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Stand der Technik
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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur akustischen Evaluierung von Komponenten.
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Aus dem Stand der Technik ist die sog. Übertragungspfadanalyse, auch „Transfer Path Analysis (TPA)“, bekannt. Dabei wird ein virtueller akustischer Prototyp in einer Systemumgebung modelliert und ein von dem Prototyp in einer Betriebsumgebung verursachtes akustisches Signal wiedergegeben. Dies kann auch als einfache Auralisierung bezeichnet werden, oder als sog. Basic-Auralisierung.
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Durch die Übertragungspfadanalyse wird es ermöglicht, ein akustisches Verhalten von modellierten Prototypen abzuschätzen, wodurch es ermöglicht wird bereits in einer Designphase das Design des Prototypen hinsichtlich seines akustischen Verhaltens zu optimieren.
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Offenbarung der Erfindung
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Das erfindungsgemäße Verfahren zur akustischen Evaluierung von Komponenten in einem Betriebsumfeld umfasst ein Modellieren einer von einer Komponente an einen Übertragungsweg abgegebene Schwingung, ein Definieren eines Empfängers durch Festlegen einer Übertragungsfunktion, welche einen Einfluss eines Übertragungswegs von der Komponente zu dem Empfänger auf eine Ausbreitung der von der Komponente abgegebenen Schwingungen zu dem Empfänger beschreibt, ein Errechnen eines an dem Empfänger auftretenden akustischen Signals, welches aus der abgegebenen Schwingung resultiert, wenn diese mit der Übertragungsfunktion beaufschlagt wird, und ein Anwenden eines Auralisierungs-Algorithmus auf das errechnete akustische Signal, um ein auralisiertes Signal zu erzeugen, wobei dem errechneten akustischen Signal weitere für das Betriebsumfeld spezifische akustische Eigenschaften hinzugefügt werden.
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Unter einem akustischen Evaluieren von Komponenten in einem Betriebsumfeld ist zu verstehen, dass eine akustische Einwirkung einer Komponente auf ihr Betriebsumfeld errechnet wird, um daraus auf ein akustisches Verhalten der Komponente zu schließen. Dabei ist sowohl die Komponente als auch das Betriebsumfeld als virtuelles Konstrukt definiert. Sowohl die Komponente als auch das Betriebsumfeld sind somit nicht zwingend physikalisch existent.
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Es erfolgt ein Modellieren einer von einer Komponente an einen Übertragungsweg abgegebenen Schwingung. Die abgegebene Schwingung ist dabei eine Schwingung, die zu einem akustischen Einfluss führen kann. So wird beispielsweise modelliert oder definiert, an welcher Stelle die Komponente die Schwingung an das Betriebsumfeld abgeben kann und wie diese Schwingung gestaltet ist. Die abgegebene Schwingung ist dabei insbesondere eine mechanische oder eine akustische Schwingung. So können beispielsweise mechanische Schwingungen, welche an ein die Komponente tragendes Tragwerk abgegeben werden, in der Folge zu akustischen Schwingungen führen. Daher ist es nicht zwingend notwendig, dass die abgegebene Schwingung in einem hörbaren Bereich liegt.
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Ferner erfolgt ein Definieren eines Empfängers durch Festlegen einer oder mehrerer Übertragungsfunktionen, welche einen Einfluss des Übertragungsweges auf eine Ausbreitung der von der Komponente abgegebenen Schwingung zu dem Empfänger beschreiben. Durch die Übertragungsfunktion ist somit definiert, in welcher Weise sich die abgegebene Schwingung verändert, bis diese den Empfänger erreicht. Die Übertragungsfunktion kann somit als eine Definition eines Filters angesehen werden, mit welchem die abgegebene Schwingung gefiltert wird, bevor diese den Empfänger erreicht. Durch die Übertragungsfunktion wird somit der Übertragungsweg zwischen der Komponente und dem Empfänger definiert. Die Übertragungsfunktion kann dabei rechnerisch oder durch Versuchsreihen ermittelt werden. Die Übertragungsfunktion kann beispielsweise in einem realen Betriebsumfeld gemessen werden oder basierend auf einem rechnerischen Modell des Betriebsumfelds errechnet werden. Für das Festlegen der Übertragungsfunktion ist es nicht zwingend notwendig, dass die tatsächlich von der Komponente abgegebene Schwingung in das Betriebsumfeld eingebracht wird, da die Übertragungsfunktion unabhängig von der abgegebenen Schwingung ist.
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Es erfolgt ein Errechnen eines an dem Empfänger auftretenden akustischen Signals, welches aus der abgegebenen Schwingung resultiert, wenn diese mit der Übertragungsfunktion beaufschlagt wird. Das bedeutet mit anderen Worten, dass durch die modellierte abgegebene Schwingung bekannt ist, welche Schwingungen in das Betriebsumfeld eingebracht werden. Ferner ist durch die Übertragungsfunktion bekannt, wie diese Schwingungen sich verändern, bevor diese bei dem Empfänger ankommen. Das an einem Empfänger auftretende akustische Signal kann damit errechnet werden.
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Die bei dem Empfänger ankommenden Schwingungen werden in ein akustisches Signal übersetzt. Das akustische Signal ist dabei nicht zwingend ein Signal, welches ein hörbares Signal ist, sondern ist ein Signal, welches ein hörbares Signal beschreibt. So ist das akustische Signal beispielsweise in einem Frequenzbereich definiert, wobei dieses zunächst in einem Zeitbereich gewandelt werden muss, damit dieses als hörbares Signal ausgegeben werden kann. Das akustische Signal wird dabei als solches bezeichnet, da dieses zumindest die Informationen trägt, welche einen an dem Empfänger auftretenden Schall beschreiben, der von der von der Komponente abgegebenen Schwingung an dem Empfänger verursacht wird.
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Es erfolgt ein Anwenden eines Auralisierungs-Algorithmus auf das errechnete akustische Signal, um ein auralisiertes Signal zu erzeugen, wobei dem errechneten akustischen Signal weitere für das Betriebsumfeld spezifische akustische Eigenschaften hinzugefügt werden. Das bis zu diesem Punkt errechnete akustische Signal ist frei von allen Einflüssen, die nicht durch die Übertragungsfunktion definiert sind. Dies führt zu einem akustischen Signal, welches bei einer hörbaren Widergabe als künstlich oder unrealistisch wahrgenommen werden kann, da in einem realistischen Umfeld noch weitere Faktoren in eine Wahrnehmung einfließen. Diese weiteren Faktoren werden durch den Auralisierungs-Algorithmus dem errechneten akustischen Signal hinzugefügt, um ein realistischeres akustisches Signal zu erzeugen, welches im Folgenden als auralisiertes Signal bezeichnet wird.
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Der Auralisierungs-Algorithmus generiert das auralisierte Signal aus dem akustischen Signal und weiteren Parametern. Durch die weiteren Parameter sind die weiteren für das Betriebsumfeld spezifischen akustischen Eigenschaften definiert. Es werden somit Einflüsse auf das Signal hinzugefügt, die sich nicht aus der Übertragungsfunktion ergeben. Dabei können die für das Betriebsfeld spezifischen akustischen Eigenschaften insbesondere auch akustische Einflüsse umfassen, die nicht aus der von der Komponente abgegebenen Schwingung resultieren. Durch den Auralisierungs-Algorithmus wird eine sog. Advanced Auralisation durchgeführt. Dadurch wird das akustische Signal derart verändert, dass dieses für einen Hörer realistischer klingt. Es wird jedoch darauf hingewiesen, dass das akustische Signal bzw. das auralisierte Signal nicht zwingend als Ton wiedergegeben werden muss, um von einem menschlichen Hörer bewertet zu werden. Auch dieser Schritt kann durch einen eigenständigen Algorithmus ausgeführt werden. In jedem Fall können dabei jedoch solche Effekte durch den Auralisierungs-Algorithmus in das akustische Signal aufgenommen werden, die eine Wahrnehmung des akustischen Signals beeinflussen können. Es können somit bei der akustischen Evaluierung von Komponenten in einem Betriebsumfeld besonders realistische Ergebnisse erzielt werden.
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Durch das Verfahren wird es ermöglicht, dass eine akustische Auswirkung der Komponente in Kombination mit dem Betriebsumfeld besonders realistisch ermittelt werden kann, bevor die Komponente in Real in das Betriebsumfeld eingebracht wird. So ist es beispielsweise möglich, dass eine akustische Auswirkung einer neu gestalteten Fahrzeugkomponente auf ein zugehöriges Fahrzeug durch das erfindungsgemäße Verfahren errechnet wird und somit ermittelt werden kann, ob diese bestimmte Komponente zu ungünstigen akustischen Eigenschaften führt. Das Verfahren ist jedoch nicht auf den automotiven Bereich beschränkt. So können beispielsweise auch akustische Auswirkungen einer Wärmepumpe auf ihr Betriebsumfeld ermittelt werden.
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Die Unteransprüche zeigen bevorzugte Weiterbildungen der Erfindung.
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Bevorzugt wird durch den Auralisierungs-Algorithmus eine oder mehrere der folgenden Aktionen ausgeführt: Hinzufügen von Einflüssen eines Umgebungsgeräusches, eines Hintergrundgeräusches und/oder einer weiteren Geräuschquelle zu dem akustischen Signal; Erweitern des akustischen Signals durch Hinzufügen von Frequenzen, um einen Frequenzumfang des akustischen Signals zu erweitern; Einbeziehen von richtungsabhängigen Einflüssen einer Ausbreitung der an den Übertragungsweg abgegebenen Schwingungen auf dem Übertragungsweg; und/oder Modifizieren des akustischen Signals, basierend auf akustischen Raumeigenschaften eines Raumes, in welchem die Komponente angeordnet ist.
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Der Raum, in welchem die Komponente angeordnet ist oder wird, entspricht dem Betriebsumfeld. Durch das Hinzufügen von Einflüssen eines Umgebungsgeräusches, eines Hintergrundgeräusches und/oder einer weiteren Geräuschquelle zu dem akustischen Signal können andere typischerweise in dem Betriebsumfeld auftretende Geräusche dem akustischen Signal hinzugefügt werden. Das akustische Signal entspricht somit nicht mehr einem Freifeldsignal, da dieses nicht mehr die alleinige Geräuschquelle ist. Das Umgebungsgeräusch kann insbesondere ein Geräusch einer in der Umgebung der Komponente definierten Tonquelle sein. Das Hintergrundgeräusch ist insbesondere ein diffuses Geräusch, dessen Quelle nicht genau definiert ist. Eine weitere Geräuschquelle kann eine zweite Komponente sein, die ebenfalls in dem Betriebsumfeld angeordnet ist. Werden Einflüsse eines Hintergrundgeräusches dem akustischen Signal hinzugefügt, so wird das akustische Signal basierend auf dem Hintergrundgeräusch modifiziert. Dabei werden beispielsweise überlagernde Wellen ausgelöscht oder bestimmte Eigenschaften des akustischen Signals verstärkt. Bei dem Erweitern des akustischen Signals durch Hinzufügen von Frequenzen können solche Frequenzen, die nach dem Anwenden der Übertragungsfunktion auf die abgegebene Schwingung nicht belegt sind, gezielt belegt werden. Insbesondere werden dabei Frequenzen oberhalb einer Grenzfrequenz und/oder Frequenzen unterhalb einer Grenzfrequenz eingefügt. Bei dem Einbeziehen von richtungsabhängigen Einflüssen einer Ausbreitung der an dem Übertragungsweg abgegebenen Schwingung auf dem Übertragungsweg können beispielsweise reflexionsabhängige Einflüsse in die abgegebene Schwingung eingefügt werden. So können neben dem Übertragungsweg beispielsweise weitere indirekte Übertragungswege bestehen, beispielsweise über Echo-Ausbreitung. Es können somit Einflüsse alternativer Übertragungswege in das akustische Signal einfließen. Bei dem Modifizieren des akustischen Signals basierend auf akustischen Raumeigenschaften des Raumes, in welchem die Komponente angeordnet ist, werden beispielsweise Eigenschaften wie ein Hall oder eine bestimmte Dämpfung bzw. Dämmung in das akustische Signal eingefügt.
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Weiter bevorzugt umfasst das Verfahren ein Bewerten des auralisierten Signals durch einen Bewertungs-Algorithmus, durch welchen das auralisierte Signal hinsichtlich eines Zielkriteriums bewertet wird, wobei der Bewertungs-Algorithmus insbesondere eine Al-basierter Algorithmus ist. Durch das Bewerten des auralisierten Signals kann eine nachvollziehbare Bewertung des auralisierten Signals erfolgen, welches nicht von einem Anwender oder einer Testperson abhängig ist. Somit wird durch das Verfahren ein reproduzierbares Ergebnis geschaffen, welches beispielsweise einen Vergleich mehrerer Komponenten ermöglicht. Das Zielkriterium ist dabei ein Kriterium, welches eine zu optimierende Eigenschaft des auralisierten Signals ist.
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Dabei ist es vorteilhaft, wenn das Zielkriterium ein erstes Zielkriterium ist, welches definiert, als wie realistisch das auralisierte Signal von einem Hörer eingeschätzt wird, wenn dieses über eine Tonausgabe als ein hörbares Signal wiedergegeben wird und wobei das auralisierte Signal durch ein Anpassen von bei dem Auralisierungs-Algorithmus verwendeten Parametern gemäß dem ersten Zielkriterium optimiert wird, und/oder durch ein Anpassen der bei dem Modellieren der von der Komponente abgegebenen Schwingung verwendeten Parametern gemäß dem ersten Zielkriterium optimiert wird. Es wird somit eine Rückkopplungsschleife geschaffen, wobei basierend auf einer Qualität des auralisierten Signals die Parameter optimiert werden, die zu dem auralisierten Signal führen. So wird insbesondere der Auralisierungs-Algorithmus an sich optimiert, bzw. die dem Algorithmus zugrundeliegenden Parameter optimal gewählt. Je vorteilhafter diese Parameter gewählt werden, desto realistischer bildet das auralisierte Signal einen tatsächlichen Klang der Komponente in dem Betriebsumfeld ab. Alternativ oder zusätzlich wird die Quelle der abgegebenen Schwingung derart in ihrer Modellierung optimiert, dass die von der Komponente an den Übertragungsweg abgegebenen Schwingungen optimal einer tatsächlichen Wiedergabe der abgegebenen Schwingungen von einer realen Komponente entsprechen. Insbesondere wird basierend auf psychoakustischen Größen, durch einen trainierten Algorithmus oder mittels Machine Learning ermittelt, als wie realistisch das auralisierte Signal von einem Hörer eingeschätzt wird.
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Dabei ist es besonders vorteilhaft, wenn der Bewertungs-Algorithmus mittels maschinellen Lernens trainierbar ist, um zu definieren, welche Eigenschaften das auralisierte Signal aufweisen muss, damit dieses von einem Hörer als realistisch eingeschätzt wird. So ergibt sich beispielsweise das Problem, dass die Wahrnehmung, ob ein akustisches Signal realistisch klingt, eine subjektive Einschätzung eines Hörers sein kann. Diese kann abhängig von einer Vielzahl von Parametern sein. Daher ist es besonders vorteilhaft, wenn der Bewertungs-Algorithmus antrainiert wird, wobei insbesondere durch eine Vielzahl von Testpersonen eine Vielzahl von auralisierten Signalen bewertet wird, und der Bewertungs-Algorithmus dadurch lernt, welche Parameter einzeln oder in Kombination erfüllt sein, damit eine Tonausgabe von einem Hörer als realistisch eingeschätzt wird. Bevorzugt ist der Bewertungs-Algorithmus durch maschinelles Lernen trainierbar und die dabei antrainierten Bewertungskriterien werden für unterschiedliche Komponenten angewendet.
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Auch ist es vorteilhaft, wenn das Zielkriterium ein zweites Zielkriterium ist, welches einen Einfluss der von der Komponente an den Übertragungsweg abgegebenen Schwingung auf das auralisierte Signal definiert, und wobei das auralisierte Signal durch ein Anpassen von baulichen Eigenschaften der Komponente gemäß dem zweiten Zielkriterium optimiert wird, wobei die baulichen Eigenschaften solche Eigenschaften sind, die für das Modellieren der abgegebenen Schwingung verwendet werden. So wird das Verfahren insbesondere dazu benutzt, um ein Design der Komponente zu schaffen, welches besonders günstige akustische Eigenschaften hat. Das Design der Komponente ist durch deren bauliche Eigenschaften definiert. Es wird durch das Verfahren und den abschließenden Bewertungs-Algorithmus somit ermöglicht, dass unterschiedliche Designs der Komponente aufeinanderfolgend bewertet werden und das Design mit den besten akustischen Eigenschaften gewählt wird.
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Dabei ist es vorteilhaft, wenn der Einfluss der von der Komponente an den Übertragungsweg abgegebenen Schwingung auf das auralisierte Signal beschreibt, ob der Einfluss der von der Komponente abgegebene Schwingung auf das auralisierte Signal von einem Hörer als angenehm wahrgenommen wird, wenn dieses über eine Tonausgabe als ein hörbares Signal wiedergegeben wird, wobei der Bewertungs-Algorithmus mittels maschinellen Lernens trainierbar ist, um zu definieren, wann der Einfluss der Komponente der von der Komponente abgegebenen Schwingung auf das auralisierte Signal von einem Hörer als angenehm wahrgenommen wird. Ähnlich der Wahrnehmung, ob ein auralisiertes Signal als realistisch eingeschätzt wird, ist es auch bei der Einschätzung, ob ein Signal als angenehm wahrgenommen wird, oftmals der Fall, dass es sich um eine subjektive Wahrnehmung eines Hörers handelt. Daher ist es vorteilhaft, wenn der Bewertungs-Algorithmus durch maschinelles Lernen, basierend auf der Einschätzung einer Vielzahl von Testpersonen angelernt wird, damit diesen bekannt ist, wann ein auralisiertes Signal als angenehm wahrgenommen wird.
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Insbesondere wird bei dem Errechnen des an den Empfänger auftretenden akustischen Signals die mit der Übertragungsfunktion beaufschlagte Schwingung von einem Frequenzbereich in einen Zeitbereich transformiert. Dies ermöglicht einen vorausgehenden Einsatz von Filterfunktionen im Frequenzbereich, welche besonders vorteilhaft sind, um die Übertragungsfunktion zu definieren.
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Eine Vorrichtung zur akustischen Evaluierung von Komponenten, welche dazu eingerichtet ist, das erfindungsgemäße Verfahren auszuführen, weist alle Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens auf.
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Ein Computerprogrammprodukt, welches die Befehle umfasst, die bei einer Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, das erfindungsgemäße Verfahren auszuführen, weist alle Vorteile des Verfahrens auf.
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Figurenliste
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Nachfolgend werden Ausführungsbeispiele der Erfindung unter Bezugnahme auf die begleitende Zeichnung im Detail beschrieben. In der Zeichnung ist:
- 1 ein Ablaufdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrens in einer beispielhaften Ausführungsform, und
- 2 eine Darstellung zur Visualisierung eines erfindungsgemäßen Auralisierungs-Algorithmus.
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Ausführungsformen der Erfindung
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1 zeigt ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens 10 zur akustischen Evaluierung von Komponenten in einem Betriebsumfeld.
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In einem ersten Schritt 11 des Verfahrens 10 erfolgt ein Modellieren einer von einer Komponente an einem Übertragungsweg abgegebenen Schwingung. Die Komponente ist dabei ein Bauelement oder eine Baueinheit, deren akustische Eigenschaften im Rahmen des Betriebsumfelds zu evaluieren sind. Die Komponente befindet sich beispielsweise in der Entwicklung und deren Design hinsichtlich der akustischen Eigenschaften zu ist optimieren. So könnte die Komponente beispielsweise eine Wärmepumpe oder eine Achse eines Elektrofahrzeuges sein. Um die an den Übertragungsweg abgegebene Schwingung zu modellieren, wird analysiert, welche Schwingungen von der Komponente an definierten Punkten abgegeben werden. Dies erfolgt entweder durch eine rechnerische Analyse durch passende Software oder erfolgt durch eine Messung der abgegebenen Schwingung, sofern die Komponente physikalisch bereits verfügbar ist. So wird beispielsweise gemessen, welche Schwingungen von der Achse an einen Rahmen eines zugehörigen Fahrzeugs abgegeben werden. Dabei werden beispielsweise die Aufhängungspunkte der Achse betrachtet. Das Betriebsumfeld wird in diesem Beispiel durch das Fahrzeug gebildet, in dem die Achse angeordnet werden soll. In entsprechender Weise können die von einer Wärmepumpe abgegebenen Schwingungen an ihren Aufhängungspunkten festgelegt werden.
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Im Anschluss auf den ersten Schritt 11 wird ein zweiter Schritt 12 ausgeführt. In dem zweiten Schritt 12 erfolgt ein Definieren eines Empfängers durch Festlegen einer Übertragungsfunktion, welche einen Einfluss eines Übertragungswegs von der Komponente zu dem Empfänger auf einer Ausbreitung der von der Komponente abgegebenen Schwingung zu dem Empfänger beschreibt. Die Übertragungsfunktion wird rechnerisch oder durch Versuchsmessungen festgelegt. Die Übertragungsfunktion beschreibt insbesondere einen Einfluss des Übertragungsweges auf unterschiedliche Frequenzbereiche der abgegebenen Schwingung. Die Übertragungsfunktion kann somit als eine Filterfunktion betrachtet werden. Die Übertragungsfunktion ist spezifisch für einen bestimmten Übertragungsweg. Für das Festlegen der Übertragungsfunktion ist es nicht zwingend notwendig, dass die Komponente bereits physikalisch verfügbar ist, um die entsprechenden Messungen zum Festlegen der Übertragungsfunktion auszuführen. So ist ein Übertragungsverhalten auf dem Übertragungsweg typischerweise durch ein bestimmtes Dämpfungsverhalten für bestimmte Frequenzen definiert. Es ist daher möglich, die Übertragungsfunktion zu bestimmen, indem unterschiedliche Schwingungen auf dem Übertragungsweg eingekoppelt werden und an einer Position eines bzw. des Empfängers zu messen. Mit der Übertragungsfunktion ist auch der Empfänger definiert, da die Übertragungsfunktion eine Ausbreitung der abgegebenen Schwingung zu einem bestimmten Punkt in dem Betriebsumfeld bestimmt.
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Nach dem zweiten Schritt 12 wird ein dritter Schritt 13 und ein vierter Schritt 14 ausgeführt. Der dritte Schritt 13 und der vierte Schritt 14 können auch als ein einziger Schritt betrachtet werden. So erfolgt in dem Schritt 13 und dem vierten Schritt 14 ein Errechnen eines an den Empfänger auftretenden akustischen Signals, welches aus den abgegebenen Schwingungen resultieren, wenn diese mit der Übertragungsfunktion beaufschlagt werden. So wird in dieser beispielhaften Ausführungsform in dem dritten Schritt 13 die Übertragungsfunktion rechnerisch auf die abgegebene Schwingung angewendet und es wird ein Frequenzsignal berechnet, welches die Frequenzen des akustischen Signals beschreibt. Da eine Beschreibung des akustischen Signals im Zeitbereich notwendig ist, um das akustische Signal hörbar wiederzugehen, wird dieses in dem vierten Schritt 14 in den Zeitbereich umgesetzt und bereitgestellt. Es wird jedoch darauf hingewiesen, dass das vorliegende Verfahren auch vollständig im Frequenzbereich oder vollständig im Zeitbereich arbeiten kann. Dies ist darin begründet, dass das akustische Signal nicht zwingend tatsächlich als Ton für einen menschlichen Hörer ausgegeben wird, sondern in einigen Ausführungsformen lediglich zur Analyse bereitgestellt wird. Die dafür verwendeten Algorithmen sind nicht an die menschliche Wahrnehmung gebunden und können die entsprechende Analyse sowohl im Frequenzbereich als auch im Zeitbereich ausführen.
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In einem fünften Schritt 15, welcher in Folge auf den vierten Schritt 14 ausgeführt wird, erfolgt ein Anwenden eines Auralisierungs-Algorithmus auf das errechnete akustische Signal, um ein auralisiertes Signal zu erzeugen. Dazu werden dem errechneten akustischen Signal weitere für das Betriebsumfeld spezifische akustische Eigenschaften hinzugefügt. Durch den Auralisierungs-Algorithmus wird somit eine sog. Advanced Auralisation bereitgestellt.
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Um die für das Betriebsumfeld spezifischen akustischen Eigenschaften dem akustischen Signal hinzuzufügen, werden Umgebungsgeräusche, Hintergrundgeräusche und/oder weitere Geräuschquellen zu dem akustischen Signal hinzugefügt. So ist die zu evaluierende Komponente zumeist nicht die Geräuschquelle in dem Betriebsumfeld, von der akustische oder zu akustischen Schwingungen führende Schwingungen abgegeben werden. Es wird somit erreicht, dass typischerweise in dem Betriebsumfeld auftretende Geräusche in das akustische Signal einfließen. So könnte beispielsweise bei einer Evaluierung einer E-Achse auch das Geräusch einer Klimaanlage, ein Reifenabrollgeräusch und ein Verkehrsrauschen in das akustische Signal einfließen. Die Umgebungsgeräusche und Hintergrundgeräusche, sogenannte Ambient-Sounds, können dabei vorab erfasst werden und dem akustischen Signal hinzugefügt werden.
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Alternativ oder zusätzlich wird das akustische Signal durch Hinzufügen von Frequenzen erweitert, um einen Frequenzumfang des akustischen Signals zu erweitern. Da das akustische Signal bis zu diesem Zeitpunkt im Wesentlichen synthetisch ermittelt wurde, kann es dazu kommen, dass für einige Frequenzen keinerlei Informationen in dem akustischen Signal vorhanden sind. Dies führt oftmals zu einem unrealistischen Klang des akustischen Signals, wenn dieses wiedergegeben wird. Daher ist es vorteilhaft, wenn der Frequenzumfang des akustischen Signals erweitert oder komplettiert wird. Freie Frequenzen können durch Einfügen von vordefinierten Frequenzsignalen oder von durch Interpolieren von Signalen aufgefüllt werden.
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Auch ist es vorteilhaft, wenn ein richtungsabhängiger Einfluss einer Ausbreitung der an den Übertragungsweg abgegebenen Schwingung auf dem Übertragungsweg durch den Auralisierungs-Algorithmus einbezogen werden. So kann beispielsweise definiert werden, über einen Übertragungsweg zu dem Empfänger gelangt, welcher eine bestimmte Richtung aufweist. So könnte beispielsweise der Empfänger so gewählt sein, dass dieser ein Fahrer eines Fahrzeuges ist und die Komponente eine E-Achse des Fahrzeuges ist. Durch die richtungsabhängigen Einflüsse der Ausbreitung kann beispielsweise definiert werden, dass der Anwender das Geräusch der Komponente aus einer bestimmten Richtung wahrnimmt. Auch dies kann von einem Anwender richtungsabhängig als angenehm oder weniger angenehm bzw. lauter oder leiser wahrgenommen werden. So könnte beispielsweise in einem Fahrzeug ein einseitiges Geräusch als eher störend wahrgenommen werden als ein Geräusch, welches sich gleichmäßig in dem Fahrzeug ausbreitet.
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Alternativ oder zusätzlich erfolgt durch den Auralisierungs-Algorithmus ein Modifizieren des akustischen Signals basierend auf akustischen Raumeigenschaften eines Raums, in welchem die Komponente angeordnet ist. So wird beispielsweise ein Hall oder eine Dämpfung bzw. Dämmung eines Raumes auf das akustische Signal aufgerechnet.
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Durch das auralisierte Signal ist somit ein Signal geschaffen, durch welches ein tatsächlicher Klang einer Komponente in ihrem Betriebsumfeld genauer beschrieben ist, als wenn der Auralisierungs-Algorithmus nicht ausgeführt wird.
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In einem sechsten Schritt 16, welche auf den fünften Schritt 15 folgt, wird das auralisierte Signal in ein Signal gewandelt, welches über eine Tonwidergabe wiedergegeben werden kann. Der sechste Schritt 16 ist optional, da das Geräusch nicht zwingend von einem menschlichen Hörer evaluiert wird.
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In einem siebten Schritt 17, welcher auf den sechsten Schritt 16 folgt, erfolgt ein Bewerten des auralisierten Signals durch einen Bewertungs-Algorithmus. Der Bewertungs-Algorithmus ist dabei ein Al-basierter Algorithmus, also ein Algorithmus, der eine künstliche Intelligenz bereitstellt. Durch den Bewertungs-Algorithmus wird das auralisierte Signal hinsichtlich eines Zielkriteriums bewertet. Das auralisierte Signal wird hinsichtlich eines ersten Zielkriteriums und/oder eines zweiten Zielkriteriums bewertet.
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Es erfolgt eine Bewertung des auralisierten Signals gemäß dem ersten Zielkriterium. Das erste Zielkriterium definiert, wie realistisch das auralisierte Signal von einem Hörer eingeschätzt wird, wenn dieses über eine Tonausgabe als ein hörbares Signal wiedergegeben wird. Da es keine allgemein gültige Regel gibt, wann ein auralisiertes Signal oder irgendein anderes hörbares Geräusch, von einem Hörer als realistisch eingeschätzt wird, wird der Bewertungs-Algorithmus mittels maschinellen Lernens trainiert, um zu definieren, welche Eigenschaften das auralisierte Signal aufweisen muss, damit dieses von einem Hörer als realistisch eingeschätzt wird. Dies kann beispielsweise in einem Trainingsmodus erfolgen, in welchem einem oder mehreren Testpersonen eine Vielzahl von unterschiedlichen auralisierten Signalen, welche als beispielhafte Signale bereitgestellt werden, bewerten. Aus der Summe der Einschätzung des Anwenders wird durch den Bewertungs-Algorithmus eine Zahl von Kriterien ermittelt, die zu erfüllen sind, damit das auralisierte Signal als realistisch eingestuft wird.
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Alternativ erfolgt die Bewertung durch den Bewertungs-Algorithmus basierend auf vordefinierten Psychoakustischen Kriterien. So könnte beispielsweise definiert sein, dass ein auralisiertes Signal als realistisch wahrgenommen wird, wenn dieses eine bestimmte Frequenzverteilung aufweist.
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Es kann somit erkannt werden, ob das auralisierte Signal von einem Hörer als realistisch eingeschätzt wird oder nicht. Basierend auf dieser Information kann der Auralisierungs-Algorithmus, welcher in dem fünften Schritt 15 ausgeführt wird, mittels einer Rückkopplung 20 optimiert werden. So kann beispielsweise festgestellt werden, ob bestimmte hinzugefügte Frequenzen oder Hintergrundgeräusche von einem Hörer als realistisch eingestuft werden oder nicht. Die Schleife kann wiederholt werden, wobei unterschiedliche auralisierte Signale erzeugt werden und es werden abschließend die Parameter für den Auralisierungs-Algorithmus gewählt, die zu einem möglichst realistischen auralisierten Signal führen.
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Alternativ oder zusätzlich werden die bei dem Modellieren der von der Komponente abgegebenen Schwingung verwendeten Parameter gemäß dem ersten Zielkriterium optimiert. Dies ist insbesondere dann vorteilhaft, wenn die zu optimierende Komponente lediglich als rechnerisches Modell und nicht als reale Komponente existiert. So kann beispielsweise durch eine Bibliothek, welche akustische Eigenschaften für bestimmte Konstruktionsmerkmale definiert, rechnerisch ermittelt werden, welches Geräusch bzw. welche Schwingung von einem designten Bauelement, also einer Komponente, ausgegeben wird. Auch dieses rechnerische Ermitteln der abgegebenen Schwingung ist nicht immer optimal und kann zu nicht realistisch klingenden Ergebnissen führen. Daher ist es vorteilhaft, wenn die dafür verwendete Software-Bibliothek dahingehend angepasst wird, dass das auralisierte Signal, welches am Ende der Kette ausgegeben wird, möglichst realistisch eingeschätzt wird. Auch hier ist es insbesondere vorteilhaft, wenn der Bewertungs-Algorithmus durch maschinelles Lernen trainiert wird.
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Weiter optional ist das Zielkriterium das zweite Zielkriterium. Dieses beschreibt einen Einfluss der von der Komponente an den Übertragungsweg abgegebenen Schwingung auf das auralisierte Signal. Der Einfluss der von der Komponente abgegebenen Schwingung auf das auralisierte Signal beschreibt dabei, ob das auralisierte Signal von einem Hörer als angenehm wahrgenommen wird, wenn dieses über eine Tonausgabe als hörbares Signal wiedergegeben wird. Da auch die Wahrnehmung, ob ein auralisiertes Signal von einem Hörer als angenehm wahrgenommen wird, eine subjektive Entscheidung sein kann, wird der Bewertungs-Algorithmus bevorzugt mittels maschinellen Lernens trainiert, um zu definieren, wann der Einfluss der von der Komponente abgegebenen Schwingung auf das auralisierte Signal als angenehm wahrgenommen wird.
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Optional wird vorab definiert, wann das auralisierte Signal von einem Hörer als angenehm wahrgenommen wird. So könnte beispielsweise definiert sein, dass ein auralisiertes Signal aus unangenehm wahrgenommen wird, wenn eine Amplitude einer bestimmten Frequenz einen Schwellenwert überschreitet und/oder die Amplituden benachbarter Frequenzen signifikant überscheitet.
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Es kann eine Vielzahl von baulichen Eigenschaften der Komponente getestet werden und für jedes Design ein auralisiertes Signal ermittelt werden. Die Komponente mit den Baueigenschaften, die als besonders angenehm wahrgenommen werden, also bei denen der Bewertungs-Algorithmus darauf schließt, dass dieser als besonders angenehm wahrgenommen wird, können für eine Realisierung der Komponente genutzt werden.
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Es wird somit durch den Bewertungs-Algorithmus eine Al-basierte Evaluierung des auralisierten Signals ausgeführt, wodurch es ermöglicht wird, die in dem Ablauf des Verfahrens 10 auftretenden Parameter zu optimieren. Auf diese Weise kann mittels des ersten Zielkriteriums insbesondere die akustische Berechnung des auralisierten Signals an sich optimiert werden und durch das zweite Zielkriterium ein Design der zu evaluierenden Komponente optimiert werden.
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Das erfindungsgemäße Verfahren 10 wird insbesondere durch einen Computer ausgeführt, welcher eine Vorrichtung zur akustischen Evaluierung von Komponenten ist. Der Computer ist dabei dazu eingerichtet, das erfindungsgemäße Verfahren 10 auszuführen.
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Es wird somit eine sog. Transfer Path Analysis (TPA) um einen erweiterten Auralisierungs-Algorithmus erweitert, um ein realistischeres hörbares Ausgangssignal zu erreichen. Das damit erzeugte auralisierte Signal beschreibt bei einer akustischen Wiedergabe im Wesentlichen ein Geräusch, welches die Komponente in einem realen Umfeld verursacht. Durch die Al-basierte Evaluierung, welche auf der menschlichen Wahrnehmung basiert und somit nicht ausschließlich physikalische Messgrößen berücksichtigt, kann eine effektive Einschätzung des auralisierten Signals erfolgen. Die Einschätzung wird bevorzugt dadurch erreicht, dass der dafür notwendige Al-basierte Algorithmus, hier der Bewertungs-Algorithmus, durch ein Machine-Learning-Verfahren basierend auf den Eingaben von Testpersonen trainiert wird.
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Die Vorgehensweise des Auralisierungs-Algorithmus ist in 2 dargestellt. So erfolgt typischerweise zunächst eine Basis-Auralisierung 31, gefolgt von einer fortgeschrittenen Auralisierung 32.
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Bei der Basis-Auralisierung 31 wird eine von einer Quelle 33a, 33b abgegebene Schwingung, hier die von der Komponente abgegebene Schwingung, unter Berücksichtigung der Eigenschaften des Übertragungsweges 34a, 34bin ein akustisches Signal gewandelt, um ein Ausgangssignal 35a, 35b zu generieren, welches dem akustischen Signal entspricht. Dabei wird beispielsweise eine erste Quelle 33a und eine zweite Quelle 33b modelliert, welche beispielsweise zwei Koppelpunkte der Komponente mit dem Betriebsumfeld sind, über welche mechanische Schwingungen an das Betriebsumfeld übertragen werden. Die von den beiden Quellen 33a, 33b abgegebenen mechanischen Schwingungen werden jeweils mit einer einem der jeweiligen Quelle zugehörigen Übertragungsfunktion beaufschlagt, welche die Übertragungswege 34a, 34b der mechanischen Schwingungen zu einer Empfängerstruktur beschreiben. Im Ergebnis werden zwei Ausgangssignale 35a, 35b ermittelt, welche zusammen dem akustischen Signal entsprechen oder zu dem akustischen Signal zusammengeführt werden können.
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Es wird somit eine Quelle mit den Eigenschaften einer Empfangsstruktur beaufschlagt, was zu einer Auralisierung eines akustischen Signals führt, die einer sog. Freifeld-Auralisierung entspricht. Das bedeutet, dass Einflüsse des Betriebsumfeldes, die nicht unmittelbar auf den Übertragungsweg oder die Übertragungswege zurückzuführen sind, nicht in die akustische Auralisierung einfließen. Die Ausgangssignale 35a, 35b entsprechen im Wesentlichen dem im vierten Schritt 14 errechneten akustischen Signal.
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Auch im Rahmen der Basis Auralisierung ist es möglich, dass in den Übertragungsfunktionen, die den Empfänger charakterisieren, eine erste Raumrückwirkung enthalten ist. Ein Beispiel wäre ein durch mehrere Übertragungsfunktionen beschriebener Fahrzeuginnenraum. In diesem Falle wird durch die Basis Auralisierung keine Freifeldbedingung modelliert, sondern bereits eine Raumwirkung erzeugt, obwohl kein synthetischer Anteil hinzugefügt wird. So können insbesondere die zwei Ausgangssignale 35a, 35b gemeinsam ein räumliches akustisches Signal abbilden, welches sich beispielsweise aus zwei Signalen mit Freifeld-Akustik zusammensetzt.
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Die Freifeld-Akustik oder das akustische Signal mit Raumwirkung wird durch den in dem fünften Schritt 15 angewandten Auralisierungs-Algorithmus derart verändert, dass die Eigenschaften des Betriebsumfelds in das akustische Signal einfließen. Dies erfolgt durch die fortgeschrittene Auralisierung 32.
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Dabei werden beispielsweise Raumimpulse 36, die beispielsweise einen Echo-Effekte oder Hall-Effekte in dem Betriebsumfeld entsprechen, auf das akustische Signal 35a, 35b beaufschlagt. Im Ergebnis wird eine betriebsumfeld-spezifische Auralisierung 37, 38 erreicht. Wurden mehrere Raumimpulse 36 angewendet, so wird optional eine 3D-betriebsumfeld-spezifische Auralisierung 38 generiert, welche auch ein Richtungsmuster umfasst, welches Richtungen beschreibt, aus welchen einzelne Signalanteile des akustischen Signals auf den Empfänger einwirken. Auf die betriebsumfeld-spezifische Auralisierung 37 und/oder die 3D-betriebsumfeld-spezifische Auralisierung 38 können noch zusätzliche Geräusch-Informationen 39, wie beispielsweise Einflüsse von Umgebungsgeräuschen, Hintergrundgeräuschen oder weiteren Geräuschquellen hinzugefügt werden. Im Ausgang wird das auralisierte Signal 40 bezogen.
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Erfindungsgemäß können somit Komponenten hinsichtlich ihrer akustischen Eigenschaften optimiert werden. So könnte beispielsweise das Design einer Wärmepumpe optimiert werden oder auch eine Anordnung der Wärmepumpe in dem Betriebsumfeld optimiert werden. Dabei können die von der Wärmepumpe selbst verursachten Schwingungen und Geräusche in die Evaluierung einfließen und zudem auch Hintergrund- oder Umgebungsgeräusche eingefügt werden, beispielsweise ein Ventilatorgeräusch. In einem weiteren Beispiel könnte beispielsweise bei der Evaluierung einer E-Achse eines Elektrofahrzeuges ein Abrollgeräusch eines Reifens als Hintergrundgeräusch in das akustische Signal eingefügt werden.
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Einzufügende Geräuschquellen oder Umgebungsgeräusche können vorab gemessen oder erfasst werden und durch den Auralisierungs-Algorithmus in das akustische Signal eingefügt werden. Dabei ist es besonders vorteilhaft, wenn die das Hintergrundgeräusch oder die Geräuschquelle in dem Betriebsumfeld selbst gemessen werden, wenn die Komponente, welche zu evaluieren ist, nicht aktiv ist.
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Nebst oben stehender Offenbarung wird explizit auf die Offenbarung der 1 und 2 verwiesen.
