基于PSOGA-BP的混合动力汽车非稳态工况声品质评价

作者：廖连莹; 潘继郭; 赵景波^*; 左言言; 廖旭晖; 孟浩东

来源：重庆理工大学学报：自然科学, 2022, 36(05): 70-77.

• 混合动力汽车
• 声品质
• 非稳态工况
• PSOGA-BP模型

为研究混合动力汽车车内声品质特性及评价方法，利用参考语义细分法，选取原地热机、缓加速、急加速、紧急制动、缓减速、滑行和变工况下所测混合动力汽车车内噪声样本，进行了混合动力汽车车内声品质主观评价试验。计算了各噪声样本的客观参数，进行了相关分析。基于粒子群(PSO)和遗传算法(GA)优化的BP神经网络，建立了混合动力汽车声品质客观评价模型PSOGA-BP模型，并利用此模型进行了混合动力汽车非稳态工况车内声品质预测。将PSOGA-BP模型预测结果，分别与GA-BP模型和BP模型进行比较，结果显示：PSOGA-BP模型预测结果误差最小，最适合用于混合动力汽车车内声品质预测。

• 单位
  江苏大学; 常州工学院