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    客車車內(nèi)噪聲聲固耦合分析與優(yōu)化

    2014-12-31 11:32:06張代勝莊雋濤
    關鍵詞:聲壓桿件聲學

    張代勝, 莊雋濤

    (合肥工業(yè)大學 機械與汽車工程學院,安徽 合肥 230009)

    目前客車車內(nèi)降噪往往通過實驗來解決,此時車身結構已經(jīng)定型,對于結構產(chǎn)生的低頻噪聲難以合理解決。隨著計算機技術和有限元理論的發(fā)展,在產(chǎn)品設計階段就利用數(shù)值方法對車內(nèi)噪聲進行預測并提出修改,對于提升整車聲品質(zhì)和整車開發(fā)改進都有重要意義。本文建立了大客車車內(nèi)聲腔與結構耦合的有限元模型,利用諧響應分析方法得到了車內(nèi)測點的聲壓曲線,針對峰值頻率基于靈敏度的優(yōu)化分析方法,對車身結構提出改進措施,以降低車內(nèi)噪聲峰值,為車內(nèi)聲學設計奠定基礎。

    1 耦合系統(tǒng)有限元理論

    車身結構為彈性體,當車身板件發(fā)生振動時,會引起車內(nèi)聲壓分布的變化,同樣,當車內(nèi)聲壓發(fā)現(xiàn)變化時也會激起車身板件的振動,這就形成彼此相互作用的聲固耦合系統(tǒng)。客車內(nèi)部結構構成了一個封閉系統(tǒng),將其離散化可得空腔的聲學有限元模型,忽略聲學阻尼作用,其有限元方程為:

    其中,Ma為聲學質(zhì)量矩陣;Ka為聲學剛度矩陣;P為聲壓向量;R為流固耦合矩陣;Us為節(jié)點位移幅值向量。

    對于結構,需要考慮聲壓對結構的作用,其有限元方程為:

    其中,Ms為結構質(zhì)量矩陣;Ks為結構剛度矩陣;Fs為施加于車身上的外力;Fa=RTP。

    將(1)式和(2)式聯(lián)立可得耦合系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)頻域方程[1-2]:

    簡化寫為[3]:

    (3)式兩端乘ejωt,設u=Uejωt,f=Fejωt,則(3)式的時域形式為:

    2 耦合模型頻率響應分析

    2.1 客車聲固耦合模型的建立

    在不影響結構的前提下,對車身骨架進行簡化,去除非承力件和一些細微特征,利用 Hypermesh對結構進行建模。為構成封閉的空腔,在車身骨架的基礎上畫出內(nèi)飾蒙皮、玻璃和車內(nèi)地板。在結構模型基礎上,抽出與乘員艙聲學空腔模型相關的零件、玻璃等,用于建立乘員艙聲學空腔模型的外表面。為保證每個波長內(nèi)有6個聲學單元,聲腔網(wǎng)格大小取為100mm,用四面體單元對之前處理好的聲腔包絡面網(wǎng)格進行實體網(wǎng)格劃分。由于座椅對聲腔的分隔作用往往對聲壓分布有較大影響,在此引入座椅單元,座椅模型的材料密度為空氣模型的10倍。全模型共有殼單元476 645個,實體單元155 162個。

    在建立好結構模型和聲腔模型后,為了使聲腔單元的節(jié)點隨結構一起運動,需要調(diào)整聲腔節(jié)點的位置,使其與對應的結構節(jié)點重合,并在控制卡片中加入ACMODL卡片使模型中重合的節(jié)點耦合在一起[4]。有限元模型如圖1所示。

    圖1 有限元模型

    2.2 車身聲學靈敏度計算

    車身聲學靈敏度指單位激勵力作用在車身支撐點,在人耳處測得的噪聲級,常用P/F表示,其單位是dB,參考值為20μPa/N。在發(fā)動機左后懸置點施加幅值為1N的正弦激勵,結構聲是低頻噪聲的主要來源,由于客車結構的特殊性,有可能發(fā)生聲振耦合影響聲品質(zhì)的耦合頻率均在100Hz以內(nèi),故將掃頻頻率定為0~100Hz,步長為2Hz,全車無約束條件,根據(jù)實車后排乘員受噪聲影響最嚴重的特點,輸出最后排乘員右耳測點的x向位移,由于耦合矩陣的引入使(5)式呈非對稱性,給求解帶來不便,用NASTRAN的聲學求解模塊SOL111求解計算。發(fā)動機懸置激勵下車身聲學靈敏度曲線如圖2所示。

    圖2 發(fā)動機左后懸置激勵下車身聲學靈敏度曲線

    由圖2可知在40、72、86Hz處有比較明顯的峰值,最大峰值在72Hz處為71.24dB。左后懸置動剛度分析曲線如圖3所示。由圖3可發(fā)現(xiàn)在垂向方向72Hz時出現(xiàn)峰值,反映該點在受到72Hz的垂向激勵時,容易通過傳遞路徑傳入乘員耳部,說明傳遞路徑隔振效果不佳,人耳對激勵依然敏感。

    圖3 左后懸置點動剛度分析曲線

    2.3 車內(nèi)噪聲響應的實驗分析

    實驗工況為4擋、5擋下不同車速勻速行駛,測點為發(fā)動機左后懸置車架端(1#)、最后排座椅處(4#)、右前減震器安裝點(10#),圖4所示為2種工況下各測點加速度響應,由圖4可知4擋60km/h(激勵頻率70.5Hz)和5擋90km/h(激勵頻率為73.0Hz)為振動峰值工況,正好對應動剛度分析中傳遞路徑需要改善的頻率附近。

    道路實驗時重點關注了90km/h(1 408r/min)勻速行駛工況,利用聲級計測量車內(nèi)噪聲并記錄其時間歷程信號,測點布置在最后排偏左位置乘員的右耳位置,測點的“A”計權聲級曲線如圖5所示。從圖5可知,當車輛以5擋90km/h勻速行駛時,在70~80Hz頻率段有明顯的噪聲峰值,這驗證了之前的仿真結果,可知左后懸置在該頻率下的垂向激勵容易引起后排乘客測點聲壓的升高;低頻范圍的其他峰值可能是由于在其他激勵點某方向作用下,激勵點到響應點傳遞路徑不理想造成的。

    圖4 各測點加速度響應曲線

    圖5 90km/h勻速行駛時聲壓響應

    3 車內(nèi)噪聲優(yōu)化分析

    3.1 桿件靈敏度分析

    桿件靈敏度就是指測點靈敏度Lp對設計變量xi變化的敏感程度[4],表示為:

    由于該客車已經(jīng)上市銷售,不方便對結構進行大的修改,考慮到實際操作可能性,選擇骨架厚度作為設計變量[5],通過靈敏度分析方法,找出各峰值頻率下對測點聲壓影響大的桿件,且對質(zhì)量靈敏度低的桿件,即將相對靈敏度大的桿件作為下一步優(yōu)化的設計變量。以測點聲壓為目標函數(shù),分別計算40、72、86Hz下桿件厚度對聲壓的靈敏度Kp;再以質(zhì)量最輕為目標函數(shù),計算各桿件厚度對整車質(zhì)量的靈敏度Km,相對靈敏度的計算公式為Kref=Kp/Km[6]。最后分別取3個頻率下排名前25的桿件,并消除重復項得到66個最終的優(yōu)化變量。表1所列為72Hz時部分桿件的靈敏度值。

    表1 72Hz下部分桿件靈敏度

    3.2 優(yōu)化設計

    指定點聲壓優(yōu)化設計問題可表示為:

    其中,F(xiàn)(X)為目標函數(shù);G(Xi)是由設計變量和狀態(tài)變量的約束條件所構成的約束函數(shù)。

    3.2.1 目標函數(shù)

    根據(jù)2.2中仿真結果,在40、72、86Hz出現(xiàn)了噪聲峰值,選取各頻率的加權系數(shù)乘以該頻率的聲壓響應幅值作為目標函數(shù),目標函數(shù)可表示為[7]:

    其中,ci為第i個頻率的加權系數(shù),見表2所列;Lpi表示第i個頻率的聲壓響應峰值。

    表2 各相關頻率加權系數(shù)

    3.2.2 約束函數(shù)

    為保證優(yōu)化后結構不至于出現(xiàn)整車重量激增或局部強度達不到設計要求,控制整車質(zhì)量的變化在50kg以內(nèi),即3.794≤G1(x)≤3.894。

    同時,保證優(yōu)化后結構的彎曲剛度和扭轉(zhuǎn)剛度不低于原模型,彎曲剛度以車架中部變形最大節(jié)點位移來代表,扭轉(zhuǎn)剛度以左前懸架彈簧支點位移來代表[8],表示為:G2(x)≤3.458×10-5,G3(x)≤1.795×10-4。

    設計變量選取靈敏度分析中得到的66根相對靈敏度較高的桿件,采用Optistruct優(yōu)化模塊進行求解計算,迭代7步后結構收斂。優(yōu)化后的桿件厚度帶多位小數(shù),需調(diào)整后才可用于實際生產(chǎn)。改進后模型質(zhì)量為3.901t,比原模型增加57kg。對改進后結構重新進行車內(nèi)噪聲仿真計算,優(yōu)化前后后排測點聲壓曲線如圖6所示。

    圖6 優(yōu)化前后后排乘員測點聲壓曲線對比

    3.3 板塊貢獻量分析及優(yōu)化

    將車身內(nèi)飾壁板、地板、頂棚、風窗、駕駛臺分為28個板塊,通過激勵發(fā)動機左后懸置,以最后排乘員耳旁聲壓為響應,計算可得各板塊對耳旁聲壓的貢獻大小,貢獻量占前8的板件排序為:地板(后)、后圍板、地板(中)、頂蓋(后)、后圍玻璃、地板(前)、右玻璃(后)和左玻璃(后)。

    針對這些板件,可選取合適的制振方法,對于地板、頂蓋、側圍可采取噴涂減振阻尼膠的方法抑制對響應點有正貢獻量的板件振動,對于玻璃振動可通過更改單塊玻璃厚度來實現(xiàn),避免無謂地增加整車質(zhì)量。對更改過后的結構重新計算聲壓響應并和制振前相對比,結果如圖7所示,由圖7可見,整車整體噪聲比桿件結構優(yōu)化后的結果有了一定的降低,驗證了板塊貢獻分析的結果。

    圖7 制振前后后排乘員測點聲壓曲線對比

    4 結束語

    通過建立客車聲固耦合模型,計算車內(nèi)測點聲壓級,并通過實驗驗證,為優(yōu)化計算提供了依據(jù);利用靈敏度分析方法找到骨架最優(yōu)修改位置和修改措施,通過OptiStruct軟件進行優(yōu)化計算,對比可知優(yōu)化前后人耳聲壓響應得到改善;通過板塊貢獻分析為車內(nèi)板件的制振提供指導。

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