时域传递路径分析在路噪声品质开发中的应用*

2022-11-21 01:11毛杰陈志东邱毅周昌水张亚楠姚再起
应用声学 2022年5期
关键词:频域时域悬架

毛杰 陈志东 邱毅 周昌水 张亚楠 姚再起

(1 浙江吉利控股集团有限公司汽车工程学院杭州 310000)

(2 浙江大学能源工程学院杭州 310027)

(3 吉利汽车研究开发宁波有限公司宁波 315336)

0 引言

当车辆以60 km/h或80 km/h匀速行驶在粗糙路面时,内燃机噪声和风噪一般不是主要的噪声源,而路面不平顺度经过轮胎和悬架传递到车身引起的结构噪声(路噪),以及轮胎与路面相互作用引起的空气噪声(胎噪),是该工况下最易引起客户抱怨的NVH(Noise,Vibration,Harshness)问题。其中,在汽车NVH开发领域,路噪与轮胎的力传递、悬架的选型、车身的设计强相关,而胎噪与轮胎的花纹设计、车身的声学包设计强相关。在当前的乘用车市场上,随着电动汽车的快速发展,在缺少内燃机对低频噪声的掩蔽效应后,以结构声为主的路噪一直是售后抱怨的痛点。

在路噪的研究方面,Lee等[1]扫描了路谱,以强迫振动的形式加载到轮胎与路面的接触面上,激励整车有限元模型(包含轮胎)计算路噪。黄剑锋等[2]采用传递路径分析(Transfer path analysis,TPA)技术进行了从整车到部件的路噪问题诊断和优化。Baro等[3]建立了一个线性轮胎模型用于预测200 Hz附件轮胎空腔声的机理,用于降低空腔声经悬架结构传递到车内的噪声。

主机厂在车型仿真开发阶段,重点工作集中在频域范围内的路噪声压级上,只能等到试验样车调校阶段才能开展主观评价(又称路噪的声品质评价)。而根据心理声学理论,声压级的降低和声品质的改善之间并不存在绝对的关联。换言之,仿真阶段一味地追求声压级的降低,在一定程度上会引起过设计的现象,并且无法确保对于后续样车的声品质带来收益。

因此,基于项目开发中的痛点问题,本文采用时域TPA(Time-domain TPA)方法,搭建了某乘用车的NVH仿真-测试混合TPA模型,可以实现噪声的回放、编辑以及仿真方案的主观评价,在一定程度上缩短开发周期、降低设计变更成本以及减少人力投入。

1 时域TPA简介

TPA目前已广泛应用于汽车NVH的开发工作中[4-5],对于识别振动或噪声问题的关键路径、提出针对性的优化方向,具有直接且有效的作用。

常见的TPA分为频域和时域两种,本文对它们的优缺点和应用场景做一个简单的介绍。频域TPA用工作载荷的频谱乘以传递函数的频谱,得到该条路径的频域贡献量,最后通过矢量叠加所有结构声和空气声贡献路径得到车内总噪声,如式(1)所示:

式(1)中:f表示频率;pdriver(f)表示频域下的驾驶员耳旁声压;i和j分别表示结构声(Structureborne,SB)和空气声(Airborne,AB)的贡献路径数量;分别表示第i条结构声传递函数和第j条空气声传递函数;Fi和Qj分别表示第i条结构声传递路径的力载荷和第j条空气声传递路径的声载荷。

在进行汽车NVH开发时,频域TPA可以快速把问题频率下的振动或噪声问题的主要贡献路径识别出来,进而再识别该贡献路径的主导因素是激励源还是传递函数,最后可以开展针对性的优化工作。频域TPA的缺点在于无法进行声音的回放和评价。

而时域TPA用工作载荷的时域时间与传递函数的逆快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT)做卷积,得到该条路径的时域贡献量,如式(2)所示:

式(2)中各变量定义同式(1)。

时域TPA方法在汽车NVH开发中具有广泛的应用价值,比如:(1)内燃机车型的启动/熄火是一个瞬态工况,适合从时域上进行分析和优化;(2)声音的回放功能可以减少实车调教过程中的“试错”次数,提高开发效率,同样需要适合从时域上进行结构声和空气声的分析和优化。

2 路噪声品质问题简介

在车辆匀速行驶在粗糙路面上时,在不同的频段内易引起不同的路噪声品质抱怨,如轰鸣声(20~50 Hz)、敲鼓声(70~90 Hz)、隆隆声(100~160 Hz)、轮胎空腔声(180~250 Hz),相关描述如表1所示。需要说明的是:(1)上述问题频段的定义在不同的主机厂会略有差异,但不影响路噪问题的表述;(2)轮胎空腔声以单频噪声问题为主,表1中所示频段较宽(180~250 Hz)的原因是根据轮胎尺寸、车速、温度等差异,空腔单频噪声会在200 Hz上下偏移;(3)300 Hz以上胎噪问题不在本文的讨论范围内。

图1是某SUV在粗糙路面以60 km/h匀速行驶时的驾驶员耳旁路噪时域和频域结果,其中由图1(b)可以看到与表1相对应的路噪问题。其中,在20~50 Hz频段内,因声压级幅值高、低频声能集中,在行驶过程中引起了明显的低频压耳感的路噪声品质抱怨,亟需对该问题展开分析和优化。

表1 常见的路噪声品质问题Table 1 Common road noise sound quality issues

图1 某SUV车内路噪时域和频域曲线Fig.1 Interior time-domain and frequencydomain road noise curve of an SUV

3 路噪声品质仿真和优化

基于路噪声品质的开发需求,本文首先采用时域TPA方法对某SUV的路噪声品质问题进行复现,锁定关键贡献路径和问题频段,接着采用CAE方法对特定频段的子系统进行优化。

3.1 基于时域TPA的问题复现

目前,基于整车路噪仿真技术,可以完成从路面载荷提取到车内噪声计算的全流程分析。然而,单纯依赖于仿真手段,在实际项目开发过程中常会遇到以下场景:

(1)整车有限元模型在20~300 Hz频段内的仿真精度问题。整车路噪仿真方法一般有2种常用的方法,一是路面不平顺度加载到轮胎模型的方法,二是直接提取轴头力加载到车轮中心的方法。虽然以上方法已经较为成熟,但是在实际应用时,轮胎、悬架、车身等有限元模型在不同频率下均会产生一定的误差,从而影响仿真结果和问题判断的精度,尤其是在100 Hz以上,这种误差会逐步突显出来,需要耗费大量的时间去获取准确的输入、对标各问题频率下的有限元模型精度等。

(2)通过上述仿真方法得到的频域路噪结果,因缺乏时域信号而无法进行声音回放,所以路噪优化工作只能通过降低声压级开展,无法建立起仿真优化方案和主观评价直接的联系,易引起过设计的现象。

因路噪激励特性和传递路径较为复杂,若不借助于有效的问题诊断手段,只能在实车上通过试错的方式进行问题排查,效率低且成本高。基于现有仿真技术的瓶颈,本文采用仿真和试验混合的方法,进行路噪低频压耳感问题的复现和优化:

(1)采用时域TPA方法进行路噪声品质问题的诊断分析。该方法的优点在上文理论部分已经介绍,不仅可以实现传统TPA方法对于车内噪声主要贡献路径的识别,还可以实现声音的回放。

(2)采用CAE方法对主要贡献路径的问题进行针对性优化,并且将优化的结果替换到时域TPA模型中,实现优化方案的回放,减少大量试错和方案试制的时间。

(3)在平台化造车的时代,基于平台第一款车型上完成(1)和(2)的工作后,可以对后续车型的开发效率提升提供帮助。

本文搭建的某SUV路噪时域TPA模型如图2所示,主要包含由螺旋弹簧、前减振器和前副车架组成的前悬架路噪,以及由后减振器和后副车架组成的后悬架路噪。将前后悬架的路噪结果进一步合成后,可以得到时域的车内路噪结果,不仅可以通过FFT后得到路噪的频域声压级曲线,还可以直接将时域结果回放进行主观评价。需要说明的是,300 Hz以下的路噪是结构声强相关的噪声,可以忽略空气声的影响。因此,本文在提取路噪TPA的路径的时候,只需要考虑结构声传递函数HiSB即可(如图2所示)。提取的过程是通过工况传递路径分析(Operational transfer path analysis,OTPA)多工况拟合的方式,即获取不同工况下的底盘激励结果和车内噪声响应结果,然后通过OTPA自带的传函拟合算法,即算法中默认每一条底盘硬点到车内的传递函数是固定的,从而通过多个工况的测试结果矩阵计算得到每一条传递函数结果。

图2 路噪声品质时域TPA分析Fig.2 Time-domain TPA analysis of road noise sound quality

为了确保时域TPA分析的准确性,需要对比它和车内传声器测试结果的一致性,如图3所示。从图3(a)中可以看到,在0~10 s时域内,时域TPA合成路噪和车内传声器测试路噪的时域声压曲线基本重合;在20~300 Hz频段内,时域TPA合成路噪和车内传声器测试路噪的一致性较好,从而证明了TPA模型和结果的有效性,可以用于路噪声品质问题的排查、分析和优化。需要说明的是,图3(b)的频域结果在75~100 Hz区间内相对其他频段存在较大的误差,这主要是因为测试过程采用了时域TPA中的工况TPA方法,测试效率更高,但是会损失一部分精度。而该误差对于图3(a)中的两个时域压耳声品质的主观评价几乎没有影响。因此,在工程应用时,建议通过前后测试多个稳态和瞬态工况,如不同车速的匀速工况、怠速工况、节气门全开/半开加速工况等,通过多工况的相互耦合,提升工况TPA对于传递函数求解的精度,从而提升车内噪声拟合结果的精度。

图3 某SUV车内路噪时域和频域曲线Fig.3 Interior time-domain and frequencydomain road noise SPL curve of an SUV

将时域TPA合成的路噪结果在声品质评价试验室内组织主观评价,选取了10名不同年龄、性别的评价人员,主观评价路噪低频压耳感得分为6.5分,目标7分。

3.2 基于时域TPA的问题分析

基于准确的TPA结果,可以快速实现噪声贡献路径的合成和分解,从而确定路噪低频压耳感问题的主要贡献路径。

图4是低频压耳感问题的TPA分解,结合公式(1),以35 Hz声压级峰值频率为例,把组成该频率下车内噪声的所有路径进行贡献排序后,可以得到排名前3的悬架传递路径分别是后副车架右前Z向、左后Z向和右后Z向,即以后副车架为主的路径决定了低频压耳感声品质问题的产生。

图4 低频路噪传递路径分解(35 Hz)Fig.4 Chassis transfer path decomposition of the low-frequency road noise(35 Hz)

3.3 基于CAE的问题优化

基于锁定的悬架传递路径,通过CAE的手段可以针对性地定位到问题产生的本质原因,理论上可以通过“源-路径-响应”三个方面进行优化。

“源”来自于路面和轮胎的相互作用。在30~40 Hz,轮胎存在整体的滚动模态,是引起低频压耳问题的激励源。在粗糙路面的随机载荷激励下,轮胎滚动模态被激发,从而在轮心处产生了明显的轮心力峰值。然而,轮胎的滚动模态往往是无法避免的,只能通过轮胎尺寸、运动或舒适风格的优化选型,在一定程度上降低滚动模态频率附近的轮胎力传递特性,但当车辆造型和风格确定后,在轮胎上可以调校的空间非常狭小,即“源”的大小无法进行有效的控制。

“路径”来自于悬架系统的传递。若在问题频率附近存在悬架整体模态,则会放大轮心力在悬架结构上的力传递;若悬架不存在整体模态,则也会被轮心力强迫激励,从而在悬架和车身的连接点上产生不同幅值的力,常称之为车身侧悬架接附点力。图5是引起低频压耳感问题的主要贡献路径的接附点力,发现在30~40 Hz频段内均存在力的峰值。

图5 主要贡献路径的接附点力Fig.5 Attachment forces of main contribution paths

“响应”来自于车身系统的噪声敏感度,即悬架系统在车身侧的安装点在单位力的扫频激励下,引起的车内声学响应,通常称之为噪声传递函数(Noise transfer function,NTF)。如果关键路径的NTF在问题频率附近存在明显的峰值,则会进一步放大悬架力激励车身引起的车内噪声。NTF存在峰值的原因一般有3种可能性:一是安装点在问题频率附近刚度不足,无法有效抑制悬架力的激励;二是车身存在整体模态,带动了车身的共振;三是车身某些大面板结构(如尾门、风挡玻璃、地板等)存在模态,该模态被激发后压迫车内声腔,从而形成车内噪声的贡献。

当新车型开发搭载较为成熟的平台架构后,一般无法对“源”和“路径”做大范围的调整,因此本文重点通过“响应”进行低频压耳感问题的优化。

由图6(a)所示关键路径的NTF可以发现,在30~40 Hz内存在明显的峰值。因此可以基本确定,在关键路径的接附点力和NTF均存在明显峰值的情况下,引起了本文的路噪压耳感问题。采用面板贡献量分析对NTF峰值进行诊断,发现尾门的贡献为41%,占了主导贡献,如图6(b)所示。因为尾门在问题频率下存在前后方向整体的拍击模态,容易和车内声腔的1阶前后方向整体模态进行耦合,从而形成底盘路噪的主导贡献。

图6 内饰车身噪声敏感度问题分析Fig.6 Noise sensitivity analysis of a trimmed-body

本文研究的某SUV因采用贯穿式尾灯设计,因此尾门外板的中部设计了凹槽结构,致使尾门的整体刚度降低,整体模态频率下的振幅升高,从而形成了超过40%的噪声贡献。优化方案主要针对尾门外板的弱点,在不改变贯穿式尾灯造型的需求下,通过增加尾门内外板之间的连接点提升整体刚度,降低尾门拍击模态下的振幅。优化后,30~40 Hz内的路噪峰值下降4 dB,如图7所示。

图7 路噪优化设计及结果Fig.7 Road noise optimal design and result

3.4 基于回放技术的主观评价

将CAE优化方案的效果替换到时域TPA回放模型中,组织10位专家进行优化前后的主观评价,主观评分从6.5分提升至7分,达到目标要求。

最后,基于主观评价后的CAE优化方案,进行试验验证,实车的客观测试和主观评价结果与上文的仿真结论基本一致,从而在项目开发过程中大幅降低了试错的成本,提高了开发效率。

4 结论

本文针对复杂的路噪声品质问题,采用时域TPA方法进行了问题的分解,并结合CAE方法开展了关键路径的分析和优化,可以为相关工程问题的解决提供技术参考。

(1)基于TPA分解技术,量化各个贡献路径的分解,实现复杂问题的聚焦;

(2)通过试验-仿真混合的方法,充分发挥CAE在解决实车工程问题中的能力,解释问题的本质并提出针对性的有效方案,最终使30~40 Hz的路噪降低了约4 dB,有效改善了低频压耳感问题;

(3)基于本文搭建的时域TPA回放模型,在后续平台化造车的项目中,可以实现平台化问题的快速聚焦、仿真结果的主观评价,大幅提高NVH开发效率。

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