吳明欽 周龍龍

摘要：通過對(duì)車身板件聲學(xué)貢獻(xiàn)分析得出車室特性聲學(xué)特性，推導(dǎo)封閉空間板件振動(dòng)在空間內(nèi)產(chǎn)生的輻射噪聲，結(jié)合車室壁板計(jì)算車身板件聲學(xué)貢獻(xiàn)量，在考慮到目標(biāo)點(diǎn)位置權(quán)重與相對(duì)噪聲水平系數(shù)提出板件綜合聲學(xué)貢獻(xiàn)量系數(shù)。為了確定車身需要優(yōu)化的板件，通過聲-固耦合有限元模型利用邊界元法確定車內(nèi)目標(biāo)點(diǎn)的頻響曲線，計(jì)算出聲腔結(jié)構(gòu)劃分出的車身峰值頻段下的車身板件綜合聲學(xué)貢獻(xiàn)量系數(shù)。在Isight中用最優(yōu)拉丁超立方法對(duì)需要優(yōu)化的7塊板件于設(shè)計(jì)空間內(nèi)抽取50組樣本，在有限元模型中計(jì)算目標(biāo)響應(yīng)，根據(jù)7塊板件厚度參數(shù)因子與4個(gè)目標(biāo)響應(yīng)，運(yùn)用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（RBF），建立精度較高的車身板件近似模型。

關(guān)鍵詞：板件聲學(xué)貢獻(xiàn)量;頻響曲線;近似模型;拉丁超立方法

中圖分類號(hào)：O422.8? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-957X（2020）24-0073-05

0? 引言

車輛NVH（Noise，Vibration，Harshness）是人們一直不斷探索的話題，它是評(píng)價(jià)車輛舒適性的重要指標(biāo)，好的NVH性能給乘駕人員帶來身心的舒適感，而差的NVH性能會(huì)嚴(yán)重破壞車室環(huán)境，會(huì)使駕駛員產(chǎn)生疲勞感，威脅到行車安全[1]。因此，通過優(yōu)化車室板件降低車室噪聲提高車輛NVH性能具有一定意義。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)板件優(yōu)化來降低車室噪聲做了大量研究與試驗(yàn)，韓旭[2]面對(duì)多場(chǎng)點(diǎn)多聲壓峰值提出一種新的“聲學(xué)貢獻(xiàn)和”法來分析壁板聲學(xué)貢獻(xiàn)量，全面的衡量板件對(duì)多特征點(diǎn)的聲學(xué)特性的貢獻(xiàn)，確定敷設(shè)阻尼層的最佳位置，并進(jìn)行實(shí)車試驗(yàn)驗(yàn)證該方法的可行性。趙靜[3]通過引入模態(tài)置信度準(zhǔn)則來驗(yàn)證結(jié)構(gòu)有限元模型的準(zhǔn)確性，并計(jì)算車內(nèi)目標(biāo)點(diǎn)的聲學(xué)靈敏度曲線，根據(jù)實(shí)車怠速工況分析車內(nèi)聲壓峰值頻段下的板件貢獻(xiàn)量，在實(shí)車上對(duì)貢獻(xiàn)量大的板件施加阻尼，得到聲壓峰值明顯下降。靳暢[4]引入特征頻率計(jì)權(quán)系數(shù)和場(chǎng)點(diǎn)權(quán)重系數(shù)來分析車內(nèi)聲場(chǎng)的板件貢獻(xiàn)量，其中通過1階模態(tài)頻率和板件、板件振速、阻尼層厚度間的近似模型等，建立非線性響應(yīng)面模型。以板件振速最小為優(yōu)化目標(biāo)尋求最優(yōu)組合，通過實(shí)車驗(yàn)證優(yōu)化方案的可行性。Lim T C[5]通過近似光譜公式建立車身板件輻射噪聲模型，利用聲強(qiáng)和結(jié)構(gòu)聲響應(yīng)的測(cè)量裝置，得到單面板的貢獻(xiàn)函數(shù)，通過實(shí)車驗(yàn)證該方法的有效性。

本文通過推導(dǎo)封閉空間內(nèi)板件輻射噪聲計(jì)算式，分析板件對(duì)空間內(nèi)的聲學(xué)貢獻(xiàn)量，結(jié)合目標(biāo)點(diǎn)位置權(quán)重和相對(duì)噪聲水平系數(shù)，提出板件聲學(xué)在特征頻率下的聲學(xué)貢獻(xiàn)量，結(jié)合板件聲學(xué)綜合貢獻(xiàn)量找出需優(yōu)化的車身部件。利用最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計(jì)法對(duì)板件厚度參數(shù)在空間范圍內(nèi)抽取樣本點(diǎn)，并在有限元模型中計(jì)算目標(biāo)響應(yīng)值，根據(jù)輸入因子和目標(biāo)響應(yīng)利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法建立近似模型。

1? 車輛車身板件聲學(xué)貢獻(xiàn)量分析

車室板件受激勵(lì)振動(dòng)形成輻射噪聲組成了車室內(nèi)低頻噪聲，不同頻率下作用在同一板件上的同一目標(biāo)點(diǎn)下的貢獻(xiàn)量各不相同，而同一頻率下把不同車身板件貢獻(xiàn)量矢量疊加之后作用在聲室內(nèi)任何目標(biāo)點(diǎn)上形成聲壓疊加。因此，在對(duì)車身板件貢獻(xiàn)量的計(jì)算分析時(shí)，對(duì)單一目標(biāo)點(diǎn)某一頻率進(jìn)行噪聲板件貢獻(xiàn)量分析不能成為標(biāo)準(zhǔn)，而是需要對(duì)車身板件進(jìn)行綜合計(jì)算分析得到綜合貢獻(xiàn)量系數(shù)，這樣可以精確確定需要優(yōu)化的車身板件數(shù)量。

1.1 封閉結(jié)構(gòu)空間內(nèi)部聲壓的計(jì)算

不同車身板件形成的封閉空間組成車室聲腔，而形成的聲腔是一個(gè)不規(guī)則的空間形狀，如圖1所示為封閉空間。

在只考慮壁板聲源的情況下，圖1為封閉空間是由彈性壁板S組成，O為坐標(biāo)原點(diǎn)，根據(jù)亥姆霍茲積分可知，求解得到輻射噪聲。其中解封閉空間車身壁板S以及振動(dòng)A點(diǎn)所產(chǎn)生的輻射噪聲如式（1）所示。

式中G（rA，r1，w）是點(diǎn)體積聲源S1對(duì)聲場(chǎng)中A點(diǎn)輻射聲壓的格林函數(shù)。在測(cè)試格林函數(shù)時(shí)根據(jù)互逆原理得到格林函數(shù)的另一種表達(dá)形式，并對(duì)其求導(dǎo)得到式（2）。

式（2）中，QA（rA，w）為A點(diǎn)的體積聲源，PS1（r1，w）為S1點(diǎn)的聲壓。

由聲速在n方向?qū)?shù)與聲速的關(guān)系，以及聲壓與聲速關(guān)系，對(duì)式（1）進(jìn)行變換得到式（3）。

在計(jì)算聲腔內(nèi)點(diǎn)A的聲壓時(shí)，發(fā)現(xiàn)聲源A到壁板邊緣的速度較低，因此可以忽略不計(jì)，即vs1（r1，w）等于0，所以板件輻射在A點(diǎn)產(chǎn)生的聲壓等于式（3）的第一項(xiàng)。假設(shè)車室封閉壁板是由Si（i=1，2…k…n）個(gè)點(diǎn)組成，板件上某點(diǎn)對(duì)A點(diǎn)的輻射聲壓如式（4）所示。車身的某塊板件L是由S1，S2…Sk個(gè)點(diǎn)組成，板件L中某點(diǎn)對(duì)車內(nèi)A點(diǎn)的輻射聲壓為式（5）。

車身壁板對(duì)A點(diǎn)的輻射聲壓為n個(gè)點(diǎn)對(duì)A點(diǎn)輻射聲壓的矢量疊加。則板件L對(duì)A點(diǎn)的輻射聲壓就是板件L內(nèi)各個(gè)點(diǎn)對(duì)A點(diǎn)輻射聲壓的矢量疊加。

1.2 板件綜合聲學(xué)貢獻(xiàn)量

通過板件對(duì)車內(nèi)某點(diǎn)輻射聲壓的量化分析，得出板件L的聲學(xué)貢獻(xiàn)量即是板件L對(duì)車內(nèi)某點(diǎn)輻射聲壓值在該點(diǎn)總矢量聲壓值方向上的投影[6，7]。得到板件L對(duì)車內(nèi)A點(diǎn)的貢獻(xiàn)量系數(shù)為式（6）。

不同板件輻射噪聲通過矢量疊加作用在目標(biāo)點(diǎn)上形成車內(nèi)聲場(chǎng)，因此，在進(jìn)行板件聲學(xué)貢獻(xiàn)量分析時(shí)，需要同時(shí)考慮到多個(gè)響應(yīng)點(diǎn)和多個(gè)頻率等影響因素，而單一條件下計(jì)算的板件貢獻(xiàn)量不能作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，從實(shí)際情況考慮，響應(yīng)點(diǎn)的權(quán)重aj，而相對(duì)噪聲水平系數(shù)βj可以通過仿真計(jì)算得到，從而獲得多響應(yīng)點(diǎn)多頻率下車身板件綜合貢獻(xiàn)量系數(shù)，即：

其中，s響應(yīng)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，m特定頻率的個(gè)數(shù)，Dej（ωi）某頻率下車身板件對(duì)于響應(yīng)點(diǎn)的貢獻(xiàn)量系數(shù)。

1.3 車身板件聲學(xué)貢獻(xiàn)量計(jì)算

建立整車聲-固耦合有限元模型，通過對(duì)比有限元法與理論法計(jì)算車身結(jié)構(gòu)局部模態(tài)頻率，驗(yàn)證所建結(jié)構(gòu)模型的準(zhǔn)確性。利用LMS Test.Lab試驗(yàn)臺(tái)測(cè)量發(fā)動(dòng)機(jī)懸置點(diǎn)激勵(lì)數(shù)據(jù)，選取頻段20～200Hz的激勵(lì)載荷，在Virtual.Lab中對(duì)車身結(jié)構(gòu)懸置點(diǎn)施加該載荷，運(yùn)用耦合邊界元法計(jì)算車室噪聲[8-9]，選取駕駛員與副駕雙耳位置為目標(biāo)點(diǎn)，得到四個(gè)目標(biāo)點(diǎn)的聲壓曲線如圖2所示。

圖2中可知四條頻率響應(yīng)曲線的波動(dòng)趨勢(shì)基本一致，其中所對(duì)應(yīng)的曲線分別為駕駛員左耳（DLE）、駕駛員右耳（DRE）、副駕左耳（PLE）以及副駕右耳（PRE），通過對(duì)頻率響應(yīng)曲線的研究，其中72Hz、134Hz和184Hz作為突出峰值，而在頻率72Hz處，四個(gè)目標(biāo)點(diǎn)的聲壓值都在62dB處波動(dòng)，在頻率134Hz處四個(gè)目標(biāo)點(diǎn)的聲壓值在57dB處波動(dòng)，在頻率184Hz處四個(gè)目標(biāo)點(diǎn)的聲壓值在57dB處波動(dòng)。聲場(chǎng)內(nèi)各板件產(chǎn)生的噪聲相互耦合使得頻響曲線的趨勢(shì)出現(xiàn)波動(dòng)，其中聲壓峰值，可能是由于板件強(qiáng)烈輻射造成或由于聲腔共鳴引起。

通過對(duì)聲壓峰值頻段的確定，由此可以得到峰值頻段下車身板件的聲學(xué)貢獻(xiàn)量，通過聲腔與車身結(jié)構(gòu)耦合邊界面，可以把車身板件分割為20塊區(qū)域，結(jié)合在Virtual.Lab中計(jì)算特征頻率下結(jié)構(gòu)耦合板件貢獻(xiàn)量的計(jì)算公式，得到了在不同目標(biāo)點(diǎn)上的聲學(xué)貢獻(xiàn)量系數(shù)如表1所示。

從表1中得出同一板件對(duì)同目標(biāo)點(diǎn)在不同頻率下，貢獻(xiàn)量是不相同的，根據(jù)公式（7）可得車身板件綜合貢獻(xiàn)量系數(shù)如表2，根據(jù)車室乘坐工況，設(shè)定駕駛員位置權(quán)重系數(shù)為1，副駕位子為0.6，通過公式（8）計(jì)算噪聲水平系數(shù)得到駕駛員左耳位置的噪聲水平系數(shù)0.502，副駕系數(shù)為0.498。因此，計(jì)算得到板件綜合貢獻(xiàn)量系數(shù)如表2所示。

由表2可知，7號(hào)、20號(hào)、8號(hào)、4號(hào)、17號(hào)、2號(hào)、9號(hào)為綜合貢獻(xiàn)量較大的車身板件位置，把需優(yōu)化板件分別記作X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7。

2? 建立板件厚度參數(shù)與目標(biāo)響應(yīng)間的近似模型

2.1 空間樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)采集

通過表2得到綜合貢獻(xiàn)量較大的板件位置，其中把7塊板件厚度參數(shù)作為設(shè)計(jì)因子，并且通過車門玻璃和車身板件的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)確定7個(gè)設(shè)計(jì)因子的取值范圍，具體取值范圍為：X2和X6的取值在2.5～4mm，剩余5塊板件設(shè)計(jì)因子取值為：0.5～2mm。

采用最優(yōu)拉丁超立方采樣法在Isight中對(duì)7個(gè)設(shè)計(jì)因子在空間上抽取50組樣本點(diǎn)，得到50組隨機(jī)水平組合。通過整車模態(tài)分析，在車身模態(tài)第17階出現(xiàn)了整車一階扭轉(zhuǎn)模態(tài)，所以y2記作第17階模態(tài)頻率響應(yīng)，其中車身質(zhì)量y1、駕駛員左耳和副駕左耳聲壓均方根值分別為y2、y4。根據(jù)50組設(shè)計(jì)因子使用有限元法計(jì)算輸出響應(yīng)的50組參數(shù)，得到輸入因子與輸出響應(yīng)的50組水平組合如表3所示。

2.2 近似模型的建立與誤差分析

通過表3的50組數(shù)據(jù)，利用RBF建立起設(shè)計(jì)因子與目標(biāo)響應(yīng)的近似模型。采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在Isight中把7塊板件厚度參數(shù)設(shè)定為輸入因子，而四個(gè)目標(biāo)值設(shè)定為響應(yīng)，得到輸入因子與響應(yīng)關(guān)系的近似模型如圖3所示。

圖3中顯示出每個(gè)變量因子對(duì)目標(biāo)響應(yīng)的影響趨勢(shì)，觀察可知X1的變化對(duì)y1有強(qiáng)烈影響;X5的變化對(duì)y2有強(qiáng)烈影響，其余變量因子對(duì)目標(biāo)響應(yīng)y1和y2的影響相對(duì)平穩(wěn)。y3和y4相對(duì)于每個(gè)變量因子變化趨勢(shì)較大，說明輸入因子的波動(dòng)對(duì)其影響較大。

為了檢驗(yàn)所建模型的精確度，通過隨機(jī)抽取樣本的方式進(jìn)行驗(yàn)證，在設(shè)計(jì)矩陣中選取10組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到結(jié)果如圖4所示。

由圖4可知，車身質(zhì)量圖4（a）和車身第17階模態(tài)頻率圖4（b）的樣本點(diǎn)的分布情況可知，其樣本點(diǎn)基本都落在近似模型的直線上。駕駛員左耳聲壓均方根值圖4（c）與副駕左耳聲壓均方根值圖4（d）這兩者大部分點(diǎn)落在直線上或近似模型直線附近，因此，近似模型與數(shù)據(jù)很好的吻合，證明了近似模型較的精度，以均值誤差、均方根誤、最大誤差附相關(guān)系數(shù)這四個(gè)指標(biāo)來評(píng)價(jià)近似模型的準(zhǔn)確性，其中均值誤差和均方根值誤差的上限為0.2，這兩者值越小越好，最大誤差值也要求越小越好上限為0.3，復(fù)相關(guān)系數(shù)R2的值越大越好其上限為0.9。計(jì)算這四個(gè)指標(biāo)的具體數(shù)值如表4所示。

表4中四個(gè)響應(yīng)值的指標(biāo)值都遠(yuǎn)小于其上限，并且復(fù)相關(guān)系數(shù)值接近1，說明所建立的四個(gè)響應(yīng)與輸入因子間的近似模型具有很好的擬合性。在Isight中選用NSGA-II算法，選定種群規(guī)模為100，世代數(shù)160，交叉概率0.9，交叉分布指數(shù)10，突變分布指數(shù)為20，經(jīng)過16001次計(jì)算在14168處得到最優(yōu)結(jié)果，計(jì)算得到結(jié)果如圖5所示。

通過有限元模型計(jì)算，驗(yàn)證車身板件近似模型的優(yōu)化結(jié)果較為準(zhǔn)確，如圖5所示。

3? 結(jié)論

①通過板件振動(dòng)輻射理論計(jì)算空腔內(nèi)目標(biāo)點(diǎn)輻射噪聲并推導(dǎo)板件聲學(xué)貢獻(xiàn)量，結(jié)合目標(biāo)點(diǎn)位置權(quán)重與噪聲水平系數(shù)得到板件聲學(xué)綜合貢獻(xiàn)量。通過有限元法計(jì)算車室目標(biāo)點(diǎn)的頻響曲線，在結(jié)合車身結(jié)構(gòu)劃分出20塊車身板件，計(jì)算得到目標(biāo)點(diǎn)聲壓峰值頻段下板件聲學(xué)貢獻(xiàn)量系數(shù)，根據(jù)板件聲學(xué)綜合貢獻(xiàn)量系數(shù)計(jì)算得到需優(yōu)化的板件為車室地板中部、車室右側(cè)門板、車室后門玻璃、車身前圍板、右前車門玻璃、車內(nèi)板前部、車身后門板。

②通過對(duì)7個(gè)設(shè)計(jì)因子經(jīng)過最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計(jì)法在空間范圍內(nèi)隨機(jī)抽取50組數(shù)據(jù)。根據(jù)輸入因子與輸出響應(yīng)，通過徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立近似模型。并且隨機(jī)抽取10組數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行性進(jìn)行誤差分析，得到建立的近似模型具有較高精度，可以作為原方程的簡(jiǎn)化方程來進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)作為參考。

參考文獻(xiàn)：

[1]付吉云.基于聲固耦合模型的輕型客車車內(nèi)低頻噪聲分析與控制[D].2016.

[2]韓旭，余海東，郭永進(jìn)，等.基于壁板聲學(xué)貢獻(xiàn)分析的轎車乘員室聲場(chǎng)降噪研究[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，42（8）：1254-1258.

[3]趙靜，周鋐，梁映珍，等.車身板件振動(dòng)聲學(xué)貢獻(xiàn)分析與優(yōu)化[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2010，46（24）：96-100.

[4]靳暢，周鋐.基于車內(nèi)綜合聲場(chǎng)貢獻(xiàn)分析的車身板件聲振優(yōu)化[J].汽車工程，2015，37（12）：1438-1444.

[5]Lim T C . Automotive panel noise contribution modeling based on finite element and measured structural-acoustic spectra[J]. Applied Acoustics， 2000， 60（4）：505-519.

[6]白松，徐新喜，劉孝輝，等.車輛壁板聲學(xué)貢獻(xiàn)分析與降噪試驗(yàn)研究[J].振動(dòng)與沖擊，2013，32（24）：204-208.

[7]張志勇，張義波，劉鑫，等.重型卡車駕駛室結(jié)構(gòu)噪聲預(yù)測(cè)與板件聲學(xué)貢獻(xiàn)度分析[J].振動(dòng)與沖擊，2014，33（13）：67-71.

[8]王二兵，周鋐，徐剛，等.基于車身板件聲學(xué)貢獻(xiàn)分析的聲振優(yōu)化[J].江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012，33（1）：25-29.

[9]張一麟，廖毅，莫品西，等.基于車身模態(tài)和板塊貢獻(xiàn)分析的阻尼優(yōu)化降噪方法研究[J].振動(dòng)與沖擊，2015，34（4）：153-157.

[10]侯獻(xiàn)軍，郭金，杜松澤，等.基于聲模態(tài)和板件貢獻(xiàn)分析的車身降噪研究[J].汽車技術(shù)，2018，512（05）：44-48.