本发明涉及汽车车内噪声性能测试与评价领域，具体涉及一种汽车车内怠速噪声客观量化评价方法。
背景技术：
随着消费者对汽车乘坐舒适性的要求越来越高，汽车车内声舒适性成为消费者评价车辆性能的一个重要指标。消费者在购选汽车过程中体验最多的汽车性能就是对汽车车内怠速噪声的体验。因此，各车型的研究阶段对车辆的怠速噪声都提出了越来越高的要求。
然而，人对声音的主观感受是非常复杂的，车辆怠速噪声的优劣并非可以通过简单的声压级来评判。在车辆nvh性能开发的前期和后期，如何正确的评估车内噪声性能一直是个难题。在考虑减振降噪的同时，如何改善车内噪声频谱中人不愉悦的成分尤其关键，这也是nvh工程师需要关注的内容。
目前，在改善车内怠速噪声方面，很多厂商都还处于单纯降噪的阶段，车内噪声的开发也仅仅将计权声压级作为开发目标。由于人的主观感受比较复杂，就会在评价车内噪声性能时出现主客观结果不一致的现象。此外，主观评价是个费时费力的过程，不仅需要的主观评价人员数量较多，对评价人员的专业水平也有一定要求。
技术实现要素：
本发明的目的是：提供一种汽车车内怠速噪声客观量化评价方法，解决车辆噪声的主观评价无法与客观参数相对应的问题，进而解决车辆噪声的主观评价问题。
本发明是通过如下技术方案实现的：一种汽车车内怠速噪声客观量化评价方法，该方法包括以下步骤：
s1、客观参数的采集
s1.1、将整车怠速停放在待测场地；
s1.2、布置声信号采集装置，采集若干怠速噪声水平不同的车辆的数据；并对采集的各车辆怠速噪声信号进行各客观参数的计算；
s2、主观参数的处理
s2.1、选取若干名主观评价人员对采集的各声信号样本进行回放评价；
s2.2、并按照如下公式对主观评价结果进行统计处理：
式中：
s3、对主观评价结果与各客观参数进行相关性分析，利用多元线性回归进行相关模型建立，得到怠速噪声主观评价的客观量化数学模型：
式中：
进一步的：待测场地为全消声或半消声室。
进一步的：采集不少于20辆怠速噪声水平不同的车辆的数据；选取不少于20主观评价人员对采集的各声信号样本进行回放评价。
本发明的有益效果是：通过该方法能够得到车辆怠速噪声性能的主观评价情况，是全面的、直接的、快捷的、有效的测试与评价方法。该方法应用的试验方法简单，思路明确，重复性好，具有很强的通用性，能够适应各种车型怠速噪声性能的测试与评估，成本低廉。
附图说明
图1是本发明的工作原理方框图。
具体实施方式
如图所示，本发明公开了一种汽车车内怠速噪声客观量化评价方法，包括以下步骤：
s1、客观参数的采集
s1.1、将整车怠速停放在待测场地；
s1.2、布置声信号采集装置，采集若干怠速噪声水平不同的车辆的数据；并对采集的各车辆怠速噪声信号进行各客观参数的计算；
s2、主观参数的处理
s2.1、选取若干名主观评价人员对采集的各声信号样本进行回放评价；
s2.2、并按照如下公式对主观评价结果进行统计处理：
式中：
s3、对主观评价结果与各客观参数进行相关性分析，利用多元线性回归进行相关模型建立，得到怠速噪声主观评价的客观量化数学模型：
式中：sq为声品质，即主观评价的感受，ld为响度，sp为尖锐度。
进一步的：待测场地为全消声或半消声室，要求测试背景噪声要低于车辆怠速噪声10db（a）。
进一步的：采集不少于20辆怠速噪声水平不同的车辆的数据；选取不少于20主观评价人员对采集的各声信号样本进行回放评价。
具体的：如图1为工作原理方框图，首先试验采集车内噪声信号，对采集到的声信号进行各客观参数的计算。对各声音信号进行主观评价，并对评价结果进行统计分析。将主观评价结果与各客观参数进行相关性分析与模型建立。
本实施例中的测试位置可采用传声器，按国标要求布置位置4处，，采集20辆以上的车内噪声信号用于参数计算。采集到的声信号利用headartemis进行各客观参数的计算，用于模型建立。
在测试之前，将车辆进行热车，大约需要将车辆行驶20min，要求水温达到热车水平。
然后，将车辆怠速停放在背景噪声较小的场地，要求测试背景噪声要低于车辆怠速噪声10db（a），最好能在整车消声室进行测试。
采集20辆以上水平不同的车辆怠速噪声信号，将声音采集设备连接传声器与前端采集设备，软件调试各传声器灵敏度，对各传声器进行标定。采集10s为一个样本，每次采集4个样本并查看信号的一致性，保留一致性较好的其中一组数据，对采集的各车辆怠速噪声信号进行各客观参数的计算。
利用headartemis进行各客观参数的计算。计算信号的计权声压级时需要对信号进行a计权处理，在进行心理声学参数的计算时，不需要对信号计权。将计算的各车辆怠速噪声信号客观参数值进行记录。
选取20人以上的主观评价人员对采集的各声信号样本进行回放评价，并对主观评价结果进行统计处理
首先要对各评价人员进行听音训练，熟悉评价场所及环境，并讲解评价流程及评价指标的含义。在评价主体的数量上，大多数心理声学的主观评价都需要20人以上的评价人员才能得出比较准确的声学评价结果。本发明推荐选取24名评价人员，评价人员中男女比例为1:1，本发明评价指标为声音样本的声舒适度，采用数值估计法按0—10的分值进行声音样本打分评价。评价环境为混响时间低于0.3s的试听室，放音时控制评价人员耳朵附近的为相应的声压级水平。
将24名评价人员的评价结果进行统计，使用spss软件进行人员之间的相关系数检验，提出相关系数较小的4名人员。虽然对所有的主观评价人员都进行了相关的听音训练，但也不能完全保证每一名评价人员对声品质的各主观指标的理解与定义标准都一致。因此，应当对剩余的20名评价人员的数据结果进行归一化，将每一条试验的主观打分值都控制在1—9之间，方法如下：
式中：
每个声环境主观评价的最终得分为归一化之后的一组数据去除最大值与最小值后的平均数。
步骤5：对主观评价结果与各客观参数进行相关性分析，利用多元线性回归进行相关模型建立。
以模型建立的主观评价结果为因变量，各客观评价参数为自变量，根据试验测试数据和逐步回归法，使用spss应用统计软件进行回归方程求解。
模型的建立是根据逐步回归法，经过两步回归得到，且变量选取的原则是：f检验p值≤0.05时变量引入，f检验p值≥0.1时变量移出。本例中被引入的模型变量是响度和尖锐度。
根据多元线性回归中每步模型的常数项和各个自变量对应非标准化系数。将回归系数带入方程，便得到怠速噪声主观评价的客观量化数学模型：
式中：
通过计算模型的多重判定系数
以上所述的仅是本发明的优选实施方案，对于本技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明的技术特征的前提下，还可以做出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。