KR100222761B1 - Acoustic character predicting and optimal plan variable predicting method - Google Patents

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Abstract

본 발명은 스피커 음향특성 예측 및 최적설계변수 예측방법에 관한 것이다.The present invention relates to a loudspeaker acoustic characteristic prediction and optimal design parameter prediction method.

본 발명에 의하면, 스피커설계시 음향특성에 관련된 다수의 설계변수와 각 설계변수의 수준에 따라 스피커를 다꾸찌의 직교배열표를 이용하여 모델링하고, 이 모델링된 스피커 각각에 대한 음향특성을 예측하고, 이 예측된 음향특성을 이용하여 최적의 설계변수와 그 수준에 대한 예측이 가능하고, 스피커를 설계시 스피커의 최적 설계변수 및 그 수준을 설계자에게 예측방법을 제공함으로써, 스피커 설계비와 설계업무를 대폭 절감시킬 수 있으며, 또한 다꾸찌의 직교배열표를 이용하여 스피커의 진동모델을 생성시킴으로서, 스피커의 진동 및 음향해석 소요기간이 단축될 뿐만 아니라, 복수의 설계변수와 각 설계변수의 수준의 조합에 의한 모든 스피커의 모델까지도 진동 및 음향해석 및 최적의 설계변수의 예측이 가능하게 되는 것이다.According to the present invention, a speaker is modeled using the orthogonal array table of Dacuzzi according to the number of design variables and the level of each design variable related to the acoustic characteristics in speaker design, and the acoustic characteristics of each of the modeled speakers are predicted and By using the predicted acoustic characteristics, it is possible to predict the optimal design variables and their levels, and provide the designer with a method of predicting the optimal design variables and their levels when designing the speakers. By greatly reducing the vibration model of the speaker by using the orthogonal array table of Dakuchi, the vibration and sound analysis time of the speaker is not only shortened, but also a combination of multiple design variables and levels of each design variable. Even models of all speakers can be vibrated, analyzed, and predicted by optimal design parameters.

Description

스피커 음향특성 예측 및 최적설계변수 예측방법Prediction of Speaker Acoustic Characteristics and Prediction of Optimal Design Variables

본 발명은 스피커 음향특성 예측 및 최적설계변수 예측방법에 관한 것으로, 특히 스피커설계시 음향특성에 관련된 다수의 설계변수와 각 설계변수의 수준에 따라 수피커를 다꾸찌의 직교배열표를 이용하여 모델링하고, 이 모델링된 스피커 각각에 대한 음향특성을 예측하고, 이 예측된 음향특성을 이용하여 최적의 설계변수와 그 수준을 예측가능토록 하는 스피커 음향특성 예측 및 최적설계변수 예측방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for predicting speaker acoustic characteristics and a method for predicting optimal design parameters. In particular, the speaker model is modeled using the orthogonal array table of Dacuzzi according to the level of each design variable and the number of design variables related to the acoustic characteristics in speaker design. And predicting the acoustic characteristics of each of the modeled speakers, and using the predicted acoustic characteristics to predict the optimum acoustic parameters and the level of the loudspeaker acoustic characteristics.

일반적으로, 스피커는 전기적인 에너지를 음향에너지로 바꾸는 전기 음향 변환기로 직접 방사형 스피커와 혼(HORN)형이 있는데, 통상적으로 말하는 스피커는 주로 직접방사형을 말하며, 이와 같은 스피커의 성능을 판단할 때 음질과 주파수특성그래프에 기초해서 좋고 나쁨을 판단하고 있는 관계로, 스피커의 개발방향도 어떻게 하면 좋은 음질과 주파수특성을 만들어 낼 것인가에 있는 것이다.In general, a speaker is an electro-acoustic transducer that converts electrical energy into acoustic energy, and there are direct-radial speakers and horn (HORN) types. In general, a speaker mainly refers to a direct radiation type, and sound quality is judged when determining the performance of such a speaker. As we judge the good and the bad based on the graph and the frequency characteristic graph, the direction of the development of the speaker is also how to produce good sound quality and frequency characteristics.

통상적으로, 좋은 음질이라고 하면 우선 주파수특성이 플래트(Flat)해야 하며, 특정용도에 맞게 좋은 음색을 갖춰야 하며, 개발방향도 스피커 음향특성에 영향을 주는 설계변수를 찾아내거나 실물을 제작하기 전에 음향특성을 사전에 예측하여 이상적인 스피커를 가장 빠른 시간내에 만드는 것이다.In general, good sound quality should first be flattened with frequency characteristics, have a good tone for a specific use, and develop direction before finding a design variable or making a real object that affects the speaker's acoustic characteristics. Is predicted in advance to make the ideal speaker in the shortest time possible.

제1도는 일반적인 스피커의 구성을 보이는 측단면도로서, 제1도를 참조하면, 스피커를 구성하는 부품은 스피커의 기본틀인 프레임(1)과, 더스트캡(2)과, 스피커의 전기적인 에너지를 음향에너지로 변환시키는 콘지(3)(진동판이라고도 함)와, 상기 콘지(3)를 지지하는 댐퍼(4)와, 음성전류에 따라 그 축방향으로 기계진동을 일으키는 보이스코일(5)과, 자장을 형성시키는 마그네틱(6)과, 바텀플레이트(7)과, 터미날보드(8)와, 에지(9) 및 바빈(10)등이다.FIG. 1 is a side cross-sectional view showing the configuration of a general speaker. Referring to FIG. 1, components constituting the speaker may include a frame (1), a dust cap (2), and electrical energy of the speaker. Cone 3 (also called a vibration plate) for converting to acoustic energy, a damper 4 for supporting the cone 3, a voice coil 5 for causing mechanical vibration in the axial direction according to a voice current, and a magnetic field. Magnetic plates 6, bottom plates 7, terminal boards 8, edges 9 and barbins 10, and the like.

제1도에 보인 바와 같이, 스피커를 구성하는 부품의 종류가 많지 않아 스피커의 설계가 간단해 보이지만, 상기 콘지, 에지, 댐퍼, 바빈 및 보이스코일등의 진동계부품과 상기 마그네트등의 자기회로부품에 따라 다양한 음질이 나타나고 진동계가 기구물이 아니고 소프트(SOFT)물로 구성되어 있는 관계로 스피커의 설계변수는 상당히 많아지게 된다.As shown in FIG. 1, the speaker design is simple because there are not many kinds of parts constituting the speaker, but according to the magnetic circuit parts such as the vibration system parts such as the cone, edge, damper, barbine and voice coil, and the magnet, etc. As various sound quality appears and the vibrometer is composed of SOFT rather than a device, the design variable of the speaker becomes quite large.

이와 같은 스피커를 설계하는 종래의 방법에 있어서, 상기한 바와 같은 많은 설계변수의 물성치와 형상치에 대한 결정을 사람의 경험에 의존해 왔는데, 이러한 설계변수를 정확히 이론적으로 분석하여 변수를 최소화하는 기술이 개인의 경험에 의해 이루어 졌고, 경험치의 자료를 근거로 여러 가지 가능한 재료를 선택하여 반복적으로 시행착오를 거듭하쳐 축적된 경험적 데이타에 의하여 특성그래프의 스피커를 완성하여 왔었다.In the conventional method of designing such a speaker, the determination of the properties and shape values of many design variables as described above has been dependent on human experience. A technique for minimizing the variables by accurately analyzing these design variables has been Based on the experience of the individual, based on the empirical data, various possible materials were selected and repeated trial and error to complete the characteristic graph speaker based on the accumulated empirical data.

따라서, 경험이 부족한 개발 담당자나 경험이 많은 개발담당자간의 개발 방향 접근이 다를 수밖에 없고 설사 경험이 많은 기술자라 할지라도 정립된 이론과 소프트(Soft)기술의 적용없이 개발을 하다보면 부적절한 방향으로 개발을 하는 경우도 발생하게 되며, 또한 이와 같은 방법은 설계까지 장시간 소요되며, 최적의 설계가 불가능하다는 문제점이 있었던 것이다.Therefore, the approach of development direction is different between the inexperienced person in charge or the experienced person in charge of development, and even the experienced person can develop the product in an inappropriate direction when developing without applying the established theory and soft technology. In addition, such a method takes a long time to design, and there was a problem that an optimal design was impossible.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 안출한 것이다.The present invention has been made to solve the above problems.

따라서, 본 발명의 목적은 스피커설계시 음향특성에 관련된 다수의 설계변수와 각 설계변수의 수준 따라 스피커를 다꾸찌의 직교배열표를 이용하여 모델링하고, 이 모델링된 스피커모델 각각에 대한 음향특성을 예측하고, 이 예측된 음향특성을 이용하여 최적의 설계변수와 그 수준을 예측가능토록하는 스피커 음향특성 예측 및 최적설계변수 예측방법을 제공하는데 있다.Therefore, an object of the present invention is to model the speaker using the orthogonal array table of the Dakuchi according to the level of each design variable and the number of design variables related to the acoustic characteristics in the speaker design, and the acoustic characteristics for each of these modeled speaker models The present invention provides a method for predicting speaker acoustic characteristics and predicting optimal design variables using the predicted acoustic characteristics and predicting optimal design variables and their levels.

본 발명의 다른 목적은 스피커를 설계시 스피커의 최적설계변술 및 그 수준을 설계자에게 제공하도록 스피커 음향특성 예측 및 최적설계변수 예측방법을 제공함으로써, 스피커 설계비와 설계업무를 대폭 절감시키도록함에 있다.Another object of the present invention is to significantly reduce the speaker design cost and design work by providing a speaker acoustic characteristics prediction and optimal design parameter prediction method to provide the designer with the optimum design modification and the level of the speaker when designing the speaker.

본 발명의 또 다른 목적은 다꾸찌의 직교배열표를 이용하여 스피커의 진동모델을 생성시킴으로서, 스피커의 진동 및 음향해석 소요기간이 단축될 뿐만 아니라, 복수의 설계변수와 각 설계변수의 수준의 조합에 의한 모든 스피커의 모델까지도 진동 및 음향해석 및 최적의 설계변수의 예측이 가능하도록 함에 있다.Another object of the present invention is to generate a vibration model of the speaker using the orthogonal array table of Dakkuchi, not only shorten the vibration and acoustic analysis time of the speaker, but also a combination of a plurality of design variables and the level of each design variable Even the model of all speakers by means of the vibration and acoustic analysis and the prediction of the optimal design parameters is possible.

제1도는 일반적인 스피커의 구성을 보이는 측단면도이다.1 is a side cross-sectional view showing the configuration of a general speaker.

제2도는 본 발명에 따른 스피커의 음향특성 예측방법을 보이는 플로우차트이다.2 is a flowchart showing a method for predicting acoustic characteristics of a speaker according to the present invention.

제3도는 본 발명에 따라 선정된 설계변수 및 각 설계변수의 수준(3수준)을 보이는 변수선정테이블이다.3 is a variable selection table showing design variables selected in accordance with the present invention and levels (three levels) of each design variable.

제4도는 본 발명에 따라 다꾸찌의 통계해석법을 이용한 3수준 직교배열표이다.4 is a three-level orthogonal array table using the statistical analysis of Dakkuchi according to the present invention.

제5도는 본 발명에 따라 모델링된 스피커의 모델이다.5 is a model of a speaker modeled according to the present invention.

제6(a), 6(b)도는 본 발명에 따른 음향특성중 주파수특성을 보이는 그래프이다.6 (a) and 6 (b) are graphs showing frequency characteristics among acoustic characteristics according to the present invention.

제7도는 본 발명에 따른 음향특성중 음압분포를 보이는 그래프이다.7 is a graph showing sound pressure distribution among acoustic characteristics according to the present invention.

제8도는 본 발명에 따른 음향특성중 지향성을 보이는 그래프이다.8 is a graph showing directivity among acoustic characteristics according to the present invention.

제9도는 본 발명에 따른 음향특성중 음향인텐시티를 보이는 그래프이다.9 is a graph showing acoustic intensity among acoustic characteristics according to the present invention.

제10도는 본 발명에 따른 스피커의 최적설계변수 예측방법을 보이는 플로우차트이다.10 is a flowchart showing a method for predicting optimal design parameters of a speaker according to the present invention.

제11(a)도, 11(b)도는 본 발명에 따라 기준되는 주파수특성곡선이 평탄한 경우에 대한 각 수준별 목표값 및 기여량을 보이는 테이블이다.11 (a) and 11 (b) are tables showing target values and contribution amounts for each level when the frequency characteristic curve referred to according to the present invention is flat.

제12(a)도, 12(b)도는 본 발명에 따라 기준되는 주파수특성 곡선이 평탄하지 않은 경우에 대한 각 수준별 목표값 및 기여량을 보이는 테이블이다.12 (a) and 12 (b) are tables showing target values and contribution amounts for each level when the frequency characteristic curve referenced according to the present invention is not flat.

제13도는 본 발명에 따른 목표값에 설계변수가 영향을 미치는 정도인 영향정도를 보이는 테이블이다.13 is a table showing the degree of influence that is the degree to which the design variable affects the target value according to the present invention.

제14도는 본 발명에 따른 설계변수별 목표값에 대한 기여량을 보이는 도표이다.14 is a chart showing the amount of contribution to the target value for each design variable according to the present invention.

제15도는 본 발명에 따른 설계변수별 목표값에 대한 영향정도를 보이는 히스토그램이다.15 is a histogram showing the degree of influence on the target value for each design variable according to the present invention.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for main parts of the drawings

1 : 프레임(frame) 2 : 더스트 캡(dust cap)1 frame 2 dust cap

3 : 콘지(cone paper) 4 : 댐퍼(damper)3: cone paper 4: damper

5 : 보이스코일(voice coil) 6 : 마그네틱(magnet)5: voice coil 6: magnetic

7 : 바텀플레이트(bottom plate) 8 : 터미널보드(terminal board)7: bottom plate 8: terminal board

9 : 에지(edge) 10 : 바빈(bobbin)9: edge 10: bobbin

상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 기술적인 수단으로써, 본 발명의 스피커 음향특성 예측방법은 스피커 제작전에 스피커의 설계변수의 물성치와 형상치로 스피커를 모델링한 후 이 모델링된 스피커에 대해서 음향특성을 예측하는 방법에 있어서, 스피커의 콘지(진동판)를 비롯한 복수의 설계변수와 각 설계변수의 수준(하나의 설계변수에 대한 입력변수의 갯수를 나타냄)을 선정하여 입력하는 제1단계; 상기 복수의 설계변수와 각 설계변수의 수준에 따라 다꾸찌와 직교배열표를 이용하여 스피커의 진동모델을 생성시키는 제2단계; 상기 생성된 진동모델 각각에 대해서 진동해석을 수행하여 진동데이타를 산출하는 체3단계; 상기 제3단계로부터 산출된 데타에 근거해서 음향해석을 수행하여 음압과 입자속도를 산출하는 제4단계: 상기 음압과 입자속도데이타를 후처리과정을 통해서 주파수특성데이타를 포함하는 음향특성결과를 각 모델별로 저장하여 각 모델별 음향특성 데이타베이스를 생성시키는 제5단계; 로 이루어짐을 특징으로 한다.As a technical means for achieving the above object of the present invention, the speaker acoustic characteristic prediction method of the present invention is to model the speaker by the physical properties and shape of the design parameters of the speaker before the speaker fabrication and then the acoustic characteristics for the modeled speaker A predictive method comprising: a first step of selecting and inputting a plurality of design variables including a conch (vibration plate) of a speaker and a level of each design variable (indicating the number of input variables for one design variable); A second step of generating a vibration model of a speaker by using the Dacuzzi and an orthogonal array table according to the plurality of design variables and the level of each design variable; A sieve step 3 for calculating vibration data by performing vibration analysis on each of the generated vibration models; A fourth step of calculating sound pressure and particle velocity by performing acoustic analysis based on the data calculated from the third step: performing a post-processing process of the sound pressure and particle velocity data to obtain an acoustic characteristic result including frequency characteristic data A fifth step of generating a sound characteristic database of each model by storing the model; Characterized in that made.

상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 다른 기술적인 수단으로써, 본 발명의 스피커 최적설계변수 예측방법은 다꾸찌의 직교배열표를 이용해서 스피커의 설계변수 및 각 설계변수의 수준에 따라 생성된 진동모델에 대해서 진동 및 음향해석을 수행한 후, 그 결과를 저장함에 의해 생성된 음향특성 데이타베이스에 근거해서 스피커의 최적설계변수를 예측하는 방법에 있어서, 상기 각 진동모델별로 저장된 음향특성 데이타베이스에서 주파수특성데이타를 읽어오는 제1단계, 상기 읽어온 각 모델의 주파수특성을 특정기준그래프에 근거해서 정량화시켜 목표값을 산출하는 제2단계; 상기 목표값의 전체평균에 대한 각 수준별 목표값 평균의 비율로 각 설계변수 마다의 수준별 기여량을 산출하는 제3단계; 상기 목표값에 각 설계변수가 영향을 미치는 정도를 나타내는 영향정도를 상기 목표값의 제곱합으로 산출하는 제4단계; 상기 기여량과 영향정도로 최적의 설계변수 배열과 그 수준을 산출하는 제5단계; 로 이루어짐을 특징으로 한다.As another technical means for achieving the above object of the present invention, the speaker optimum design parameter prediction method of the present invention is the vibration generated by the design variable of the speaker and the level of each design variable using the orthogonal array table of A method of predicting an optimal design parameter of a speaker based on an acoustic characteristic database generated by performing vibration and acoustic analysis on a model, and storing the result, wherein the acoustic characteristic database is stored in each vibration model. A first step of reading frequency characteristic data, and a second step of quantifying the frequency characteristic of each read model based on a specific reference graph to calculate a target value; Calculating a contribution amount for each design variable as a ratio of the target value average for each level to the total average of the target values; A fourth step of calculating an influence degree indicating an influence of each design variable on the target value as a sum of squares of the target values; A fifth step of calculating an optimal design variable array and its level based on the contribution amount and the degree of influence; Characterized in that made.

이하, 본 발명에 따른 스피커 음향특성 예측 및 최적설계변수 예측방법의 바람직한 실시예를 첨부한 초면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings a preferred embodiment of the speaker acoustic characteristics prediction and optimal design parameter prediction method according to the present invention will be described in detail.

제2도는 본 발명에 따른 스피커의 음향특성 예측방법을 보이는 플로우차트이고, 제3도는 본 발명에 따라 선정된 설계변수 및 각 설계변수의 수준(3수준)을 보이는 변수 선정테이블이며, 제4도는 본 발명에 따라 다꾸찌의 통계해석법을 이용한 3수준 직교배열표이고, 제5도는 본 발명에 따라 모델링된 스피커의 모델이이다. 그리고, 제6(a)도, 6(b)도는 본 발명에 따른 음향특성중 주파수특성을 보이는 그래프이고, 제7도는 본 발명에 따른 음향특성중 음압분포를 보이는 그래프이며, 제8도는 본 발명에 따른 음향 특성중 지향성을 보이는 그래프이고, 제9도는 본 발명에 따른 음향특성중 음향인텐시티를 보이는 그래프이다.FIG. 2 is a flowchart showing a method for predicting acoustic characteristics of a speaker according to the present invention. FIG. 3 is a parameter selection table showing design variables selected according to the present invention and levels (three levels) of each design variable. According to the present invention, it is a three-level orthogonal array table using the statistical analysis of Dakkuchi, and FIG. 5 is a model of a speaker modeled according to the present invention. 6 (a) and 6 (b) are graphs showing frequency characteristics among acoustic characteristics according to the present invention, FIG. 7 is a graph showing sound pressure distribution among acoustic characteristics according to the present invention, and FIG. FIG. 9 is a graph showing directivity among acoustic characteristics, and FIG. 9 is a graph showing acoustic intensity among acoustic characteristics according to the present invention.

제2도∼제9도를 참조하여, 본 발명에 따른 스피거 음향특성 예측방법을 설명하면, 먼저 제2도에서 참조되는 제1단계(21)에서는 스피커의 콘지(진동판)를 비롯한 복수의 설계변수와 각 설계변수의 수준(하나의 설계변수에 대한 입력변수의 갯수를 나타냄)을 선정하여 입력하는데, 이 설계변수와 각 설계변수의 수준에 대해서는 제3도에 도시한 바와 같으며, 설계변수에는 바빈(bobbin)직경, 콘지직경, 콘지전고(콘지의 높이), 콘지곡률, 에지반경1(r1), 에지반경2(r2), 콘지두께, 에지두께, 콘 물성치(E), 에지물성치(E), 콘지댐핑비율등으며, 이와 같은 각 설계변수의 수준은 최소값(수준 "1"), 기본값(수준 "2") 및 최대값(수준 "3")으로 선정한 3수준으로 되어 있으며, 이 설계변수의 종류와 갯수 및 수준은 다양하게 변화시킬 수 있다.Referring to Figs. 2 to 9, the method for predicting the spigger acoustic characteristics according to the present invention will be described. First, in the first step 21 referred to in Fig. 2, a plurality of design variables including a cone of a speaker (vibration plate) are included. And the level of each design variable (representing the number of input variables for one design variable) are selected and input.The design variable and the level of each design variable are shown in FIG. Bobbin diameter, Cone diameter, Cone height (cone height), Cone curvature, Edge radius 1 (r1), Edge radius 2 (r2), Cone thickness, Edge thickness, Cone properties (E), Edge properties (E) ), And the condensation damping ratio, and each of these design variables has three levels selected as the minimum value (level "1"), the default value (level "2"), and the maximum value (level "3"). The type, number and level of variables can vary.

제2단계(22)에서는 제3도에 도시한 바와 같은 상기 복수의 설계변수와 각 설계변수의 수준에 따라 다꾸찌의 직교배열표를 이용하여 스피커의 진동모델을 제4도에 도시한 바와 같이 27개의 진동모델로 생성시키는데, 진동모델의 일예가 제5도에 도시되어 있으며, 이를 하기에 구체적으로 설명한다.In the second step 22, as shown in FIG. 4, the vibration model of the speaker using the orthogonal array table of Dacuzzi according to the plurality of design variables and the level of each design variable as shown in FIG. An example of the vibration model is illustrated in FIG. 5, which is generated by 27 vibration models, which will be described in detail below.

상기 다꾸찌의 직열배열표에 대해서 먼저 간단히 설명하면, 직교배열표는 인자의 수가 많은 경우(보통 4개아상)에 큰 "그물"을 쳐서 주효과와 기술적으로 보아서 있을 같은 2인자의 상호작용을 검출하고, 기술적으로 없으리라고 생각되는 2인자의 상호작용 및 고차의 상호작용을 희생시켜서, 실험횟수를 적게 할 수 있는 실험계획을 짤 수 있도록 만들어 놓은 표이다.First, the Dachizi's linear sequence table is briefly described. An orthogonal array table has a large "net" in the case of a large number of factors (usually four sub-images), so that the interaction of the same two factors may be technically seen as the main effect. It is a table designed to detect and reduce the number of experiments at the expense of two-factor interactions and high-order interactions that are technically absent.

상기와 같은 다꾸찌의 직교배열표를 본 발명에 적용하였으며 본 발명에 의해 생성되는 진동모델은 설계변수를 11개로 하고 수준을 3수준으로 하는 경우 311가지의 모델이 생성되지만, 다꾸찌의 직교배열표를 이용하면 하기 식(1)에 의해서 27개의 진동모델이 생성된다.Above was applied to the present invention the orthogonal array of dakku crucifix such as vibration model that is generated by the present invention are 311 kinds of models is generated, but if the three-level, the level of design parameters 11 pieces, perpendicular to the dakku crucifix Using the arrangement table, 27 vibration models are generated by the following equation (1).

Figure kpo00002
Figure kpo00002

여기서, m은 2이상의 정수이고, 3m은 실험의 크기를 나타내고, (3m-1)/2는 직교배열 표의 열의 수를 나타내며, 3수준계의 가장 작은 직교배열표는 m=2의 L9(34)이고, m=3, 4일 때는 L27(313), L81(340)이 된다. 특성에 영향을 미치는 요인을 찾아내기 위하여 큰 그물을 치기 위해서는 2n형의 2수준계 실험계획법이 많이 사용되지만, 수준 수가 반드시 3개이어야 하거나, 또는 인자가 계량치이어서 현재의 조건보다 큰 쪽이 좋은가, 아니면 작은 쪽이 좋은가가 명확하지 않은 경우에는 3n형의 실험이 사용되고 3수준계의 직교배열표가 활용된다.Where m is an integer greater than or equal to 2, 3 m represents the size of the experiment, (3 m -1) / 2 represents the number of columns in the orthogonal array table, and the smallest orthogonal array table of the three-level system is L of m = 2 9 (3 4 ), and when m = 3, 4, it becomes L 27 (3 13 ), L 81 (3 40 ). 2n-type two-level experimental design is often used to find large factors in order to find out the factors that affect the properties, but should the number of levels be three or is it better than the current condition because the factor is a metric? If it is not clear whether the smaller or better, the 3 n type of experiment is used and the 3-level orthogonal array table is used.

본 발명에서는 복수의 설계변수들의 영향과 각 수준들을 분석하기 위하여 제4도와 같이 L27(313)형 직교배열표를 사용하였으며, 총 실험횟수는 27(진동모델 갯수)이고 열의 수는 13(설계변수의 갯수로, 11개항은 실제의 설계변수항이고, 나머지 2개항은 오차분석항임), 각 열의 자유도는 2이며, 제4도에 보인 숫자 1, 2, 3은 각각의 수준을 나타낸 것이다.In the present invention, the L 27 (3 13 ) orthogonal array table is used as shown in FIG. 4 to analyze the influence of each design variable and each level. The total number of experiments is 27 (the number of vibration models) and the number of columns is 13 ( The number of design variables, 11 terms are actual design variable terms, the other 2 terms are error analysis terms), each column has 2 degrees of freedom, and the numbers 1, 2, and 3 shown in FIG. .

그 다음, 제3단계(23, 24, 25)에서는 상기 생성된 27개의 진동모델 각각에 대해서 진동해석을 수행하여 진동데이타를 산출하게 되는데, 여기에서는 스피커의 진동모델에 가진력을 입력한 후 강제진동응답해석을 산출하고, 상기 진동데이타를 음향속도 데이타로 변환하여 경계조건으로 부여하는 과정을 포함하는 일방연성해석법을 이용할 수 있고, 또한 스피커의 진동모델을 고유진동해석을 수행한후 모달행렬형식으로 고유진동데이타를 산출하고, 상기 고유진동데이타와 가진력을 다음단계로 제공하는 과정을 포함하는 쌍방연성해석을 이용할 수 있으며, 또한 상기 강제 진동응답을 수행하는 일방연성해석법과 고유 진동응답을 수행하는 쌍방연석해석법을 선택적으로 수행하도록 할 수 있다.Then, in the third step (23, 24, 25) to perform the vibration analysis for each of the generated 27 vibration models to calculate the vibration data, in this case, after inputting the excitation force to the vibration model of the speaker forced vibration It is possible to use a unidirectional analysis method including calculating response response, converting the vibration data into sound velocity data, and assigning it as boundary condition, and performing vibration analysis of the speaker's vibration model in the form of modal matrix. It is possible to use bilateral flank analysis that includes calculating the natural vibration data and providing the natural vibration data and the excitation force to the next step, and also the one-sided flammability analysis that performs the forced vibration response and the two sides that perform the natural vibration response. Curb analysis can be performed selectively.

참고적으로, 가진력이란 실제 코일이 감긴 면적에서 바빈의 축방향으로 힘이 분포되는데, 해석시에는 이 부분의 절점들에 힘이 분포되도록 하였으며, 보이스코일에 공급되는 전류에 의해 바빈은 영구자석에 대해 상대적으로 밀고 당기는 힘이 발생되는데, 이 힘을 가진력이라 한다.For reference, the excitation force is the force distribution in the axial direction of the bobbin in the area where the coil is actually wound.In the analysis, the force is distributed in the nodes of this part, and the current is supplied to the voice coil and the bobbin is applied to the permanent magnet. A relatively pushing and pulling force is generated, which is called an excitation force.

제4단계(26)에서는 상기 제3단계(23, 24, 25)로부터 산출된 데이타에 근거해서 음향 해석을 수행하여 음압과 입자속도을 산출하는데, 이는 상기 일방연성해석법이 선택된 경우에는 기구의 음향속도에 근거해서 수행되고, 또는 상기 쌍방연성해석법이 선택된 경우에는 고유진동데이타와 가진력에 근거해서 수행된다.In the fourth step 26, sound pressure and particle velocity are calculated by performing acoustic analysis based on the data calculated from the third steps 23, 24, and 25, which is the sound velocity of the instrument when the unidirectional analysis method is selected. It is carried out based on the natural vibration data and the excitation force when the bilateral flammability analysis method is selected.

제5단계(27, 28)에서는 상기 제4단계(26)에서 산출된 음압과 입자속도데이타를 후처리과정을 통해서 음향특성에 관한 각 특성데이타를 산출하게 되는데, 상기 음향특성에 관련되는 데이타는 제6(a)도, 6(b)도에 도시한 바와 같은 주파수특성에 관한 데이터와, 제7도에 도시한 바와 같은 음압분포에 관한 데이타와, 제8도에 도시한 바와 같은 지향성에 관한 데이타 및 제9도에 도시한 바와 같은 음향인텐시티에 관한 데이타이며, 이와 같은 음향특성결과를 27개의 진동모델별로 저장하여 각 모델별 음향특성 데이타베이스를 생성시키게 되는 것이다.In the fifth steps 27 and 28, the sound pressure and the particle velocity data calculated in the fourth step 26 are post-processed to calculate respective characteristic data relating to the acoustic characteristics. 6 (a) and 6 (b) show data relating to frequency characteristics, sound pressure distribution as shown in FIG. 7, and directivity as shown in FIG. Data and data relating to acoustic intensity as shown in FIG. 9, and these acoustic characteristic results are stored for each of the 27 vibration models to generate an acoustic characteristic database for each model.

이후, 상기한 과정을 통해서 생성된 음향특성 데이타베이스에 근거해서 스피커의 최적설계변수를 예측하는 방법에 대해서 설명한다.Next, a method of predicting an optimum design parameter of a speaker based on the acoustic characteristic database generated through the above process will be described.

제10도는 본 발명에 따른 스피커의 최적설계변수 예측방법을 보이는 플로우차트이고, 제11(a)도, 11(b)도는 본 발명에 따라 기준되는 주파수특성곡선이 평탄한 경우에 대한 각 수준별 목표값 및 기여량을 보이는 테이블이며, 제12(a)도, 12(b)도는 본 발명에 따라 기준되는 주파수특성 곡선이 평탄하지 않은 경우에 대한 각 수준별 목표값 및 기여량을 보이는 테이블이다.FIG. 10 is a flowchart showing a method for predicting optimal design parameters of a speaker according to the present invention, and FIGS. 11 (a) and 11 (b) show target values for each level when the frequency characteristic curve is flat according to the present invention. And (12) and (b) are tables showing target values and contribution amounts for each level when the frequency characteristic curve referenced according to the present invention is not flat.

제13도는 본 발명에 따른 목표값에 설계변수가 영향을 미치는 정도인 영향정도를 보이는 테이블이다. 그리고, 제14도는 본 발명에 따른 설계변수별 목표값에 대한 기여량을 보이는 도표이고, 제15도는 본 발명에 따른 설계변수별 목표값에 대한 영향정도를 보이는 히스토그램이다.13 is a table showing the degree of influence that is the degree to which the design variable affects the target value according to the present invention. 14 is a chart showing the contribution amount to the target value for each design variable according to the present invention, and FIG. 15 is a histogram showing the degree of influence on the target value for each design variable according to the present invention.

먼저, 제10도에 보인 제1단계(110)에서는 각 진동모델별로 저장된 음향특성 데이타베이스에서 27개의 진동모델에 해당하는 주파수특성데이타를 각각 읽어오고, 제2단계(120, 130, 140)에서는 상기 읽어온 각 모델의 주파수특성을 특정기준그래프에 근거해서 정량화시켜 목표값을 산출하는데, 이를 하기에 구체적으로 설명한다.First, in the first step 110 shown in FIG. 10, frequency characteristic data corresponding to 27 vibration models are read from the acoustic characteristic database stored for each vibration model, and in the second steps 120, 130, and 140, respectively. A frequency value of each read model is quantified based on a specific reference graph to calculate a target value, which will be described in detail below.

상기 제2단계(120, 130, 140)에서 각 모델별 주파수특성을 정량화시키는 방법은 두가지가 있으며, 첫번째는 평탄한 주파수특성그래프를 기준으로 하여 각 모델의 주파수 특성을 정량화시키는 것이고, 두번째는 평탄하지 않은 특정한 주파수특성그래프를 기준으로 하여 각 모델의 주파수특성을 정량화시키는 것으로, 본 발명에서 상기 두 가지의 방법중 하나를 선택할 수 있도록 된다.There are two methods for quantifying the frequency characteristics of each model in the second step (120, 130, 140), the first is to quantify the frequency characteristics of each model based on the flat frequency characteristic graph, the second is not flat By quantifying the frequency characteristics of each model based on a specific frequency characteristic graph, it is possible to select one of the two methods in the present invention.

상기 첫번째 방법은 목표로 하는 주파수특성그래프가 평탄한 경우에 대해서 읽어온 주파수특성을 정량화하는 것으로, 이는 주파수특성데이타를 평균한 후 표준편차를 구하고, 상기 표준편차의 역수를 목표값으로 취한다.The first method is to quantify the frequency characteristic read for the case where the target frequency characteristic graph is flat, which averages the frequency characteristic data, obtains the standard deviation, and takes the inverse of the standard deviation as the target value.

좀더 구체적으로는, 본 발명에서는 스피커의 저주파수한계와 통계분석의 잇점상 분석주파수의 범위를 80∼5660㎐로 설정하여 모두 38개의 중심주파수에서 분산분석을 수행하였으며, 따라서 분산분석대상 데이타수는 1026개(38개×27가지 모델)이며, 각 경우의 평균(

Figure kpo00003
)과 표준편차(S)는 하기 식(2, 3)에 의해서 구해지고, 그 결과는 제11(a)도, 11(b)도에 보인바와 같다.More specifically, in the present invention, variance analysis was performed at all 38 center frequencies by setting the low frequency limit of the speaker and the range of the analysis frequency to 80 to 5660 kHz due to the advantages of statistical analysis. Dogs (38 × 27 models), the average of each case (
Figure kpo00003
) And the standard deviation (S) are obtained by the following formulas (2, 3), and the results are as shown in Figs. 11 (a) and 11 (b).

Figure kpo00004
Figure kpo00004

Figure kpo00005
Figure kpo00005

여기서, Xi는 각 중심주파수에서의 음압의 크기이고, n는 데이타의 총수인데, 본 발명에서는 상기한 바와 같이 n은 38(중심주파수 갯수)이다.Where Xi is the magnitude of sound pressure at each center frequency and n is the total number of data. In the present invention, n is 38 (number of center frequencies) as described above.

이때, 분산분석을 수행하기 위해서 음향주파수특성 값들을 목표값(Y)으로 정량화하는데, 본 발명에서는 주파수특성값들의 표쥰편차가 최소화되어 일직선형태(평탄한 주파수특성이 기준이 됨에 따른 것임)에 가까운 음향주파수특성 결과가 되도록 하기 식(4)으로 목표값을 정량화하였으며, 그 결과는 제11(a)도, 11(b)도에 보인 바와 같다.At this time, in order to perform variance analysis, the acoustic frequency characteristic values are quantified to a target value (Y). In the present invention, the standard deviation of the frequency characteristic values is minimized so that the sound is close to a straight line (the flat frequency characteristic is a reference). The target value was quantified by the following Equation (4) so as to result in the frequency characteristics, and the results are as shown in FIGS. 11 (a) and 11 (b).

Figure kpo00006
Figure kpo00006

다음, 상기 정량화시키는 두번째 방법은 목표로 하는 주파수특성그래프가 평탄하지 않고 일정비율의 경사를 가지는 곡선형태의 경우에 대해서 읽어온 주파수특성을 정량화하는 것으로, 이는 분산분석을 행하기 위한 목표값(Y)산출을 위하여 하기 식 (5)으로 데이타의 값들을 정량화한다.Next, the second method of quantification is to quantify the frequency characteristic read in the case of a curved form in which the target frequency characteristic graph is not flat and has a constant ratio gradient, which is a target value (Y) for performing variance analysis. For calculation, the values of the data are quantified by the following equation (5).

Figure kpo00007
Figure kpo00007

여기서, m은 38(중심주파수의 갯수)이고, g(xk)는 목표 주파수특성 곡선의 각 주파수에서의 음압이며, f(xk)는 해석모델의 음향주파수특성 곡선의 각 주파수에서의 음압이다.Where m is 38 (the number of center frequencies), g (x k ) is the sound pressure at each frequency of the target frequency characteristic curve, and f (x k ) is the sound pressure at each frequency of the acoustic frequency characteristic curve of the analytical model. to be.

상기 식(5)은 목표주파수특성 곡선의 형태와 가장 근접한 음향주파수특성 곡선이 되기 위한 최적의 변수설계 배치를 찾기 위한 목표값 함수이며, 이 값이 최대가 되기 위한 분산분석을 수행한 결과는 제12(a)도, 12(b)도에 보인바와 같다.Equation (5) is a function of the target value for finding the optimal parameter design arrangement for the acoustic frequency characteristic curve closest to the shape of the target frequency characteristic curve. 12 (a) is also as shown in 12 (b).

제3단계(150)에서는 상기 목표값의 전체평균에 대한 각 수준별 목표값 평균의 비율로 각 설계변수마다의 수준별 기여량을 산출하는데, 먼저 상기 제2단계에서 첫번째의 방법에 의하면, 상기 분산분석의 목표는 각 설계변수의 기여량을 산출하고 목표값을 최대로 할 수 있는 최적의 설계변수 배열을 찾는데 있으며, 각 설계변수의 수준별 목표값의 합(SYij)은 하기 식(6)에 의해서 산출되고, 그 평균치(ASYij)와 목표값에 대한 기여량(DPij)은 하기 식(7)(8)에 의해서 구해지며, 그 결과는 제11(a)도, 11(b)도에 보인바와 같으며, 또한 두번째 방법에 의하면 그 결과는 제12(a)도, 12(b)도에 보인 바와 같다.In the third step 150, the contribution amount for each design variable is calculated as the ratio of the target value mean for each level to the total mean of the target value. First, according to the first method in the second step, the variance analysis The goal of is to calculate the contribution of each design variable and find the optimal array of design variables that can maximize the target value. The sum of the target values (SYij) for each level of each design variable is calculated by the following equation (6). The average value ASYij and the contribution amount DPij to the target value are obtained by the following equations (7) and (8), and the results are as shown in Figs. 11 (a) and 11 (b). In addition, according to the second method, the result is as shown in FIGS. 12 (a) and 12 (b).

Figure kpo00008
Figure kpo00008

Figure kpo00009
Figure kpo00009

Figure kpo00010
Figure kpo00010

제4단계(160)에서는 상기 목표값에 각 설계변수가 영향을 미치는 정도를 나타내는 영향정도를 상기 목표값의 제곱합으로 산출하는데, 이는 목표값을 최대로 하는 최적의 설계변수 배열을 찾기 위해서는 하기 식(9)에 의한 제곱합(SS)을 그 판단기준으로 한다.In the fourth step 160, the degree of influence indicating the degree of influence of each design variable on the target value is calculated as the sum of squares of the target value, which is the following equation to find an optimal design variable array that maximizes the target value. The sum of squares (SS) by (9) is taken as the criterion.

여기서, K는 각 열에서 각 수준이 나타나는 횟수이며(본 발명에서 K=9), N는 각 행에서 특성치의 반복관측수(일반적으로 1)이며, 상기 식(9)에 의한 제곱합의 결과는 제13도에 보인바와 같고, 이때의 변수당 자유도는 2이다.Where K is the number of times each level appears in each column (K = 9 in the present invention), N is the number of repeat observations (generally 1) of the characteristic value in each row, and the result of sum of squares by Equation (9) As shown in FIG. 13, the degree of freedom per variable is two.

제5단계(170)에서는 상기 기여량과 영향정도로 최적의 설계변수 배열과 그 수준을 산출하는데, 상기 제4단계에서 산출된 기여량은 제14도에 보시한 바와 같고, 또한 그 제곱합은 제15도에 보인바와 같으며, 상기 제14도와 제15도에서 보는 바와 같이, 콘의 곡률, 에지두께, 콘지직경 순으로 제곱합이 큼을 알 수 있으며, 이는 기여량 순위와 일치함을 알 수 있으며, 최적설계변수의 각 수준선택은 평균치와 그 기여량의 결과에 따라서 상기한 바와 같이 예측됨에 의해 이루어진다.In the fifth step 170, an optimal design variable array and its level are calculated based on the contribution amount and the degree of influence. The contribution amount calculated in the fourth step is as shown in FIG. As shown in FIG. 14, and as shown in FIG. 14 and FIG. 15, it can be seen that the sum of squares in order of the curvature of the cone, the edge thickness, and the diameter of the cone is large, which is consistent with the contribution ranking. Each level selection of design variables is made by predicting as described above depending on the result of the mean and its contribution.

상술한 바와 같이, 본 발명에서는 다꾸찌의 직교배열표를 이용함으로써, 음향해석을 적은 진동모델(27개의 진동모델)에 대해서 수행하여 계산시간이 단축되고, 최적의 설계변수와 그 수준에 대한 결과는 복수의 설계변수와 그 수준의 조합에 의해서 생성되는 모든 경우(311개의 모델)에 대해서 얻어지게 되는 것이다.As described above, in the present invention, by using the orthogonal array table of Dacchi, the calculation time is shortened by performing the acoustic analysis on the vibration model (27 vibration models) with a small number, and the result for the optimum design variable and its level Is obtained for all cases (3 11 models) generated by a combination of multiple design variables and their levels.

상술한 바와 같은 본 발명에 따르면, 스피커설계시 음향특성에 관련된 다수의 설계 변수와 각 설계변수의 수준에 따라 스피커를 다꾸찌의 직교배열표를 이용하여 모델링하고, 이 모델링된 스피커모델 각각에 대한 음향특성을 예측하고, 이 예측된 음향특성을 이용하여 최적의 설계변수와 그 수준을 예측가능하게 되는 특유의 효과가 있는 것이다.According to the present invention as described above, the speaker is modeled using the orthogonal array table of the Dakuchi according to the number of design variables and the level of each design variable related to the acoustic characteristics in speaker design, for each of the modeled speaker model There is a distinctive effect of predicting acoustic characteristics and predicting optimal design variables and their levels using the predicted acoustic characteristics.

본 발명의 다른 효과는 스피커를 설계시 스피커의 최적설계변수 및 그 수준을 설계자에게 제공하는 예측방법을 제공함으로써, 스피커 설계비와 설계업무를 대폭 절감시킬 수 있으며, 또한 다꾸찌의 직교배열표를 이용하여 스피커의 진동모델을 생성시킴으로서, 스피커의 진동 및 음향해석 소요기간이 단축될 뿐만 아니라, 복수의 설계변수와 각 설계변수의 수준의 조합에 의한 모든 스피커의 모델까지도 진동 및 음향해석 및 최적의 설계변수의 예측이 가능한 것이다.Another effect of the present invention is to provide a prediction method that provides the designer with the optimum design parameters and the level of the speaker when designing the speaker, thereby significantly reducing the speaker design cost and design work, and also uses the orthogonal array table of By generating the vibration model of the speaker, the time required for the vibration and sound analysis of the speaker is not only shortened, but also the vibration and sound analysis and the optimum design of all the speaker models by the combination of a plurality of design variables and the level of each design variable. Variables can be predicted.

이상의 설명은 본 발명의 일실시예에 대한 설명에 불과하며, 본 발명은 그 구성의 범위내에서 다양한 변경 및 개조가 가능하다. 또한, 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 가진자라면 상기 스피커 음향특성 예측 및 최적설계변수 예측방법이 상기 기술한 실시예에 한정되지 않음을 용이하게 알 수 있을 것이다.The above description is only a description of one embodiment of the present invention, the present invention is capable of various changes and modifications within the scope of the configuration. In addition, one of ordinary skill in the art will readily recognize that the method for predicting the acoustic characteristics of the speaker and the method for predicting the optimum design parameter is not limited to the above-described embodiment.

Claims (11)

스피커 제작전에 스피커의 설계변수의 물성치와 형상치로 스피커를 모델링한 후 이 모델링된 스피커에 대해서 음향특성을 예측하는 방법에 있어서, 스피커의 콘지(진동판)를 비롯한 복수의 설계변수와 각 설계변수의 수준(하나의 설계변수에 대한 입력변수의 갯수를 나타냄)을 선정하여 입력하는 제1단계(21); 상기 복수의 설계변수와 각 설계변수의 수준에 따라 다꾸찌의 직교배열표를 이용하여 스피커의 진동모델을 생성시키는 제2단계(22); 상기 생성된 진동모델 각각에 대해서 진동해석을 수행하여 진동데이타를 산출하는 제3단계; 상기 제3단계로부터 산출된 데이타에 근거해서 음향해석을 수행하여 음압과 입자속도를 산출하는 제4단계(26); 상기 음압과 입자속도데이타를 후처리과정을 통해서 주파수특성데이타를 포함하는 음향특성결과를 각 모델별로 저장하여 각 모델별 음향특성 데이타베이스를 생성시키는 제5단계 (27, 28); 로 이루어짐을 특징으로 하는 스피커 음향특성 예측방법.In the method of predicting the acoustic characteristics of the modeled speaker after modeling the speaker with the property and shape of the design variable of the speaker before the speaker fabrication, a plurality of design variables including the speaker cone (vibration plate) and the level of each design variable A first step 21 of selecting and inputting (indicative of the number of input variables for one design variable); A second step (22) of generating a vibration model of a speaker by using the orthogonal array table of Dacuzzi according to the plurality of design variables and the level of each design variable; A third step of calculating vibration data by performing vibration analysis on each of the generated vibration models; A fourth step (26) of calculating sound pressure and particle velocity by performing acoustic analysis based on the data calculated from the third step; A fifth step (27, 28) of generating a sound characteristic database for each model by storing the sound characteristic results including frequency characteristic data for each model through post-processing of the sound pressure and particle velocity data; Speaker acoustic characteristics prediction method characterized in that consisting of. 제1항에 있어서, 제3단계(23, 24)는 스피커의 진동모델에 가진력을 입력한 후 강제진동응답해석을 수행하여 진동데이타를 산출하고, 상기 진동데이타를 음향속도데이타로 변환하여 경계조건으로 부여하는 과정을 포함하는 일방연성해석법을 이용하는 것을 특징으로 하는 스피커 음향특성 예측방법.The third step (23, 24) is to input the excitation force to the vibration model of the speaker and then to perform the vibration analysis for forced vibration to calculate the vibration data, convert the vibration data into sound velocity data boundary condition Speaker acoustic characteristics prediction method comprising using a unidirectional analysis method comprising the step of giving. 제1항에 있어서, 제3단계(23, 25)는 스피커의 진동모델을 고유진동해석을 수행한 후 모달행렬형식으로 고유진동데이타를 산출하고, 상기 고유진동데이타와 가진력을 다음 단계로 제공하는 과정을 포함하는 쌍방연성해석을 이용하는 것을 특징으로 하는 스피커 음향특성 예측방법.The third step (23, 25) is to perform the natural vibration analysis of the vibration model of the speaker to calculate the natural vibration data in the form of a modal matrix, and to provide the natural vibration data and the excitation force to the next step Speaker acoustic characteristics prediction method comprising the use of bi-flex analysis including the process. 제1항에 있어서, 제3단계(23, 24, 25)는 강제 진동응답을 수행하는 일방연성해석법과 고유 진동응답을 수행하는 쌍방연석해석법을 선택적으로 수행하도록 하는 것을 특징으로 하는 스피커 음향특성 예측방법.The method of claim 1, wherein the third steps (23, 24, 25) are performed to selectively perform a unidirectional analysis method for performing a forced vibration response and a bilateral analysis method for performing a natural vibration response. Way. 제1항에 있어서, 상기 제5단계(27, 28)에서 데이타베이스에 저장되는 음향특성데이타는 주파수특성데이타, 음압분포데이타, 지향성데이타 및 음압인텐시티데이타를 포함함을 특징으로 하는 스피커 음향특성 예측방법.2. The acoustic characteristics prediction of a speaker according to claim 1, wherein the acoustic characteristic data stored in the database in the fifth step (27, 28) includes frequency characteristic data, sound pressure distribution data, directivity data, and sound pressure intensity data. Way. 다꾸찌의 직교배열표를 이용해서 스피커의 설계변수 및 각 설계변수의 수준에 따라 생성된 진동모델에 대해서 진동 및 음향해석을 수행한 후, 그 결과를 저장함에 의해 생성된 음향특성 데이타베이스에 근거해서 스피커의 최적설계변수를 예측하는 방법에 있어서, 상기 각 진동모델별로 저장된 음향특성 데이타베이스에서 주파수특성데이타를 읽어오는 제1단계(110) ; 상기 읽어온 각 모델의 주파수특성을 특정기준그래프에 근거해서 정량화시켜 목표 값을 산출하는 제2단계; 상기 목표값의 전체평균에 대한 각 수준별 목표값 평균의 비율로 각 설계변수마다의 수준별 기여량을 산출하는 제3단계(150); 상기 목표값에 각 설계변수가 영향을 미치는 정도를 나타내는 영향정도를 상기 목표값의 제곱합으로 산출하는 제4단계(160); 상기 기여량과 영향정도로 최적의 설계변수 배열과 그 수준을 산출하는 제5단계(170); 로 이루어짐을 특징으로 하는 스피커 최적설계변수 예측방법.Based on the acoustic characteristic database generated by storing vibrations and acoustic analysis of the vibration model generated according to the design variables of the speaker and the level of each design variable using the Dachizi's orthogonal array table. A method for predicting optimal design parameters of a speaker, the method comprising: a first step (110) of reading frequency characteristic data from an acoustic characteristic database stored for each vibration model; A second step of quantifying the frequency characteristics of each read model based on a specific reference graph to calculate a target value; A third step (150) of calculating a contribution amount for each design variable as a ratio of the target value average for each level to the total average of the target values; A fourth step (160) of calculating an influence degree indicating an influence of each design variable on the target value as a sum of squares of the target values; A fifth step (170) of calculating an optimal design variable array and its level based on the contribution amount and the degree of influence; Speaker optimal design variable prediction method characterized in that consisting of. 제6항에 있어서, 제2단계(120, 130)는 평탄한 주파수특성그래프를 기준으로 하여 각 모델의 주파수특성을 정량화시키는 것을 특징으로 하는 스피커 최적설계변수 예측방법.7. The method of claim 6, wherein the second step (120, 130) quantifies the frequency characteristics of each model based on a flat frequency characteristic graph. 제6항에 있어서, 제2단계(120, 140)는 평탄하지 않은 특정한 주파수특성그래프를 기준으로 하여 각 모델의 주파수특성을 정량화시키는 것을 특징으로 하는 스피커 최적 설계변수 예측방법.7. The method of claim 6, wherein the second step (120, 140) quantifies the frequency characteristics of each model based on a particular non-flat frequency characteristic graph. 제6항에 있어서, 제2단계(120, 130, 140)는 평탄한 주파수특성그래프를 기준으로 하여 각 모델의 주파수특성을 정량화시키는 단계와, 평탄하지 않은 주파수특성그래프를 기준으로 하여 각 모델의 주파수특성을 정량화시키는 단계중 하나를 선택적으로 수행하도록 한 것을 특징으로 하는 스피커 최적설계변수 예측방법.7. The method of claim 6, wherein the second steps (120, 130, 140) comprise quantifying the frequency characteristics of each model based on the flat frequency characteristic graph and the frequency of each model based on the uneven frequency characteristic graph. A method for predicting optimal speaker design parameters, characterized in that the step of selectively quantifying the characteristics is performed selectively. 제7항에 있어서, 상기 제2단계는 주파수특성데이타를 평균한 후 표준편차를 구하고, 상기 표준편차의 역수를 목표값으로 취하는 것을 특징으로 하는 스피커 최적설계변수 예측방법.8. The method of claim 7, wherein the second step obtains a standard deviation after averaging frequency characteristic data and taking an inverse of the standard deviation as a target value. 제8항에 있어서, 상기 제2단계에서의 정량화는 하기식, 즉
Figure kpo00011
에 의해서 분산분석을 행하기 위한 목표값(Y)산출을 위하여 데이터의 값들을 정량화하는 것을 특징으로 하는 스피커 최적설계변수 예측방법.The method of claim 8, wherein the quantification in the second step is
Figure kpo00011
Quantifying the values of the data for calculating a target value (Y) for variance analysis.
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