電動汽車關鍵聲學包輕量化設計及性能穩健性分析

鄧江華，董俊紅，孫健穎，張天宇

(中國汽車技術研究中心有限公司，天津300300)

電動汽車的輕量化設計直接影響到續航里程、行駛能耗、安全等方面的性能，汽車輕量化已成為當前汽車工業發展的主要趨勢[1–3]。聲學包作為整車中一個重要子系統，有較強的輕量化需求。聲學包輕量化的前提是不造成整車聲學性能的衰減。

聲學包材料特征參數（如厚度、密度等）存在一定的不確定性，其聲學性能的穩健性是聲學包輕量化設計的一個主要考量。

本文以某電動汽車聲學包輕量化開發為例，結合試驗與仿真方法，進行了整車及關鍵部件聲學包分析，通過對材料流阻、密度等進行優化，獲得了滿足聲學包性能要求的輕量化聲學包結構，實現單個部件減重58.3%。同時評估了輕量化聲學包參數不確定性對聲學包性能穩健性的影響，確保輕量化聲學包產品達到聲學性能要求。

1 聲學包性能分析

某純電動汽車采用前置前驅型式，整車聲學包參照傳統車型設計，聲學包總重量為24.256 kg。

1.1 電動汽車車內噪聲分析

相對于傳統內燃機汽車，電動汽車車內噪聲中高頻成分貢獻更大，聲學包分析優化是電動汽車NVH開發中重要的一環。

建立整車SEA 分析模型（見圖1），通過加載運行工況下聲源載荷，進行車內噪聲響應分析，并與試驗結果進行校驗（見圖2，僅列出加速5 000 r/min 時工況）。

圖1 整車SEA分析模型

圖2 仿真與試驗結果校驗

由圖2 可知，SEA 分析結果與試驗結果整體趨勢一致，且誤差可控制在3 dB 以內，可認為該模型精度滿足要求，可用作整車聲學包分析。

基于整車SEA 模型進行駕駛員頭部噪聲貢獻量分析，如圖3 所示（僅列出加速5 000 r/min 時工況），可知在400 Hz～8 000 Hz 的中高頻段，防火墻仍為影響車內噪聲的主要因素，而內前圍則是影響防火墻總成隔聲性能的主要部件。

圖3 聲學包貢獻量分析

1.2 內前圍聲學性能分析

部件的聲學性能通?？捎寐曇羲p量（NR，Noise Reduction）或傳遞損失表征，其中NR 可綜合反映材料的吸隔聲特性[4–5]：

不同厚度的材料隔聲性能可通過試驗或仿真分析獲得，在已知內前圍成形件厚度分布、覆蓋率及過孔隔聲的前提下，即可得出防火墻總成的聲學包性能NR，如圖4所示。

圖4 防火墻總成NR

通過與NR目標值對比（見圖4），防火墻聲學包性能在1 000 Hz 以上低于目標3 dB 左右，對于電動車的主要噪聲成分衰減不足，需進一步優化。

2 內前圍優化設計

當前車型所用內前圍約占整車身聲學包重量約30%，采用EVA（2 mm,3 600 gsm）+PU（70 kg/m3）結構。本次分析中，在不影響整車性能的前提下將內前圍作為主要的輕量化研究對象。

2.1 輕量化結構提出

當存在覆蓋率不足、厚度分布差及車身鈑金存在泄漏時，樣車內前圍結構（見圖5(a)）隔聲性能會大大衰減，從而起不到應有的隔聲效果[5]。擬采用一種輕量化隔聲墊設計方案，利用高密度的“軟層”材料替代傳統的“重層”[5]（見圖5(b)）。相對于當前樣車采用的內前圍，輕量化方案可有效解決在中高頻吸聲性能差的問題，并且重量可以降低30 %～60%。

圖5 內前圍結構形式

2.2 材料選型

若使所采用輕量化結構得到不劣于原結構的聲學性能效果，需對輕量化前圍材料進行合理選型，包括材料密度及孔隙率、流阻等BIOT參數。

2.2.1 BIOT參數定義

聲學材料性能的本構關系可通過BIOT 參數描述，如圖6所示[6]。一般意義上多孔材料多采用多孔柔性模型、多孔彈性模型與多孔剛性模型定義。

內前圍的軟硬層氈材料可作為多孔剛性模型處理，其中對其聲學特性產生影響的主要參數為密度、流阻及孔隙率?；诼晫W材料的不同BIOT參數，通過仿真手段即可獲得其與材料聲學性能之間的一一對應關系。故通過BIOT參數的合理選擇，即可完成聲學材料成形件的性能及重量優化。

圖6 聲學材料本構關系

2.2.2 參數優化

在輕量化前圍材料參數選型優化中，對設計變量、優化目標及約束條件進行如下定義：

（1）設計變量

其中：ρ1、ρ2為內前圍軟層與硬層的面密度；φi1、φi2為內前圍不同厚度區域軟層與硬層的孔隙率；σi1、σi2為內前圍不同厚度區域軟層與硬層的流阻；i 代表不同厚度區域位置。

（2）優化目標

當設計變量改變時，要求在前圍的NR 水平不劣于原狀態的前提下，內前圍質量Mmax盡量小，這一目標函數可表示為minF(X)=Mmax(X)。

（3）約束條件

聲學性能約束為：gX=NRmin- [NR] ≥0，式中[NR]為原前圍結構的聲音衰減量。

（4）設計變量范圍

本次優化中，僅選取對聲學包性能影響較大的密度、流阻和孔隙率作為設計變量，優化過程中這些參數的范圍根據巳有聲學材料數據庫確定。不同變量的參數優化范圍見表1（限于篇幅，僅列出內前圍軟層厚度為20 mm、硬層為5 mm的參數優化范圍）。

2.2.3 優化結果分析

采用基于遺傳算法的單目標優化進行優化分析。對優化后所得出的材料密度、孔隙率、流阻等參數進行圓整，并取材料庫中對應參數最接近的材料作為最終的輕量化前圍優化方案，得到輕量化內前圍材料定義如表2 所示（其中軟層僅列出20 mm 厚度材料參數）：

表1 參數優化范圍

由表2可知，在采用輕量化結構后，前圍總質量降低了58.3%，同時，此狀態下防火墻總成的聲學性能NR 在1 000 Hz 以上高頻也較原狀態有了明顯提升，達到目標值要求，如圖7所示。

圖7 內前圍優化后聲學性能

2.3 效果驗證

基于整車SEA 分析模型，采用輕量化內前圍（優化方案）進行整車車內噪聲響應預測，與原方案對比結果如圖8 所示（以加速5 000 r/min 工況為例）。

圖8 內前圍優化前后車內噪聲對比

由圖8可知，在1 000 Hz以上頻率，車內噪聲水平有了2 dB左右的降低，較好提升了整車中高頻噪聲衰減能力。

表2 輕量化前圍材料定義

3 輕量化聲學包性能穩健性分析

聲學包材料物理參數與設計值之間不可避免會出現一些偏差，即不確定性，如厚度的變化、面密度的變化、流阻的變化等。這些不確定性將會直接影響到最終聲學包的聲學性能。這些不確定性對聲學包性能影響的研究結果，可用于聲學包性能的穩健性分析，并評估輕量化聲學包對整車聲學性能的有效性。

3.1 不確定參數定義

基于輕量化內前圍方案，考慮硬層與軟層參數的不確定性，其參數的設計值及不確定定義見表3。

表3 不確定參數定義

為減小數據計算量，各參數分析中僅選取不確定的上下偏差與設計值作為分析數，以硬層厚度為例，僅選取4.5 mm、5 mm、5.5 mm 3 個厚度為分析數，其余類同。構建5 因素3 水平L1837正交試驗表，共構建18組聲學包定義組合進行分析（見表4）。

3.2 參數不確定性影響下的防火墻NR分析

基于表3 所示正交試驗，得出18 組試驗參數對應的防火墻NR，其相對于設計值對應防火墻NR 間的離散水平，如圖9所示。

圖9 存在參數不確定時對應的防火墻NR離散水平

由圖9可知，當內前圍存在參數不確定性時，其對防火墻總成隔聲性能有一定影響，整體表現出較為明顯的正向影響（即圖9中NR差值大于0，具有提高隔聲性能的趨勢），負向影響相對較小，基本可控制在0.15 dB 以內。在考慮最大負向影響的離散狀態下，防火墻總成NR水平仍可滿足目標要求，與目標對比如圖10所示。

表4 聲學包分析組合

圖10 考慮最大負向影響時防火墻總成NR

4 整車聲學包性能驗證

通過以上對內前圍聲學包不確定性的影響分析，在不確定性對NR產生最大正向與負向影響時，防火墻總成NR 均可滿足目標要求。選取最大正向與負向影響的試驗組，進行整車車內噪聲響應驗證。根據分析數據結果，所提取的最大影響參數對應試驗組為第1、10組（最大負向影響）與第8、9、18組（最大正向影響），依此進行整車車內響應分析，各試驗組在不同頻率下與設計狀態聲壓偏差離散度如圖11所示（以加速5 000 r/min工況為例）。

由圖11 可知，考慮前圍參數不確定性最大正、負向影響時，在中高頻車內噪聲總級變化在0.1 dB以內，而對應各頻帶下最大負貢獻不超過0.15 dB，均可滿足整車性能指標及內前圍性能設計要求。

圖11 前圍參數不確定性對車內噪聲影響

5 結語

本文對車身主要聲學包件—內前圍進行輕量化研究，通過行聲學包BIOT 參數優化，整車聲學包實現了減重和性能的雙贏，同時考慮了內前圍材料參數不確定性對整車聲學性能的影響?；诜治?，可得出一些結論可作為整車聲學包開發與輕量化研究的依據和參考，概括如下：

（1）電動汽車噪聲源更集中于中高頻，且高頻覆蓋范圍寬，兼顧吸隔聲性能的內前圍結構輕量化可更好地衰減此類噪聲；

（2）對材料聲學性能的開發優化可通過對BIOT 參數的控制予以實現，而通過對材料密度、流阻、孔隙率的合理選擇可實現較好的聲學包聲學性能；

（3）對考慮聲學材料特征參數不確定性影響的聲學性能穩健性研究，可綜合評價其對部件及整車聲學性能的影響，繼而進行材料參數的設計偏差范圍控制。

（4）文中的材料不確定性研究僅考慮了內前圍的5個參數變化，但整車聲學包包含部件較多，具有參數不確定的對象也較多，對其進行更全面的分析將是后續研究的內容。