邢建，高志彬，陳守佳，郝大亮，張明

（青島理工大學機械與汽車工程學院，山東 青島 266520）

引言

汽車的NVH 性能越來越多的受到普遍重視，其中噪聲部分一直以來都是汽車分析中的難題。噪聲傳遞的條件包括噪聲源、傳遞路徑以及響應點。汽車噪聲可能由動力總成、車身、底盤以及車身鈑件等引發(fā)，其中汽車鈑件振動噪聲源是駕駛室噪聲的重要組成部分。NTF 是車身聲學對激勵點敏感度的反映，敏感度越低則車身NVH 性能越好[1]，為了降低駕駛室車身敏感度，需要將安裝點NTF 曲線的峰值降到65dB以下。隨著計算機仿真技術(shù)發(fā)展，CAE 仿真分析法成為了NTF 整車分析中的一個重要環(huán)節(jié)，此方法相比試驗方法具有方便快捷，智能高效等特點。

本文通過對某輕卡樣車實驗過程中駕駛室出現(xiàn)轟鳴聲現(xiàn)象，運用Hyperworks 進行NTF 仿真分析，針對安裝點進行優(yōu)化改進，為試驗樣車實際改進提供了理論依據(jù)。

1 基本原理

噪聲傳遞函數(shù)（即Noise Transfer Function，簡稱NTF）是指輸入激勵載荷與輸出噪聲之間的一種函數(shù)關(guān)系，用于評價結(jié)構(gòu)對振動發(fā)聲的靈敏度特性[2]。噪聲傳遞函數(shù)表達式如下：

式中：H 表示噪聲傳遞函數(shù)；P 表示駕駛室聲壓值；F表示輸入激勵力。

由上式可知，駕駛室聲壓值與輸入激勵力和噪聲傳遞函數(shù)都相關(guān)，通過安裝點的噪聲傳遞函數(shù)曲線就可以計算出每個激勵方向是否符合設(shè)計要求，進而做出針對性優(yōu)化方案。

2 建立有限元模型

使用Hypermesh 軟件對導入的TB 車身進行網(wǎng)格劃分，整體采用殼單元模擬，焊點采用REB2 單元連接，對一些影響較低的零部件用集中質(zhì)量的方式模擬。最終有限元模型節(jié)點數(shù)704107，單元數(shù)909619。TB 車身有限元模型如圖1 所示。

圖1 TB 車身有限元模型

在有限元車身基礎(chǔ)上建立乘員艙聲空模型，因座椅對乘員艙聲腔模型影響較大，因此模型中應建立有座椅的聲腔模型，乘員艙模型采用100mm×100mm 尺寸四面體網(wǎng)格建模，座椅聲學空腔模型用70×70mm 尺寸四面體單元建模；乘員艙聲學空腔密度為1.19×e-12t/mm3，聲速為3.45×e5mm/s；座椅聲學空腔密度5.95×e-11t/mm3，聲速3.45×e5mm/s。乘員艙聲腔模型如圖2 所示。

圖2 乘員艙聲腔模型

表1 加載點位置

在車身關(guān)鍵安裝點出分別加載X、Y、Z 三個方向單位力，在一定的頻率范圍1-500Hz 內(nèi)通過在加載點施加單位力作為輸入激勵[3]，同時將該點作為測量點，測得該點在該頻率范圍1-500Hz 內(nèi)的加速度作為輸出響應，分析0～300Hz頻域響應，加載點位置如表1 所示。

3 NTF 分析結(jié)果

通過計算分析TB 車身扭桿左支撐點以及扭桿右支撐點兩加載點噪聲傳遞函數(shù)曲線如圖3、4 所示。由圖中曲線可知，扭桿左支撐點Z 向激勵在48Hz 時最大聲壓級66.91dB，扭桿右支撐點Z 向激勵在64Hz 時最大聲壓級68.44dB[4]，兩點聲壓級響應峰值均超過了NTF 設(shè)計目標值65dB。由此可知該輕卡汽車聲壓級響應會對乘員艙成員的乘坐舒適性造成一定影響[5]，應對其進行優(yōu)化設(shè)計。

圖3 扭桿左支撐點NTF 曲線圖

圖4 扭桿右支撐點NTF 曲線圖

4 優(yōu)化方案及仿真驗證

通過分析產(chǎn)生聲壓級的安裝點位置，結(jié)合實際情況分析提出以下改進措施：車身地板增加2.0mm 厚的縱梁內(nèi)襯板；車身地板增加0.8mm 厚的地板加強板。具體優(yōu)化方案對比圖如圖5 所示。

圖5 優(yōu)化方案對比圖

經(jīng)上述優(yōu)化方案改進后，再次進行仿真驗證。扭桿左支撐點以及扭桿右支撐點兩加載點噪聲傳遞函數(shù)曲線如圖6、7所示。由圖6 可知，扭桿左支撐點Z 向激勵在48Hz 時最大聲壓級降到63.58dB；由圖7 可知，扭桿右支撐點Z 向激勵在64Hz 時最大聲壓級降到64.54dB，曲線所有點均處于65dB目標值以下。通過仿真驗證，優(yōu)化后的扭桿左、右支撐點Z 向激勵中的響應均取得良好的降噪效果。

圖6 優(yōu)化后扭桿左支撐點NTF 曲線圖

圖7 優(yōu)化后扭桿右支撐點NTF 曲線圖

5 結(jié)論

本文以NTF 理論為基礎(chǔ)，通過優(yōu)化車身部件進而達到了降低聲壓級的目的。通過CAE 方法對NTF 進行分析，可提高工作效率，節(jié)省成本，由于本文只針對仿真做出優(yōu)化設(shè)計，方案的可行性還有待進一步試驗驗證。