小型電動汽車路面激勵噪聲的控制研究

王田修，路志堯，顧曉卓，汪海濤

（1.上汽通用五菱汽車股份有限公司，廣西 柳州545000；2.西門子工業軟件（北京）有限公司，北京100102）

近年來環保問題日益嚴重，能源愈發緊缺，原油價格不斷上升，新能源汽車尤其是電動汽車成為了當前的研究熱點。對于汽車，消費者已經不滿足于僅僅作為代步工具，對汽車的操控、動力、環保、舒適度等的要求日漸提高，而舒適度問題帶給消費者的感受是最直接最表面的。其中汽車的噪聲水平成為乘坐舒適度的重要評價標準之一[1]。

汽車的噪聲貢獻源主要有動力總成振動噪聲、風激勵噪聲、路面激勵噪聲、車輛異響等。而電動汽車不僅電動機本體振動噪聲小于內燃機，且不需要進排氣系統，因此動力總成噪音較小。沒有了動力總成噪音的掩飾，風激勵噪聲與路面激勵噪聲變得相對更為明顯。加之小型電動汽車的設計時速較低，風激勵噪聲的貢獻比例變小，路面激勵噪聲就成為了主要的噪聲來源。當路面粗糙（有一定磨損）時，路面激勵噪聲對駕駛員和乘員會變得更易察覺。

目前各學者在路面激勵噪聲及其控制方法上已經有較多研究。譚晶晶等利用傳遞路徑分析(TPA)方法，將實驗與CAE 分析相結合，研究車輛在光滑路面以60 km/h 的速度行駛時路面噪聲對車內噪聲的影響，通過確定不同路徑傳遞的激勵貢獻量比重，找出貢獻量最大的路徑和主要相關零部件進行優化分析以降低車內噪聲[2]；趙春等針對某SUV 在粗糙路面行駛時車內噪聲偏大的問題，實車采集車輛輪心載荷并建立整車有限元模型，主要對200 Hz以內的低頻噪聲做相關優化，使車內噪聲達到目標要求[3]；查朦等對汽車車身結構和車內聲腔進行模態分析，通過建立整車多體動力學模型得到硬點載荷并計算出激振力頻譜，對車身結構-車內聲腔耦合系統進行聲場預測分析，經車身結構優化改善了車內噪聲情況[4]；馮蘭芳等建立了某微客剛柔耦合多體動力學模型，并在C 級路面上仿真得到了車身與底盤連接處的激勵信號，將激勵加載在車身的聲固耦合模型之上，得出駕駛員處聲壓響應并與樣車測試值作對比證明了方案的可行性[5]；王媛文等采用了傳遞路徑分析和模態實驗相結合的方法，研究了車內轟鳴聲的激勵源，提出了一系列通過降低扭轉交變力矩的方式改善車內噪聲品質的措施并進行了實驗驗證[6]。

本文為解決某小型汽車在20 km/h～65 km/h/速度區間內存在的車內轟鳴聲問題，首先通過實車實驗進行了各激勵點的載荷識別及其與車內噪聲目標點的傳遞路徑分析，然后在LMS Virtual.Lab軟件中導入內飾車身與聲腔模型，利用實驗中選定的底盤懸架與車身接附點作為激勵點，車內駕駛員內外耳、副駕駛員外耳為響應點，驅動模型進行強迫響應分析，將仿真結果與實驗結果進行對比從而驗證模型的有效性，根據實驗與仿真結果確定了噪聲聲壓級在30 Hz和36 Hz附近存在峰值，針對這兩個峰值分別進行弱點分析，通過在模型上的仿真優化與實驗驗證確定了有效的工業化解決方案。

1 實驗與數據處理

某公司小型電動汽車市場反饋其在粗糙路面上行駛時，在車速為20 km/h～65 km/h時車內存在“隆隆”聲。為了復現以上工況，找到解決辦法，選擇汽車試驗場按照一定標準修建的一條類似于磨損道路的路面用于研究。電動汽車一般選擇勻速工況進行測試，本項目中測試速度為55 km/h，測試工況中需要測量車內噪聲、底盤懸架與車身各接附點附近的振動。道路載荷識別工作主要分為行駛時的數據采集和靜態條件下的傳遞函數測試。運行工況主要通過數據采集系統，通過加速度傳感器、麥克風（也稱傳聲器）獲取相應的運行工況下的時域信號，再通過軟件進行后處理；靜態條件下的傳遞函數還要使用激勵用的力錘進行采集。

將行駛工況測試數據在LMS Test.Lab 軟件中打開。計算測得的多組噪聲互譜數據時需要對參考主分量進行選取，本文中選取3個噪聲目標點（駕駛員外耳，駕駛員內耳，副駕駛外耳）為參考進行互譜的計算。對得到的互譜做主分量分解，以求得到能代表3個目標點指標的信息，分解得到在20 Hz～250 Hz范圍上的3個主分量，如圖1所示。

圖1 主分量分解結果

由圖1可看出第一主分量在20 Hz～250 Hz 內的結果幾乎與實驗所測得的總結果相吻合，只有在個別峰值與第二主分量相當?？紤]到本項目前期的主觀評價和濾波回放，鎖定導致低頻路噪問題的頻率應為30 Hz和37 Hz兩個峰值，因此可以使用第一主分量結果作為單參考載荷提取的行駛工況數據使用。以上主要完成了從多參考載荷提取到單參考載荷提取的轉化。

基于以上工作對第一主分量進行逆矩陣求解可獲得車身與底盤懸架接附點的力輸入。利用LMS Test.Lab軟件搭建傳遞路徑分析(TPA)模型，將傳遞函數和第一主分量結果選定，選擇車內噪聲為目標點，各底盤懸架接附點為路徑，各底盤接附點附近的加速度數據為參考。對矩陣求逆的過程其實也包含了奇異值分解，一般認為奇異值小的，在求逆矩陣的過程中會產生較大的誤差[7]。但奇異值小到多少會產生較大誤差很難評估，因此軟件中有一個物理量“條件數”可以對奇異值進行調整。條件數表征了該矩陣數值計算的難易程度，定義為矩陣奇異值中的第一個值（即最大特征值）與所選擇的最后一個值（即最小特征值）的比值。工程上，一般認為條件數小于100 可以有效減小誤差，比較理想的情況下可以小于50，但不是越小越好。本項目中原始數據計算過程中，最大條件數為955.08，經過對奇異值調整后，最大條件數降為99.45。條件數的最終確定需要對比調整前后的載荷數據，結合TPA 模塊結果和加速度傳感器信號共同確認。

運用TPA 模塊對車內噪聲進行計算，將計算所得的車內噪聲與實驗所得的噪聲進行對比結果如圖2所示。認為載荷識別具備準確性。

圖2 通過載荷識別計算與實驗結果對比

經計算和校核后的載荷得以確定，底盤懸架與車身接附點的載荷結果可以導出作為仿真計算的輸入。

2 聲學有限元法仿真分析

聲學有限元法可以根據內飾車身模型和聲腔模型求得車內聲學模態頻率及振動模態[8]。將實驗獲得的載荷，按實際的加載點加載到帶有聲腔模型的內飾模型上就可以求得車內目標點的強迫響應結果。

2.1 模型建立

內飾車身指的是整車去除動力系統、傳動系統等，只留下白車身、4門2蓋、內飾和轉向系統等部分的車身[9]。本項目針對該小型電動汽車，建立的兩門兩蓋結構內飾車身模型如圖3所示。

圖3 內飾車身模型

聲腔建模的目的是為了仿真車內空氣的作用。空氣作為一種媒介具有固定的屬性，如果車內為真空狀態，車內乘員耳旁則不會產生聲壓，因此聲腔模型是仿真工作中必須建立的模型[10]。車身壁板結構的振動，包括前壁板的振動、頂棚的振動等，這些擾動使得聲腔的空氣體積發生微小的變化，并產生噪聲[11]。最終利用Hypermesh 軟件建立的聲腔有限元模型如圖4所示。

圖4 聲腔有限元模型

2.2 強迫響應分析

強迫響應是指系統由于受到外部激勵而產生狀態變化的響應類型。強迫響應分析是要將一個耦合的多自由度系統動力學問題解耦成一系列非耦合單自由度動力學問題。利用強迫響應可以分析在載荷作用下會出現什么響應；哪個或哪些固有頻率會產生什么樣的響應，對應于結構出現什么樣的應變等問題。

將建立好的聲腔模型導入LMS Virtual.Lab 軟件中。按照實際輸入定義底盤懸架與車身接附點為激勵點；車內駕駛員內外耳、副駕駛員外耳為響應點。利用該模型進行仿真計算，將仿真結果與測試結果進行對比如圖5所示。

圖5 實驗結果與仿真結果對比

發現低頻區域內30 Hz 和36 Hz 附近均存在聲壓級的峰值，但是幅值上實驗結果偏大，仿真結果偏小。主要是因為有限元模型相對實車有一定的簡化造成誤差，但是仍然可以進行定性的分析。

3 優化方案與驗證

實驗結果與仿真結果均證明了在30 Hz 與36 Hz 附近為車身弱點，針對這兩個頻率，先找出對應實車變形較大的結構，提出解決方案，在仿真模型上測試有效后再進行實車結構改進，再次進行實驗與仿真結果對比，驗證方案的有效性。

3.1 30 Hz弱點分析與實驗驗證

針對30 Hz 峰值附近進行弱點分析。通過仿真模型計算模型在測試載荷激勵下的工作變形，由30 Hz 頻率下的車身變形圖可以初步判斷后背門的變形較大，認為其為主要貢獻源，如圖6所示。

圖6 載荷激勵下30 Hz的內飾車身工作變形

其引起變形大的原因可能為后背門的剛體模態引起，因此需要對后背門的模態進行研究。通過在模型上修改結構并進行仿真的手段確認問題來源和解決辦法。基于工作變形及實車結構，認為后背門缺少橫向限位，即后背門在整車左右方向上沒有限位裝置，導致車門有較大變形，在仿真模型上用bush單元進行模擬，增加尾門橫向限位塊后，30 Hz 峰值下降了9.7 dB，效果十分明顯，如圖7所示。確認了其為主要貢獻源。

圖7 尾門增加橫向限位塊后計算車內噪聲結果

對仿真結果進行工業化方案驗證。查找現有車型后背門橫向限位塊的結構與位置，手工制作樣件并在實車上驗證結果。經測試，樣車以55 km/h勻速行駛在粗糙路面時，車內噪聲在30 Hz 附近下降約6.1 dB，實驗結果如圖8所示。

圖8 尾門增加橫向限位塊后實測車內噪聲結果

3.2 36 Hz弱點分析與實驗驗證

針對36 Hz峰值附近進行弱點分析。通過仿真模型計算模型在測試載荷激勵下的工作變形，由36 Hz 頻率下的車身變形圖可以初步判斷電池包前部變形較大，認為其為主要貢獻源，如圖9所示。

圖9 載荷激勵下36 Hz的內飾車身工作變形

基于工作變形及實車結構，認為電池包前部缺少固定支架，無法約束電池包的前部，導致電池包前部有較大變形。在仿真模型上用rbe 2 單元將電池包前部與地板前橫梁做剛性連接后，36 Hz峰值下降了5.3 dB，效果十分明顯，如圖10所示。確認了其為主要貢獻源。

圖10 用rbe2單元連接下計算車內噪聲結果

由于rbe 2 單元模擬的剛性連接在本車上無法在工程上實施。根據剛性連接的位置進行了電池包支架的設計，經過計算，其結果在36 Hz峰值附近下降了8.2 dB，如圖11所示。

圖11 設計支架連接后計算車內噪聲結果

經手工制作電池包前支架并進行實車安裝，樣車以55 km/h 勻速行駛在粗糙路面時，車內噪聲在36 Hz附近下降約3.6 dB，實驗結果如圖12所示。

圖12 實車手工制作支架連接后實測車內噪聲結果

4 結語

本文以小型電動汽車為對象，通過車身結構優化對汽車路面激勵噪聲控制方法展開研究。將模型仿真與實車實驗相結合，形成了可實現的，高效的基于路面激勵噪聲的車身優化流程，使該類問題得以快速解決。并有相應結論如下：

（1）使用主分量分解技術，可以解決4個車輪激勵部分相關的問題。主分量分解的過程中將部分相關的物理量經過變換轉化為一定數量的正交的虛擬分量。通過對比各主分量發現，可以用第一主分量來描述問題，簡化了問題復雜度。

（2）由傳遞路徑分析(TPA)建模對實驗識別的噪聲聲壓級進行驗證，確定了模型準確性，大幅提高了載荷識別的可信度。使用實驗的方法測試各接附點到車內目標點的聲學傳遞函數，根據“源-路徑-接受者”的模型進行計算。計算結果與實際測試的聲壓級進行對比，通過對比可以看出載荷是完全可信的。

（3）將已驗證的各接附點載荷輸入到標定后內飾車身仿真模型中進行計算，可以快速地尋找車身弱點，相對于使用實驗的方法效率得到了大幅提高。

（4）根據概念化方案進行工業化方案轉化，使制作樣件進行實驗驗證成為可能。通過實驗的方法對實際的問題進行效果驗證，保證最終結果的有效性，使優化結果可直接用于實車質量提升。