基于PSOGA-BP的混合动力汽车非稳态工况声品质评价

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。