资源描述
附录 A外文资料译文振动声学优化设计研究以提高客运车内的噪声声压级汽车客舱内的内部噪声可以分为结构噪声或空气噪声。在这项研究中，我们调查结构噪声，这主要是由包围车辆的振动板。来自发动机的激励使得面板在它们的共振频率振动。这些振动板引起客舱内的声压水平的变化，并且因此产生不期望的轰鸣声。了解车辆的动力学，以及更重要的是，如何与车厢内的空气相互作用至关重要。使用两种方法来耦合它们以预测商用车辆的客舱内的声压级。有限元方法（FEM）用于车辆的结构分析和边界元素方法（BEM）与从 FEM 获得的结果集成用于舱的声学分析。所采用的FEM-BEM 方法可以用于预测客舱内的声压级，并且还确定每个散热板对内部噪声水平的贡献。然后可以最优化最具影响力的辐射面板的设计参数（即，厚度），以基于三个性能度量减少内部噪声。采用基于实验工业设计（DOE）领域的技术的结构化参数研究来理解设计参数和性能度量之间的关系。对每个度量执行 DOE 研究以识别对机舱内的声压级具有最高贡献的组件。对于每次运行，执行系统的振动声学分析，声压级被计算为发动机速度的函数，然后计算性能度量。识别每个性能度量的最高贡献者（设计参数）， 并建立用于优化研究的回归模型。然后，采用初步优化运行，通过找到面板厚度的最佳配置来改善内部声压级。我们的研究结果表明，本研究中开发的方法可以有效地用于改进面板的设计，以减少内部噪声，选择振动声学响应作为性能标准。DOI：10.1115 / 1.4007678关键词：振动声学分；车辆内部噪声降低；实验设计；响应面法；优化1 引言车辆内部噪声的减少已成为与驾驶便利相关的最重要的问题之一。车辆内部噪声通常由声压级（也称为声级）量化，声压级是声音的声压相对于参考值的对数测量。声压级以分贝（dB）为单位测量。通常在空气中使用的参考声压为 Pref = 20 Pa ，这通常被认为是人类听觉的阈值。然而，对于汽车应用，频率加权，dB（A）测量用于使用 A 加权比例来近似人耳对声音的响应1。声压级作为车辆发动机的速度的函数而变化。存在许多可能导致客舱内的声压级增加的来源。这些来源可以分为结构传播和空中传播2。在这项研究中，我们调查结构噪声，这主要是由包围车辆的振动板。来自发动机的激励可能导致这些面板主要在其谐振频率振动。这些振动产生流体质量中的压力变化，并因此导致声压级（SPL）的增加。声压级的增加通常产生不期望的轰鸣噪声，其通常在乘客舱内的 50-200Hz 的低频范围中看到。- 38 -为了减少内部噪声，关键是要了解车辆的动态，更重要的是，它如何与机舱内的空气相互作用。本研究的目的是展示一种方法论，可用于识别商用车辆中固体振动引起的内部噪声的主要贡献者，并通过优化降低噪声水平。开发了广义方法用于定义车辆的面板设计参数和振动声学性能之间的最佳关系。对于振动声学研究，主要使用两种模拟方法，即有限元方法（FEM）和边界元方法（BEM）。许多研究人员已经研究并报道了这两种方法的准确性和局限性。例如，在研究中报道了使用 FEM 和 BEM 的车辆的结构振动声学分析3,4。在这些论文中，使用强耦合结构 - 流体相互作用方法或未耦合的结构 - 流体相互作用的车辆的振动声学响应已经详细调查和讨论。Suzukietal3执行 BEM 以克服车厢内的噪声问题。他们研究了粘附到振动表面的吸收材料的效果，以防止空气从舱壁泄漏。在 Pal 和 Hagiwara4的研究中， 执行耦合结构流体问题的 FEM。他们分析了舱壁振动与乘客耳位置的声压级之间的相关性.Liuetal5创建了一个振动声学模型来预测跟踪车辆内的噪声。他们通过使用 ADAMS 软件确定车辆中的相互作用力。ADAMS 是一个多体动力学软件，使工程师能够轻松地创建和测试机械系统的虚拟原型，同时通过同时求解运动学，静力学，准静态和动力学方程，结合真实物理学。在他们的研究中，FEM 和 BEM 模型都用于振动声学分析。在本研究中，我们采用 FEM 和 BEM 方法的组合使用，以便预测商用车客舱内的声压级。我们使用 FEM 进行结构分析，BEM 用于声学分析。所采用的 FEM-BEM 方法利用声传递矢量（ATV）来计算在预定位置处作为发动机速度的函数的声压级。ATV 是将辐射表面的结构振动和在期望的输出场点处的声压级链接起来的传递函数。每个散热板对内部噪声的贡献是使用面板声贡献分析（PACA）6计算的。 PACA 利用 ATV，并使用户能够识别最关键的散热板。在也是基于 ATV 的方法的 PACA 之后执行模态声学传递矢量（MATV） 分析。 MATV 是以从辐射表面到输出场点的模态坐标表示的声传递函数，并且它们示出了结构模式对声压的贡献。由 PACA 和 MATV 分析收集的所有这些信息然后可以用于通过关注这些临界面板及其临界共振频率来减小座舱噪声。虽然 PACA 和 MATV 分析的结果包含大量有用的信息，但它没有为设计者提供关于如何修改这些面板以便可以降低声压级的任何指导。PACA 和 MATV 结果仅基于当前设计， 并且它们不提供关于如果任何或所有这些面板设计变量在一定范围内变化则性能变化的任何信息。车辆包含许多结构面板，因此，当考虑重新设计工作时，有许多设计变量需要考虑。特别是，当考虑结构和腔之间的耦合以及面板之间的相互作用时，声压级的降低形成高度非线性的优化问题，因此即使对于简单的振动声学问题仍然被认为是复杂的任务。在本研究中，我们采用了实验设计（DOE）领域的技术，以了解研究的设计参数和声压级之间的关系。选择三个绩效指标作为 DOE 研究的基础。在本研究中考虑的性能指标是“超过 80 dBA 的百分比”，“最大幅度”和“理想化的性能误差”。在“80 dBA- 40 -以上的百分比”指标中，响应变量被选择为更大在 2800 至 3700RPM 的发动机转速范围内小于 80dB（A）。在“最大振幅”度量中，响应变量被选择为发动机转速内的最大 SPL 振幅（dBA）范围为 2800 至 3700RPM。最后，在“理想化的性能误差”度量中，响应变量是理想曲线和在 2800 至 3700RPM 的发动机转速范围内的实际曲线之间的误差。通过改变在 PACA 分析中使用的相同面板的厚度，上述所有性能度量作为 DOE 实验中的响应变量计算。在 DOE 分析之后，建立响应表面以用于优化研究。选择目标函数，使得在优化过程中最小化响应变量（性能度量）。使用在响应表面法（RSM）研究中产生的回归模型来采用初步优化研究。以下部分给出了在本研究中使用的振动声学模型的细节。DOE 研究和初步优化研究的结果在第二章详细解释。2 振动声学模型和声压级估计2.1 结构有限元模型图 1（a）示出了用于车辆的振动声学分析的结构模型。在这个模型中，壳单元用于车辆面板的建模。在确定元素类型和识别材料性质之后，在 0-200Hz 的频率范围内进行模态分析。分析模型仅包括包围车辆的空腔的船体系统，并且发动机支架通过焊接简单地连接到主体。车辆的主要结构通过使用具有不同厚度的壳单元建模。集中质量被用来表示发动机支架到主结构的焊接。用于获得速度边界条件的强制响应分析在相同的频率范围（0-200Hz）中以 1Hz 的间隔进行。在发动机支架处实验测量的扰动被用作结构的激励源。使用全局 1结构阻尼。从分析中，速度在每个有限元节点获得，然后在声学分析中用作速度边界条件。2.2 腔（声）边界元模型为了分析内部噪声，内部（体积）应当被啮合，使得来自结构的振动可以传递通过腔网的外部包络。直接从 LMS Virtual Lab 中的结构有限元模型创建腔网格（体网格）， 如图 1（b）所示。网格划分算法使用 HEXA 和 PENTA 元素类型。中间板（舱壁）将空腔分成两个部分：客舱和行李舱。 SPL 在驾驶员耳朵位置处的客舱中测量。- 40 -图 1（a）显示发动机支架作为扰动输入位置的结构模型; （b）声学（空腔）模型与结构网相比，腔网更粗糙。执行称为网格映射的过程以将结构模型节点与声学模型节点链接，使得在结构节点处计算的速度可以用于声学分析。将在车辆的面板上计算的法向速度作为 BEM 分析的边界条件。在 LMS Virtual Lab 中实现的间接 BEM 公式采用变分解方案计算声场中的压力6-8。对于 BEM 表面上的给定速度场，声学 BEM 间接频率响应分析计算所有边界节点和场点处的压力和法向速度值。流体（空气）应该是保守的，使得其物理性质是真实的，因此解决方案是真实的。2.3 发动机故障模型发动机力被认为在安装应用点处传递到车辆面板（参见图 1（a）。有三个发动机安装位置，称为左，右和变速箱发动机安装。它们中的每一个具有三个方向（x，y，z）， 其中幅度可以变化。当发动机以不同的速度（即，RPM）运行时，力数据的振幅变化在安装位置处通过实验获得。这项研究集中在中速爆炸的原因，发生在 2800-3700 RPM，增量为 20 RPM。2.4 使用 ATV 响应分析预测声压级。LMS 虚拟实验室使用 ATV 响应分析工具来计算作为发动机转速的函数的声压级。ATV 方法基于声传递向量（ATV），其链接辐射表面的结构速度的输入和驾驶员耳朵的位置处的声压级6,9。使用以下6在用户定义的位置计算压力：- 42 -enP () =ATV ()eT v()e2.1其中 p（x）是驾驶员耳朵位置处的声压级，v（x）表示围绕空腔的面板的节点速度， ATV（x）表示输入（节点速度）和输出（驾驶员的耳朵的位置）。在固定频率间隔内在感兴趣的频率范围内在第一步骤中评估从辐射表面到指定场点的 ATV。在第二步骤中，通过将 ATV 与用户定义的频率范围处的正常结构速度边界条件向量组合，针对所有负载条件计算场点中的声学响应。正常速度边界条件是从 NASTRAN 中计算的结构位移生成的。以这种方式，在结构模型上计算的位移被自动内插并传递到声学模型。结构速度v(x) 通过插值算法从 FE 节点传递到 BE 节点，并沿着流体边界的法线投影。提供v(x) 和vn (x) 之间的内插和投影关系的总传递矩阵T由下式给出：- 42 -vn () = Tv()2.2n面板贡献分析（PACA）。 ATV 技术具有重要的优点，即频率相关的 ATV 也可以用于面板贡献分析，仅考虑辐射表面的一部分上的法向速度边界条件，eP（ ）=ATV ()eTv（ ）e3.3其中上标 e 表示元素（即面板）的贡献，例如，这样，可以计算对应于结构的不同面板的元素组的贡献。如前所述，该过程称为面板贡献分析（PACA），并且可以用于识别最有助于声压级的面板。 ATVs 在方程（1）和（3）仅取决于声场的几何特性，频率和输出场点的位置。它们独立于负载条件，这意味着它们特别适合需要多个配置的实验的设计研究。相比之下，经典 FEM 和 BEM 方法直接使用结构振动来定义声辐射问题的边界条件。传统方法的缺点是声响应必须通过求解每个负载条件的系统方程来计算。由于求解每个频率处的每个负载的方程是相当耗时的，因此使用 ATV 预测声压级在声学问题中更有效。ATV 方法特别适合于下一节中提出的设计研究。由于声学模型不改变，ATV 只计算一次，然后乘以为每个新设计配置计算的正常速度以预测声压级。由于面板厚度的修改， 结构略有变化，因此，必须为每个新设计配置重新计算法向速度。这种方法显着减少了计算时间，因为许多不同的设计配置需要调查以执行下一节中提出的因子 DOE 分析。图 2PACA 工艺流程图图 2 显示了 PACA 中遵循的步骤。该过程从结构模式和频率的计算开始。然后，使用发动机扰动进行基于模态的力响应分析以计算结构上的节点速度。使用 LMS VirtualLab 创建腔网格。在腔网上创建面板（参见图 3 的面板名称）。表 1 列出了用于基线配置的面板名称和相应的厚度。然后进行数据传递分析以传递在基于模态的力响应分析中计算的速度。最后，进行 ATV 响应分析以预测每个面板在表示驱动器头部的现场点网格的贡献。图 3 车辆模型的面板- 43 -参 考 文 献1 Ver, I. 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