汽车时变噪声的响度计算模型适用性分析

汽车声学建模不一样的汽车噪声解决方法newmaker导言对于很多汽车生产商来说，一辆汽车的完整声学建模设计依然是一个梦想。

然而，声学仿真方法受到越来越广泛的应用，而且正成为致力减少开发时间的重要设计工具。

声学建模常被误解为是一个可以解决所有问题的魔术工具。

其实到目前为止，声学和振动建模只能够提供重要的建议而不是确切的答案，而且还必须具备在开发和原型阶段就将其当作解决问题的工具的观念才行。

由于不太被人相信，在设计阶段并没有将车辆的所有声学问题考虑在内，因而导致声学问题就在原型或更迟的阶段出现。

假如实验人员能够得到FEM（有限元法）模型，那么声学问题从一开始就可以被考虑到；同时假如设计人员能够明白一份测量报告的真正含义，问题也更容易被解决。

因此说，声学建模应该是一种结合原型开发、以问题解决为导向的额外工具，同时相关的流程可以遵循以下原则步骤。

在设计阶段：1.获得简化的声学FEM模型；2.在估算输入力下，利用BEM或SEA方法评估噪声水平；3.计算出设计阶段是否会出现严重的问题。

在原型阶段：1.从原型获取实验数据和孤立噪声问题；2.获得每个问题的循环模型和检查输入力振幅；3.尝试可能的解决方法和对期望结果进行仿真；4.检验施加在原型上的解决方法；5.利用实验数据完善解决方案。

设计方法以下是从Vibro-Acoustics Science Inc. Application Note(振动声学方面的报刊)引用的一个案例，其描述AUTOSEA仿真软件在车内噪声方面的应用（见图1）。

图1 带有子系统的车辆的AUTOSEA模型就车内噪声而言，典型的问题有：车内噪声水平；噪声源和传递路径；如何降低噪声水平。

为了回答以上问题，导入车辆的FEM模型就显得很有必要了。

这是一种“概念阶段”的典型粗网格模型，大概会生成15万个单元，当然单元数需要减少至大约5万个。

简化的模型必须加以修订，解决某些问题，然后再检查是否还保持原有的特性。

计算模态分析在发动机振动噪声中的应用作者：刘庆晨来源：《CAD/CAM与制造业信息化》2013年第12期关键词：模态分析；振动；噪声；发动机一、前言当今世界上，汽车的噪声和有害气体的排放已成为汽车污染环境的首要问题。

由于对生存环境的关心，人们力求降低汽车的噪声，而发动机又是汽车最重要的噪声源。

因此，汽车发动机的低噪音化研究是很必要的。

近年来，随着计算机技术的飞速发展，在汽车产品开发方面，CAE技术已经大量应用。

在零部件以及整车尚未制造出来时，使用C AE技术可以对它们的强度、可靠性以及各种特性进行计算分析，在计算机上进行“试验”。

模态分析技术是现代机械产品结构设计、分析的基础，是分析结构系统动态特性强有力的工具。

计算模态分析可以预测产品的动态特性，为结构优化设计提供依据。

模态分析是研究结构动力特性的一种方法，是系统辨别方法在工程振动领域中的应用。

二、模态分析基本理论振动模态是弹性结构固有的、整体的特性，通过模态分析方法得到结构各阶模态的主要特性，就可能预知结构在此频段内，在外部或是内部各种振源作用下的实际振动响应，而且一旦通过模态分析知道模态参数并给予验证，就可以将这些参数用于设计过程，优化系统动态性能。

模态分析过程如果是由有限元计算的方法取得的，称为是数值模态分析。

结构模态分析是结构动态设计的核心，其目的是利用模态变换矩阵将耦合的复杂自由度系统解耦为一系列单自由度系统振动的线性叠加，为结构系统的振动特性分析，振动故障诊断与预报以及结构动力特性的优化设计提供依据。

1.结构动力学方程对一个线性多自由度系统，其动力学平衡方程可表示为：2.结构的自由振动由此，求解一个多自由度系统的固有频率和振型的问题就归结为求方程组（5）的特征值和特征向量问题。

由于一般情况下，有限元分析中系统的模型较大，且不需要提取全部模态，所以多选用迭代法求解，常用的方法有子空间迭代法（Subspace Method）和兰索斯法（Block Lanczos Method）等。

高铁车辆轨道噪声预测模型的研究与应用高铁车辆轨道噪声是影响乘客乘坐舒适度的重要因素，也是城市噪声污染的重要来源之一。

因此，对于高铁车辆轨道噪声的预测，是保障人们健康生活的重要一环。

本文将从噪声预测模型的研究和应用两个方面入手，探讨高铁车辆轨道噪声的预测问题。

一、高铁车辆轨道噪声预测模型的研究高铁车辆轨道噪声的产生是复杂的，包括车辆轮胎与轨道作用力、轮轨间振动、车体结构和轴承的振动、地面反射等多个因素。

因此，构建一个准确的预测模型显得尤为重要。

1.1 基于MATLAB的预测模型在高铁车辆轨道噪声预测的研究中，MATLAB是应用广泛的工具。

通过构建车辆轮胎-轨道作用力模型、车辆振动模型、轮轨间振动模型等等，结合计算机模拟技术，可以建立起一套比较准确的预测模型。

1.2 基于深度学习算法的预测模型近年来，随着深度学习算法在各个领域中的广泛应用，其在高铁车辆轨道噪声预测中的应用也越来越受到关注。

深度学习算法可以通过大量的数据训练，从而建立出一个高精度的预测模型。

二、高铁车辆轨道噪声预测模型的应用高铁车辆轨道噪声预测模型的应用，可以为相关管理部门提供科学依据，进行有效的噪声控制和减少。

同时，也可以为高铁运营企业提供可靠的数据支撑，更好地进行车辆制造和调整，提高乘客的出行体验。

2.1 基于预测模型进行隔音材料的筛选不同种类的隔音材料对于噪声的吸收效果是有差别的。

在通过预测模型预测噪声值后，可以根据实际情况，选择吸音效果较好的隔音材料进行安装和使用，从而更有效地降低噪声污染。

2.2 基于预测模型进行车辆调整和优化在预测模型的支持下，可以进行车辆的调整和优化工作。

针对不同类型的车辆，对其底盘和轮胎进行改进，优化车身结构和减震系统，进一步减少车辆轨道噪声的产生。

2.3 基于实时监测数据改进预测模型在实际运营中，监测数据能够反映车辆轨道噪声的实际情况。

通过对实时监测数据的分析和处理，可以不断完善高铁车辆轨道噪声预测模型，提高其预测精度和应用范围。

用流体动力学计算模型进行汽车消声器尾管噪音预测试验的研究汽车消声器尾管噪音是汽车行驶过程中产生的一种噪音污染源，对驾驶员和环境都会造成不良影响。

因此，通过流体动力学计算模型进行汽车消声器尾管噪音预测试验的研究，对于改善汽车噪音污染问题具有重要意义。

本文将通过1200字以上的篇幅，详细介绍这方面的研究内容。

首先，我们需要建立汽车消声器尾管的流体动力学计算模型。

该模型应包含以下要素：汽车尾管结构、尾气流场、消声器结构和声学特性等。

通过传统的噪音测试方法收集的数据，我们可以构建可靠的流体动力学计算模型。

该模型将提供流体动力学的基本参数，如气流速度、压力和温度等。

这些参数将用于预测汽车尾管噪音产生的机理和特性。

其次，我们需要在计算模型中引入适当的数学方程和数值算法。

流体动力学的基本方程包括连续性方程、动量方程和能量方程等。

通过求解这些方程，我们可以得到尾气流场的速度、压力和温度等参数。

同时，我们还需要引入声学方程和声学算法，以模拟尾管噪音传播的机制。

通过以上的计算和分析，我们可以预测汽车尾管噪音的产生机理、传播特性以及降噪效果等。

第三，我们需要验证流体动力学计算模型的准确性和可靠性。

对于模型的验证，我们可以通过对比模型预测数据和实测数据的差异来评估模型的准确性。

此外，也可以通过对不同参数和条件的敏感性分析，来验证模型的可靠性和适用性。

这些验证将为进一步的研究和改进提供可靠的依据。

最后，我们需要利用建立的流体动力学计算模型，进行相关的预测试验研究。

通过对不同尾管结构、消声器材料和尾气流场参数的预测试验，我们可以评估不同方案对汽车尾管噪音的降噪效果。

此外，我们还可以通过模拟不同工况下的尾管噪音产生及传播特性，为工程设计和控制提供技术支持。

综上所述，通过流体动力学计算模型进行汽车消声器尾管噪音预测试验的研究，对于降低汽车噪音污染具有重要的意义。

该研究将通过建立准确可靠的计算模型，预测尾管噪音的产生及传播特性，为汽车消声器的优化设计提供指导，并为改善城市环境的噪音问题提供科学依据。

车内中频噪声FE-SEA混合建模及分析方法车内中频噪声是指频率范围在100 Hz到10 kHz之间的噪声，主要来源于引擎、变速箱和底盘。

为了减少车内中频噪声对人体健康的影响，需要采用建模和分析方法来预测和优化车内中频噪声水平，其中FE-SEA混合建模及分析方法是一种有效的方法。

FE-SEA混合建模技术是有限元和统计能量分析相结合的一种方法。

它通过将车辆结构分成有限元网格，并考虑分布在结构表面上的机械振动源的振幅、相位和入射角等参数，然后使用统计能量分析方法来估计噪声传递路径对车内声压水平的贡献。

具体来说，该方法可以分为以下步骤：1.有限元建模：对车辆结构进行有限元建模，将车辆结构分成小单元，每个单元的振动特性可以通过有限元分析进行计算。

2.机械振动源建模：将机械振动源视为点源，并估计其振幅、相位和入射角等参数。

3.传递路径建模：通过分析车辆结构的机械振动源和有限元模型中的弯曲、扭曲和屈挠等模态，确定声波传播路径以及各传递路径的贡献。

4.统计能量分析：将传递路径的声波能量汇总，并计算其对车内声压的贡献。

5.结果分析：对计算得到的结果进行分析，包括识别主要的车体振动模态和传递路径、确定主要噪声源和传递路径、分析各传递路径的贡献以及提出优化措施等。

FE-SEA混合建模技术具有以下优点：1.可以考虑模态交叉项对声压的贡献，以及车辆结构的频率响应特性。

2.能够较准确地预测车内噪声水平，为优化车辆结构提供指导。

3.可以在优化车辆结构前进行多种方案的评估，节省优化设计的时间和成本。

4.为了进一步提高该方法的预测精度，可以添加实测数据用于校准计算结果。

综上所述，FE-SEA混合建模及分析方法是一种有效的方法，可以对车内中频噪声进行预测和优化。

通过该方法，可以识别和定位主要的噪声源，确定主要传递路径，提供优化车辆结构的指导，从而提高行驶舒适性和充分保护人体健康。

FE-SEA混合建模技术在汽车行业中的应用非常广泛。

1前言随着汽车的日益普及，对汽车舒适性的要求日益提高。

汽车NVH将是汽车工业角逐的主战场，它的性能参数的高低，将直接影响汽车企业的生存与发展。

汽车NVH即指噪声、振动和舒适性。

从设计的观点来看，汽车NVH是一个有激励源（发动机、变速器、路面等）、传递路径（由悬挂系统、悬置系统和连接件组成）和响应器（车身）组成的系统，如图1所示。

图1 NVH简化模型从汽车NVH评价的观点来看，分为主观评价和客观评价两部分。

主观评价主要目的是对整车的NVH性能进行评价,并提出存在的主要问题,作为下一步工作的主要内容；客观评价主要是通过客观数据发现存在的主要问题。

在开发过程中，为了进一步使主观评价和客观评价有效结合有利于车型NVH 开发，一般制定如下主要评价内容[1]：①怠速噪声和振动②加速过程的噪声和振动③匀速过程的噪声和振动④减速噪声和振动⑤高速风噪声⑥叽叽嘎嘎声（异响）⑦启动和熄火时的噪声和振动⑧轮胎噪声⑨通过噪声在怠速、加速、匀速、减速等工况评价中，轰鸣声是经常出现的现象之一，本文就此课题展开讨论。

2汽车轰鸣声产生机理[2]2.1轰鸣声介绍汽车在封闭状态下，车内空气会形成许多振动模态或声腔模态，当发动机激励或路面激励时，车身某些钣金的振动频率与密闭空气的固有模态频率一致，将会产生很强的耦合作用，空气就会产生体积变化，在车内产生很高的压力脉动，引起人耳不适，甚至出现头晕、恶心等症状，此现象称为轰鸣(booming)。

轰鸣声属于低频噪声，通常在25-200Hz范围内产生，普遍存在于汽车的怠速、匀速和加速过程中，发动机、传动系、排气系统、不平路面激励等因素都可能成为轰鸣声产生的源头。

2.2声腔模态的产生机理汽车乘员舱的壁板是由多块薄钣金冲压焊接而成，厚度一般为0.7-1.0mm，具有一定的弹性，当发动机或路面的激励传递到车身壁板时，会引起薄钢板的振动，从而辐射出噪声。

当辐射出的声波入射到达蔽障时，会与其反射的声波相互叠加而形成合成声场。

模态试验及工作变形分析在汽车车内噪声诊断中的应用作者：李艳斌张满良姜建中1、前言模态分析技术从20世纪60年代后期发展至今已趋成熟，并被广泛的用于汽车设计和汽车NVH性能的故障诊断中。

汽车上的各个系统都是相互连接在一起的，相连接的系统的模态一定要分开，否则它们之间就会发生共振。

通过模态分析技术就可以得到各个子系统的模态，进一步分析各个系统之间有没有模态耦合。

由于国内汽车工业相对发达国家还比较落后，部分新车型会存在振动或者噪声方面的问题，我们一般可以对样车进行工作变形分析。

工作变形分析是近些年才出现的新的故障诊断方法，它和运行模态一样，都是利用实际工况下的响应信号计算得到有用的信息。

工作变形分析可以使工程师们更直观的了解样车在实际工况下的工作形式，为进一步的故障诊断提供依据。

本文通过一个乘用车的降噪实例，来具体说明模态分析和工作变形这两种分析方法是如何在汽车降噪中应用的。

2、模态分析、工作变形的定义2.1 模态分析的定义将线性定常系统振动微分方程组中的物理坐标变换为模态坐标，使方程组解耦，成为一组以模态坐标及模态参数描述的独立方程，以便求出系统的模态参数。

坐标变换的变换矩阵为模态矩阵，其每列为模态振型。

2.2 工作变形的定义ODS即工作变形分析，是指实际工作状态下的试件振动的视觉体验，简而言之就是在实际工作情况下试件怎么振动的。

ODS是指结构在某一特定频率、特定转速下的变形，所以也可以概括的定义为结构的受迫振动。

不同的转速对ODS的结果可能会有一定的影响。

3、模态分析和工作变形的区别和联系模态分析和工作变形之间的区别：1）模态描述结构的共振，而一个工作变形仅仅描述了在某个特定频率或时间下的受迫响应。

2）模态是共振结构的固有属性，工作变形可以定义到任何结构，共振或非共振结构均可。

3）工作变形随着结构载荷的改变而改变，但模态不会。

工作变形是任意的，取决于作用在结构上的载荷。

模态只有在结构属性（质量、阻尼和刚度）和边界条件改变时才相应改变。