The panel contribution analysis to reduce interior booming noise of a passenger car is carried out using both experimental method and numerical one. The accelerations of panels are measured on the outer surface of car body during operation. The acoustic characteristic of cavity is represented by two different ways. One is the acoustic transfer function obtained by experiment with reciprocal manner. The other is the boundary element model and numerical results of the model are calculated using SYSNOISE. The results from numerical method show more good agreement with measured sound pressure levels than the experimental one. Contributions of panels for interior noise are ranked and structure of the car is reinforced according to the results, which shows that the panel contribution analysis is a powerful tool to lessen structure-borne noise of passenger vehicle.
It is desirable to predict the noise and vibration problems of a passenger car in its design stage for a better ride quality. Dominant frequencies of the noise inside a car range from about 50 Hz to 300 Hz and these are frequently caused by the coupling of the acoustic normal modes of the compartment cavity and structural modes of the body. In this paper, car interior noise problem is investigated in view of vibration-acoustic modes coupling and numerical simulation is performed on the interior noise. In the simulation, experimental modal data of the vehicle structure are utilized to improve the accuracy of the analysis. The results are in good agreement with those of experiment on a half scaled vehicle compartment model. Especially, strongly coupled modes can be predicted, which give useful informations to solve noise problems of real car at design stage.
Aerodynamic noise is becoming the major source of annoyance for modern cars recently and is caused by many different noise sources in a car. Appropriate CFD technologies, therefore, have been developed to resolve the noise problems related with aerodynamics. It is necessary for designers to fully understand the relationship between vehicle aerodynamics and wind noise acoustics. In this study, we simulate the flow fields around two different shapes of side mirror models of passenger car and analyze the noise phenomena around one side mirror model that has lower drag than the other model using Fluent 6.3.
세단 타입에 비해 해치백 타입의 차량은 실링구조 확보에 어려움이 있기 때문에 후석에서 느껴지는 차폐성능이 열세한 것으로 알려져 있다. 차량의 차폐감 확보를 위해 강건한 실링 시스템과 충분한 흡음/차음 성능이 요구되지만 준중형 이하 세그먼트에서는 원가, 중량의 제약으로 인해 충분한 흡차음 사양 적용에 제한을 받고있어 효율적인 흡차음 사양의 적용이 요구되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 정량적인 측정과 비교, 분석이 가능한 파워기반 소음감소(Power Based Noise Reduction, PBNR) 기반의 차음 윈도우 평가를 통해 준중형 해치백 차량의 후석 소음원의 전달 경로를 분석하고 후석 차폐성능 확보를 위한 흡차음 대안을 제시하였다.
This paper presents a practical method for reduction of interior noise and improvement of sound quality in compartment of passenger car. The tested vehicle has a booming noise problem at rear passenger seats. In order to identify the transfer path of interior noise, the running modal analysis, the vibro-acoustic frequency transfer response and the noise path analysis are systematically employed. Using these various methods, it has been founded that the rear part of the roof of the test car was a noise source for the booming noise. Through the modification of the roof, the booming noise has been reduced and sound quality inside car also has been improved.
In this study, psychophysiological stress was quantitatively evaluated at various car interior noise levels by using Electroencephalogram(EEG). An experiment was performed to investigate the most comfortable range of noise level during simulated driving condition. Twelve healthy volunteers participated in the experiment. They were asked to operate the driving simulator while six levels of interior noise were given, such as 45dB(A), 50dB(A), 55dB(A), 60dB(A), 70dB(A), 80dB(A), and maximal subjective noise level. EEG signals were recorded for 60 seconds in each noise level. The power spectral analysis was performed to analyze EEG signal. At the same time, psychological stress was also measured subjectively by using a magnitude estimation method. The results showed that subjective stress and EEG spectrum indicated a statistically significant difference between noise levels. In particular, high level noise produced an increase in beta power at temporal(T3, T4) areas. It was also found that beta activity was highly correlated with subjective perception of discomfort, and subjects responded to car interior noise as arousing or negative stimuli. Moreover, beta power remained stable above 70dB(A), whereas subjective discomfort continued to increase even above 70dB(A) We concluded that brain waves could provide psychophysiological information of drivers emotional reaction to car interior noise. Thus, EEG parameters could be a new measure to determine optimal noise level in ergonomic workplace design after further verification in various experimental conditions.
This paper proposes fast speaker adaptation method using artificially distorted speech in telematics terminal under the car noise environment based on eigenspace-based maximum likelihood linear regression (ES-MLLR). The artificially distorted speech is built from adding the various car noise signals collected from a driving car to the speech signal collected from an idling car. Then, in every environment, the transformation matrix is estimated by ES-MLLR using the artificially distorted speech corresponding to the specific noise environment. In test mode, an online model is built by weighted sum of the environment transformation matrices depending on the driving condition. In 3k-word recognition task in the telematics terminal, we achieve a performance superior to ES-MLLR even using the adaptation data collected from the driving condition.
In this study, we measured and analyzed the interior noise, the rolling noise and the engine noise at Honam line(Seodaejeon- Jangseong) for passenger and power cars. The noise level is below 69㏈A for Seamaeul PMC(Powered Motor Car) coachs, below 65㏈A for Seamaeul and Mukungwha coachs, over 80㏈A for the driver's room of PMC and DEL (Diesel-Electric Locomotive). We also proposed the criteria of interior noise in free field conditions, below 67㏈A for passenger cars, below 86㏈A for power cars.
The monopole theory has long been used to model air-pumped effect from the elastic cavities in car tire. This approach models the change of an air as a piston moving backward and forward on a spring and equates local air movements exactly with the volume changes of the system. Thus, the monopole theory has a restricted domain of applicability due to the usual assumption of a small amplitude acoustic wave equation and acoustic monopole theory. This paper describes an approach to predict the air-pumping noise of a car ave with CFD/Kirchhoff integral method. The type groove is simply modeled as piston-cavity-sliding door geometry and with the aid of CFD technique flow properties in the groove of rolling car tyre are acquired. And these unsteady flow data are used as a air-pumping source in the next Cm calculation of full tyre-road geometry. Acoustic far field is predicted from Kirchhoff integral method by using unsteady flow data in space and time, which is provided by the CFD calculation of full tyre-road domain. This approach can cover the non-linearity of acoustic monopole theory with the aid of using Non-linear governing equation in CFD calculation. The method proposed in this paper is applied to the prediction of air-pumping noise of modeled car tyre and the predicted results are qualitatively compared with the experimental data.
In this paper, we carried out recognition experiments for noisy speech having various levels of car noise and output of an audio system using the speech interface. The speech interface consists of three parts: pre-processing, acoustic echo canceller, post-processing. First, a high pass filter is employed as a pre-processing part to remove some engine noises. Then, an echo canceller implemented by using an FIR-type filter with an NLMS adaptive algorithm is used to remove the music or speech coming from the audio system in a car. As a last part, the MMSE-STSA based speech enhancement method is applied to the out of the echo canceller to remove the residual noise further. For recognition experiments, we generated test signals by adding music to the car noisy speech from Aurora 2 database. The HTK-based continuous HMM system is constructed for a recognition system. Experimental results show that the proposed speech interface is very promising for robust speech recognition in a noisy car environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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