论文摘要
基于心里声学客观参量的GA-BP声品质预测模型能够准确的预测稳态排气噪声声品质。对于非稳态噪声研究,引入正则化非稳态回归技术（RNR）优化计算维格纳-威尔分布（WVD）的时频方法,建立新的声品质参量SQP-RW（Sound Quality Parameter Base on RNR-WVD）,用此参量替换掉与满意度相关性较小的客观参量。同时,以Morlet小波基函数作为隐含层结点的传递函数构建小波神经网络（Wavelet Neural Network,WNN）,并用GA优化小波神经网络层间的权值和阈值,构造出GA-WNN并用于非稳态排气噪声声品质预测。结果表明:GA-WNN在非稳态排气噪声声品质预测上比GA-BP神经网络更加准确;引入SQP-RW参量,模型具有更高的精度,更能体现出非稳态信号特征及声品质特点。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 曾发林,孙苏民
关键词: 非稳态排气噪声,小波神经网络,声品质,正则化非稳态回归,分布
来源: 振动与冲击 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 汽车工业
单位: 江苏大学汽车工程研究院,江苏大学汽车与交通工程学院
基金: 国家自然科学基金(51575238)
分类号: U467.493
DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.12.011
页码: 74-80+104
总页数: 8
文件大小: 1852K
下载量: 107
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标签：非稳态排气噪声论文; 小波神经网络论文; 声品质论文; 正则化非稳态回归论文; 分布论文;