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汽车侧镜基座气动噪声优化
本工作采用了Scale Adaptive Simulation粘性模型和多面体网格。在本研究中，我们将重点放在外窗上，以比较相同场景下的不同角度位置。将反射镜和底座设置为源，在车侧放置13台接收机采集数据（图4）。
图4 车辆一侧的位置
为了准确地捕捉湍流气流与侧镜相互作用后的声学值，需要一个随时间变化的瞬态模型。然而，对于气动力，当模拟达到稳态时，稳态时间解可以输出值。在本文中，瞬态和稳态模型分别用于输出所需的声学值和气动力。
假设气流速度为40 m/s，且存在涡旋，模拟运行至0.0825 s。网格细化过程对于获得准确的结果至关重要，因为它代表了所研究部件的尺寸，其中计算了每个元件在入口和出口的压力和速度分量。在这项工作中，首先应用ANSYS自动网格生成器，然后通过试错法不断减小网格基尺寸，直到达到恒定的输出。残差的期望值由用户设置，求解器继续求解，直到达到设置的迭代次数或残差值。精细的网格可以获得更精确的结果，但也可能导致较长的计算时间。相反，较大的网格大小将产生不准确的结果。
在网格细化过程中，ANSYS Fluent首先生成一个自动网格，并运行求解器，记录结果。然后采用网格定尺法，取镜面和侧体表面，取50 mm的单元尺寸，然后以5 mm的步长不断减小到10 mm。在网格细化过程的每一步，都运行求解器，并记录数据。图5显示的结果在7n范围内，因此在较小的300×103及以上网格尺寸下结果是准确的。由于阻力的数值与声学有关，因此对阻力的模拟是充分的。
图5 网格无关性验证
在设置阶段，网格切换到多面体，从而改变网格尺寸，如表1所示。表2显示了ANSYS fluent设置中使用的方法。使用的网格分为9个区域，共351,555个节点。图6显示了案例研究中使用的网格，包括边缘、面和分区。图6中紫色表面为入口，红色表面为出口，灰色部分为后视镜和汽车表面，绿色为研究区域的边界。
表1 多面体网格分析和尺寸
表2 ANSYS中流动策略
图6 网格显示，没有外部边界(上)，有边界(下)
04 结果与分析
瞬态仿真得到的结果为气动声学值，稳态仿真得到的结果为气动力值。结果由ANSYS求解器输出并呈现，以便得出侧镜基座方向的特定值，该值可产生最小的噪声和空气动力。由于采用傅里叶变换，数据数值较为混乱。因此，在研究的26个案例中，采用了几种方法来确定最佳的基底角位置。例如，由于傅里叶变换产生与频率相关的参数，并且就声音而言，低频声压级的大小比高频噪声级的大小更重要。频率范围是1 - 1000HZ的声音可以被人耳捕捉；此外，5到13号的接收器更重要，因为它们离驾驶员的耳朵更近。
图7为傅立叶级数曲线，为了更好地理解数据并能够输出结果，为每条线获得一个四阶多项式（图8）。通过取曲线开始处的值，选择多项式的阶数作为最精确的表示。例如，在78.75◦在接收器10的原始结果开始在77.4 dB，当应用多项式，初始值如下：二阶71dB，三阶74dB，四阶76dB，五阶80dB，六阶是82dB分贝。这表明第四阶是最准确的表示，因为获得的值最接近原始起始值(误差1.8%)。数据从10 Hz开始到910 Hz，但由于未发展的流动分离区域，前100 Hz以及最后10 Hz被删除。
得到的结果显示声压级几乎达到100 dB（图7），这对读者来说可能是一个很大的值，但事实并非如此。虽然声压级是以分贝来测量的，但它不同于同样以分贝来测量的声幅。然而，如果声音振幅达到85dB以上，可能会对人类的耳朵造成永久性损伤。
数据显示，接收器1(图7)录得最高声压级值(接近100 dB)，因为最靠近镜面，然后最大声压级值像接收器13一样不断下降，直到达到70 dB左右。
图7 接收机1在不同镜底角度下的原始结果
图8 接收机1在不同镜底角处用四阶多项式
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