固铂轮胎：基于轮胎噪声数据的车内轮胎噪声品质预测
关于Sound Answers Sound Answers公司是B&K工程咨询部门的前身。2015年以前，Sound Answers是B&K公司的长期合作伙伴，主要业务为工程咨询，总部位于美国底特律。2015年B&K为了拓展自身工程咨询业务，收购了Sound Answers公司。本文为Sound Answers公司于2007年的工程咨询案例。技 术 背 景
声品质在用户满意度所占的比例变得越来越重要。供应商面临巨大压力，必须尽早对车内轮胎声品质进行预测，这样才能缩短开发周期，降低开发费用。噪声评估的常用方法往往都有缺点需要改进：
[*]车内噪声评审试验通常是比较有效的噪声评价方法，但是需要提前安排车辆、时间、全部轮胎等
[*]传统的单胎试验方法能够测试轮胎声压级，但是不能预测车内乘员对轮胎噪声的感受
[*]传递路径分析技术往往需要很高的人力物力成本，才能对每辆车辆的车内轮胎噪声进行量化研究
轮胎供应商必须对轮胎进行优化设计，使之满足多种车辆平台的要求。基于上述原因，需要开发一种新方法，利用测试数据，得到声品质特性，并对不同车辆平台的车内主观感受进行预测。
图1：车内轮胎噪声分解和组合的分析流程
车内轮胎噪声合成
车内轮胎空气声合成方法参考下列公式：
其中NRvehicle(f)为车辆的频域声学衰减率(Noise Reduction, dB)。本案例中，NR函数可以视为一种数字滤波器。Tire(t)为轮胎近场声压级，包括四种测试状态（道路行驶轮胎噪声、4轮转毂轮胎噪声、单转毂轮胎噪声和轮胎测试台架）。从不同测试状态的噪声贡献中抽取出特定成分，重新合成为车内轮胎噪声，如图2所示。图2：车内噪声合成框图 主观评审与客观测试
对几种不同设计方案的轮胎进行车内声品质主观评审和客观测试，运行工况为滑行和50英里/时匀速行驶。通过主观评审与客观测试的回归分析，确定了与车内主观评审结果相关的参数，如图3所示。
图3：主客观回归分析；蓝色为评审试验结果；红色为原始噪声的预测结果；绿色为合成噪声的预测结果 结 论
本文的研究方法结合主观评审与客观参数结果的回归分析结果，对车辆轮胎噪声声品质特性进行预测，是一种鲁棒性很强的方法。除了本文提及的中型轿车以外，此方法也适用于其他车辆，包括卡车、大型轿车等。在此方法基础上，后续还可以收集不同车辆的掩蔽声，创建数据库，进一步优化轮胎噪声声品质预测工作的流程。
实现产品目标和提高产品性能并不总是容易的。让试验变得有意义并将结果转化为行动也具有挑战性。无论是短期项目还是长期项目，B&K都拥有经验丰富的工程技术团队，他们具备专业应用知识和行业洞察力。
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