基于MATV的车底高速气流引起的车内噪声计算*

2022-03-01戴志腾汪怡平苏楚奇王庆洋

汽车工程 2022年2期

戴志腾，汪怡平，苏楚奇，王庆洋

（1. 武汉理工大学，现代汽车零部件技术湖北省重点实验室，武汉 430070；2. 中国汽车工程研究院股份有限公司，汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室，重庆 401122）

前言

车内噪声水平是评价汽车NVH 性能的重要指标，直接影响驾驶员与乘客的乘坐舒适性。车内噪声主要来源于发动机和传动系的机械噪声、轮胎-路面噪声和气动噪声。研究表明，当车辆行驶速度超过100 km/h 时，气动噪声成为车内噪声的主要来源。随着汽车的电动化，行驶中气流引起的气动噪声对车内噪声的贡献量越来越大。

高速车辆气动噪声主要通过以下5 个途径向车内传递：侧窗、风窗玻璃、天窗、底板和车身缝隙。近年来，后视镜、A 柱和天窗等气动噪声的产生机理研究取得较大进展，通过车身优化和添加气动附件，高速车辆气动噪声得到较好控制。而底盘部位由于结构复杂，气流分离严重，在乘员舱底板附近产生强烈的压力脉动。随着汽车轻量化的发展，车身底板厚度减小，车底高速气流引起的气动噪声对车内噪声的贡献显著增加。

当前，对于高速车辆车底气动噪声的研究，主要基于试验测试和数值计算。试验测试表明，车底气动噪声对车内噪声的贡献主要集中在500 Hz 以下的中低频段。试验测试能准确获得气动噪声值，但需要在实车制造出来后才能开展，并不适合早期汽车造型设计，且试验成本高昂。数值模拟方法可以在汽车早期开发阶段对车内噪声水平进行预估并改进。在汽车车底气动噪声数值模拟方面，早期的研究主要集中于底盘部位的压力脉动。如Crouse等的研究表明，底盘区域的压力脉动主要集中于200 Hz附近。在车底气动噪声传递至车内的声学响应研究方面，Powell等和Moron等基于统计能量法（statistical energy analysis，SEA）将底盘的气动噪声源加载于SEA 模型计算得到了车内的声学结果。2019年，Yasuhiko 等采用有限元法研究了底盘气动噪声的传播机理。2021年，Wang等研究了车窗气动噪声和车底气动噪声对乘用车车内噪声的贡献，发现250 Hz 以下主要由车底贡献，而500 Hz 以上则主要由车窗部位贡献。在车底气动噪声的控制方面，主要通过在底部加装扰流板或发动机底护板实现。

在车内气动噪声的控制方面，为获得良好的车内气动噪声水平，常常通过改变外部流场而降低声源强度来实现，传统FEM 仿真计算方法效率低下，而模态声传递向量法（MATV）建立了场点声压和车身结构的对应关系。在仅改变外部激励时，对应关系没有变化，在车内噪声计算中可以重复使用，在一定程度上可以减少重复计算。因此，本文中首先使用现代简易模型（HSM）验证MATV 方法计算车内气动噪声的可行性，然后计算分析实车模型车底高速气流引起的车内噪声特性，最后将MATV 方法用于车内气动噪声控制。

1 MATV基础理论

模态声传递向量法以模态坐标的方式，建立了场点声压和车身结构模型的模态参与系数之间的对应关系。当机械结构表面的压力激励较小时，输入（机械结构表面法向振动速度）和输出（声场内某点声压）之间可建立如下线性关系：

式中：为声场内某点的声压向量；为角频率；为声传递向量（acoustic transfer vector，ATV）；v为机械结构表面法线方向上的振动速度向量。

机械结构表面某点（）的速度向量v(，，)可通过表面的位移向量投影到表面法线方向上得到，即

联立式（1）和式（3），有

式中为模态声传递向量：

MATV的物理意义为：在某特定频率下，声场中某点由单位模态响应引起的声压值。MATV与机械结构的几何形状、计算频率、传声介质的物理参数和计算场点的位置等因素有关。若机械结构未改变，仅仅因为外部激励改变而需要重新计算场点声压时，MATV 所得的传递函数可以重复使用。因此，MATV法适合快速计算不同工况下同一监测点的声压。

2 仿真方法验证

2.1 简易模型及边界条件

HSM 模型是现代汽车公司为研究气动噪声所建立的简易汽车模型，如图1 所示，模型长度=2000 mm，宽度=1000 mm，高度=1000 mm，图中蓝色部位为玻璃窗，玻璃厚度=4 mm，模型由铝制外壳、内外吸声材料和隔膜组成。具体参数见文献［19］和文献［20］。模型为左右对称结构，为提高计算效率，选用半车模型，即HSM模型的左半边。

图1 HSM模型示意图

参照现代汽车风洞试验段尺寸，建立流场计算域。计算域长、宽、高分别为9、7、10，模型距风洞入口=2，模型距风洞出口=5。计算域如图2所示。

图2 HSM模型计算域示意图

外流场计算的网格示意图如图3 所示。为准确捕捉模型周围的流场信息，对模型附近网格进行局部加密，最终得到网格数量约为975万。

图3 计算域网格

仿真工况与风洞试验保持一致，模型横摆角=0°，风速=110 km/h，边界条件具体设置如表1所示。最高计算频率为2500 Hz，时间步长为10s。

表1 边界条件设置

为保证流场信息在声学网格上充分映射，最高频率对应的声波波长应至少包含6 个网格单元，最大网格尺寸为20 mm。图4 为内场声学网格模型局部视图，玻璃和隔膜采用三棱柱网格，其余部分采用四面体网格，最终网格总数约为99万。

图4 HSM模型内部声场局部网格

参考风洞试验，分别在模型侧窗表面和内部建立监测点，如图5所示。

图5 侧窗表面与模型内部监测点位置

2.2 仿真结果分析

侧窗表面监测点仿真与试验压力脉动对比如图6 所示。图中试验值为压力波动经幅频转换而得。由图可见，在0-1000 Hz的频率范围内，两者数值存在一定差异，但趋势基本一致，说明了本文中采用的CFD计算方法能够为内声场的计算提供较为准确的激励源数据。

图6 侧窗表面点仿真与试验压力脉动对比

将瞬态计算所导出的流场数据作为激励源，基于FEM 方法求解获得HSM 模型内部监测点的声压级频谱曲线。驾驶员左右耳处监测点的1/3 倍频程声压级频谱仿真与试验结果对比如图7和图8所示。由图可见，仿真结果与试验结果频谱曲线总体吻合良好，但两者数值上仍有一定的差别。这是由于在风洞试验中，模型与地面固连为一个整体，其固有频率实际为风洞与模型整体的固有频率，而在声学仿真中，是单独对模型进行激励，其固有频率为模型的固有频率，因而风洞试验模型与仿真模型的固有频率存在一定差异。

图7 110 km/h驾驶员左耳处仿真与试验声压级曲线

图8 110 km/h驾驶员右耳处仿真与试验声压级曲线

表2 为监测点仿真与试验总声压级结果对比。由表可见，左、右监测点误差分别为1.7%、1. 5%。虽然CFD/FEM 数值计算方法具有较好的精度，但计算成本高昂。

表2 监测点仿真与试验总声压级结果比较

2.3 MATV计算

基于上述CFD/FEM 方法的计算结果，可获得车速为110 km/h 时，外部激励与内部监测点之间的传递函数，即模态声传递向量。

MATV计算包含以下两个步骤：

（1）提取车窗表面薄膜空气层的声学模态；

（2）对于每个计算频率，使用薄膜空气层的声学模态向量重构车窗表面的压力激励，并计算从该激励到车内噪声的传递函数。

为平衡计算精度与计算效率，提取最高频率为5000 Hz 的薄膜声模态，并以此建立传递函数。传递函数图如图9所示，横轴为模态频率，纵轴为计算频率。

图9 传递函数图

2.4 基于MATV方法的车内噪声计算

为验证MATV 方法计算车内噪声的可行性，将车速调整为130 km/h，获得不同的外流场激励，采用MATV 方法计算内部监测点噪声，并与试验结果对比。如图10 所示，采用MATV 方法所获得的内部监测点噪声的频谱曲线与试验结果总体吻合良好，验证了MATV方法计算车内噪声的可行性。

图10 130 km/h驾驶员左耳处仿真与试验声压级曲线

监测点仿真与试验总声压级结果比较如表3 所示。由表可见，在相同计算配置下（Intel（R）Xeon（R）Gold 6140 高性能CPU，20 核），对于单次计算，MATV 方法的内声场计算效率提升了96%。因此，在仅有外场激励改变且改变次数较多的车内气动噪声计算中，模态声传递向量法可在保证计算精度的前提下，提升计算效率。

表3 声场求解核时对比

3 实车模型仿真分析

3.1 实车模型及边界条件

图11为计算采用的实车模型，车长=5012 mm，宽=2040 mm，高=1460 mm，对模型进行了简化和密封处理，选取底板作为底部激励的加载区域。

图11 实车三维模型

图12为外流场仿真的计算域。计算域长为9，宽为7，高为5，计算域入口距车头2，计算域出口距车尾6。为准确获取车身的外流场激励，采用不同尺寸的网格对模型附近进行加密，最终网格数量约为2900万。图13为计算域部分网格示意图。

图12 计算域示意图

图13 计算域部分网格示意图

图14 为内声场计算的简化模型，主要包含驾驶员、座椅、转向盘和仪表盘等，并于驾驶员左耳处设立监测点。

图14 内声场计算简化模型

边界条件设置如表4 所示。计算域入口速度为120 km/h，偏航角为0°。由于底部气流对车内噪声的影响主要集中于中低频段，仿真计算的最高频率为500 Hz，时间步长为10s。

表4 边界条件设置

乘员舱底板作为车底气动噪声传递至车内的主要路径，材料属性如表5所示。

表5 材料属性

由于实车模型内部材料较多，难以对材料属性逐一定义，因此采用混响时间方法定义车内声学边界。混响时间通常记为（reverberation time 60 dB），表示在封闭环境内，声场达到稳态后，声源停止发声，声压级衰减60 dB 所需要的时间，从而将车内所有声学材料的影响转化为车内的空气阻尼来考虑。空气阻尼采用声速的虚部值来表示：

式中：为声速；为计算频率。本文中所采用的如表6所示。

表6 混响时间

3.2 仿真结果分析

图15 为内部监测点的声压级频谱图。由图可知：车底高速气流引起的车内噪声随频率先增大后减小，主要集中于100至300 Hz的中低频段，存在多个波峰；当频率低于70 Hz 时，无明显峰值，当频率高于350 Hz时，车内噪声明显减小。

图15 驾驶员左耳处监测点声压级频谱

3.3 MATV计算

实车模型的MATV 计算与简易模型计算相似，首先提取底板表面的薄膜声模态，最高频率为5000 Hz，再以此建立传递函数，如图16所示。

图16 实车模型传递函数图

图中：斜率为1 的实线上方代表声压部分，传递效率较高；而斜率为0.098（来流马赫数）的虚线下方代表湍流压力部分，传递效率较低。随着频率升高，实车模型的传递函数值先增大后减小，最大值出现在300 Hz附近。这与监测点的声压级仿真结果相符。

3.4 基于MATV方法的车内噪声控制

汽车车底靠近发动机的部位由于结构复杂，气流分离严重，是车内气动噪声的主要来源。因此，为控制车底高速气流引起的车内气动噪声，常通过添加发动机底护板和气坝，使底部气流平顺，减少气流分离。如图17和图18所示，分别为添加发动机底护板和气坝后的车内气动噪声计算模型。采用与前述内容相同的方法进行外流场计算。

图17 添加发动机底护板后的实车三维模型

图18 添加气坝后的实车三维模型

由于添加发动机底护板和气坝仅影响外流场激励，乘员舱内部结构未发生改变，可采用MATV 方法计算车内监测点噪声。计算结果如图19 所示。图中case0、case1 和case2 分别表示原始模型、添加发动机底护板和添加气坝后的模型。由图可见，添加发动机底护板后，内部监测点噪声在100-300 Hz 之间明显降低，且在300 Hz 附近的波峰完全消除，总声压级降低了2.8 dB。而添加气坝后，总声压级降低了1 dB。