車內(nèi)噪聲的數(shù)值化分析與降噪設計

楊　楊，陸森林

(江蘇大學 汽車與交通工程學院，江蘇 鎮(zhèn)江　212013)

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車內(nèi)噪聲的數(shù)值化分析與降噪設計

楊楊，陸森林

(江蘇大學 汽車與交通工程學院，江蘇 鎮(zhèn)江212013)

針對一般腔體結(jié)構(gòu)的內(nèi)部聲場公式，利用有限元法得到聲壓響應幅度判定參數(shù)的計算公式。以某客車車身結(jié)構(gòu)和聲腔有限元模型為例，計算得到低頻結(jié)構(gòu)車身頂棚的聲壓響應幅度判定參數(shù)。為降低車身頂棚的聲壓響應幅度判定參數(shù)，提出車身頂棚的改進方案。利用聲學軟件計算改進前后的車身車內(nèi)噪聲，并分析駕駛員和前3排乘客場點處的聲壓級曲線。結(jié)果表明：通過計算頂棚聲壓響應幅度判定參數(shù)以降低車內(nèi)噪聲的方法是可行的。

客車車身；聲壓響應幅度判定參數(shù)；有限元方法；聲壓級曲線

目前，車內(nèi)的噪聲水平?jīng)Q定了駕駛員和乘客的乘坐舒適性，成為評價車輛乘坐舒適性的重要指標之一[1-4]。目前，國內(nèi)外對車內(nèi)噪聲的研究方法包括實驗法和CAE法兩種。實驗法通常采取鋪設隔聲吸聲材料、涂裝阻尼、添加結(jié)構(gòu)加強筋等措施以降低車室內(nèi)的低頻結(jié)構(gòu)噪聲。CAE法的特點是：在產(chǎn)品成型或制造前，通過相關(guān)軟件分析出車身結(jié)構(gòu)的薄弱環(huán)節(jié)，然后進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化。該方法可以縮短產(chǎn)品上市周期，節(jié)約大量生產(chǎn)成本。

有研究指出，對于一般腔體的無聲源內(nèi)部聲場表達式，可以通過對整個車身的聲壓響應幅度判定參數(shù)幅值進行分析，以達到降低車內(nèi)噪聲的目的[5]。這種方法的優(yōu)點在于將降噪設計和有限元法相結(jié)合，將車身的噪聲問題轉(zhuǎn)化為有限元模型節(jié)點的計算問題，但其計算量太大。若能對此判定參數(shù)進行分塊處理，則可以大大減少工作量，即通過降低車身某部分的聲壓響應幅度判定參數(shù)，以及聲壓貢獻值，達到整體車內(nèi)噪聲下降的效果。因此，以計算車身頂棚聲壓響應幅度判定參數(shù)為例，提出車身頂棚改進策略，并分析車身改進前后7個場點處的聲壓級曲線，證實這種采用局部計算聲壓響應幅度判定參數(shù)以達到降低車內(nèi)噪聲的思路是比較合理的。

1　車身有限元模型

在CATIA中建立客車白車身模型。模型應能反映結(jié)構(gòu)力學特性，以及車身結(jié)構(gòu)的實際形狀和相互間的搭接關(guān)系。模型忽略尺寸較小的圓角、倒角、圓孔以及一些非承載件等[6]。將裝配完成的模型以“.IGS”格式導出，并由Hyper mesh軟件導入，對白車身進行幾何清理。采用40 mm的shell63單元劃分網(wǎng)格。車身主體的單元厚度為2 mm，如車架、頂棚加強筋等，其他部件單元厚度為1 mm。賦予車身材料和屬性，運用rigid命令建立點焊連接，單元數(shù)量為37 177個，節(jié)點數(shù)量為36 286個。

將結(jié)構(gòu)有限元模型導入Hyper mesh中，運用ruled命令對白車身單元進行封閉處理，再利用Hyper mesh中的NVH模塊提取車身結(jié)構(gòu)內(nèi)壁與空氣接觸的表面構(gòu)成封閉的聲學空腔[7]，快速生成白車身的聲學模型。在劃分網(wǎng)格時，采用六面體和四面體混合單元網(wǎng)格劃法，單元的大小要求不大于計算頻率最短波長的1/6[8]，即單元長度L滿足式(1)。

(1)

考慮局部結(jié)構(gòu)和聲腔節(jié)點的對應關(guān)系，聲腔模型的單元網(wǎng)格亦取40 mm,劃分單元16 4681個。所得結(jié)構(gòu)和聲腔有限元模型如圖1所示。

圖1　車身有限元模型

2　一般腔體內(nèi)部聲場公式分析

2.1一般腔體內(nèi)部聲場解析式

(2)

其中：p(r)為極坐標下系統(tǒng)內(nèi)部點r處的聲壓；ρ0為常溫空氣密度；c0為常溫空氣聲速；S為結(jié)構(gòu)聲腔接觸的表面積；F為外界激勵力；n和p分別為聲腔和結(jié)構(gòu)的模態(tài)階數(shù)；Cnp為聲腔第n階模態(tài)和結(jié)構(gòu)第p階模態(tài)的振型耦合系數(shù)；Fnp為聲腔第n階模態(tài)和結(jié)構(gòu)第p階模態(tài)的頻率重疊系數(shù)；ψn(r)聲腔振型在響應點處的分量；φp(ρ)為結(jié)構(gòu)振型在激勵點處的分量；Λn為聲腔第n階模態(tài)質(zhì)量參數(shù)；Λp為結(jié)構(gòu)第p階模態(tài)質(zhì)量。

將式(2)由極坐標轉(zhuǎn)換到笛卡爾坐標系中，有振型耦合系數(shù)和頻率重疊系數(shù)表達式如式(3)、(4)所示。

(3)

(4)

將振型耦合系數(shù)、頻率重疊系數(shù)以及激勵點處的結(jié)構(gòu)振型分量三者的乘積幅值作為車內(nèi)噪聲聲壓響應幅度判定參數(shù)[9]。激勵點處的結(jié)構(gòu)振型分量由模態(tài)振型可得，記為phis。

2.2振型耦合系數(shù)分析

由于研究的車身形狀為不規(guī)則形，運用有限元的方法，將振型耦合系數(shù)轉(zhuǎn)化為關(guān)于有限元模型節(jié)點的函數(shù)，得到振型耦合系數(shù)近似解[10]。假設式(3)中的dx=lsx/q1,dy=lsy/q2，其中q1和q2分別為兩條積分邊lsx和lsy上的總段數(shù)，并將式(3)轉(zhuǎn)化為離散的求和表達式：

(5)

利用有限元自由模態(tài)分析結(jié)果，可以得到耦合面上聲腔和結(jié)構(gòu)模態(tài)振型在各個節(jié)點上的分量，因此，將結(jié)構(gòu)和聲腔的模態(tài)振型函數(shù)轉(zhuǎn)換為以節(jié)點編號為自變量的函數(shù)：

(6)

我的身體太搖晃了，除了盡力躲開他我什么都做不了，在場上允許的范圍里，能躲多遠就多遠。他沖了過來，狠狠踢向我的腹部，這一腳把我肺里的空氣都逼了出來，很疼。也許是太疼了，也許是因為被踢了一腳，我感到無法呼吸，到底是什么原因說不清，只是倒在地上。

2.3頻率重疊系數(shù)分析

3　聲壓響應幅度判定參數(shù)的計算

3.1振型耦合系數(shù)計算

在ANSYS中分別對車身結(jié)構(gòu)和聲腔模型進行自由模態(tài)分析。結(jié)構(gòu)自由模態(tài)分析采用蘭索法(Block Lanczos)[11]，聲腔自由模態(tài)分析采用非對稱法。對車身結(jié)構(gòu)模型求解,導出頂棚耦合面上各個節(jié)點的前200階模態(tài)的第p階固有頻率和第p階固有振型。對車身聲腔模型求解,導出頂棚耦合面上各個節(jié)點前20階模態(tài)的第n階固有頻率和第n階固有振型在XY平面內(nèi)的振型分量。

利用式(5)，通過Matlab編程計算出振型耦合系數(shù)，其數(shù)值有正有負，正負號僅代表方向。從計算結(jié)果發(fā)現(xiàn)，對于頂棚模態(tài)振型很小的階數(shù)，其振型耦合系數(shù)也很小。圖2中僅列出40階頂棚模態(tài)振型較大的振型耦合系數(shù)幅值結(jié)果。

3.2頻率重疊系數(shù)計算

計算頻率重疊系數(shù)時，需要激勵力的頻率數(shù)值。車身在運動過程中承受著來自發(fā)動機和路面等激勵作用。以發(fā)動機激勵為例，通過分析車身頂棚在發(fā)動機激勵下的受迫振動響應曲線，找到具有代表性的發(fā)動機激勵力圓頻率點，此圓頻率點應是引起較大車內(nèi)聲壓值的發(fā)動機激勵頻率。在車身發(fā)動機懸置點定義發(fā)動機激勵，響應點定義為車身頂棚前部和后部中點，運用Virtual.Lab軟件分析得到頻率區(qū)間在20～100 Hz下的頂棚受迫振動響應曲線，如圖3所示。

圖2　改進前振型耦合系數(shù)

圖3　頂棚受迫振動響應曲線

由圖3可見：在發(fā)動機激勵頻率為36，78 Hz等時頂棚有較大的振動。限于篇幅，取發(fā)動機激勵力頻率為36 Hz，通過式(4)計算頻率重疊系數(shù)，并對這些數(shù)據(jù)取幅值，結(jié)果如圖4所示。頻率重疊系數(shù)的峰值出現(xiàn)在結(jié)構(gòu)第41階模態(tài)、聲腔第2階模態(tài)處，此處結(jié)構(gòu)模態(tài)固有頻率、聲腔模態(tài)固有頻率與發(fā)動機激勵頻率最接近。

3.3聲壓響應幅度判定參數(shù)計算結(jié)果

已知振型耦合系數(shù)結(jié)果、頻率重疊系數(shù)結(jié)果和結(jié)構(gòu)在激勵力點處的振型分量，最終得到頂棚聲壓響應幅度判定參數(shù)，如圖5所示。從圖5中發(fā)現(xiàn)：頻率重疊系數(shù)對聲壓響應幅度判定參數(shù)有很大影響，決定了判定參數(shù)的整體基本變化趨勢，但在判定參數(shù)峰值區(qū)域，振型耦合系數(shù)起到了關(guān)鍵作用，使得判定參數(shù)趨于無規(guī)律的變化。

圖4　改進前頻率重疊系數(shù)

圖5　改進前聲壓響應幅度判定參數(shù)

4　車身頂棚改進方案

聲壓響應幅度判定參數(shù)由結(jié)構(gòu)振型函數(shù)、聲腔振型函數(shù)、結(jié)構(gòu)固有頻率、聲腔固有頻率以及激勵力頻率等因素決定。結(jié)構(gòu)固有頻率、聲腔固有頻率以及激勵力頻率在改進前后的變化不大。因此，可以通過減小結(jié)構(gòu)振型函數(shù)和聲腔振型函數(shù)來降低聲壓響應幅度判定參數(shù)的數(shù)值。考慮到車身結(jié)構(gòu)已經(jīng)成形，通過改變聲腔形狀降低聲腔振型函數(shù)的方法不容易實現(xiàn)。因此采取提高車身結(jié)構(gòu)剛度的方法來降低車內(nèi)噪聲，而改變結(jié)構(gòu)剛度可以通過在結(jié)構(gòu)壁板上增加加強筋來實現(xiàn)。因此，考慮改變結(jié)構(gòu)剛度以降低結(jié)構(gòu)振型函數(shù)，從而達到降低聲壓響應幅度判定參數(shù)的目的。

具體方法：對頂棚上橫梁的數(shù)量和分布情況進行調(diào)整。如圖6所示，將頂棚左端起第2根梁前移，第5根梁后移，并在第2、3根梁中間增加1根梁，第5、6根梁中間增加1根梁，使得改進后的前4根梁間距、后4根梁間距相等。

圖6　改進前后的車身頂棚

對改進后結(jié)構(gòu)進行模態(tài)分析，得到結(jié)構(gòu)前200階模態(tài)固有頻率和振型。同樣計算得到改進后40階頂棚振型較大的振型耦合系數(shù)值、發(fā)動機激勵頻率為36 Hz時的頻率重疊系數(shù)以及聲壓響應幅度判定參數(shù)，見圖7。

通過與改進前各參數(shù)的比較，改進后頂棚的振型耦合系數(shù)有所下降，而頻率重疊系數(shù)有所變化，因此聲壓響應幅度判定參數(shù)也有所下降。

5　改進前后的噪聲分析

在聲學軟件Virtual.Lab中進行發(fā)動機激勵下的耦合車內(nèi)噪聲分析，車身結(jié)構(gòu)和聲腔模型應含有模態(tài)信息。為降低車身內(nèi)部聲場，在車身結(jié)構(gòu)上定義阻尼層以及多孔材料參數(shù)，在聲腔包絡面上定義吸聲系數(shù)。場點采用駕駛員和6位乘客的右耳耳旁網(wǎng)格，聲壓級采用A計權(quán)標準。分析得到了頂棚改進前和改進后各場點的聲壓級曲線,如圖8所示。

從聲壓級曲線進行分析，得到各頻率下聲壓級的變化：從聲壓級曲線的局部進行分析，改進后各場點處的峰值都有下降，其中在前排乘客右側(cè)場點處最大下降了6.16 dB；但在80Hz附近，中排左側(cè)乘客場點處的聲壓值略有增加；車內(nèi)聲壓較大值多出現(xiàn)在頻率40 Hz附近和頻率80 Hz附近，與圖2中頂棚的受迫振動響應曲線在這2個頻率點附近有較大振幅的情況相吻合。從聲壓級曲線總體上分析，在聲壓值較小的頻率區(qū)間里，改進前后的聲壓級數(shù)值有升高也有降低，這是因為改進前后車身的固有頻率發(fā)生了變化，聲壓級曲線的增減趨勢也發(fā)生了改變，但改進后聲壓級曲線多處于改進前曲線下方。

圖7　改進后各參數(shù)結(jié)果

圖8　改進前后場點處聲壓級曲線

6　結(jié)束語

對于一般腔體結(jié)構(gòu)，可以用聲壓響應幅度判定參數(shù)來表征其內(nèi)部聲場情況，計算聲壓響應幅度判定參數(shù)可以達到對內(nèi)部聲場的數(shù)值化分析效果，直觀地反映出車內(nèi)聲場與聲固耦合模型模態(tài)之間的內(nèi)在聯(lián)系。但計算整車的聲壓響應幅度判定參數(shù)計算量過大，故考慮只計算車身某部的判定參數(shù)。

通過車身局部部件的聲壓響應幅度判定參數(shù)有限元計算分析車身聲固耦合作用，減小了計算的工作量。通過改進頂棚結(jié)構(gòu)，最終降低了頂棚的聲壓響應幅度判定參數(shù)幅值。

從聲壓級曲線的分析中可以發(fā)現(xiàn)：大部分聲壓級都有所降低，個別頻率點上的聲壓級略有升高。說明對車身頂棚的改進方案可行，也說明在本例中，通過計算車身局部部件的聲壓響應幅度判定參數(shù)分析車內(nèi)噪聲情況具有一定的理論指導作用。

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(責任編輯劉舸)

Numerical Analysis and Design to Lower Vehicle Interior Noise

YANG Yang, LU Sen-lin

(School of Automotive and Traffic Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China)

In view of the general formula for the internal sound field of a ruled structure, calculation formula for determinant parameter of sound pressure response level was derived using FEM (finite element method). Taking the structure and acoustic infinite model of a passenger car body as an example, the determinant parameter of the roof part in the low frequency body was calculated. In order to decrease the determinant parameter, an improvement program of the car body was provided. The interior noise of both the original body and the improved body was calculated using acoustic software. The sound pressure level curves for driver and passengers in first three rows were analyzed. It was confirmed that the solution to achieve interior noise reduction based on calculation of determinant parameter of sound pressure level of the roof part was feasible.

car body; determinant parameter of sound pressure response level; finite element method; sound pressure level curve

2015-05-18

江蘇省自然科學基金資助項目(BK2009212)

楊楊(1990—)，男，江蘇徐州人，碩士，主要從事車輛振動噪聲控制方面的研究，E-mail:15862227665@163.com; 陸森林(1957—)，男，江蘇江陰人，博士，教授，主要從事車輛振動噪聲控制方面的研究。

format：YANG Yang, LU Sen-lin.Numerical Analysis and Design to Lower Vehicle Interior Noise[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2016(9):26-32.

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.09.004

U461;TB532

A

1674-8425(2016)09-0026-07

引用格式：楊楊，陸森林.車內(nèi)噪聲的數(shù)值化分析與降噪設計[J].重慶理工大學學報(自然科學)，2016(9):26-32.