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科普知識
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直線感應電機

Simcenter 3D 整車排氣噪聲分析

發布日期:2022-04-18 點擊率:87

汽車進排氣系統的NVH性能設計是汽車NVH設計工作中的一部分。傳統設計流程中,對于進排氣系統主要是進行消聲器傳遞損失、管口噪聲、殼體輻射噪聲等幾個方面的分析,這些問題可以采用一維或者三維(Virtual.Lab/Simcenter 3D)的方法進行分析(下圖為Simcenter3D進行進排氣系統NVH分析的相關案例)。

 

Simcenter 3D 消聲器傳遞損失

 

Simcenter 3D 殼體輻射噪聲和管口噪聲

對于管口噪聲傳遞到車內人耳處的分析一直都比較少,在此我們將整車排氣噪聲分析流程進行整理介紹。分析從排氣管口傳遞到車內人耳處的噪聲主要涉及三個部分的工作:

1-排氣管口噪聲源獲取

2-整車外場噪聲傳播

3-外場聲載荷下車內噪聲響應

排氣管口噪聲源獲取

關于噪聲源的獲取有仿真和測試兩種方法。聲源采用仿真的方法獲取適用于動力總成還在設計階段。測試方法獲取需要有樣車或者有搭載相同動力總成的樣車。測試方法可以采用Simcenter Testlab TPA模塊中聲載荷識別的方法。通過排氣管口近場聲壓和近場聲傳函識別管口噪聲。聲源識別的方法已經非常成熟,相關案例在此就不做展示。

 

聲源載荷識別

整車外場噪聲傳播

整車外場噪聲仿真由于其本身問題的特殊性將會遇到很大的挑戰。其中包括:幾何尺寸大、計算頻率范圍寬、計算頻點多等。

對于單個車的整車外場噪聲分析,可以采用聲學有限元方法。首先有限元方法在對應同等規模模型的求解效率要比聲學邊界元高,因此對應此類外場問題研究較適用。同時聲學有限元法中可以對內飾材料進行精確建模。Simcenter 3D中的聲學有限元方法集成了聲學有限元自動匹配邊界層技術(FEM-AML),聲學網格僅需為外凸網格,聲學網格內外表面之間只需少數幾層就可以滿足聲學仿真計算要求,可以大大減少聲學有限元網格量。同時Simcenter 3D中集成了自適應階次聲學有限元求解器(FEMAO),相比傳統聲學有限元求解器和其他聲學有限元求解器總體求解時間可以大大縮短。

 

FEMAO求解器與傳統FEM聲學有限元求解器效率對比

在進行外場計算時,假設車身表面為剛性面,因此問題就被簡化為純聲學傳播問題。通過加載管口噪聲聲源來計算車身表面的聲壓載荷。

 

Simcenter 3D 整車外聲場計算模型及結果

下面是進行外場噪聲分析試驗和仿真對比的案例。分別從云圖和曲線兩個方面展示了采用仿真方法進行外聲場計算的可信度。

 

整車外聲場計算對比案例

外場聲載荷下車內噪聲響應

外場聲載荷下車內噪聲計算可以根據分析頻率范圍不同采用不同方法:中低頻可以采用FEM有限元方法,中高頻可以采用SEA統計能量方法。

采用有限元方法計算時,所需要建立的模型與傳統進行車身NTF分析的模型一樣,需要內飾車身和車內聲腔。但和進行NTF分析不同的是:NTF分析加載的為集中力,聲載荷響應計算時加載的為分布力,也就是整車車身表面都會有載荷加載。除此以外,之前NTF計算相關模型、經驗和參數都可以參考和使用。

載荷加載是將前一步整車外場計算的結果加載在內飾車身上。在進行載荷加載時,由于車身表面節點比較多,因此所需要加載的載荷也比較多。在Simcenter 3D中集成的載荷映射功能可以支持超大規模的載荷加載,加載后的載荷文件不會寫入內場噪聲計算的dat文件中,而是會以二進制的SCH5文件格式關聯到內場噪聲求解文件中,大大縮短前處理的時間。

 

Simcenter 3D 有限元法內場噪聲響應

采用統計能量方法進行分析求解時,最大的問題在于如何快速的將外場有限元分析的聲載荷進行統計平均。Simcenter 3D中豐富的曲線后處理功能,可以快速實現窄帶聲壓向1/3倍頻程的轉化,同時可以進行多個點各種方式的平均,快速獲得統計能量分析所需載荷。

將載荷加載到Simcenter SEA+統計能量分析軟件中即可以實現車內中高頻響應分析。加載到的SEA模型與整車聲學包分析模型類似,相關經驗、模型和參數也可以借鑒。

 

Simcenter 3D 統計能量法內場噪聲響應

下面是分布載荷下內聲場計算對比案例。在低頻范圍內采用Simcenter Nastran聲振耦合求解器求解結果(紅色)與試驗測試(黑色)結果對比一致性很好。

 

分布載荷下內聲場計算對比案例

結束語:

采用仿真的手段,在整車中分析排氣噪聲并不是一個深奧的課題。相關方法如聲學有限元、結構有限元、統計能量法都是比較成熟并且被大家所熟知的。如何將各個部分有機結合起來,高效的進行分析就顯得十分重要,恰好Simcenter 3D可以幫助輕松實現。

如需相關軟件操作的資料請聯系: zhiyuan.zhang1@siemens.com

 

 

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