乘用车关门声声品质GA-SVR预测研究

为准确、高效地评价汽车关门声声品质,以乘用车关门声为研究对象,采用成对比较法进行主观评价试验,并提取心理声学客观参量,完成主、客观参量间的相关性分析.以相关性强的客观参量为输入,主观偏好性值为输出,建立基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的乘用车关门声声品质预测模型,并运用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对该模型的性能参数进行优化.选取关门声品质表现差的样车进行声品质改进,并应用该模型对改进后关门声声品质进行预测,试验结果表明:在各个速度工况下,改进后的样车关门声声品质预测值与试验值之间的误差均在3％以内,该模型适用于乘用车关门声声品质预测,能够有效提高乘用车关门声声品质预测精度和评价效率.