【无人机噪声性能评价方案】基于对人类烦恼感有显著影响的心理声学指标的无人机噪声性能评价模型
引言
随着低空经济的蓬勃发展，电动无人机在物流、测绘、应急救援等领域的应用日益广泛。然而，无人机运行时产生的噪声问题逐渐成为制约其普及的关键因素。本文拟介绍一套以对人类烦恼感有显著影响的心理声学指标为目标的无人机噪声性能评价模型，助力行业实现绿色可持续发展。
一、无人机噪声引发的人类烦恼感与其技术、运行参数以及心理声学指标之间的关系[1]
一、无人机噪声引发的人类烦恼感与其技术、运行参数以及心理声学指标之间的关系[1]
为了解决无人机噪声排放问题，来自德国博世公司、亚琛工业大学航空航天研究所的Ronja König等，构建一个涵盖技术参数、运行参数与声学特征的无人机噪声数据库，用于分析这些参数与人类烦恼感之间的关系。研究结果表明，降低响度，锐度，音调，粗糙度或波动强度等心理声学参数可以有效改善人类烦恼感；社会文化因素不影响人类烦恼感。技术和操作参数影响人类烦恼感，特别是当降低桨叶速度时。
1. 研究方法
构建一个涵盖技术参数、运行参数与声学特征的无人机噪声预测方法包含四个步骤：
无人机噪声数据采集：文献采用了悬停试验台和室内真实飞行两套实验平台进行声学测量，共采集了包含技术参数（桨叶数量、桨叶长度、桨距、是否带导管、桨尖间隙）、运行参数（转速（RPM）、前进速度、载荷质量、推力、能量消耗、桨尖马赫数（Mt）等）声学参数（A计权声压级（Lp(A)）、响度、尖锐度、音调度、粗糙度、波动强度、脉冲度等）在内的207组音频样本（161组来自悬停台，46组来自飞行实验）。
实验设置说明
全球数字听音实验：使用 Bradley-Terry-Luce (BTL) 模型对 pairwise 比较结果进行建模；分别计算578人（覆盖亚洲、欧洲、美洲，年龄18–62岁，男女比例均衡）整体排名和不同社会文化子群体（如不同洲、年龄、性别）的排名，用于后续分析。
数字听音实验介绍（左表为噪声的升学参数等概况表，右为软件界面）
无人机心理声学指标对人类烦恼度影响分析：建立线性回归模型，以心理声学指标（响度（Loudness）、尖锐度（Sharpness）、音调度（Tonality）、粗糙度（Roughness）、波动强度（Fluctuation Strength）脉冲度）为自变量，烦恼度BTL得分为因变量，分析心理声学指标对烦恼度BTL的影响程度。
心理声学指标的范围
无人机技术/操作参数对人类烦恼度影响分析：使用一套专为无人机概念设计开发的工具，分析载荷与转速对噪声水平（通过Mt变化预测）、功率与能量消耗、起飞质量与续航能力、是否仍能完成任务需求的影响。
2.主要结论
心理声学指标的重要性：响度（特别是ISO 532-1标准）是预测烦恼感最有效的指标；尖锐度（Aures方法）也有显著相关性。
心理声学指标对无人机噪声人类烦恼度的影响
社会文化因素影响有限：不同地区、年龄、性别等群体对无人机噪声的烦恼感没有显著差异；噪声敏感性等个体因素未显著改变整体趋势。
技术与运行参数的影响：能量消耗、载荷和桨尖马赫数（Mt）对烦恼感有显著影响；降低桨尖速度可有效降低烦恼感，但可能影响飞行性能；减少载荷可在一定程度上降低噪声，同时保持性能。
二、Wave6声学仿真计算平台：无人机噪声性能评价模型
二、Wave6声学仿真计算平台：无人机噪声性能评价模型
懿朵科技根据达索Wave6声学仿真软件，在单一集成环境中可将FE, BEM和SEA中的新方法结合起来，以精确仿真噪声和振动，实现全频率范围仿真，为无人机噪声性能评价提供一站式解决方案：
气动声学仿真：利用有限元和梯度统计能量法，可对无人机表面的气动噪声进行仿真分析。
隔声分析：利用理论计算、有限元和统计能量法，可评估和优化降噪结构的隔声量，提升隔音效果。
舱内声场分析：利用有限元和梯度统计能量法，可对无人机舱内声场进行预测评估和分析。
环境声学分析：利用梯度统计能量法，可快速评估无人机周边环境的噪声情况。
依据实测无人机噪声数据，基于Wave软件，可计算无人机舱室内外的噪声数据。
三、基于对人类烦恼感有显著影响的心理声学指标的无人机噪声性能评价模型
三、基于对人类烦恼感有显著影响的心理声学指标的无人机噪声性能评价模型
懿朵团队基于无人机噪声实测数据，成功拟合出声压级与响度及尖锐度传递函数模型。借助该模型，可在研发阶段以仿真手段精准预测无人机噪声的人体感知影响，为噪声性能提升提供决策依据。
结语
结语
懿朵科技以文献研究为基础，通过Wave6计算平台与多学科优化技术，为电动无人机提供了噪声性能评价方案。未来，懿朵科技将继续深耕振动噪声技术领域，推动无人机行业向低噪声、高效率方向迈进，为低空经济的可持续发展贡献力量。
参考文献：
[1] König R, Babetto L, Gerlach A, et al. Prediction of perceived annoyance caused by an electric drone noise through its technical, operational, and psychoacoustic parameters.[J].The Journal of the Acoustical Society of America, 2024, 156(3): 1929-1941.
