| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外汽车声品质研究概况 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外汽车声品质研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内汽车声品质研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外时域传递路径分析研究概况 | 第13-14页 |
| 1.4 国内外基于TPA的声品质分析研究概况 | 第14-15页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 基于神经网络的汽车加速噪声评价 | 第17-33页 |
| 2.1 汽车加速状态下车内声品质客观评价 | 第17-21页 |
| 2.1.1 声音样本采集试验 | 第17-18页 |
| 2.1.2 客观心理声学参数分析 | 第18-21页 |
| 2.2 汽车加速状态下车内声品质主观评价 | 第21-24页 |
| 2.2.1 轿车车内声品质主观评价试验 | 第22页 |
| 2.2.2 主观评价试验结果及数据检验 | 第22-24页 |
| 2.3 基于BP神经网络的车内声主观评价客观量化模型 | 第24-32页 |
| 2.3.1 BP人工神经网络简介 | 第24-26页 |
| 2.3.2 车内声品质BP神经网络预测模型建立 | 第26-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于时域TPA的车内声合成模型建立 | 第33-49页 |
| 3.1 虚拟车内声合成模型基本原理 | 第33-35页 |
| 3.1.1 传递路径分析基本原理 | 第33-34页 |
| 3.1.2 模型结构 | 第34-35页 |
| 3.2 试验数据获取 | 第35-39页 |
| 3.2.1 空气声传递函数求取 | 第35-36页 |
| 3.2.2 结构声传递函数求取 | 第36-37页 |
| 3.2.3 时域工作载荷的获取 | 第37-39页 |
| 3.3 时域去卷积滤波网络求解 | 第39-41页 |
| 3.3.1 病态问题处理 | 第39-40页 |
| 3.3.2 时域去卷积滤波器设计 | 第40-41页 |
| 3.4 车内噪声时域传递路径分析 | 第41-48页 |
| 3.4.1 车内噪声时域传递路径分析试验 | 第41-43页 |
| 3.4.2 数据计算 | 第43-45页 |
| 3.4.3 车内噪声仿真和传递路径贡献分析 | 第45-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 车内声品质传递路径分析及仿真优化 | 第49-59页 |
| 4.1 虚拟车内声品质预测模型 | 第49-52页 |
| 4.2 传递路径贡献量分析 | 第52-55页 |
| 4.3 虚拟车内声品质优化 | 第55-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 总结和展望 | 第59-61页 |
| 一 主要研究成果和结论 | 第59-60页 |
| 二 主要创新点 | 第60页 |
| 三 研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64页 |