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一种雨刮风窗系统响度和尖锐度主动控制的多目标优化方法

孙艺嘉 王岩松 刘宁宁 袁涛 谢晓龙 郭辉

孙艺嘉, 王岩松, 刘宁宁, 袁涛, 谢晓龙, 郭辉. 一种雨刮风窗系统响度和尖锐度主动控制的多目标优化方法[J]. 上海工程技术大学学报, 2025, 39(2): 119-124, 222. doi: 10.12299/jsues.24-0080
引用本文: 孙艺嘉, 王岩松, 刘宁宁, 袁涛, 谢晓龙, 郭辉. 一种雨刮风窗系统响度和尖锐度主动控制的多目标优化方法[J]. 上海工程技术大学学报, 2025, 39(2): 119-124, 222. doi: 10.12299/jsues.24-0080
SUN Yijia, WANG Yansong, LIU Ningning, YUAN Tao, XIE Xiaolong, GUO Hui. A multi-objective optimization method for active control of loudness and sharpness of wiper windshield systems[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2025, 39(2): 119-124, 222. doi: 10.12299/jsues.24-0080
Citation: SUN Yijia, WANG Yansong, LIU Ningning, YUAN Tao, XIE Xiaolong, GUO Hui. A multi-objective optimization method for active control of loudness and sharpness of wiper windshield systems[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2025, 39(2): 119-124, 222. doi: 10.12299/jsues.24-0080

一种雨刮风窗系统响度和尖锐度主动控制的多目标优化方法

doi: 10.12299/jsues.24-0080
基金项目: 国家自然科学基金(52172371);上海市优秀学术/技术带头人项目(21XD1401100);上海市新能源汽车振动噪声评价与控制技术专业服务平台(18DZ2295900)
详细信息
    作者简介:

    孙艺嘉(1999 − ),男,硕士生, 研究方向为汽车NVH声品质。E-mail:Joesun993@gmail.com

    通讯作者:

    王岩松(1971 − ),男,教授,博士,研究方向为车辆振动噪声测控技术。E-mail:jzwbt@163.com

  • 中图分类号: TB535

A multi-objective optimization method for active control of loudness and sharpness of wiper windshield systems

  • 摘要: 电动汽车动力系统噪声降低,导致雨刮反转引起的响度和尖锐度相矛盾问题更加突出,多目标优化方法有助于指导多频带协同主动控制,提升雨刮风窗系统声品质。通过实车噪声测试试验采集,分析雨刮运动过程中的噪声数据。基于各特征频带幅值与响度和尖锐度的直接映射关系构建多目标优化公式。敏感性分析确定一组影响响度和尖锐度变化最大的敏感频带,通过多目标遗传算法NSGA-Ⅱ求解得到响度和尖锐度综合最优时对应的敏感频带幅值,通过基于滤波残差最小均方算法(filtered-error least mean square algorithm, FELMS)自适应滤波器的ANE算法进行响度和尖锐度的主动控制仿真,验证最优解的可行性。结果表明,响度降低15.4%,尖锐度降低18%,响度达到94%最优解效果,尖锐度达到87%最优解效果,声品质得到改善。
  • 图  1  雨刮风窗系统振动噪声测点布置

    Figure  1.  Vibration and noise measurement point layout of wiper and windshield systems

    图  2  湿润低速下雨刮风窗噪声时域和频域图

    Figure  2.  Time domain and frequency domain diagrams of rain window noise in wet low-speed conditions

    图  3  雨刮噪声两种心理声学参数频域图

    Figure  3.  Frequency domain plots of two psychoacoustic parameters of wiper noise

    图  4  Pareto最优前沿解集

    Figure  4.  Pareto frontier optimal solution set

    图  5  基于最优解控制前后特征响度尖锐度曲线

    Figure  5.  Characteristic loudness sharpness curve before and after control based on optimal solution

    图  6  用于主动控制的多目标优化方法流程图

    Figure  6.  Flowchart of multi-objective optimization method for active control

    表  1  敏感性分析结果

    Table  1.   Sensitivity analysis results

    特征
    频带
    各频带声压级变化
    对应响度值/sone
    各特征频带声压级变化
    对应尖锐度值/acum
    1 8.31034 1.00986
    2 8.30918 1.00986
    3 8.34963 1.00532
    4 8.51747 0.98565
    5 8.47818 0.99055
    6 8.52165 0.98565
    7 8.45587 0.99596
    8 8.85198 0.95821
    9 8.73738 0.96994
    10 8.74691 0.97412
    11 8.55048 0.98954
    12 8.49841 0.99567
    13 8.57582 0.99279
    14 8.55559 0.99660
    15 8.60766 0.99790
    16 8.71297 0.99985
    17 8.50887 1.00086
    18 8.51003 1.00122
    19 8.56303 1.00504
    20 8.51421 1.01374
    21 8.51119 1.01693
    22 8.57489 1.02305
    23 8.58232 1.03430
    24 8.53025 1.05137
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    表  2  主动控制处理前后的声品质参数对比

    Table  2.   Comparison of sound quality parameters before and after different active control treatments

    参数 原始噪声 理论优化 主动控制仿真
    参数结果 降幅/% 参数结果 降幅/%
    响度/sone 8.30 6.94 16.4 7.02 15.4
    尖锐度/acum 0.994 0.788 20.7 0.815 18.0
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-03-21
  • 网络出版日期:  2025-09-30
  • 刊出日期:  2025-06-30

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