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    PBNR試驗和仿真對整車聲學包影響分析

    2024-08-28 00:00:00許林倩岳志強耿建王建亮
    機械制造與自動化 2024年4期
    關鍵詞:驗證優(yōu)化

    摘 要:聲學包是控制車內(nèi)噪聲的主要途徑之一,PBNR是綜合反映車輛的隔聲能力、吸聲能力和密封水平的指標。以某款SUV為研究對象,試驗測試PBNR和SEA整車模型仿真分析PBNR數(shù)據(jù)對比,在SEA模型上進行貢獻量分析,找出薄弱部位,對前圍過孔、前風擋玻璃和前圍隔熱墊分析優(yōu)化,為聲學包的優(yōu)化找到后續(xù)方向。

    關鍵詞:基于功率的噪聲降低量;PBNR;SEA;貢獻量分析;聲學包;優(yōu)化;驗證

    中圖分類號:TB533+.2 文獻標志碼:B 文章編號:1671-5276(2024)04-0193-04

    Analysison Influence of PBNR Test and Simulation over Vehicle Sound Package

    XU Linqian1, YUE Zhiqiang2, GENG Jian2, WANG Jianliang2

    (1. Qinghai University of Technology, Xining 810028, China; 2. Great Wall Motor Company Limited, Baoding 071033, China)

    Abstract:Sound package is one of the main ways to control interior noise of vehicles, and PBNR is an index comprehensively reflecting the sound insulation ability, sound absorption ability and sealing level of vehicles. A certain SUV is taken as the research object to test PBNR and SEA vehicle model simulation analysis and PBNR data comparison. Contribution analysis is conducted on SEA model to find out the weak parts, and the front circumference through hole, front windshield and front wall insulation pad are analyzed and optimized for the subsequent direction of sound package optimization.

    Keywords:power-based noise reduction; PBNR; SEA; contribution analysis; sound package; optimization; verification

    0 引言

    隨著生活水平的提升,消費者對車輛乘坐舒適性的要求越來越高。車內(nèi)噪聲是衡量車輛舒適性的主要標準之一,聲學包是控制車內(nèi)噪聲的主要途徑之一,也是近年來主機廠研究的熱點。吳憲等[1]以前圍的參數(shù)為設計變量,對前圍板聲學包進行優(yōu)化,使聲學包在性能與質(zhì)量之間找到最佳平衡。唐中華等[2]在統(tǒng)計能量模型上,采用遺傳算法對內(nèi)前圍和前地板聲學包進行優(yōu)化,保證性能和輕量化平衡。

    聲學包的隔聲性能表征有隔聲量STL或插入損失IL、噪聲降低量NR和基于功率的噪聲降低量PBNR。STL只能單一評估零部件的隔聲能力,無法同時評估聲源側(cè)和接收側(cè)零部件的吸聲能力;NR只能評估接收側(cè)的吸聲混響能力,例如車內(nèi),無法評估聲源側(cè)的吸聲或隔聲能力[3]?;诠β实脑肼暯档土?,聲源側(cè)是聲源的體積加速度,接收側(cè)是經(jīng)過混響和衰減后的聲壓,所以不僅包含了聲源側(cè)和接收側(cè)的噪聲衰減,還考慮了兩側(cè)的隔聲和吸聲能力。PBNR是綜合反映車輛的隔聲能力、吸聲能力和密封水平的指標[4]

    本文以某款SUV為研究對象,通過試驗測試PBNR和SEA整車模型仿真分析PBNR數(shù)據(jù)對比,在SEA模型上進行貢獻量分析,找出薄弱部位并分析、優(yōu)化,為聲學包的優(yōu)化提供方向。

    1 原理分析

    1.1 PBNR原理

    PBNR是基于功率(或能量)的噪聲降低量,定義為點聲源的聲功率與接受點聲壓級的平方值比,再取對數(shù)的值,表達式為

    式中:Π是點聲源在自由場中的聲功率;p是接收點聲壓;p*是p的共軛;Πref是參考聲功率;pref是參考聲壓。

    經(jīng)過公式推導后可得到常用數(shù)據(jù)處理公式為

    式中:Qa是體積聲源的體積加速度;ρ是空氣的密度。

    結(jié)合ATF=p/Qa計算PBNR值:

    式中:A1為聲源側(cè)吸聲面積;α1為吸聲系數(shù);NR是噪聲降低量。

    PBNR不僅包含了聲源側(cè)和接受側(cè)的噪聲衰減,還考慮了兩側(cè)的隔聲和吸聲,例如車外安裝了吸聲墊的PBNR值比沒有安裝的大,而隨著頻率的增加,這個差值越來越大。

    1.2 統(tǒng)計能量原理

    基于SEA統(tǒng)計能量原理的統(tǒng)計能量法是以系統(tǒng)間流入、流出和損耗能量之間的平衡為基礎,將復雜系統(tǒng)分解為多個獨立分析的子系統(tǒng),經(jīng)過空間和頻域上平均處理的模型參數(shù)來描述子系統(tǒng)的狀態(tài),所以統(tǒng)計能量法的結(jié)果也是空間和頻域平均的結(jié)果[5]。統(tǒng)計能量法中,單個子系統(tǒng)i用模態(tài)密度ni和損耗因子ηi來表示,模態(tài)密度是表征子系統(tǒng)吸收和儲存能量能力大小的參數(shù),損耗因子是表征子系統(tǒng)能量衰減強弱的參數(shù)。

    多個相互耦合子系統(tǒng)的功率流平衡方程可表示為

    式中:ω為系統(tǒng)固有頻率;Ei為子系統(tǒng)i存儲的能量;Pi為子系統(tǒng)i的外部輸入功率;N為子系統(tǒng)個數(shù)。

    2 測試與仿真對比

    2.1 PBNR測試方法

    在整車半消聲室進行PBNR測試,試驗時車輛為熄火狀態(tài),門窗處于關閉狀態(tài),在駕駛員右耳(圖1)或右后乘客左耳放置一個中高頻體積聲源作為激勵源,輸出200~10 000Hz的白噪聲,在車外聲源處和評價區(qū)域布置傳聲器(如發(fā)動機艙、電機或減速器、進/排氣口、輪胎與地面接觸處、頂棚和車門等處)接收聲音。

    使用LMS Test.lab軟件進行測試并記錄各傳聲器的聲壓信號,試驗數(shù)據(jù)進行1/3倍頻程轉(zhuǎn)換。根據(jù)公式計算出各區(qū)域到駕駛右耳或右后乘客左耳的PBNR隔聲量,進而評價整車的隔聲性能。

    2.2 SEA仿真建模

    建立整車SEA統(tǒng)計能量模型,對模型進行調(diào)教,保證模型的精確性。主駕聲腔位置加載1W的聲功率載荷模擬中高頻體積聲源激勵(圖2),并將車外所有聲腔與半無限流場相連接,計算各子系統(tǒng)車外聲腔響應值,利用公式:

    PBNR=SPL,1-SPL,n(5)

    式中:SPL,1為載荷聲腔響應值即駕駛員頭部聲腔或右后乘客頭部聲腔響應值;SPL,n為各聲腔響應值。

    2.3 測試數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)對比

    在400~8 000Hz,機艙到駕駛員右耳的隔聲量PBNR的測試和仿真差距在0.5~25dB(圖3);輪艙到駕駛員右耳的隔聲量PBNR的測試和仿真差距為1~2.8dB(圖4);地板到駕駛員右耳的隔聲量PBNR的測試和仿真差距為0.3~2.2dB(圖5)。對比發(fā)現(xiàn),仿真與測試值的差距為±3dB內(nèi),故認為仿真與測試的匹配性較好,驗證了整車SEA模型及聲學包模型的準確性[6]。

    3 貢獻量分析

    VA-one軟件采用“開窗法”[7],即封堵其他的連接,只打開需要計算的板件,依次計算出每組板件對應駕駛員聲腔的車內(nèi)噪聲,轉(zhuǎn)化為能量,除以全部打開時的車內(nèi)噪聲(轉(zhuǎn)化為能量),得到各組件的能量貢獻量占比,如圖6所示(本刊黑白印刷,相關疑問咨詢作者)。前圍過孔貢獻量占比最大,主要是4 000Hz以下;其次是前風擋玻璃,主要是2 000~4 000Hz;次之是前圍隔熱墊,主要頻率是4 000~8 000Hz。貢獻量占比較大的是聲學包薄弱部位,需進行優(yōu)化。

    4 聲學包優(yōu)化

    4.1 前圍過孔

    由于機艙內(nèi)布置較為緊密,一般試驗只能做機艙到駕駛員右耳的PBNR值,得到1組數(shù)據(jù),無法細致分析前圍各個區(qū)域的具體情況。但是SEA仿真分析可以細化聲腔,計算前圍不同區(qū)域?qū)︸{駛員聲腔的PBNR值,從而進行細化。表1 是區(qū)域?qū)淖酉到y(tǒng)聲腔。圖7是前圍板的細化區(qū)域;圖8是前圍區(qū)域1—6的PBNR隔聲量,在400~2 500Hz范圍內(nèi),1—6路徑的隔聲量呈上升趨勢,但是在2 500Hz以上,1、4、6路徑基本呈上升區(qū)域,2、3、5路徑開始趨于平緩甚至下降趨勢,可能是泄漏造成的。對比數(shù)模分析原因,區(qū)域2有空調(diào)進風口,區(qū)域3有空調(diào)膨脹閥,區(qū)域5有轉(zhuǎn)向管柱膠套。

    空調(diào)進風口材質(zhì)是開孔海綿,更換為半閉孔海綿,壓縮量為40%;空調(diào)膨脹閥材質(zhì)也為開孔海綿,更換為PU發(fā)泡加PU膜;轉(zhuǎn)向管柱膠套材質(zhì)為EPDM,密度1 350kg/m3,厚度6mm,優(yōu)化方案為厚度增加至10mm,膠套里面增加PU發(fā)泡隨型填充塊。

    4.2 前風擋玻璃

    前風擋玻璃是普通夾層玻璃,在2 000~4 000Hz有“吻合效應區(qū)”[8],更換成相同厚度的聲學玻璃,前風擋玻璃到駕駛員右耳的PBNR值提升2~10dB(圖9)。普通夾層玻璃中是PVB膜,聲學玻璃中是隔音膜,避開了“吻合效應區(qū)”[9]

    4.3 前圍隔熱墊

    前圍隔熱墊在4 000~8 000Hz貢獻量占比較大,前圍隔熱墊材質(zhì)是PU發(fā)泡+EVA,更換為PU發(fā)泡+EVA+吸音棉400g/m2,吸音棉的吸聲系數(shù)(混響箱測試),在1 000Hz以上吸聲系數(shù)基本≥1,以吸聲彌補高頻隔聲性能不足。

    5 樣車驗證

    5.1 PBNR

    空調(diào)進風口、空調(diào)膨脹閥、轉(zhuǎn)向管柱和前圍隔熱墊實施優(yōu)化方案后,機艙到駕駛員右耳的PBNR值提高了0~8dB,尤其是3 150Hz以上頻段(圖10)。

    5.2 實際工況測試

    試樣車原狀態(tài)的車內(nèi)噪聲(在帶轉(zhuǎn)鼓的半消聲室進行),再將空調(diào)進風口、空調(diào)膨脹閥、轉(zhuǎn)向管柱、前風擋玻璃和前圍隔熱墊的優(yōu)化方案安裝到實車中,進行優(yōu)化后的車內(nèi)噪聲測試,工況120km/h,聲壓級降低0.2~1.7dB(A),優(yōu)化后效果明顯(圖11)[10]

    6 結(jié)語

    1)PBNR值是綜合反映車輛的隔聲能力、吸聲能力和密封水平的指標;仿真和測試數(shù)據(jù)差距在±3dB內(nèi),仿真與測試的匹配性較好;

    2)貢獻量占比分析采用開窗法,占比較大的是傳遞路徑薄弱部位;

    3)機艙可以采用細化聲腔的方法,計算前圍不同區(qū)域?qū)︸{駛員聲腔的PBNR值;

    4)前風擋玻璃用聲學玻璃,避免“吻合效應區(qū)”;

    5)高頻隔聲性能不足時,用吸聲彌補。

    參考文獻:

    [1] 吳憲,王成,邵建旺,等. 基于Kriging模型及NSGA-Ⅱ算法的前圍聲學包優(yōu)化[J]. 振動與沖擊,2016,35(22):226-231.

    [2] 唐中華,賀巖松,馬濤,等. 汽車聲學包輕量化設計[J]. 汽車工程,2021,43(1):113-120.

    [3] 龐劍. 汽車車身噪聲與振動控制[M]. 北京:機械工業(yè)出版社,2015.

    [4] 姚德源,王其政. 統(tǒng)計能量分析原理及其應用[M]. 北京: 北京理工大學出版社,1995.

    [5] 李曉政,黃其柏,王勇. 車輛室內(nèi)噪聲的統(tǒng)計能量分析優(yōu)化仿真[J]. 噪聲與振動控制,2005,25(3): 29-32.

    [6] 祁宏鐘,王巖松,王國慶,等. 基于統(tǒng)計能量分析的車內(nèi)中高頻噪聲分析與優(yōu)化[J]. 機械設計,2014,31(9):66-70.

    [7] 張愛軍.前圍及過孔件隔聲性能對整車噪聲的影響分析[J].噪聲與振動控制.2019,39(5):133-137.

    [8] 劉從光,萬鵬程,程育虎,等. 統(tǒng)計能量分析在汽車前壁板隔聲分析中的應用[C]//2013.中國汽車工程學會年會論文集. 北京:中國汽車工程學會,2013.

    [9] 杜愛民,邵長慧,邵建旺,等. 發(fā)動機聲激勵下的車內(nèi)高頻噪聲分析[J]. 車用發(fā)動機,2016(4):27-32.

    [10] 王勇,龍偉,夏鐵權. 基于能量的商用車駕駛室隔聲試驗技術[J]. 現(xiàn)代制造工程,2015(5):49-52.

    收稿日期:2022-11-25

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