高级传递路径分析方法在车内噪声控制中的应用

2019-10-22兰靛靛李宝江黄玉辉

噪声与振动控制 2019年5期

兰靛靛，程栏，李宝江，黄玉辉

（1.厦门理工学院机械与汽车工程学院，福建厦门361024；2.福建省客车及特种车辆研发协同创新中心，福建厦门361024；3.恒信大友（北京）科技有限公司，北京100102）

传递路径分析（Transfer Path Analysis，TPA）是一种基于“激励源-传递路径-响应”模型解决复杂振动噪声问题的技术，能够对激励源和传递路径进行分解、量化和排序，通过改进或优化主要的激励源或传递路径，达到控制结构振动和噪声的目的[1-2]。因此该方法广泛地应用于汽车、轨道交通、飞机、船舶等领域[3-5]。

传统TPA 是最基础的传递路径分析方法，具有精度高，方法成熟的优点，所以运用广泛，但也存在缺点，那就是需要拆卸激励源，且试验工作量和数据量巨大[1-3]。为了提高建模效率，简化试验流程，Gajdatsy 等[6]提出了工况传递路径分析（Operational TPA）方法，但该方法传递路径间存在交叉耦合，容易导致路径贡献量的错判、漏判。Janssens 等[7-8]提出了工作载荷参数化模型的传递路径(OPAX)方法，通过不同的工况来估计参数进而得到各工况下的工作载荷，但仍需拆卸激励源，且存在参数化模型质量的判据准确度问题。

F.X.Magrans 和O.Guasch[9-10]于2004年提出了总体直接传递路径(Global Transfer Direct Transfer method，GTDT)方法，并基于此方法与法国OROS公司合作提出了高级传递路径分析（ATPA），该方法通过总体传递率函数计算得到直接传递率函数，结合工况响应信号可进行噪声响应的合成和贡献量分析，从理论上实现了传递路径间的解耦，无需拆卸激励源，避免了载荷识别过程，兼具精度与效率，引起国内外学者的研究。O.Guasch等[11-14]对该方法做了进一步地理论补充和实验验证研究；黄英杰等[15]对此方法的算法进行了优化，并提出了基于绝对传递率函数的N-TPA 法；Xuhui Liao 等[16]基于此方法运用诺伊曼级数（Neumann series）研究了耦合系统的振动传递特性；Àngels Aragonès 等[17]用该方法对一个空心长方体模型进行了数值模拟和实验研究。本文基于ATPA 的理论，利用实验手段进行了车内噪声的响应合成与贡献量分析，并采取有针对性的优化措施以降低车内噪声。

1 理论背景

1.1 传统TPA原理

把汽车视为一个线性系统，车内噪声的大小等于激励源沿着不同路径传递到目标点的响应矢量和叠加，理论公式为

其中：P为目标点总声压；Hi和Hk分别为对应路径的传递函数；Fi为第i条传递路径上的结构载荷，Qk为第k条传递路径上的声学载荷[2]。由公式（1）可以看出，解决传统TPA的问题分为两个步骤，即获得传递函数和进行载荷识别。

传递函数包括从路径点到载荷参考点的传递函数和从路径点到目标点的传递函数，通常采用锤击法进行测量，需要断开耦合系统，把主动部件拆除。

载荷识别一般采用逆矩阵法获取。当有激励力Fi作用于路径点i时，该处的参考点存在响应Xi；把响应点i称为载荷计算参考点，系统的运动方程有[15]

因此有

1.2 ATPA原理

ATPA 模型的核心是直接传递率函数（Direct Transmissibility Function，DTF）的概念。如图1所示。

DTF定义为：在i点施加激励，仅由子系统i引起的目标点j的响应信号SDij与该子系统i的响应信号Si之比，屏蔽整个系统中除了i点和j点以外的子系统，即将这些子系统的信号变为零，只保留Si和Sj的信号，可以得到每一个子系统到目标点的传递特性[15]。

图1 直接传递率函数模型

因此，车内噪声的响应等于各个子系统的响应和直接传递率函数DTF 相乘的矢量叠加，其理论公式表示为

式中：Ss、Sa、Sp分别为各结构声子系统、空气声子系统、面板子系统的工况响应信号；T DsR、T DaR、T DpR分别为各结构声子系统、空气声子系统、面板子系统到目标点的直接传递率函数DTF[9-10]。

但在实际测量过程中，保证其余子系统信号为零较困难，系统中每个子系统的信号均由所有激励产生的响应叠加构成，如图2所示。

图2 总体传递率函数模型

因此DTF 无法直接测量得到，需要借助总体传递率函数（Global Transmissibility Function，GTF）进行计算。如果可以确定每个子系统之间能量的相互传递关系，即可以确定系统的传递路径特性。总体传递率函数GTF 定义为任一子系统的响应点信号与某一子系统信号之比，可以利用试验测量得到，再通过求逆等运算进一步得到子系统到目标点DTF。

1.3 直接传递率函数的算法

由以上分析可知，高级传递路径分析的关键在于DTF的获取。

如图1所示，汽车共有n个线性子系统，假设外力作用于i点，车内噪声目标点为j点，且j≠i，k点泛指某一个子系统的路径点。j点的响应等于所有路径点直接传递到j点的响应分量之和，即

SDkj为k点直接传递到j点的信号分量。

又因为SDkj等于k点的工况响应信号乘以k点到j点的直接传递率函数，即

T Dkj为k点到j点的直接传递率函数，Sk是k点的工况响应信号。

另如图2所示，根据总体传递率函数的定义，i点到k点的总体传递率函数等于k点的响应信号与i点信号之比，即

T Gik为i点到k点的总体传递率函数。

因此，将公式（6）、式（7）代入公式（5）中得到

与公式（7）同理

将公式（9）代入公式（8）中并消去Si得到

通过试验可以获得总体传递率函数T Gij和T Gik，然后通过求逆矩阵的方法得到各子系统对目标点的直接传递率函数DTF，即

通过计算得到直接传递率函数矩阵TD实现了子系统路径间的解耦，为准确得到各子系统的贡献量奠定基础[13]。

综上所述，ATPA 是一种基于传递率函数的方法，而传统TPA 是一种基于传递函数的方法，所以ATPA 方法不需要拆卸激励源进行大量的载荷识别实验，从而简化了步骤，提高了测试效率。

2 建立车内噪声的ATPA试验模型

主观评价发现某小型SUV在60 km/h匀速工况下车内噪声过大，故以司机右耳和后排乘客右耳声压级作为目标响应，建立车内噪声的高级传递路径分析模型，如图3和图4所示。

试验包括51个结构声子系统，15个面板子系统和7个空气声子系统，共计73条传递路径，2个目标点，需测试73×75=5 475个总体传递率函数。

3 ATPA方法的传递路径分析应用

3.1 动态工况数据采集

图3 结构声子系统传递路径分析图

图4 空气声子系统和面板子系统传递路径分析图

试验在交通部公路交通试验场进行，在时速为60 km/h匀速工况下，分别采集驾驶座和后排乘客右耳噪声的时域数据，然后进行频谱分析得到其1/3倍频程，如图5所示。

图5 驾驶座和后排乘客右耳噪声1/3倍频程图

驾驶座和后排乘客右耳噪声主要集中分布100 Hz～1 000 Hz 的频率范围内，本文将针对100 Hz～1 000 Hz 的频率范围进行高级传递路径分析试验，识别车内噪声的主要贡献路径。

3.2 总体传递率函数测试

试验获取各子系统的GTF是计算DTF的基础。本次总体传递率函数测试在恒信大友（北京）科技有限公司的整车半消声室中进行，背景噪声满足测试环境要求，整车测点布置如图6。对于结构声子系统和面板子系统，采用树脂锤进行激励，对于空气声子系统采用中高频扬声器激励，采集自谱和互谱信号并计算各子系统之间和子系统到目标点的总体传递率函数。

图6 整车测点布置图

部分测点如图7和图8所示，其中面板子系统的测点应均布在整个子系统。研究表明[12]，当子系统各点的振动水平不相干时，可以对该子系统的不同位置分别激励取平均，可用此参考点的响应来代替整个面板子系统的振动能量水平。将测试数据导入根据ATPA 的理论编写的软件进行直接传递率函数的计算和贡献量分析。

3.3 响应合成与贡献量分析

图7 排气噪声测点

图8 左后车门钣金锤击测试

根据ATPA 的基本原理，ATPA 方法利用LU 分解等数值算法求解关于DTF 的线性方程组，通过DTF计算结果与各子系统工况响应信号相乘叠加得到目标点的拟合响应。为了验证传递路径分析模型与ATPA 方法的准确性，将驾驶座噪声实测结果与拟合结果在频域中进行对比，如图9和图10所示，灰色实线表示拟合噪声，黑色实线表示实车测试噪声。

图9 实测结果与拟合结果幅频对比图

从图9和图10可见，在100 Hz～1 000 Hz 频率范围内，通过计算拟合的驾驶座噪声与实测噪声的声压级总体上呈现良好的一致性，各主要峰值能够一一对应，验证了传递路径分析模型与ATPA 方法的准确性。但个别频率处存在一定误差，主要由以下几个原因引起：

①真实系统具有一定的非线性；

②GTF测试过程中由于测试条件等因素限制，导致个别频率处相干函数值较低；

③为研究需要所建简化模型与真实系统存在差距，忽略了排气系统、液压系统等激励源的贡献。1 000 Hz～5 000 Hz频率范围内，考虑到车身动态密封的限制，因为风噪影响导致高频成分拟合结果小于实测结果。本文关心100 Hz～1 000 Hz 的频段，故所建立的路噪ATPA 模型能够准确反映实车匀速60 km/h工况。

图10 100 Hz～500 Hz内实测结果与拟合结果幅频对比图

图11、图12和图13分别为分析带宽100 Hz～1 000 Hz 时结构声子系统、面板子系统和空气声子系统中对车内噪声贡献量最大的前5阶子结构。

图11 结构声子系统对车内噪声的贡献量排序

由图11可知，在结构声子系统中，前悬架的贡献量远远高于后悬架和动力总成，达到66.92 dB（A），其中贡献量前三的依次为前右减震器Z向、前左控制臂前端Y向、右悬置X向，分别为61.70 dB（A）、59.31 dB（A）、58.75 dB（A）；如图12－13所示。

由图12可知，在面板子系统中，贡献量前三的依次为前风挡、前地板、左前车窗，分别为63.7 dB（A）、58.59 dB（A）、53.69 dB（A），其中前风挡高出其他子结构至少3 dB（A）；由图13可知，空气声子系统中，贡献量前三的依次为发动机辐射噪声（驾驶室侧）、排气噪声、进气噪声，分别为59.83 dB（A）、53.85 dB（A）、53.56 dB（A），发动机辐射噪声高出贡献量第二的排气噪声近6 dB（A）。

图12 面板子系统对车内噪声贡献量排序

图13 空气声子系统对车内噪声贡献量排序

综上，通过高级传递路径方法的分析结果，识别出车内噪声的贡献源排序前三依次是前风挡，前右悬架减震器Z向，发动机辐射噪声[18]。

4 优化实验

经过ATPA 分析确定了车内噪声的主要贡献路径，可以有针对性地对主要贡献路径进行优化改进。对于贡献量最大的前风挡的优化，由于无法改进车身造型，故选择将玻璃厚度原来的5 mm 增加到7 mm；

对于前右减震器，通过后续的模态试验分析确定路面激励与“减震器连杆+橡胶轴承”组成的系统的固有频率耦合，产生143 Hz 的峰值噪声，故将橡胶轴承的刚度提高10%；对于发动机辐射噪声，由于无法改进发动机的本体噪声，故选择在发动机舱加装粘性阻尼材料。对采取降噪措施后再次进行试验测试，图14为改进前后驾驶座60 km/h 工况驾驶座噪声频谱图，在特征频率143 Hz 处，驾驶座噪声显著降低，其他频率处噪声也有所减小。

经计算改进后驾驶座噪声Overall 为67.8 dB（A），相较改进前下降了约2.9 dB（A），说明降噪施有效，也再次验证了ATPA 方法诊断车内噪声问题的可靠性。