虚拟车辆声音

作为一个方便与多功能的工具，LMS Test.Lab虚拟车辆声音模块可用于一般的声音设计和目标设定，也可用于车辆改良阶段的高级声振的故障诊断。虽然LMS Test.Lab虚拟车辆声音解决方案主要适用于车辆，但也用于分析其它旋转机械产品和组件，对发现问题提供帮助。

从试验或仿真的数据开始，建立一个声品质的等效模型(SQE)，这个模型把汽车内的噪声分解为动力总成、路面/轮胎以及风噪。这种声学分解方法已得到了评审团检验与确认。SQE模型和原始噪声的品质与表现是等价的。对于故障诊断与目标设定，它可以通过TPA模型来优化，用于研究不同结构传递与空气传递的路径贡献量。

虚拟车辆可以在不同工况下交互式行驶，车速、转速、油门、档位和刹车都可以调整。用户可以对产生的声音进行主观评价。就FFT谱分析和实时的声品质指标(比如响度、语言清晰度和粗糙度)相互补充，用于客观评价和目标设定。不同声源的贡献量和路径也会实时的显示出来，这种交互式驾驶模式为声学工程师提供了最大的自由来模拟真实的工况。为了更灵活的应用，该模式可和文件驾驶模式和外部控制模式一同工作，可以通过CAN总线或串行接口与外部车辆驾驶模拟器建立连接。

所有模型的组成部分例如：阶次、倍频程、频响函数、加速度、悬置、力，均可实时更改用于对假定分析方案的评价。更改包括峰值去除、噪声级上升或下降、相位修正或随机相位。对改进模型进行任意切换，在任何运行工况下直接进行下A/B方案的比较。

在优化阶段，时间是有限的，而且用户可能用以建模的数据有限。LMS Test.Lab虚拟车辆声音考虑了这些因素，即使数据有限，SQE模型也能建立起来。LMS Test.Lab虚拟车辆声音可以同时处理单耳和双耳的数据。

Towards Sound Quality Engineering of the Virtual Car

The use of sound quality engineering tools in automotive development is well accepted - but their application is mainly restricted to the refinement and troubleshooting of physical prototypes. Currently, designers have few tools to help them listen to their ‘virtual’ models. Imagine what could be achieved if an awareness of sound quality could be implemented upfront. The concept team could use a joystick to listen to the engine note as it goes through an arbitrary speed change. 




Incorporating engineering attributes like external engine sound or ride comfort into the design cycle is nothing new for automotive engineers and especially NVH experts. What is new though is the role of the brand image in engineering the overall driving experience. Like any product today, automotive brands are no longer just status symbols; they have become value symbols and customers expect that a car lives up to its brand promises.