劉興恕張伯俊張鵬飛

（1.天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)汽車與交通學(xué)院；2.邢臺(tái)職業(yè)技術(shù)學(xué)院）

噪聲與振動(dòng)是汽車界最活躍的研發(fā)領(lǐng)域之一，在汽車研究與產(chǎn)品開發(fā)過程中的作用越來越突出。汽車制造公司為了提高汽車車內(nèi)舒適度，積極開展研究。研究人員認(rèn)為在汽車車內(nèi)，暴露的噪聲與振動(dòng)直接與發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的增加或者減少一致，一般來說，與發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的傳播成正比。在前人研究的基礎(chǔ)上，本研究基于試驗(yàn)考慮了聲品質(zhì)指標(biāo)和振動(dòng)，通過聚類和分類算法建立評(píng)估模型，使用“遺傳算法-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（GANN）分類聚類的數(shù)據(jù)，應(yīng)用線性判別分析（LDA）驗(yàn)證分類結(jié)果[1]。研究表明：采用聚類和分類算法評(píng)估汽車車內(nèi)噪聲與振動(dòng)等級(jí)是可行的，并為今后車內(nèi)噪聲與振動(dòng)分析和控制提供借鑒。

1 研究方法

1.1 振動(dòng)評(píng)估

測(cè)量振動(dòng)等級(jí)最理想的方法是參考振動(dòng)劑量值，故在本研究中，依據(jù)文獻(xiàn)[2]并參考加權(quán)加速度評(píng)估振動(dòng)等級(jí)。振動(dòng)劑量值的計(jì)算公式為：

式中：μVDV——振動(dòng)劑量值，ms-1.75；

a（t）——加權(quán)加速度，m/s2；

t——時(shí)間，s；

T——發(fā)生振動(dòng)的總時(shí)間，s。

1.2 聲學(xué)等級(jí)評(píng)估

文章使用聲品質(zhì)軟件，選擇響度、尖銳度、粗糙度和抖動(dòng)度4個(gè)聲品質(zhì)指標(biāo)[3]，來定量并且定性地評(píng)估聲學(xué)等級(jí)。

1.3 蒙特·卡羅模擬

蒙特·卡羅模擬是一種概率性技術(shù)，通常是基于目前數(shù)據(jù)中存在的趨勢(shì)用來產(chǎn)生大量的隨機(jī)樣本[4]。由于多元正態(tài)分布（MVN）是蒙特·卡羅模擬的一種應(yīng)用，且文中數(shù)據(jù)涉及多個(gè)變量，因此，使用MVN法是最合適的方法[5]。

1.4 聚類和分類

1.4.1 聚類

本方法對(duì)聚類所應(yīng)用的工具是層次聚類。聚類過程的初始步驟在于將數(shù)據(jù)集中的每個(gè)項(xiàng)目分配到其本身的群中。在這種情況下，如果項(xiàng)目數(shù)為n，即意味著現(xiàn)在具有的群數(shù)為n。這是因?yàn)槊總€(gè)群僅包含一個(gè)項(xiàng)目。在這里，就項(xiàng)目之間的距離而言令相似性等于群之間的距離；然后，通過觀察最相似的一對(duì)，或者可以組合為單個(gè)群的最接近的群，繼續(xù)該過程，如圖1所示。

1.4.2 分類

分類包括“遺傳算法-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（GANN）和線性判別分析（LDA）。在本研究中，出于分類的目的而采用GANN模型。該模型包括遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2個(gè)要素。LDA作為另一種選擇，通過“類別和其他范圍內(nèi)的分散矩陣”及“類別之間的分散矩陣”2種分類方法，旨在最大化類別之間的可分性。

2 試驗(yàn)

根據(jù)聲音頻率和振幅測(cè)量噪聲，使用B&K頭&軀干（HAT）2100型傳感器獲得特定的聲品質(zhì)指標(biāo)。評(píng)估振動(dòng)等級(jí)的測(cè)量位置包括前車門（副駕駛員側(cè)）、變速箱、轉(zhuǎn)向裝置、前車門（駕駛員側(cè)）、儀表盒和后側(cè)車門（駕駛員側(cè)）[6]。需要在3種狀態(tài)下進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)量：

1）靜止：無任何路面激勵(lì)的影響；

2）高速路上的運(yùn)動(dòng)：路面粗糙度的影響適中；

3）人行道上的運(yùn)動(dòng)：路面粗糙度的影響強(qiáng)烈[7]。

測(cè)試車采用自動(dòng)質(zhì)子位V6發(fā)動(dòng)機(jī)。測(cè)量車內(nèi)聲品質(zhì)所使用的設(shè)備為布魯爾&卡亞爾便攜式及多通道脈沖3560D型儀器。為了記錄噪聲，B&K頭&軀干（HAT）2100型傳感器位于前排副駕駛右側(cè)車門，在儀表板前底部安裝了振動(dòng)探測(cè)器B&K同位素分離器751-100模型，如圖2所示。

首先使用B&K脈沖Lapshop軟件測(cè)量噪聲；然后使用布魯爾&卡亞爾聲品質(zhì)7698型軟件分析噪聲，獲得聲品質(zhì)指標(biāo)值。在本例中，所有測(cè)點(diǎn)處讀取的數(shù)據(jù)必須記錄汽車底部、儀表盒、轉(zhuǎn)向、車門和變速箱的振動(dòng)測(cè)量值。

測(cè)量中每個(gè)試驗(yàn)的記錄時(shí)間為10 s，由駕駛員和筆記本電腦處理器進(jìn)行測(cè)試。駕駛員的任務(wù)是驅(qū)動(dòng)汽車，專注于汽車行駛方向并維持特定的轉(zhuǎn)速。與此同時(shí)，筆記本電腦處理器的任務(wù)是操作B&K脈沖Lapshop軟件，記錄測(cè)試過程中在每個(gè)試驗(yàn)中發(fā)生的噪聲和振動(dòng)。發(fā)動(dòng)機(jī)在特定轉(zhuǎn)速下，每個(gè)測(cè)量必須重復(fù)3次[8]。

3 結(jié)果

基于聲品質(zhì)指標(biāo)的測(cè)量結(jié)果，發(fā)現(xiàn)在駐車或者驅(qū)動(dòng)狀態(tài)下，響度指標(biāo)值隨著發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的增加而增加。與響度指標(biāo)相反的是尖銳度指標(biāo)值隨著發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的增加而減少。然而，關(guān)于粗糙度指標(biāo)和抖動(dòng)度指標(biāo)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的變化并沒有觀察到特別的趨勢(shì)。應(yīng)用方差分析（ANOVA）來研究存在于不同位置之間結(jié)果中的變化，如圖3所示。

從圖3可以看出，產(chǎn)生振動(dòng)等級(jí)較高的主要位置是汽車儀表盒、轉(zhuǎn)向、車門和變速箱。比起其他零部件，汽車底部是具有較低振動(dòng)暴露的唯一位置。

通過調(diào)查聲品質(zhì)參數(shù)與振動(dòng)劑量值之間存在的相關(guān)性，可以建立線性回歸模型確定這2個(gè)因素之間存在相關(guān)性的明顯程度。根據(jù)線性回歸分析的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)在特定零部件上聲品質(zhì)指標(biāo)的某些參數(shù)與暴露的振動(dòng)的某些等級(jí)是一致的，如圖4所示。選擇的因素是響度指標(biāo)和在汽車底部、轉(zhuǎn)向和變速箱處的暴露振動(dòng)。為了評(píng)估駕駛室內(nèi)經(jīng)歷的聲品質(zhì)等級(jí)，將這4個(gè)因素作為聚類模型中的輸入，以便能夠?qū)⑵浞殖?種舒適度，如表1所示。

表1 汽車車內(nèi)舒適度特性

盡管在駕駛室內(nèi)測(cè)量了不同零部件處的振動(dòng)等級(jí)，但是注意到只有一些區(qū)域是明顯的振動(dòng)暴露點(diǎn)，其中僅選擇與參數(shù)響度、底部、轉(zhuǎn)向及變速箱因素相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)應(yīng)用在聚類和分類過程中。明顯的暴露振動(dòng)點(diǎn)可以通過線性回歸分析結(jié)果觀察到。聚類結(jié)果根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速在1 200～3 500 r/min范圍內(nèi)，分別在靜止、高速路及人行道狀態(tài)下，獲得的響度及振動(dòng)劑量值（底部、轉(zhuǎn)向和變速箱）的數(shù)值不同，對(duì)應(yīng)的群類也不同。基于所觀察到的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)通過考慮輸入的噪聲與振動(dòng)，使用基于舒適度的層次聚類，可以對(duì)噪聲與振動(dòng)的暴露成功進(jìn)行聚類。這是一個(gè)新穎的方法，而不是暫時(shí)的評(píng)估，因?yàn)檫@些暴露的噪聲與振動(dòng)通常是主觀的，并且很難評(píng)估。

根據(jù)評(píng)估結(jié)果，還知道層次聚類能夠找到在調(diào)查的特定零部件上響度參數(shù)與暴露的振動(dòng)之間存在的相關(guān)性。為生成更多的數(shù)據(jù)，模擬了層次聚類，在這之后，執(zhí)行的分類過程產(chǎn)生的結(jié)果準(zhǔn)確性更高。在分類過程中使用了GANN和LDA 2類分類，對(duì)每個(gè)GANN模型，分類算法都進(jìn)行了20個(gè)試驗(yàn)。在相應(yīng)的模型中通過衍生的5 000個(gè)數(shù)據(jù)庫和測(cè)試的2 500個(gè)數(shù)據(jù)庫，來評(píng)估提出的GANN。同時(shí)對(duì)于每個(gè)LDA模型，衍生的數(shù)據(jù)庫為5 000個(gè)。根據(jù)聚類所得到的結(jié)果，通過隨機(jī)模擬可以獲得分類所需的數(shù)據(jù)庫?；谶@些結(jié)果，發(fā)現(xiàn)2種模型對(duì)于數(shù)據(jù)的分類是足夠有效的，因?yàn)楂@得每個(gè)試驗(yàn)的精度都超過70%。但是，對(duì)比這2種模型，LDA的性能要比GANN的性能更好，如圖5所示。

4 結(jié)論

基于提供的數(shù)據(jù)，提出的層次聚類的算法和混合GANN與LDA 2種算法能夠有效地聚類和分類噪聲振動(dòng)的等級(jí)。通過參考經(jīng)歷噪聲與振動(dòng)的趨勢(shì)，提出的模型就噪聲振動(dòng)而言能夠?qū)⑦@些組之間的舒適度區(qū)分為最愉悅、中等愉悅、臨界、中等討厭和最討厭5個(gè)群。除此之外，LDA算法通過使用噪聲振動(dòng)的輸入數(shù)據(jù)庫，成功簡(jiǎn)化了經(jīng)歷的噪聲振動(dòng)產(chǎn)生的舒適度。通過觀察圖5中的結(jié)果，得出相比于GANN，LDA算法更有效，因?yàn)楹笳弑憩F(xiàn)的準(zhǔn)確率更高。