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基于PSOGA-BP的混合动力汽车非稳态工况声品质评价

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为研究混合动力汽车车内声品质特性及评价方法,利用参考语义细分法,选取原地热机、缓加速、急加速、紧急制动、缓减速、滑行和变工况下所测混合动力汽车车内噪声样本,进行了混合动力汽车车内声品质主观评价试验.计算了各噪声样本的客观参数,进行了相关分析.基于粒子群(PSO)和遗传算法(GA)优化的BP神经网络,建立了混合动力汽车声品质客观评价模型PSOGA-BP模型,并利用此模型进行了混合动力汽车非稳态工况车内声品质预测.将PSOGA-BP模型预测结果,分别与GA-BP模型和BP模型进行比较,结果显示:PSOGA-BP模型预测结果误差最小,最适合用于混合动力汽车车内声品质预测.
Interior sound quality evaluation of hybrid electric vehicle under unsteady conditions based on PSOGA-BP neural network

廖连莹、潘继郭、赵景波、左言言、廖旭晖、孟浩东

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常州工学院汽车工程学院,江苏常州 213032

江苏大学振动噪声研究所,江苏镇江 212013

混合动力汽车 声品质 非稳态工况 PSOGA-BP模型

国家自然科学基金面上项目

51575238

2022

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.05.009

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2022.36(5)
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