電機噪聲支撐結構優化設計研究

電機運行噪聲在電動汽車、精密機床等應用中日益突出。傳統噪聲控制主要集中在電磁設計優化，而支撐結構對噪聲的影響研究較少。支撐結構作為振動傳遞的關鍵路徑，其剛度分布直接影響殼體模態特性和聲輻射效率[]。基于有限元分析的結構優化方法為電機噪聲控制提供了新途徑。深入研究支撐結構對噪聲的影響機理并建立優化設計方法，具有重要的工程價值。

1.電機運行噪聲源分析

1.1電機運行噪聲的類型與成因

電機運行噪聲主要源于三個方面：① 電磁噪聲指一種明顯不傳送信息的時變電磁現象。它的頻率、相位和振幅的變化是隨機的，具有不規則性。主要由定轉子間氣隙磁場的徑向和切向分量產生的Maxwell應力波動引起，其特征頻率為 f=k×p×n/60 （k為諧波次數，p為極對數，n為轉速），在額定工況下通常表現為2倍、4倍和6倍電源頻率的倍頻特征。 ② 機械噪聲來源于軸承運轉時滾動體與內外圈接觸產生的沖擊振動，其頻率計算公式為f=0.4×n×Z×（1±d×cosa/D） ，其中Z為滾動體數量，d為滾動體直徑，D為軸承節圓直徑，α為接觸角。 ③ 通風噪聲由冷卻風扇葉片與空氣相互作用產生的渦流和壓力脈動形成，頻率特征為葉片通過頻率及其倍頻。

1.2噪聲傳播路徑與殼體結構的耦合作用

噪聲從激勵源傳遞至外部空間經歷結構到聲耦合過程。電磁力首先作用于定子鐵心，通過定子與殼體的過盈配合將振動能量傳遞至殼體結構。殼體作為薄壁圓柱殼結構，在低頻段主要表現為整體彎曲模態，中頻段則出現局部板式振動模態。當激勵頻率接近殼體固有頻率時，結構響應顯著放大，導致聲輻射急劇增強。支撐結構通過邊界約束改變了殼體的模態特性，不僅影響固有頻率分布，還直接決定振動向基礎的傳遞路徑與效率。

2.現有殼體支撐結構建模與噪聲響應分析

2.1建立電機殼體及支撐結構有限元模型

采用ANSYSWorkbench建立包含定子鐵心、殼體和支撐結構的精細化有限元模型。各部件根據幾何特征選擇相應的單元類型，材料屬性按照實際工程參數設定。定子鐵心與殼體間的過盈配合通過接觸單元實現，支腳與基礎連接采用固定約束模擬。網格劃分采用自適應細化策略，在應力集中區域和接觸面附近進行局部加密，最終模型節點數約15萬個。參數見表1。

2.2模態分析與頻響特性分析

模態分析結果顯示，該電機殼體前10階固有頻率分布在 180Hz 至1200Hz 范圍內，其中第3階和第7階模態呈現橢圓變形特征，與電磁激勵的2倍頻和4倍頻特征頻率接近，存在潛在的共振風險。頻響分析以定子鐵心表面施加單位幅值的徑向力為激勵，計算殼體表面各節點的振動響應。結果表明，在 320Hz 和 680Hz 附近出現明顯的響應峰值，對應前述橢圓模態的激勵，此時殼體表面振動速度較其他頻率高出

15-20dB。

2.3基于仿真結果的噪聲源定位與關鍵結構識別

通過聲學邊界元方法計算殼體表面振動產生的遠場聲壓，識別出主要噪聲輻射區域位于殼體中部圓周區域，該區域對應橢圓模態的最大變形位置。支撐結構的剛度分布直接影響這些關鍵模態的頻率和振型。當前支撐方案在 320Hz 共振頻率處的聲功率級達到85dB，遠超設計要求的75dB限值。分析表明，通過調整支撐點位置和剛度分布，可以有效調諧模態頻率，避開激勵頻率，并降低關鍵模態的振動幅值[2]。

3.支撐結構優化設計方案

3.1優化目標與約束條件設定

建立以噪聲控制為主要目標的多目標優化函數：F（x）=w₁×SPL+w₂×Mass+w₃×Stress

其中SPL為關鍵頻率點的聲壓級，Mass為支撐結構質量，Stress為最大應力水平， w_1s W₂， W₃ 為權重系數，分別設定為0.6、0.2、0.2。約束條件包括支撐結構最大應力不超過材料許用應力的0.8倍，第一階固有頻率不低于 100Hz 以避免低頻共振，支撐點數量不超過4個以控制制造成本。

3.2優化變量選擇

選擇支撐結構的幾何參數和位置參數作為設計變量。幾何參數包括支腳厚度t（5-15mm）、支腳寬度w（ 20-40mm） 和支腳高度h（ 30-60mm） ）。位置參數為各支撐點在圓周方向的角度分布 θ_i ，約束條件為相鄰支撐點間距不小于 60^° 以保證安裝空間。材料參數中彈性模量E的變化范圍為50-150GPa，對應不同支撐材料的選擇。共計12個設計變量構成優化空間。

3.3多目標優化方法與求解策略

采用改進的非支配排序遺傳算法NSGA-II進行求解[3]，NSGA-ⅡI是最流行的多目標遺傳算法之一，它降低了非劣排序遺傳算法的復雜性，具有運行速度快，解集收斂性好的優點，成為其他多目標優化算法性能的基準。種群規模設定為100，進化代數為200代。算法中交叉概率為0.9，變異概率采用自適應策略，初期為0.1，后期降至0.01以提高收斂精度。為提高計算效率，建立基于Kriging方法的代理模型。代理模型通過拉丁超立方抽樣獲得300個訓練樣本，預測精度 R² 達到0.92以上。優化過程中每隔50代更新一次代理模型，確保優化結果的可靠性，最終獲取Pareto最優解集。

4.優化方案驗證

基于優化得到的最優解集，選擇噪聲性能最優的3個方案進行詳細驗證，不同優化方案性能對比見表2，優化前后關鍵頻率點聲壓級對比見表 3

方案A采用不等間距4點支撐，支撐點位置為 0^° ， 85^° 1 180^°. ， 275^° 支腳幾何參數為 t=8mm ， w=32mm h=45mm 。仿真結果顯示， 320Hz 處的聲壓級降低至78dB，相比原方案降低7dB，同時結構質量僅增加 1.2kg 并搭建電機噪聲測試平臺進行實驗驗證，采用ICP加速度傳感器測量殼體表面振動，使用Bamp;K聲級計在1m距離處測量A計權聲壓級。測試結果與仿真預測的誤差在3dB以內，驗證了優化方案的有效性。優化后的支撐結構成功將電機整機噪聲從原來的82dB降低至76dB，滿足了設計指標要求。

5.結束語

通過建立精細化的有限元模型和聲學仿真方法，成功識別了影響噪聲的關鍵模態頻率。采用多目標遺傳算法優化支撐結構參數，在滿足強度要求前提下顯著降低了電機噪聲。優化方案將整機噪聲從82dB降至76dB，為電機低噪聲設計提供了理論依據和技術支撐。

參考文獻：

[1]沈紅丹、吳婉晴、高藝等。轉向節式輪轂電機殼體的結構優化與設計[J].時代汽車，2023（9）：120-122.

[2]李龍旭、王亦青。煤礦井下防爆電機結構優化設計研究[J].電氣防爆，2024（1）：1-4.

[3]蘇凱、季杰、陸彬。基于拓撲優化的大型推進電機支撐結構輕量化設計[J].機電工程技術，2024，53（5）：248-251.作者單位：武漢鐵路職業技市學院