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基于格子玻尔兹曼与有限元--统计能量分析方法的汽车风窗噪声仿真与优化
| 论文题名： | 基于格子玻尔兹曼与有限元--统计能量分析方法的汽车风窗噪声仿真与优化 |
| 关键词： | 汽车风窗噪声;格子玻尔兹曼;有限元-统计能量分析法;气动声学 |
| 摘要： | 随着车辆速度的不断提高，相应的车辆气动噪声带来的副作用也越来越显著，同时，乘用车乘员舱内噪声水平大小已经成为影响消费者购车与否的关键因素之一。汽车风窗噪声源是汽车行驶过程中侧窗及天窗全部关闭的情况下车身表面附近产生的强烈压力脉动，这些压力脉动激励车身壁板与车窗向乘员舱辐射噪声，进而产生气动噪声。这种由三维分离流动引起的宽频带气动噪声严重影响车内乘员的乘坐舒适性，甚至危害行车安全。目前国内外关于汽车风窗噪声的研究大多采用传统CFD仿真方法，其受制于噪声的频段范围，无法准确模拟出中频范围内噪声问题，也很难在造型设计初期阶段做出有效改进措施。因此，找到一种高效准确的中频段风窗噪声仿真方法，最终达到降低乘员舱内风窗噪声水平的目的，具有重大意义。 论文通过结合格子玻尔兹曼(LBM)与有限元.统计能量分析方法(FE-SEA)，以不同速度下行驶的某汽车为研究对象，建立了整车混合FE-SEA模型，对车内中频风窗噪声进行了仿真计算，并与实车道路试验结果比较，验证此种方法的可靠性，在此基础上提出具体的优化改进措施。具体研究内容如下: 1.总结了国内外关于气动噪声的研究历史与现状，阐述了气动噪声在乘坐舒适性中的重要意义，介绍了气动声学的理论基础与研究方法。 2.对某款车型进行了实车道路试验，研究了80km/h、90km/h、100km/h和110km/h下驾驶员耳旁声压级均方根及A计权声压级水平。 3.以LBM方法为基础，对整车风激励引起的车内风窗噪声进行了建模与数值模拟，获得了高速行驶下车身表面各监测点处的1/3倍频程声压级及平均输入激励。建立了整车混合FE.SEA模型，输入相关参数，对该车型车内气动噪声进行了输入激励下的数值模拟，得到驾驶员耳旁声压级结果，并与实车道路试验进行了比较，验证了该方法的有效性。 4.在所建立的混合FE-SEA模型基础上，首先对比了不同优化算法在降噪效果上的差异性，确定了最佳优化算法;然后在相关部件上布置单层和多层吸声材料，以四层组合吸声材料各层厚度为设计变量，以驾驶员头部声压级均方根和声学包装质量为优化目标，基于最优拉丁超立方试验设计选取了样本点，并建立了Kriging近似模型，采用最佳优化算法对车内中频噪声进行了优化，最终确定了最佳多层吸声材料厚度组合，取得了良好的降噪效果。 |
| 作者： | 张乾坤 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 宗轶琦;房亮 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 扬州大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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