(57)【要約】【課題】モデルベース開発のシミュレーションを活用し、自動車等の設計段階で事前に音質を改善し、騒音を低減可能な聴覚モデルを用いたシミュレーション装置を実現する。【解決手段】加振力モデル６０は加振力を計算するシミュレーションモデルであり、加振力モデル６０が電動モータの電磁加振力の場合であれば電流等を加振力モデル６０に入力して電磁加振力を計算する。音振モデル７は加振力モデル６０の出力を入力として電動モータのハウジングやギヤのケース等の振動により音圧を出力する。聴覚モデル８は音振モデル７の音圧を入力として、人間の感性や人間の脳が感じる感覚的な量等の電気信号を計算して出力する。聴覚モデル８から出力された人間の感覚量に基づき人間の感覚量が適切な値となるように加振力モデル６０を設計することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
加振力を示す信号を出力する加振力モデルと、
上記加振力モデルから出力された上記加振力を示す信号に基づいて、音圧を算出し、音圧を示す信号を出力する音振モデルと、
上記音振モデルから出力された上記音圧を示す信号を聴覚音に関するパラメータに変換し、出力する聴覚モデルと、
を備えることを特徴とする聴覚モデルを用いたシミュレーション装置。
【請求項２】
請求項１に記載の聴覚モデルを用いたシミュレーション装置において、
上記聴覚モデルが出力した上記パラメータに基づいて音質を判断する音質判断部を、さらに備えることを特徴とする聴覚モデルを用いたシミュレーション装置。
【請求項３】
請求項２に記載の聴覚モデルを用いたシミュレーション装置において、
上記加振力モデルに加振力データを出力する加振力データ出力モデルをさらに備え、上記音質判断部は、判断した音質が可であるか不可であるかを判断し、音質が不可であると判断したときは、上記加振力データ出力モデルに不可判断信号を出力し、上記加振力データ出力モデルは、上記加振力モデルに出力する加振力データを変更することを特徴とする聴覚モデルを用いたシミュレーション装置。
【請求項４】
請求項３に記載の聴覚モデルを用いたシミュレーション装置において、
上記加振力データ出力モデルは、車両を駆動するためのモータをモデル化したモータモデルと、上記モータを駆動するインバータモデルと、このインバータモデルを制御する制御パラメータを上記インバータモデルに出力するコントローラモデルとを有し、
上記加振力モデルは、上記モータモデルから加振力データである電流を示す信号が入力され、電磁加振力を出力するモータ加振力モデルを有し、
上記コントローラモデルは、上記音質判断部からの不可判断信号に従って、上記制御パラメータを更新することを特徴とする聴覚モデルを用いたシミュレーション装置。
【請求項５】
請求項４に記載の聴覚モデルを用いたシミュレーション装置において、
上記加振力データ出力モデルは、上記モータのトルクを伝達するギヤを有するギヤボックスをモデル化したギヤボックスモデルをさらに有し、
上記加振力モデルは、上記ギヤボックスモデルから加振力データであるトルクを示す信号が入力され、ギヤ噛み合い加振力を出力するギヤ加振力モデルを有することを特徴とする聴覚モデルを用いたシミュレーション装置。
【請求項６】
請求項２に記載の聴覚モデルを用いたシミュレーション装置において、
上記加振力モデルに加振力データを出力する加振力データ出力モデルをさらに備え、上記音質判断部は、判断した音質が可であるか不可であるかを判断し、不可であるときは、上記加振力モデルに不可判断信号を出力し、上記加振力モデルは、上記音振モデルに出力する加振力を示す信号を変更することを特徴とする聴覚モデルを用いたシミュレーション装置。
【請求項７】
請求項６に記載の聴覚モデルを用いたシミュレーション装置において、
上記加振力データ出力モデルは、車両を駆動するためのモータをモデル化したモータモデルと、上記モータを駆動するインバータモデルと、このインバータモデルを制御する制御パラメータを出力するコントローラモデルと、上記モータのトルクを伝達するギヤを有するギヤボックスをモデル化したギヤボックスモデルとを有し、
上記加振力モデルは、上記モータモデルから加振力データである電流を示す信号が入力され、電磁加振力を出力するモータ加振力モデルと、上記ギヤボックスモデルから加振力データであるトルクを示す信号が入力され、ギヤ噛み合い加振力を出力するギヤ加振力モデルとを有し、
上記音質判断部は、判断した音質が可であるか不可であるかを判断し、不可であるときは、上記モータ加振力モデル又はモータ加振力モデルに不可判断信号を出力することを特徴とする聴覚モデルを用いたシミュレーション装置。
【請求項８】
請求項４に記載の聴覚モデルを用いたシミュレーション装置において、
上記音質判断部が上記音質は可であると判断したとき、上記モータモデルが予め定めたモータの仕様を満足しているかを判断する仕様判断部をさらに備え、この仕様判断部が、上記モータモデルが上記モータの仕様を満足していないと判断したとき、仕様不可判断信号を上記コントローラモデルに出力し、
上記コントローラモデルは、上記仕様判断部からの仕様不可判断信号に従って、上記制御パラメータを更新することを特徴とする聴覚モデルを用いたシミュレーション装置。
【請求項９】
請求項７に記載の聴覚モデルを用いたシミュレーション装置において、
上記音質判断部が上記音質は可であると判断したとき、上記モータモデルが予め定めたモータの仕様を満足しているかを判断する仕様判断部をさらに備え、この仕様判断部が、上記モータモデルが上記モータの仕様を満足していないと判断したとき、仕様不可判断信号を上記モータ加振力モデル、上記ギヤ加振力モデル又は上記音振モデルに不可判断信号を出力し、上記モータ加振力モデル、上記ギヤ加振力モデル、又は音振モデルは、モータ加振力、ギヤ加振力又は音圧に関するパラメータを更新することを特徴とする聴覚モデルを用いたシミュレーション装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９のうちのいずれか一項に記載の聴覚モデルを用いたシミュレーション装置において、
上記聴覚モデルは、上記音振モデルから出力された音圧信号を帯域分割する１／４オクターブフィルタと、この１／４オクターブフィルタにより帯域分割された上記音圧信号をヒルベルト変換し、聴覚音に関するパラメータとして出力するヒルベルト変換部とを有することを特徴とする聴覚モデルを用いたシミュレーション装置。
【請求項１１】
請求項１乃至９のうちのいずれか一項に記載の聴覚モデルを用いたシミュレーション装置において、
上記聴覚モデルは、上記音振モデルから出力された音圧信号を、ニューラルネットワークを用いて聴覚音に関するパラメータとすることを特徴とする聴覚モデルを用いたシミュレーション装置。
【請求項１２】
請求項１乃至９のうちのいずれか一項に記載の聴覚モデルを用いたシミュレーション装置において、
上記聴覚モデルは、上記音振モデルから出力された音圧信号を聴覚音に関するパラメータに演算する関数演算部を有することを特徴とする聴覚モデルを用いたシミュレーション装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両等の騒音を低減する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車や自動車機器においては、静粛性の向上が重要となっており、近年では、快適性向上という観点から、耳障りな音を下げるといった、騒音低減だけでなく、デライト設計のような音の品質向上に対するニーズが高まってきている。
【０００３】
特に、電気自動車はモータ駆動のため、エンジンで駆動するガソリン車に比べて静粛性が高いため、自動車機器に対する音質向上のニーズも高いと考えられる。
【０００４】
一方、自動車や自動車機器においては、製品開発の短縮やコスト低減を目的として、モデルベース開発を活用した車両や機器の挙動シミュレーションによる上流設計が普及している。
【０００５】
モデルベース開発により、従来、試作品で実施していた性能評価や機能評価がシミュレーション上で可能となるからである。
【０００６】
近年では、モデルベース開発を挙動シミュレーションだけでなく振動騒音のシミュレーションにまで適用が進んできていると考えられる。
【０００７】
自動車や自動車機器の静粛性の向上に関しては、これまで様々な発明がなされている。特に、自動車に関しての音質改善や音響シミュレーションに関する技術としては、特許文献１、特許文献２や特許文献３に記載された発明が開示されている。
【０００８】
特許文献１においては、車両用電源装置を対象として、電圧コンバータ騒音の逆位相の音波をスピーカから出力して騒音の低減を図っている。
【０００９】
また、特許文献２においては、フロアパネルの加速度信号を検出してロードノイズを低減するための制御信号を演算し、アクチュエータから印加し、車内騒音を低減している。
【００１０】
さらに、特許文献３においては、車両の車室内をモデル化し、聴取位置とスピーカ間のインパルス応答を演算して音場を理想的な音響環境にチューニングした後に、走行雑音等を付加して、車室内の音響を再現している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００９−１５３２６２号公報
【特許文献２】特開２００９−０７３４１７号公報
【特許文献３】特開２００５−３３８４５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、特許文献１や特許文献２に記載の技術は、逆位相の音波付加により騒音を低減する技術であるが、自動車等の設計段階で事前に騒音を低減するための対策を考慮するものではない。
【００１３】
また、特許文献３に記載の技術は、車室内騒音をシミュレーションする技術であるが、シミュレーションした車室内騒音を活用して、自動車等の設計段階で事前に騒音を低減するための対策を考慮するのではない。
【００１４】
本発明は、このような点を鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、モデルベース開発のシミュレーションを活用し、自動車等の設計段階で事前に音質を改善し、騒音を低減可能な聴覚モデルを用いたシミュレーション装置を実現することである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記目的を達成するために、本発明は次のように構成される。
【００１６】
聴覚モデルを用いたシミュレーション装置において、加振力を示す信号を出力する加振力モデルと、上記加振力モデルから出力された上記加振力を示す信号に基づいて、音圧を算出し、音圧を示す信号を出力する音振モデルと、上記音振モデルから出力された上記音圧を示す信号を聴覚音に関するパラメータに変換し、出力する聴覚モデルと、を備える。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、モデルベース開発のシミュレーションを活用し、自動車等の設計段階で事前に音質を改善し、騒音を低減可能な聴覚モデルを用いたシミュレーション装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明に係る実施例１のシミュレーションモデルを用いたシミュレーション装置の概略構成図である。
【図２】本発明に係る実施例２のシミュレーションモデルを用いたシミュレーション装置の概略構成図である。
【図３】実施例２の音質判断部が複数存在する場合の例を示す図である。
【図４】実施例２の聴覚モデルから複数の異なる信号が出力される場合の例を示す図である。
【図５】本発明に係る実施例３のシミュレーションモデルを用いたシミュレーション装置の概略構成図である。
【図６】本発明に係る実施例４のシミュレーションモデルを用いたシミュレーション装置の概略構成図である。
【図７】本発明に係る実施例５のシミュレーションモデルを用いたシミュレーション装置の概略構成図である。
【図８】本発明に係る実施例６のシミュレーションモデルを用いたシミュレーション装置の概略構成図である。
【図９】本発明の実施例７のシミュレーション装置における聴覚モデルの概略構成図である。
【図１０】本発明の実施例８のシミュレーション装置における聴覚モデルの概略構成図である。
【図１１】本発明の実施例９のシミュレーション装置における聴覚モデルの概略構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態について、添付図面を参照して説明する。
【実施例】
【００２０】
（実施例１）
図１は、本発明に係る実施例１のシミュレーションモデルを用いたシミュレーション装置１００の概略構成図である。図１に示すように、シミュレーション装置１００は、加振力モデル６０と、音振モデル７と、聴覚モデル８とを備える。
【００２１】
加振力モデル６０は、加振力を計算し、加振力を示す加振力信号を出力するシミュレーションモデルであり、加振力モデル６０の内部で入力の信号に基づいて加振力を計算する。例えば、加振力モデルが電動モータの電磁加振力の場合であれば、電流などを加振力データ出力モデル（図１には示さず）から加振力モデル６０に入力して電磁加振力を計算する。
【００２２】
また、例えば、加振力モデルがギヤの噛み合い加振力の場合であれば、トルクなどを加振力データ出力モデル（図１には示さず）から加振力モデル６０に入力して噛み合い加振力を計算する。
【００２３】
音振モデル７は、加振力モデル６０の出力である加振力信号を入力として、音圧を示す音圧信号を出力するシミュレーションモデルである。例えば、電動モータのハウジングやギヤのケースなどがこれに相当し、ハンウジングやケースの振動により音圧を出力する。なお、音振モデル７は、振動速度を加振力モデル６０にパラメータとして返すことも想定している。
【００２４】
聴覚モデル８は、音振モデル７の出力である音圧信号を入力として、人間の感性や人間の脳が感じる感覚的な量など、例えば、神経発火パターンなどの電気信号を計算して出力するシミュレーションモデルである。
【００２５】
この聴覚モデル８は、人間の耳をモデル化したものであり、蝸牛や基底膜などをオクターブバンドフィルタなどで表現することが可能である。例えば、音振モデル７からモータハウジングからの音圧が聴覚モデル８へ入力された場合、聴覚モデル８では、入力された音圧信号に基づいて、人間の脳が感じる神経発火パターンを感覚量（電気信号）で出力する。なお、本聴覚モデル８に関しては後述の他の実施例にて詳細に説明する。
【００２６】
聴覚モデル８から出力された、人間の感覚量（電気信号）に基づいて、この人間の感覚量が適切な値となるように、電動モータ等の加振力モデル６０を設計することができる。
【００２７】
本発明の実施例１によれば、シミュレーションモデルにより、音圧だけでなく人が実際に耳で聞き、脳で感じている感性などの感覚量予測することができるため、設計段階で静音製品を計算することが可能となる。人が脳で感じるような感覚量を
（実施例２）
次に、本発明の実施例２について説明する。
【００２８】
図２は、本発明に係る実施例２のシミュレーションモデルを用いたシミュレーション装置２００の概略構成図である。図２に示すように、シミュレーション装置２００は、実施例１のシミュレーション装置１００の構成に加えて、聴覚モデル８の出力先に音質判断部９を備えている。
【００２９】
音質判断部９は、いうなれば、人間の脳の役割をする。そして、音質判断部９は、聴覚モデル８から入力された信号に基づいて、良い悪い（ＯＫ／ＮＧ）などの０か１かの判断や良い悪い（ＯＫ／ＮＧ）の５段階評価や１０段階評価などの数段階評価、もしくは、良い（ＯＫ）を０、悪い（ＮＧ）を１とした場合に、０から１までを曲線などの関数で表現し、０から１の間に良い悪い（ＯＫ／ＮＧ）の判断ラインを設けることも出来る。
【００３０】
また、音質判断部９は、判断基準に、前記の良い悪い（ＯＫ／ＮＧ）だけでなく、快い／不快な、静か／騒々しい、好ましい／好ましくない、などの形容詞対を用いることも可能であり、これを段階的に判断することも可能である。
【００３１】
図３は、実施例２の音質判断部９が複数存在する場合の例を示す図である。図３に示すように、音質判断部９が複数の音質判断部９１、９２および９３を備えるように構成することも可能である。
【００３２】
例えば、音質判断部９１は、聴覚モデル８からの同じ信号に基づいて、「快い／不快な」を判断し、音質判断部９２は、聴覚モデル８からの同じ信号に基づいて、「静か／騒々しい」を判断する。また、音質判断部９３は、聴覚モデル８からの同じ信号に基づいて、「好ましい／好ましくない」を判断する。
【００３３】
さらに、聴覚モデル８からの出力は、同じ信号とは限らず、聴覚モデル８への入力の音圧信号に基づいて算出される信号であれば複数存在してもかまわない。
【００３４】
図４は、聴覚モデル８から複数の異なる信号が出力される場合の例を示す図である。図４において、聴覚モデル８から出力される複数の異なる信号は、例えば、音圧に基づいて計算される振幅、ピッチなどであり、これらが音質判断部９に入力される。
【００３５】
なお、上述した様々な音質判断部９、９１、９２、９３などは、それらを複数組み合わせて新たな音質判断部を生成することも可能である。
【００３６】
本発明の実施例２によって、シミュレーションモデルにより人が実際に耳で聞き、脳で感じている感性などの感覚量に基づいて、設計段階で静音製品を計算することが可能であり、聴覚モデル８からの出力の良い悪い（ＯＫ／ＮＧ）のような０か１かの判断や５段階などの段階的評価、少し不快、とても好ましい、などのあいまい性を含んだ判断など、人間の脳が音圧の判断で実施していると思われる様々な判断がシミュレーション上で可能となる。
【００３７】
（実施例３）
次に、本発明の実施例３について説明する。
【００３８】
図５は、本発明に係る実施例３のシミュレーションモデルを用いたシミュレーション装置３００の概略構成図である。図５に示すように、本実施例３は電気自動車に適用したものである。実施例３のシミュレーション装置３００は、電気自動車の挙動をシミュレーションするためのモデルであり、電動モータを駆動するインバータモデル１と、電気自動車を駆動するための電動モータをモデル化したモータモデル２と、電動モータのトルクを伝達するギヤを有するギヤボックスをモデル化したギヤボックスモデル３と、車両モデル４と、インバータモデル１を制御する制御パラメータを出力するコントローラ（コントローラモデル）５とを備える。
【００３９】
さらに、シミュレーション装置３００は、加振力を計算するモータ加振力モデル６１と、加振力を計算するギヤボックス加振力モデル６２と、音圧を計算する音振モデル７と、電気信号等の感覚量を計算する聴覚モデル８と、感覚量等を判断する音質判断部９とを備える。
【００４０】
図５において、インバータモデル１は電圧を示す電圧信号をモータモデル２に出力し、モータモデル２はトルクを示す信号をギヤボックスモデル３に出力し、ギヤボックスモデル３は車両モデル４にトルクを示す信号を出力する。インバータモデル１、モータモデル２、ギヤボックスモデル３、車両モデル４、コントローラ５、モータ加振力モデル６１、及びギヤボックス加振力モデル６２はシミュレーションモデルである。
【００４１】
なお、インバータモデル１、モータモデル２、ギヤボックスモデル３、及びコントローラ５により加振力データ出力モデルが構成される。
【００４２】
また、モータ加振力モデル６１及びギヤボックス加振力モデル６２が、実施例１の音振モデル７に対応する。
【００４３】
なお、本発明の実施例３は、モータモデル２は電流を示す信号をインバータモデル１にパラメータとして返し、ギヤボックスモデル３は回転速度を示す信号をモータモデル２にパラメータとして返し、車両モデル４は回転速度を示す信号をギヤボックスモデル３にパラメータとして返す場合も想定している。
【００４４】
モータモデル２は、モータ加振力モデル６１に電流を示す信号を加振力データとして出力し、ギヤボックスモデル３はギヤ加振力モデル６２にトルクを示す信号を加振力データとして出力している。なお、本発明の実施例３は、モータ加振力モデル６１からモータモデル２に電圧を示す信号をパラメータとして返し、ギヤ加振力モデル６２からギヤボックスモデル３に回転速度を示す信号をパラメータとして返す場合も想定している。
【００４５】
モータ加振力モデル６１およびギヤ加振力モデル６２は、入力の電流やトルクに基づいて電磁加振力やギヤ噛み合い加振力などを計算し、それぞれを示す信号を音振モデル７に入力する。
【００４６】
なお、本発明の実施例３は、音振モデル７からモータ加振力モデル６１およびギヤ加振力モデル６２に振動速度をパラメータとして返す場合も想定している。
【００４７】
音振モデル７は、モータ加振力モデル６１およびギヤ加振力モデル６２からのそれぞれの加振力に基づいて音圧を計算する。
【００４８】
聴覚モデル８は音振モデル７の出力である音圧を示す信号を入力として、人間の感性や人間の脳が感じる感覚的な量など、例えば、神経発火パターンなどの電気信号を計算して出力する。
【００４９】
音質判断部９は、聴覚モデル８から入力された信号（音質を示す信号）を予め定めた閾値と比較し、閾値より大か否かを判断することにより、良い悪い（ＯＫ／ＮＧ）などを判断する。ここで、音質判断部９でＮＧ、つまり、不可（聴覚モデル８から入力された信号が予め定めた閾値より大）という判断がなされた場合は、コントローラ５にＮＧ判断信号（不可判断信号）を出力し、コントローラ５からインバータモデル１に対して、制御指令値の変更がなされる。例えば、音質判断部９からＮＧ判断がなされた場合は、コントローラ５からインバータモデル１に対して、ＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ  Ｗｉｄｔｈ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）電圧の３相のパルス間隔を制御パラメータとして一定の状態から分散させる制御を実行し、再度、シミュレーションを実行し、音質判断部９でＯＫ、つまり、可（聴覚モデル８から入力された信号が予め定めた閾値未満）が出るまで制御パラメータを更新させ、モータ加振力モデル６１、ギヤ加振力モデル６２に出力する加振力データを変更する。音質判断部９がＯＫ判断を行えば処理は終了となる。
【００５０】
本発明の実施例３によれば、実施例１と同様に、設計段階で音質改善が可能となり、感覚的にも満足できる静音製品を計算することが可能となる。
【００５１】
さらに、電気自動車などの自動車機器であれば、モータ出力のような基本性能と音質改善の両立が可能となる。
【００５２】
さらに、モデル上で構造変更シミュレーションができるので試作する必要がないという効果がある。
【００５３】
なお、実施例３において、ギヤボックスモデル３、ギヤ加振力モデル６２および車両モデル４を省略し、電気自動車のモータの設計のみに用いる構成とすることも可能である。
【００５４】
（実施例４）
次に、本発明の実施例４について説明する。
【００５５】
図６は、本発明に係る実施例４のシミュレーションモデルを用いたシミュレーション装置４００の概略構成図である。本実施例４における音質判断部９までの構成は実施例３と同様なので説明を割愛し、ここでは、音質判断部９以降の構成について説明する。
【００５６】
実施例３では、音質判断部９でＮＧと判断した場合は、コントローラ５によってＰＷＭ電圧の変更といった制御による音質改善を実行したのに対して、本実施例４では、音質判断部９でＮＧと判断した場合は、加振力や構造変更等による音質改善を実行している点が実施例３との相違点である。
【００５７】
つまり、音質判断部９でＮＧと判断した場合は、不可判断信号を、モータ加振モデル６１もしくはギヤ加振力モデル６２に出力し、モータ加振モデル６１もしくはギヤ加振力モデル６２は、加振力計算に関するパラメータを更新し、加振力を再度計算し、音質判断部９でＯＫとなるまで、パラメータをチューニングする。もしくは、音質判断部９でＮＧと判断した場合は、不可判断信号を、音振モデル７に出力し、音振モデル７は音振モデル７の構造など音圧計算に関するパラメータを更新し、更新したパラメータを用いて音圧を再度計算し、音質判断部９でＯＫとなるまで、パラメータをチューニングする。
【００５８】
本発明の実施例４によれば、実施例１と同様に、設計段階で音質改善が可能となり、感覚的にも満足できる静音製品を計算することが可能である。
【００５９】
さらに、実施例３と同様な効果を得ることができる。
【００６０】
（実施例５）
次に、本発明の実施例５について説明する。
【００６１】
図７は、本発明に係る実施例５のシミュレーションモデルを用いたシミュレーション装置５００の概略構成図である。本実施例５は音質判断部９でＯＫ／ＮＧを判断し、コントローラ５でインバータモデル１の電流制御を実行するところまでのモデルのフローは実施例３と同様なので説明を割愛し、ここでは、実施例３との構成の相違について説明する。
【００６２】
本実施例５では、モータモデル２の仕様を満足するか否かを判断する仕様判断部１０が備えられており、仕様判断部１０は、音質判断部９でＯＫと判断した場合に、仕様判断部１０において、電気自動車の諸性能の一つであるモータ性能、例えば、モータトルクが予め定めたモータの仕様を満足しているかを判断する。仕様判断部１０が、もし、ＮＧと判断した場合は、コントローラモデル５に仕様不可判断信号を出力する。仕様不可判断信号が入力されたコントローラモデル５は、再度、インバータモデル１の制御パラメータを変更して制御を行い、音質判断部９と仕様判断部１０の両方が満足できるように制御する。これにより、基本性能と音質改善の両立が可能となる。
【００６３】
本発明の実施例５によれば、実施例１と同様に、設計段階で音質改善が可能となり、感覚的にも満足できる静音製品を計算することが可能である。
【００６４】
さらに、実施例３、４と同等の効果が得られる他、モデル上でモータの仕様を満足させることができるという効果がある。
【００６５】
（実施例６）
次に、本発明の実施例６について説明する。
【００６６】
図８は、本発明に係る実施例６のシミュレーションモデルを用いたシミュレーション装置６００の概略構成図である。本実施例６は音質判断部９でＯＫ／ＮＧを判断し、モータ加振力モデル６１、ギヤ加振力モデル６２および音振モデル７の加振力や音圧の計算に関するパラメータ調整を実行するところまでの構成は実施例４と同様なので説明を割愛し、ここでは、実施例４との構成の相違について説明する。
【００６７】
本実施例６では、モータモデル２の仕様を満足するか否かを判断する仕様判断部１０が備えられており、音質判断部９でＯＫ（音質が可）と判断された場合に、仕様判断部１０において、電気自動車の諸性能の一つであるモータ性能、例えば、モータトルクが仕様を満足しているかを判断する。もし、仕様判断部１０がＮＧ（モータトルクが仕様を満足していない）と判断すると、モータ加振力モデル６１、ギヤ加振力モデル６２および音振モデル７に仕様不可判断信号を出力する。モータ加振力モデル６１、ギヤ加振力モデル６２および音振モデル７は、再度、加振力や音圧の計算に関するパラメータ調整を実行し、音質判断部９と仕様判断部１０の両方が満足できるように制御する。これにより、基本性能と音質改善の両立が可能となる。
【００６８】
本発明の実施例６によれば、実施例１と同様に、設計段階で音質改善が可能となり、感覚的にも満足できる静音製品を計算することが可能である。さらに、モデル上で構造変更シミュレーションができるので試作する必要がないという効果並びに基本性能と音質改善の両立が可能となる効果がある。
【００６９】
（実施例７）
次に、本発明の実施例７について説明する。
【００７０】
図９は、本発明の実施例７のシミュレーション装置における聴覚モデル８の概略構成図である。シミュレーション装置における聴覚モデル８以外の構成は、実施例１〜６のいずれの構成も適用可能である。
【００７１】
図９において、本実施例７の聴覚モデル８は、蝸牛による周波数分解を、１／４オクターブフィルタ部８１と、基底膜による神経発火をヒルベルト変換部８２とで実行する構成となっている。音振モデル７から、聴覚モデル８の入力部８０に入力された音圧信号は、１／４オクターブフィルタ８１で帯域分割された音圧に変換され、帯域分割された音圧はヒルベルト変換部８２で実行されるヒルベルト変換により神経発火パターンに変換されて、聴覚音に関するパラメータとして音質判断部９に出力される。
【００７２】
これにより、音圧信号に基づいて神経発火パターンなどの人間の感覚量を表現する電気信号を出力可能となる。
【００７３】
本発明の実施例７によれば、実施例１〜６と同様な効果を得ることができる。
【００７４】
（実施例８）
次に、本発明の実施例８について説明する。
【００７５】
図１０は、本発明の実施例８のシミュレーション装置における聴覚モデル８の概略構成図である。シミュレーション装置における聴覚モデル８以外の構成は、実施例１〜６のいずれの構成も適用可能である。
【００７６】
図１０に示すように、本実施例８は、聴覚モデル８をニューラルネットワークで構成している。音振モデル７から、聴覚モデル８の入力部８０に入力された音圧は、複数個の中間層８３１、８３２および８３３を通過して、出力層８３４から感覚量を表現する電気信号として音質判断部９に出力される。
【００７７】
ニューラルネットワークの中間層８３１、８３２および８３３の重み付けなどは、ディープラーニング等の学習によりなされる。音圧信号に基づいて神経発火パターンなどの人間の感覚量を表現する電気信号を出力可能となる。
【００７８】
本発明の実施例８によれば、実施例１〜６と同様な効果を得ることができる。
【００７９】
（実施例９）
次に、本発明の実施例９について説明する。
【００８０】
図１１は、本発明の実施例９のシミュレーション装置における聴覚モデル８の概略構成図である。シミュレーション装置における聴覚モデル８以外の構成は、実施例１〜６のいずれの構成も適用可能である。
【００８１】
図１１に示すように、本実施例９は、聴覚モデル８を関数演算部８４で構成している。つまり、音振モデル７から、聴覚モデル８の入力部８０に入力された音圧信号は、関数演算部８４に入力され、感覚量などに変換される。例えば、自動車機器などから発生する音圧を音の専門家や顧客が聞いて評点という点数をつけた場合を考える。その場合は、官能評価や音質評価などにより、音圧と評点の相関関数を求める。
【００８２】
例えば、評点を、音質評価尺度である、ラウドネス、シャープネス、ラフネスおよび変動強度の関数で表現できると仮定し、それぞれの係数を算出することで音圧と評点の相関関数を求めることができる。
【００８３】
音圧ｐと評点の相関関数ｆ（ｐ）の一例を次式（１）で示す。
【００８４】
ｆ（ｐ）＝ａＬ＋ｂＳ＋ｃＲ＋ｄＴ＋Ｃ      ・・・（１）
ただし、上記式（１）において、音圧、Ｌはラウドネス、Ｓはシャープネス、Ｒはラフネス、Ｔは変動強度、ａ、ｂ、ｃ、ｄは係数、Ｃは定数である。
【００８５】
関数演算部８４で演算された相関関数でより求められた評点が音質判断部９に入力される。
【００８６】
本発明の実施例９によれば、実施例１〜６と同様な効果を得ることができる。
【００８７】
なお、本発明は、自動車の車室内の音質改善のみならず、作業員が作業を行う工場内の機器に対しての音質改善等にも適用可能である。
【符号の説明】
【００８８】
１・・・インバータモデル、２・・・モータモデル、３・・・ギヤボックスモデル、４・・・車両モデル、５・・・コントローラ、７・・・音振モデル、８・・・聴覚モデル、９、９１、９２、９３・・・音質判断部、１０・・・仕様判断部、６０・・・加振力モデル、６１・・・モータ加振力モデル、６２・・・ギヤ加振力モデル、８０・・・入力部、８１・・・１／４オクターブフィルタ部、８２・・・ヒルベルト変換部、８４・・・関数演算部、１００、２００、３００、４００、５００、６００・・・シミュレーション装置、８３１、８３２、８３３・・・ニューラルネットの中間層、８３４・・・出力層
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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