Sound Answers公司是B&K工程咨詢部門的前身。2015年以前，Sound Answers是B&K公司的長期合作伙伴，主要業務為工程咨詢，總部位于美國底特律。2015年B&K為了拓展自身工程咨詢業務，收購了Sound Answers公司。本文為Sound Answers公司于2007年的工程咨詢案例。

技 術 背 景

聲品質在用戶滿意度所占的比例變得越來越重要。供應商面臨巨大壓力，必須盡早對車內輪胎聲品質進行預測，這樣才能縮短開發周期，降低開發費用。噪聲評估的常用方法往往都有缺點需要改進：

• 車內噪聲評審試驗通常是比較有效的噪聲評價方法，但是需要提前安排車輛、時間、全部輪胎等

• 傳統的單胎試驗方法能夠測試輪胎聲壓級，但是不能預測車內乘員對輪胎噪聲的感受

• 傳遞路徑分析技術往往需要很高的人力物力成本，才能對每輛車輛的車內輪胎噪聲進行量化研究

  
  

輪胎供應商必須對輪胎進行優化設計，使之滿足多種車輛平臺的要求?；谏鲜鲈?，需要開發一種新方法，利用測試數據，得到聲品質特性，并對不同車輛平臺的車內主觀感受進行預測。

圖1：車內輪胎噪聲分解和組合的分析流程

車內輪胎噪聲合成

車內輪胎空氣聲合成方法參考下列公式：

其中NRvehicle(f)為車輛的頻域聲學衰減率(Noise Reduction, dB)。本案例中，NR函數可以視為一種數字濾波器。Tire(t)為輪胎近場聲壓級，包括四種測試狀態（道路行駛輪胎噪聲、4輪轉轂輪胎噪聲、單轉轂輪胎噪聲和輪胎測試臺架）。從不同測試狀態的噪聲貢獻中抽取出特定成分，重新合成為車內輪胎噪聲，如圖2所示。

圖2：車內噪聲合成框圖

主觀評審與客觀測試

對幾種不同設計方案的輪胎進行車內聲品質主觀評審和客觀測試，運行工況為滑行和50英里/時勻速行駛。通過主觀評審與客觀測試的回歸分析，確定了與車內主觀評審結果相關的參數，如圖3所示。

圖3：主客觀回歸分析；藍色為評審試驗結果；紅色為原始噪聲的預測結果；綠色為合成噪聲的預測結果

結 論

本文的研究方法結合主觀評審與客觀參數結果的回歸分析結果，對車輛輪胎噪聲聲品質特性進行預測，是一種魯棒性很強的方法。除了本文提及的中型轎車以外，此方法也適用于其他車輛，包括卡車、大型轎車等。在此方法基礎上，后續還可以收集不同車輛的掩蔽聲，創建數據庫，進一步優化輪胎噪聲聲品質預測工作的流程。

實現產品目標和提高產品性能并不總是容易的。讓試驗變得有意義并將結果轉化為行動也具有挑戰性。無論是短期項目還是長期項目，B&K都擁有經驗豐富的工程技術團隊，他們具備專業應用知識和行業洞察力。

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