车内噪声预测与面板声学贡献度分析

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1、车内噪声预测与面板声学贡献度分析作者:西北工业大学惠巍刘更吴立言摘要:面板声学贡献度分析是汽车NVH特性研究的重要内容,识别各面板对车内场点的贡献度对于控制车内噪声有着重要意义。利用有限元结合边界元的方法,建立三维车辆乘坐室声固耦合模型,使用ANSYS软件计算出乘坐室在20-200Hz频率的声固耦合振动特性后,采用LMSVirtual.lab软件预测了驾驶员左、右耳的声压响应。并通过各壁板对驾驶员右耳声压的面板贡献度分析,得出了各壁板对驾驶员右耳总声压的贡献度,为降低车内某点噪声进行结构修改提供理论依据。通过对结构修改,有效

2、降低了车内某点噪声。关键词:声学;乘坐室;振动;有限元;边界元;面板声学贡献度;噪声控制车内噪声主要是由发动机、传动系、轮胎、液压系统及结构振动引起。不论传播的途径如何,最终影响乘坐室内部噪声和振动特性的主要因素是乘坐室所有板件的振动和声学特性[1]。研究人员提出了多种分析方法和相应的降噪方法来有效地降低结构振动噪声。如结构噪声有源控制,发动机隔振降噪[2,3]等。然而,车身各板件的不同区域对于乘坐室内部空间任意位置声压的贡献是不同的,在结构修改之前有必要进行面板声学贡献度分析(PACA),以确定对乘坐室内噪声影响最大的结构

3、板件,这是进行乘坐室低噪声设计的重要环节和有效手段。为了研究各面板声学贡献度,这就首先要求对乘坐室内部声学特性进行声学动态特性分析。美国通用汽车公司的Sung和Nefske[4]应用有限元方法对完整车身内部结构噪声进行了分析,并首次考虑了车身结构和声场的耦合作用。Langley[5]采用边界元方法预测了结构内部振动声辐射。这些都为分析预测汽车噪声打下良好的基础。本文结合有限元和边界元,利用ANSYS和LMSVirtual.Lab软件预估出了驾驶员耳旁的声压。在此基础上,进行面板声学贡献度分析,找出了在特定频率下对于驾驶员右耳

4、声压贡献突出的振动面板,提出了降低由结构振动引起的车内低频噪声的措施,通过修改该面板结构,有效地降低了驾驶员耳旁噪声。1结构振动与声辐射计算的理论基础1.1结构振动有限元方程假定流体是理想的声学介质,则声波动方程为其中c为流体介质中的声速,p为瞬时声压,▽2为拉氏算符。应用Galerkin过程,并乘以声压的变分δp,在流体区域V内积分,经过运算得式中u为S面上位移向量。将流体方程离散化,分成若干个有限单元,单元内任意一点的声压和质点的位移及其对时间的各阶导数均可由该单元结点上的相应的值插值表示,并将声压变分约去,可得流体区域

5、内声场的有限元矩阵方程如下其中Mf为流体等效质量矩阵,Kf为流体等效刚度矩阵,R为流体和结构的耦合矩阵,¨U为单元节点的位移U对时间的二阶导数,P为结点声压的矩阵。以上建立了离散形式的波动方程。在流体与结构的交界面上,声压对结构同时也产生一个面力的作用,将其变换到结点上,于是结构方程可以写成下列形式式中Ff=RTP。方程(3)和(4)描述了完全耦合的结构流体运动方程,用统一的矩阵形式表示有根据弹性结构和流体相互耦合的离散化矩阵方程(5)可以得到结构表面S节点处的位移和声压。1.2声学边界元方程在流固耦合面S上,存在边界条件其

6、中vn是边界表面的法向速度,ω为圆频率。在无限远处要满足Sommerfeld的辐射条件其中k为波数。利用波动方程(6)、(7)式,对于单频声场,可转化为Helmholtz积分方程其中E、S、I分别表示观测点的位置在结构外部、表面上和内部,rp、rq分别指观测点和表面上的积分点。G(rp,rq)=是自由空间的格林函数,R(rp,rq)=

7、rp-rq

8、。对表面Helmholtz积分方程进行离散,可得到边界元求解方程Ep=Dvn(9)利用ANSYS程序求解并且考虑流固耦合的振动问题,可计算出乘坐室各面板上所有节点的振动位移,按照建

9、模过程中设定的单元实常量的不同,取出各面板上节点的位移并转变成法向振速,并按照式(9)计算出面板表面压力。一旦表面压力已求得,内部场的声学量也很容易得到[6]。2轿车乘坐室声固耦合模型2.1结构有限元模型利用ANSYS软件建立下述有限元模型,该模型长4.5m,宽度1.8m,高度为1.4m(如图1所示),在进行有限元网格划分时,对模型做了部分简化。采用三维弹性梁单元(BEAM4)表示乘坐室的梁和柱,三维弹性壳单元(SHELL63)代表驾驶室壁板与玻璃,弹性支撑选择COMBINEL14单元,而驾驶室内部声场用三维流体单元(FLU

10、ID30)表示,其中紧贴结构的流体采用“接触型”单元(FLUID30)。整个轿车结构划分为569个梁单元和3725个板单元,驾驶室内声场划分为10975个流体单元,图1为该型号卡车驾驶室声-结构耦合振动的有限元分析模型。有限元分析时,板单元与梁单元部分采用钢质材料,该钢材密度ρ=7800k

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