有效设计密封件以提高风噪声性能的计算过程

为了有效改善汽车的风噪声性能，在车辆开发过程的早期对密封件噪声进行准确的预测和流动分析是非常重要的。本文描述了在气动声学风洞中测试的SUV车辆的详细信息，以将密封性能与车窗玻璃的密封性能区分开来。然后描述了相应的流体（CFD）和结构声学（SEA）模拟过程，并使用不同的车辆配置对结果进行了比较。从以下几个方面对本文的研究内容进行介绍。

一、实验方法

1. 气动声学风洞

在德国斯图加特的 FKFS 全尺寸气动声学风洞中，对捷豹路虎(JLR)生产的揽胜运动型(Range Rover Sport)进行了实验测试。安装在该设施中的这款车的照片如图 1 所示。


图1 路虎揽胜运动型在风洞测试设施中

密封线被粘贴在外部，以减少来自非模拟区域的噪音。对车辆进行测试，所有玻璃面板从内部覆盖了隔音板，以降低面板的透射率并增加目标透射路径的信噪比。通过应用窗口贡献方法，详细研究了左前门贡献。模拟粘土应用于密封的内侧，以进一步减弱声音传播。图2显示了定制的左前侧玻璃绝缘体，其中安装的腻子会阻塞玻璃密封的传输。


图2 带玻璃密封腻子的左前侧玻璃隔热层详图

一个双耳声学测试装置被放置在左前排座位的位置，记录每个耳朵位置的内部噪音。评估了一系列的流速和偏航角度，本文给出了130km/h，0°偏航情况的结果。图 3 显示了面板绝缘、双耳声学测试装置和阻塞腻子应用在门密封系统的内侧。在这种配置中，侧面玻璃绝缘体或玻璃密封腻子交替移除，以强调这些噪音来源和路径。


图3 带双耳声学测试装置和门密封腻子的经过处理的内部

为了与乘员舱内部的模拟SEA声学模型进行比较，将左耳和右耳麦克风的均方脉动压力在三分之一倍频程频谱中进行平均。

2. 密封传动实验

来自风洞的同一辆汽车在 JLR 半消声声学测试设备中进行了测试，以估计密封传输系数。声学互易性是通过将体积速度源的喷嘴放置在驾驶员的耳朵位置，同时测量放置在外部密封位置附近的许多表面麦克风和1/2麦克风的声频响应函数来实现的。记录这些麦克风与密封线之间的对峙距离，平均为25 毫米。通过在外部采用圆柱形扩展模型，在每个密封段周围的半圆柱形虚拟表面上积分辐射声强度，估算辐射声功率 Wr。

根据点声源引起的 SEA 混响压力估算密封系统内部的入射声强，并辅以从点声源到密封段中心的直接场计算。利用 CFD 模型中每个密封段的湿润外部流体面积作为估算入射声功率Wi的参考，每个频带中每个密封段的传输损耗以分贝为单位计算如下：



为了减少空间变化，采用了多个点源位置，并在声音传输损失（TL）计算之前对结果进行了功率平均。

二、数值方法

利用图 4 所示的过程对车内的风噪声进行模拟。一个瞬态的、可压缩的CFD代码可快速模拟车辆的外部面板和密封表面上波动的压力负载。在频域中对这些瞬态压力进行了分析，以开发结构声学车辆模型的载荷。对于模型中的每个主动面板，结构和声学负荷进行计算，为车辆模型面板振动和内部舱室噪声提供输入。在该模型中将密封件作为附加面板并入，并与实验TL谱所指定的舱室声音进行声学耦合。


图4 室内风噪声仿真过程

1. 外部流动

采用基于格子 Boltzmann 方法(LBM)的计算气动声学(CAA)CFD 求解程序 PowerFLOW 5.4 b，计算非定常流场以及相应的流场诱导噪声的产生和传播。LBM 的基本思想是跟踪流体粒子的运动和碰撞。由于在一个具有代表性的流体体积中，颗粒的平均数量大大超过了单独跟踪它们所需的计算能力，因此颗粒被分组成指数为i的离散方向的整数数目。计算遵循粒子分布函数 fi，该函数表示在特定时间和位置随速度 ci 移动的每个体积单位的粒子数，也称为体素。与统计物理学非常类似，流量变量例如密度和速度是通过对粒子分布函数的离散方向集进行适当的矩（求和）来确定的。这个 LBM 求解器在汽车风噪声应用中被广泛使用和验证。

2. 噪声传播

统计能量分析(SEA)是通过考虑模态群的统计集合以及它们之间的动态能量交换来模拟中高频动力学的方法框架。湍流对结构的激励作用是通过湍流壁压力波动来描述的，该波动在每个面板上提供了随机分布的力。湍流也辐射声场，即使作用于刚性结构或自由剪切层。这种声场的传播速度大约是高速公路上湍流起伏速度的十倍，与典型结构波长的耦合效率高于湍流。因此，利用低通波数滤波器，在激励公式中将外部声场与湍流分离。

前侧玻璃被建模为层压SEA面板，并连接到上部前声学子系统。密封段创建为特殊的传输损耗面板，并耦合到适当的内部子系统。图5显示了密封段的布局。


图5 门密封条（Dn）和玻璃密封条（Gn）的分段

3. 舱内声学模型

将该方法应用于后分析软件 PowerACOUSTICS 4.2 中，将SUV 的内部体积划分为 20 个 SEA 声学子系统，以模拟车内声压级(SPL)的梯度。对于左侧和右侧，在左右两侧，都有用于三排座位区的上、中、下声学子系统，在挡风玻璃处的仪表板上方还有一个空间。在车辆实验中，麦克风的位置被选择来匹配驾驶员头部的位置。

三、结果

1. 外部来源

在左前门区域上模拟的瞬态湍流流动如图6所示，图中显示了涡旋核的快照，并用涡度大小进行了着色。主要分离的流动区域可以从前轮和轮舱、整流罩涡、镜面尾迹和 A柱后涡流中识别出来。


图6 流动快照中的瞬态湍流涡，由涡度大小着色（红色表示高涡度）

选择2 kHz第三倍频带进行检查，作为导致正面玻璃上的玻璃密封条产生内部噪声的重要因素。虽然湍流是造成面板外部压力波动的一个重要因素，但由于声场中波长的空间耦合和玻璃的弯曲模式，声路径在较高频率时通常占主导地位。在此处使用的简化TL传输模型中，密封件贡献完全来自声源。图7所示的声功率谱热点表示了集中声学负荷的位置。这个结果是通过应用声学波数滤波器，然后对每个外表面测量元件进行第三倍频段的功率谱计算，由面板和密封件上的瞬态波动压力计算得出的。


图7 声波数滤波压力

虽然在后视镜后面的区域中的声负载通常很高，但可能无法立即弄清楚是哪种几何形状在玻璃密封件上形成了这些热点。当流动中的声源被突出显示时，表面声学负荷的原因会更加明显。分析软件包括执行流量感应噪声检测的功能，通常缩写为它的首字母缩写：FIND。在图8中，声学dB映射由流体中声功率密度的等值面补充，该等值面也针对2 kHz的第三倍频程频带进行了计算。这种在体积区域显示声源的可视化技术被发现在追踪面板热点回到产生噪音的流动特征方面非常有效。在这辆 SUV 中，镜面底座和三角形面板后面的流动显然是产生的原因。相比之下，镜面尾流中的噪声源和A柱涡旋中的噪声源远离这个热点。因此造成这种现象的可能性较小。


图8 空气中的流动感应噪声源

2. 室内噪声验证

使用从315Hz至8kHz的第三倍频程内部噪声频谱，提出了三种配置：1.仅侧面玻璃2.门密封条和侧面玻璃3. 玻璃密封条、门密封条和侧面玻璃

所有内部SPL结果在40 dB范围内绘制，图中每格5 dB。图9显示了侧面玻璃内部噪声的实验配置，图3所示的配置，其中图2所示的玻璃面板阻隔器已拆下，并且所有密封线都粘贴在外部。在模拟结果的情况下，玻璃的贡献是在没有其他面板或密封件负载的情况下计算的。相关性在 1000hz 以上很好。对于低于 1000 hz的频率，实验中的底部气流可能会有一些贡献，可能会导致这些频率下的3dB的预测不足。


图9 内部驾驶员头部三倍频程SPL，仅侧面玻璃

通过去除车门密封胶带和腻子，实现了车门密封和侧玻璃的配置，如图 10 所示。在图 11 中，门密封加侧面玻璃和仅有侧面玻璃之间的分贝差异被绘制出来，显示了来自门密封的额外分贝贡献的频谱。在1250hz以下的频带内，这些都在1-3db的实验和模拟范围内。如图9所示的SPL，在这种情况下，有一个观察到的趋势是模拟过度预测这些贡献，这就是认为是由基线实验中的未模拟贡献引起的。


图10 内部驾驶员头部三倍频程SPL，侧面玻璃和门密封条


图11 车门密封件的分贝贡献光谱

图 12 显示了侧面玻璃、门密封件和玻璃密封件的内部SPL 光谱，图 13 显示了产生的分贝超过基线(仅侧面玻璃)的贡献，即门和玻璃密封件的额外联合贡献。

玻璃密封的贡献有一个明显的频率趋势，在 2 kHz左右上升到一个峰值，然后下降，再上升。这是由 4-5 kHz左右的侧面玻璃重合效应引起的(见图 9)。玻璃密封模拟最差的相关性发生在 2500hz。发现原因是在此频率下G2腰部密封在实验性TL中出现“下降”。虽然对实验数据质量进行了审查并发现是可以接受的，但可以观察到，不同玻璃密封条之间的TL之间的散射非常高。这可能意味着在执行TL计算之前，建议在点对点测量中进行更多平均。


图12 内部驾驶员头部三倍频程SPL，侧玻璃，门密封条和玻璃密封条


图13 玻璃密封条和门密封条的分贝贡献光谱

四、对玻璃密封件传输损耗的敏感性

一个交替的玻璃密封 TL 光谱，然后形成作为所有玻璃密封段的功率平均值，实际上作为每个波段的透射系数的平均值。使用SEA模型中实验玻璃密封件TL光谱的平均值，模拟SPL光谱变为图14所示的值和图15所示的增量dB的值。2500hz 的最大误差已经减少到只有3.3 分贝，但在较低和较高频段的精度有所下降。在实践中，预计在源位置、多个车辆和频带数量增加的情况下，有必要对密封TL进行进一步平均。


图14 内部驾驶员头部三倍频程SPL，侧玻璃，门密封条和玻璃密封条（平均TL）


图15 玻璃密封件和门密封件（平均TL）的分贝贡献谱

总  结

由于室内风噪声通常主要来自动态密封，因此在设计过程中尽早使用可靠的计算能力来预测通过密封传播的室内噪声具有很强的动机。

本文描述了一个计算过程，可以用来预测在设计过程的早期通过密封传输的内部噪音。该方法采用基于格子Boltzmann 方法(LBM)的计算流体力学(CFD)求解器来预测瞬态气流和外部噪声源。统计能量分析（SEA）求解器用于将这些来源的噪声通过玻璃面板和密封垫传输到机舱中。密封件的噪声传输性能通过车内声传递函数测试进行了表征。在气动声学风洞中进行了实验，以量化通过玻璃板、门封条和玻璃封条传递的噪声，从而验证计算预测的有效性。进行了详细的流动分析，以深入了解噪声源以及密封件和玻璃板上的外部负载。预测的准确性虽然还没有达到以前仅用于玻璃面板的同一水平，但足以用于产品开发，以协助密封位置和密封结构决策，这是产品开发过程早期所需要的。一些额外的工作将有助于识别密封TL的目标，为每种架构的密封传输提供通用光谱。此外，将密封作用纳入室内风噪声预测中将提高形式变化的预测效果的准确性。流动结构可以通过设计进行管理，以避免在敏感的密封区域产生过多的激励。




来源文献：

Oettle, N., Powell, R.,Senthooran, S., and Moron, P., "A Computational Process to EffectivelyDesign Seals for Improved Wind Noise Performance," SAE Int. J. Adv.& Curr. Prac. inMobility 1(4):1690-1697, 2019,doi:10.4271/2019-01-1472.