发动机和汽车噪声评估ear简介

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发动机和汽车噪声评估

    AVL噪声品质计算软件已经被单独设计出来，并且发展为生成和计算噪声等级指数-噪声指数-NVH在汽车工程过程的应用。应用这些噪声指数，就可以量化一些特殊产品的噪声品质。作为结果，在开发过程中就不再需要进一步的目标试验。可以得到对于车辆／发动机／部件的噪声发展需要的额外数据，明确确定工程目标。
AVL噪声指数已经作为计算机软件的一部分发表，为发动机提供了与噪声品质相关的通用等级，并且被广泛接受作为世界范围内汽车工业的标准。

优点

        对目标噪声品质的可靠测量
        有效的缩短开发周期
        应用范围广
        对部件调整的影响的精确测量

主要特性

        大量的声学参数的计算
        发动机噪声品质AVL噪声指数的目标评估计算
        为指定的噪声种类生成特殊的噪声指数，例如对于汽车产品，使用大多数有效目标参数的组合。
        利用噪声指数的结果对噪声品质进行量化
        建立一个包括传统的噪声测量、AVL噪声指数和自定义指数的扩展数据库
        GUI图形界面
    对特殊噪声种类和特殊产品的噪声品质评估是以主观的听觉试验为基础的。这些试验由具有代表性的评估小组采用精心选择的噪声样本来进行。对小组的评估进统计处理并对应测量的噪声参数进行排队。选出关联最大的参数来确定最能满足小组印象的噪声指数。
    推导出的指数和它的组成要素可以用来量化相同应用产生的噪声造成的主观印象，例如汽车噪声、发动机噪声、变速箱噪声等。

软件模块

    进行声学分析和主观评估过程所用的噪声样本通过发布的SPDIF界面被存储在计算机硬盘上。
MAP-声学参数的测量
    校准噪声文件和计算大量的时域和频域的声学参数（重要声谱,分布误差,包含单个８音阶的波段，等）所有的结果和录音条件的细节描述一起存储在一个大规模的数据库中。
DAI-确定AVL噪声指数
    这个模块从前面计算出的声强、周期、声调和发动机噪声样本的冲击中计算出AVL噪声指数。
ESI-主观印象评估
    对一个有代表性的固定噪声样本，采用人造头部系统进行双声道更好的录制效果录制下来，由一个评估小组采用A／B（一对）比较模式进行等级鉴定，结果存储在计算机系统里。
SPS-主观数据的统计处理
    对个人的主观判断进行一致性检查。有相似观点的人被组合在一起作为一组（群分析）。进一步分析主观数据，依据每组的平均值评估噪声样本，确定最佳主观标准（主要部件分析）。
CAI-生成一种噪声指数
    从群分析（"SPS"模块）得到的主观数据的值同主观数据的组（"MAP"模块）相联系。有一种界面允许用户用ASCII码输入自定义的参数。
    描述试验小组主观印象的、被称为主观参数的指数，通过多线性衰退分析来确定。

主要输入数据

    噪声文件由数据录音带（DAT）录音机通过SPDIF界面传递。

主要输出数据

声音分析
        每个噪声的大量的声学参数（例如分贝数、响度、声调、调制、噪音等等）
        AVL噪音指数
        参数和声谱的表格和图象输出
主观评价
        单个噪声的评价矩阵和对每个测试人员的评价等级、系数一致性
        所有人员的群分析和各组评价等级的平均值
        输入关联数据和衰退分析（指数生成）
指数生成
    描述主观评价等级的参数和主要因素的最佳组合。



发动机和汽车噪声等级指数

    车辆噪声品质的改善在汽车工业中正变得越来越重要。传统的用来对车辆总体噪声水平进行最小化设计的噪声和振动工程学方法对于噪声品质工程学是有效的，但是需要一种可靠的尺度。降低声压的成功程度通常用分贝数来衡量。在噪声控制的许多领域已经建立起一种合适的尺度，它能很好的符合人们对声音（合适的声压等级）的响应，并且提供一种方便可靠的方式为噪声控制建立目标和严格的工程标准，例如：车辆通过噪声标准。没有主观度量和相关的设备，就不可能实现能让多数车辆噪声问题接受的可靠的标准。
    尽管分贝数对于噪声控制工程学非常重要，它也只能对一种特殊噪声提供最小限度的标度（也就是说，高声的声音是令人厌烦的）。通常用来衡量车辆噪声的方法（既质量百分比）是通过评估委员会的评估。这已经证明是一种非常有效的方法，用它来评价噪声并且很可能被继续用来决定一种车型最终被采纳还是否决。然而，使用这种方法是耗时巨大并且如果在选择评估委员会成员的时候不小心会使结果变的不可靠。例如：一个身材太大或者太小的评审员，或者一个可能有很深成见的专家。对于AVL和其他软件来说，显然需要一种可靠的方式去衡量车辆噪声的扰民程度。所需要的是一种数值指标，使用它可以象分贝数一样方便。
    AVL内部支持的研究工程的目标是建立衡量发动机噪声扰民的可靠方法。在1987年（工程期为1987-1990），AVL噪声指数被成功的制定出来（参考SAE论文911080，911081）。AVL噪声指数是汽车工业内部制定的标准。
    AVL噪声指数计算和整个的生成噪声指数的方法学现在已经可以在AVL EAR软件包中获得。对于发动机的某些领域（如摩托车），AVL指数将可以直接应用。对于更复杂的声学条件下，例如大型船用发动机或者车辆内部噪声品质的衡量，创造一种新的指标可能会更有利些。软件包允许在需要时创造新的指标。
    在EAR软件包内提供的AVL噪声指数的使用，将为NVH发展工程学提供一种可靠的主观噪声品质的度量。这样就可以通过消除对正规的评估委员会的评估需求达到显著减少开发时间的目的。它提供了一种精确度量每个工程师在全局主观噪声或声音品质方面对车辆和发动机所做调整的效力的一种方法。这些部件调整的影响，例如阀链、齿轮驱动和链驱动等关于主观噪声品质的调整，可以使用AVL EAR软件精确的加以测量。

lichengwan

针对上述关于发动机和汽车噪声评估的帖子内容，以下是汽车工程师专业的回复：

关于发动机和汽车噪声评估中的EAR（耳朵和听觉评估）简介，AVL噪声品质计算软件在评估汽车噪声方面有着广泛的应用。该软件能够生成并计算噪声等级指数，如NVH（噪音、振动和刺耳度），为汽车工程过程中的噪声评估提供量化依据。通过应用这些噪声指数，我们可以准确评估特定产品的噪声品质，从而在开发过程中避免进一步的目标试验，明确工程目标。其优点在于能够可靠测量目标噪声品质并有效缩短开发周期。此外，该软件还为发动机提供了与噪声品质相关的通用等级标准，已成为全球汽车工业广泛接受的标准工具。在开发和改进汽车噪声性能时，它是不可或缺的辅助手段。

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