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基于听觉感知的车辆噪声混合评价模型研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-18页
   ·选题背景和研究意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-15页
     ·声品质客观评价国内外研究现状第12-13页
     ·人耳有限元建模国内外研究现状第13-15页
   ·课题来源和研究内容第15-18页
第二章 人耳组成及听觉效应第18-27页
   ·人耳结构及功能第18-22页
     ·外耳第19-20页
     ·中耳第20-21页
     ·内耳第21-22页
   ·听觉效应第22-26页
     ·可闻声、听阈和痛阈第22-23页
     ·基底膜的频率选择性第23-25页
     ·掩蔽效应第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 人耳有限元模型的建立与验证第27-35页
   ·外耳道、鼓膜、中耳实体建模第27-28页
   ·有限元建模第28-30页
   ·材料属性及边界条件第30-32页
   ·模型验证第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第四章 主要心理声学参数计算第35-53页
   ·常用声学指标第35-39页
     ·声压和声压级第35-36页
     ·响度级和等响曲线第36-37页
     ·计权声级第37-39页
   ·主要心理声学参数第39-42页
     ·响度第39-41页
     ·尖锐度第41-42页
   ·车辆噪声声品质参数的编程实现第42-46页
     ·车辆噪声预处理第42页
     ·A 计权声压级的程序实现及验证第42-45页
     ·响度的程序实现及验证第45-46页
   ·声品质参数计算软件的 GUI 设计第46-52页
     ·Matlab_GUI 设计简介第47-49页
     ·声品质参数计算软件 GUI 设计第49-52页
   ·本章小结第52-53页
第五章 能量特征提取与 RBF 神经网络建模第53-67页
   ·能量特征提取第53-57页
     ·特征提取的主要原则第53页
     ·数据准备第53页
     ·A 计权声压级特征提取第53-55页
     ·响度和尖锐度特征提取第55-57页
   ·RBF 神经网络建模第57-65页
     ·人工神经网络概述第57页
     ·RBF 网络拓扑结构及映射关系第57-59页
     ·RBF 网络学习过程第59-60页
     ·训练样本的选择第60-61页
     ·RBF 神经网络参数优化第61-64页
     ·结果分析第64-65页
   ·本章小结第65-67页
第六章 总结与展望第67-69页
   ·总结第67页
   ·展望第67-69页
参考文献第69-72页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果第72-73页
致谢第73-74页

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