基于聲線跟蹤法的車體表面聲載荷仿真

【摘要】為解決用整車統計能量模型進行聲學包開發時仿真精度低、試驗投入大的問題，提出了一種基于聲線跟蹤法計算車體表面聲載荷的方法。首先，提取車體外表面硬壁板，在VAOne軟件中建立聲線跟蹤法求解模型；其次，測試得到車體關鍵聲源的噪聲值；最后，將關鍵噪聲源加載到聲線跟蹤法求解模型計算得到車體表面聲載荷。以某SUV車型為研究對象，進行車體表面聲載荷計算，并與試驗測試結果進行對比，結果表明：應用聲線跟蹤法計算得到的車體表面聲載荷與試驗值一致性較好，可提高聲學包開發的仿真精度。

關鍵詞：統計能量 聲線法 聲載荷 聲學包

中圖分類號：TB535" "文獻標志碼：A" "DOI： 10.20104/j.cnki.1674-6546.20230039

Vehicle External Acoustic Load Simulation Based on Ray Tracing Method

【Abstract】To address the issue of low simulation accuracy， and large test resources investment in the development of acoustic package， this paper proposed a method based on ray tracing to calculate the external sound load of car body. Firstly， the hard wall panel on external surface of vehicle was extracted， and ray tracing solving model was established in VAOne. Secondly， the noise value of the key sound source of the vehicle was tested. Finally， the key noise sources were loaded into the ray tracing model to calculate the external acoustic load of the car body. With an SUV as the research object， the vehicle exterior acoustic load was calculated and compared with the test results. The result shows that the sound load calculated by the ray tracing model is in good agreement with the experimental value， which can improve the simulation accuracy of the acoustic package development.

Key words： Statistical energy， Ray tracing， Acoustic load， Acoustic package

1 前言

在車體上裝配具有隔吸聲功能的聲學包裹是控制及改善車內噪聲的重要方法之一，不僅能夠有效降低車內噪聲水平，還可以調節車內音質，更容易滿足乘員對舒適、安靜環境的心理需求[1]。

目前，大部分汽車制造商使用統計能量分析（Statistical Energy Analysis，SEA）方法進行聲學包開發設計，但SEA模型中加載的車體表面聲載荷是通過基礎車或標桿車測試得到的，與在研車型表面聲載荷存在一定差異，將導致SEA模型仿真精度低，由此開發的聲學包可能存在性能不足或性能過剩的問題[2]，同時對基礎車或標桿車進行測試增加了車型開發成本和周期。

基于聲傳遞特性，本文應用聲線跟蹤法[3]計算車體表面聲載荷，從造型外觀面（Concept A Surface，CAS）數據中提取車體外表面硬壁板數據，在VAOne軟件中采用聲線跟蹤法（Ray Tracing）模塊建立求解模型，利用西門子公司振動噪聲試驗測試系統（Learning Management System Test Lab，LMS Test Lab）中的逆矩陣模塊[4]測試得到車體外關鍵噪聲源的噪聲值，并將關鍵噪聲源加載至聲線跟蹤法求解模型中，通過參數設置、模型調校計算車體表面聲載荷。

2 模型創建及參數解析

2.1 模型創建

某SUV車型（該車型無機艙底護板）的前期CAS數據如圖1所示，將CAS數據及車輪數據導入VAOne軟件中生成整車外殼模型[5]，如圖2所示。

應用VAOne軟件中的聲線跟蹤法模塊調用整車外殼模型，建立聲線跟蹤法求解模型，并在模型中添加緊湊聲源和聲壓檢測傳感器，聲壓檢測傳感器僅添加部分內容作為示意，如圖3所示。

其中，添加緊湊聲源的部位為：發動機上、下、前、后、左、右6個面中心點；4個輪胎的前、后沿；左側排氣管口；右側排氣管口。添加聲壓檢測傳感器的部位即為進行聲學包開發的整車外殼模型中加載車體表面聲載荷的部位[5]，如圖4所示，左右對稱。

2.2 模型參數解析

VAOne軟件中聲線跟蹤法模塊涉及的參數如圖5所示。

各參數的意義如下：

①聲線數量：每個緊湊型聲源所發射的聲線根數。

②反射次數：每根聲線經過若干次反射后僅存在直射和衍射2種傳播形式，在密閉空間內，反射次數應足夠多，以使聲能分布反映幾何特征。

③反射單元法向角度：該值越小，反射面劃分越細，模型計算量越大，設置原則是在能反映整體幾何輪廓的前提下，盡量減少反射面的數量。

④傳感器接收半徑：計算響應仿真值時，需要使用傳感器接收半徑為R的球體內的能量，R越大，響應值越大。

⑤衍射階次：每根聲線能夠衍射的次數，該值越大，模型計算量越大。

⑥衍射角度：從一個衍射點發出的相鄰兩根射線之間的角度，該值越小，模型計算量越大。

⑦衍射點半徑：衍射邊界的包絡半徑。

⑧邊沿角度：幾何邊界不同幾何線之間最小區分角度，若兩根幾何線之間的角度小于此值，則模型會自動認為其為一根幾何線。邊沿角度越小，邊界劃分越密，模型計算量越大。

⑨衍射點距：同一衍射路徑上不同衍射點之間的平均距離，默認為1 mm，增大該值會減少聲線數量，從而減小模型計算量。

3 車體外聲源和車體表面聲載荷獲取

3.1 車體外聲源獲取

測試實際工況下車體外關鍵聲源的聲功率，需測試的位置與2.1節中添加的緊湊聲源位置一致。本文采用LMS Test Lab中的逆矩陣功能模塊獲取某款燃油車的關鍵聲源，以左前輪胎為例說明具體操作過程。

左前輪胎前、后沿聲源測試原理如圖6所示。在車輛靜止狀態下，分別測試輪胎前、后沿聲源到4個麥克風的傳遞函數TF-1、TF-2、TF-3、TF-4、TR-1、TR-2、TR-3、TR-4，其中TF-i、TR-i分別為輪胎前、后沿到麥克風i的傳遞函數。測試現場如圖7所示。

保持4個麥克風的位置不變，測量實際工況下4個麥克風的有效聲壓p1、p2、p3、p4。傳遞函數、有效聲壓及輪胎前、后沿的體積加速度SF 、SR的關系可表示為：

式（2）可改寫為：

由式（2）可知，獲得傳遞函數和麥克風的有效聲壓后可計算出輪胎前、后沿的體積加速度。聲功率計算公式為：

[SW=1.293×S2/（4πc）] （3）

式中：SW為聲源的聲功率，S為輪胎體積加速度，c為聲速。

聲源聲功率的頻率范圍為0.1～10 kHz，頻率間隔為1 Hz，半消聲室兩驅轉鼓試驗臺上測得的車輛在勻速100 km/h工況下左前輪胎前、后沿的聲功率如圖8所示，為方便顯示，只列出800～900 Hz頻段的數據。采用相同方法可得到所有關鍵聲源的聲功率。

3.2 車體表面聲載荷獲取

在半消聲室內測試整車實際工況下車體表面聲載荷，此測試結果作為模型調校時的參照，所需測試的區域如圖4所示，圖中僅對車身左側測試區域進行了標注，實際測試過程中右側也需對稱布置，每個區域布置3個麥克風，取各麥克風測試值的平均值作為測試結果，麥克風與車體表面的距離約為100 mm，測試現場如圖9所示。

4 車體表面聲載荷仿真精度分析

將整車實際工況下測試計算得到的車體外關鍵聲源聲功率加載至圖3所示的聲線跟蹤法求解模型中，計算得到車體表面聲載荷的仿真值，并與測試值進行對比，通過調節聲線跟蹤法模塊的參數，使各工況1/3倍頻程中85%以上頻點的車體表面聲載荷仿真值和測試值誤差在±3 dB范圍內。以車輛100 km/h勻速行駛工況為例，車體表面各區域聲載荷的仿真和測試結果如圖10所示。

由圖10可知，應用聲線跟蹤法計算得到的車體表面聲載荷仿真值與測試值一致性較好。

5 結論

a. 應用聲線跟蹤法計算得到的車體表面聲載荷仿真值與測試值一致性較好，證明了此方法的可行性。

b. 應用此方法可得到在研車型的車體表面聲載荷，可有效規避使用基礎車或標桿車車體表面聲載荷進行聲學包開發而導致的仿真精度低、性能不足或性能過剩問題[6]。

c. 應用此方法，對于搭載相同動力總成的多款車型，僅需測試一次關鍵聲源即可通過仿真手段計算得到各車型車體表面聲載荷，可大幅減小試驗資源投入。

參考文獻

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DENG J H， SONG J. Sound Package of Passenger Vehicle Development and Optimization Based on SEA Method[C]//2013 SAE-China Congress Proceedings. Beijing： Beijing Institute of Technology Press， 2013.