǎn)啟閉聲品質(zhì)評(píng)價(jià)的多元線性回歸模型。

        通過研究確認(rèn)RMS響度和RMS尖銳度計(jì)算方法能夠使企業(yè)縮短研發(fā)周期,減少資金、人員和時(shí)間等成本的投入。

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