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CFD专栏丨汽车风噪仿真

7月前浏览3008

本文摘要:(由ai生成)

Altair为UNO MINDA提供SimLab和PollEx等仿真工具,助其应对电动汽车组件设计中的热管理和机械性能挑战。UNO MINDA使用这些工具后,在车载充电器设计中实现了减重、减少实验次数和降低设计偏差。未来,UNO MINDA计划使用更多Altair工具进行系统级仿真,以优化产品设计。其高级首席领导Shantaram Jadhav期望将SimLab作为未来系统级仿真的集成平台。



Q


电车风噪大?


在电动汽车时代,没有了内燃机噪声的隐蔽效应,车内的风噪更加凸显。为了提高NVH性能,一方面,采用夹层隔音玻璃,车门多层密封设计,在车身内部空腔采用隔断,阻隔声音的传播等等。这些措施通常会增加制造成本和重量。另一方面,在车身造型上控制间隙面差、减少空腔引起的湍流。优化车身外形,减少气流与车身的脱体,让气流在车身表面顺滑通过。而这些措施可以认为是减少风噪输入能量的主动控制手段。


 

实际情况下乘员感受到的噪声来自多个噪声源




Q


汽车能通过外观设计降低风噪吗?


在回答这个问题之前,首先分析一下车外气流对噪声的影响。高速行驶的汽车外部风噪往往没有类似风扇或圆柱绕流等较为明显的周期性或特征频率,而呈现宽频噪声特性。当车速达到120km/h的时候,60-80%的能耗将用于克服空气阻力,这足以说明风阻系数对于燃油经济性的影响,尤其对于新能源车型而言,风阻的控制更直接关乎到车辆的续航表现。同时,根据空气动力学理论,风噪的大小与车速呈6次幂的关系。因此在高速工况下,风噪成为乘员舱内噪声的最主要影响因素。


 

风噪的贡献主要在中高频



湍流噪声主要是透过车窗玻璃传入乘员舱内部,所以也叫做Green House Noise。从下面几个图可以看出车身造型对风噪的影响:


后视镜、A柱区域的气流分离产生了强漩涡,由于离驾驶员的头部较近,这部分风噪更容易被感受到。

   

后视镜和A柱的漩涡噪声

   

发动机舱盖的特征线条引起的涡流



此外,发动机舱盖,雨刮器,摄像头,车载雷达等表面凹凸的一些特征也会产生噪声源。


   
   

后视镜尾迹区的气流噪声

前挡风玻璃底部的雨水槽引起的涡流噪声



汽车风洞实验



在风洞实验中可以精准的控制来流风速,湍流度,车身偏航角度。并通过“消去法”或“开窗法”查找薄弱环节。车外的麦克风阵列可以识别声源位置,并以图像形式显示3D噪声源分布,车内则放了人工头模仿人耳录制声音,还有球形阵列可以显示车内的声源分布位置,这样所有风噪都能被准确捕捉

   
   
   

麦克风阵列

识别车外声源


车窗表面的

风压传感器


车内麦克风



Altair的风噪解决方案



乘员舱风噪的仿真分为两步,首先采用ultraFluidX计算外流场,自动提取玻璃表面的风压载荷,然后采用HyperMesh NVH的风噪专用工具完成时域→频域的变换,并自动调用统计能量法模块SEAM计算外部噪声向舱内的传播。

 

整车外流场计算


提取玻璃表面载荷


乘员舱内的噪声计算




外流场CFD仿真



风噪控制是细节决定成败,关键部位的微小变动都会对噪声产生显著影响,因此CFD仿真需要高保真度的瞬态解,车窗附近的空间分辨率约在0.5mm,信号采集频率约在20kHz,捕捉不同空间/时间尺度的精细湍流结构。


ultraFluidX求解器基于LBM算法,弱可压缩,LES大涡模拟。采用多GPU并行计算,可以在一晚完成2亿多格子的整车瞬态外流场计算。


 

ultraFluidX捕捉车身表面的湍流结构




HSM 验证模型

Hyundai Simplified ModelBenchmark



HSM模型是韩国现代汽车为了验证乘员舱风噪实验仿真对标而创建的一个标准模型。不仅研究了外流场,车窗表面压力分布,也研究了舱内噪声的响应。


 


 

HSM模型A柱的漩涡特点



 

HSM模型外壳由金属制成,安装玻璃,内部有吸收材料



验证了有/无后视镜方案对风噪的影响:

   
   
   

无后视镜



   
   
   

有后视镜

 

压力测点



   

有后视镜

   

无后视镜

噪声SPL曲线仿真(黑)和实验(红)对比


 

HSM模型A柱和后视镜下游的气流复杂漩涡结构

Q-criterion isosurface colored with vorticity magnitude



中高频振动噪声求解器SEAM



结构在中高频段模态往往非常密集。例如一根梁的振动就有无限多的固有频率及其对应的振型,传统的FEA模态分析方法想要完全将所有模态的运动状态表示清楚是不可能的。车辆乘员舱包括车身、门窗、地板以及相连的动力和传动等构件,统计能量法SEA将整车离散成若干个互相耦合的子系统,采用振动能量来表征子系统的动态特征,采用功率流平衡方程来描述能量在子系统之间的传递,从而进行高频振动与噪声特性的求解。


使用能量来描述结构振动有很多优点,它使得声系统、振动系统及其他的共振系统均可以用同一变量来描述,可以直观得到能量传输途径,为减振降噪提供指导。


HyperMesh NVH模块集成了风噪分析工具,用户无需手动搭建乘员舱SEA模型,只需输入声学参数,后台自动完成FFT信号处理,波数分解,并调用统计能量法求解器SEAM,完成舱内噪声计算。



   


   
   

低频振动

高频振动


 



乘员舱风噪SEA模型



1、乘员舱体积和混响时间


混响是指在一个封闭空间内当声源停止后,仍有声音持续反射的现象。乘员舱的声音混响的级别取决于内部的容积及内饰材料总的吸声量,例如具有光滑坚硬表面的小空间就比内饰加厚的大空间听起来“响”。


 

混响时间测量原理


 

乘员舱混响时间实验测量



2、区分两种压力


车窗附近的瞬态压力场是对流脉动(hydrodynamic pressure)和声压脉动(acoustic pressure)的组合。它们在车窗面板上的传播速度、波长和透射特性各不相同。虽然车窗玻璃的近场主要由高振幅对流压力脉动(由于附近有许多分离的流动特征)主导,但声压脉动凭借其透过玻璃面板的更好传输特性而主导了内部噪声(尤其在吻合频率附近)。因此,对原始风压数据进行波数分解是很重要的。


 


   
   

Hydrodynamic dBMap

Acoustic dBMap



3、玻璃的隔声量


风洞试验中,可以通过增加隔声材料提高玻璃的隔声性能,以此来分析玻璃隔声对车内风噪声的影响。玻璃隔声性能主要由玻璃的厚度、夹胶层的减振性能决定。2kHz以下,声透射损失受质量控制,越厚的玻璃声透射损失越大,相应的车内风噪也越低。但每种隔音材料都存在着隔音性能的吻合效应,夹胶玻璃的隔音吻合频段约在3kHz左右


 

玻璃的隔声处理



风噪仿真流程



从v2023版本开始,HyperMesh CFD模块集成了虚拟风洞建模工具,用户在完成几何/面网格准备后,导入风洞设置模板即可提交外流场计算和CFD后处理。外流场和噪声计算都支持后台脚本批量执行,自动输出PPT报告,方便用户进行参数化研究。


 

HyperMesh CFD

虚拟风洞建模


ultraFluidX

GPU服务器计算外流场


HyperMesh NVH

风噪分析专用工具


 

HyperMesh CFD虚拟风洞建模使用说明



调整悬架高度,确保车身姿态和风洞实验保持一致:

 



设置格子的空间加密范围:

 



设置关键部位的加密:

 



设置车窗玻璃的信号采集频率:

 


格子生成在GPU服务器完成,在CFD计算过程中输出玻璃的压力载荷:

 




HyperMesh NVH风噪工具使用说明



以三角窗的风噪输入为例:

第一步,读入CFD结果,玻璃表面的时域压力脉动

 


第二步,设置玻璃的属性:是否有夹层,厚度,密度,杨氏模量,泊松比,体积模量

 



设置玻璃的阻尼系数

 


第三步,设置乘员舱的体积和混响时间,调用SEAM计算,并生成报告

 


第四步,风噪结果的后处理

 

Interior Noise Levels Plotting:显示舱内噪声曲线


 

dBMaps Visualization:玻璃表面的声压云图



流场监测点的噪声信号处理



ultraFluidX在计算过程中输出虚拟麦克风位置的时域风压信号,NVH的信号处理工具转为频域信号。

 
 


切面的时域流场结果转为频域dBMap:

 


   

CFD的切面时域流场




   


   

转换后的切面dBMap



总 结


相比燃油车,新能源车外风噪对车内噪声的贡献更大,优化风噪来也成为车企研发的重点内容。风洞实验任然是验证空气动力学和风噪的不可缺少的手段,在研发初期通过大量CFD仿真来分析不同造型方案的空气动力学/风噪的性能表现可以减少成本,规避设计风险。


Altair的风噪解决方案基于LBM算法+GPU硬件计算外流场,SEA统计能量法计算声传播,满足车企对风噪的计算精度和设计迭代速度的需求。




参考文献:

1.Munhwan CHO et al, Benchmark study of numerical solvers for the prediction of interior noise transmission excited by A-pillar vortex, inter.noise 2014 

2.Gregor Müller et al, Assessment of the Vehicle's Interior Wind Noise Due to Measurement of Exterior Flow Quantities, SAE International 2014 

3.Michael Hartmann et al, Wind Noise Caused by the Side-Mirror and A-Pillar of a Generic Vehicle Model, AIAA 2012-2205 


关于 Altair 澳汰尔


Altair(纳斯达克股票代码:ALTR)是计算智能领域的全球领导者之一,在仿真、高性能计算 (HPC) 和人工智能等领域提供软件和云解决方案。Altair 能使跨越广泛行业的企业们在连接的世界中更高效地竞争,并创造更可持续的未来。


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来源:Altair澳汰尔
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首次发布时间:2024-04-20
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