基于最大聲壓向量的車身噪聲傳遞函數評估及優化分析

文章提出了一種基于最大聲壓向量的整車噪聲傳遞函數評估方法，根據最大聲壓向量法，以車身關鍵零件鈑金厚度作為變量空間，采用Hyperstudy軟件進行DOE分析，確定車身結構敏感點，同時進行自動優化。結果表明，該方法能夠整體評估車身NTF性能，且收到很好的優化效果，具有重要的工程意義。

NTF；最大聲壓向量；NVH；車身優化

U491.9+1A481684

基金項目：

廣西高校中青年教師科研基礎能力提升項目“純電動汽車路噪開發關鍵技術研究”（編號：2024KY1401）；2023年度柳州市教師隊伍建設理論與實踐研究課題“虛擬仿真類技能大賽促進教師隊伍成長的研究”（編號：2023-RSA-09）；柳州教育科學規劃2023年度職業教育課題“虛擬仿真技術賦能職業教育三教改革的研究與實踐”（編號：2023ZJC070）

作者簡介：

黃志杰（1988—），碩士，工程師，研究方向：整車NVH開發。

0" 引言

噪聲傳遞函數（Noise Transfer Function，簡稱NTF）是指單位輸入激勵與車內噪聲之間的對應函數關系，用來評價車身結構對載荷激勵的靈敏度特性，是影響整車NVH性能的關鍵因素之一。不論是來自路面的激勵，還是發動機的激勵，最終都是通過汽車車身傳入車內，并被乘員所感受，在汽車開發中，車身噪聲傳遞函數（NTF）作為一項集成指標，直接影響整車NVH性能。李訓猛等［1］建立TB車身聲固耦合模型，進行NTF仿真分析和優化，并驗證了優化方案的可行性。鐘超等［2］基于NTF不達標問題，通過模態貢獻量分析與面板貢獻量分析，并結合ODS分析提出優化方案，改善了NTF性能。楊啟梁等［3］基于NTF，對車身地板阻尼板進行拓撲優化，驗證了阻尼板降噪的有效性。高思奇等［4］基于模態貢獻量分析，對TB車身的NTF進行了仿真和測試的對標，并將對標后的CAE模型用于整車NVH開發中。

然而，車身結構的NTF測量點較多，整車NTF曲線多達數百條。如圖1所示為某車身的NTF曲線（駕駛員左耳處），總共200多條曲線，數據量非常龐大。

目前，汽車NVH開發工程師只能根據每一條曲線來評估具體結構的NTF性能水平，無法從眾多的曲線中整體評估車身NTF的總體水平，并從宏觀上判斷車身結構的優劣，從而鎖定優化的方向。

此外，NTF的優化也是NVH開發中非常重要的工作。常用的優化方法是針對單條NTF曲線，基于工作變形模式分析（ODS）、節點貢獻量分析（PFGrid）、板件貢獻量分析（PFpanel）等方法確定車身薄弱位置，對工程師的經驗依賴度很高。傳統的優化方法僅能解決單一曲線的單一超標峰值問題，無法滿足多條曲線的同時優化，在進行較多的NTF曲線優化時，經常出現“此消彼長”的現象，導致NTF優化難度大大增加，因此整車NTF優化工作將花費數月之久的時間。

綜上所述，汽車NVH開發亟須一種能夠對整車NTF總體水平的評價方法。同時，需要一種優化效率高，并能考慮所有曲線和全部頻段的優化方法來實現全局NTF性能的達標。針對上述的相關技術問題，本文提出了基于最大聲壓向量的車身噪聲傳遞函數，從眾多數據曲線中評估整車NTF總體水平的方法。同時，根據該方法，通過Hyperstudy軟件，引入第三類響應函數，對車身NTF性能進行優化。結果表明，該方法可以有效的解決上述棘手問題，改善整車噪聲傳遞函數峰值，提高優化效率。

1" 噪聲傳遞函數原理

噪聲傳遞函數（NTF）是評價車內某點聲壓（如駕駛員右耳處）與輸入激勵力的比值大小，其為結構的固有屬性，只與結構本身相關，與激勵、響應等外界因素無關。在對汽車車身NVH特性研究中，駕駛員耳旁噪聲傳遞函數是一種理想的評價方法。

噪聲傳遞函數的計算基于聲固耦合理論，在結構上施加激勵產生的響應可傳遞至聲學有限元邊界，在耦合計算過程中聲壓亦可作為激勵源影響結構振動，從而影響聲壓的大小，其表達式為：

（Ks+jωCs-ω2Ms）ui+Kcpi=Fsi

（Ka+jωCa-ω2Ma）pi-ω2Mcui=Fai（1）

式中：Ks——結構剛度矩陣；

Cs——結構阻尼矩陣；

Ms——結構質量陣；

Ka——聲學剛度矩陣；

Ca——聲學阻尼矩陣；

Ma——聲學質量陣；

Kc——耦合剛度矩陣；

Mc——耦合質量矩陣；

Fsi——結構激勵矩陣；

Fai——聲學激勵矩陣。

基于最大聲壓向量的車身噪聲傳遞函數評估及優化分析/

黃志杰，張皓惟，何" 雷

2" NTF分析模型的建立

本文采用hypermesh軟件對車身結構和車內聲腔進行網格劃分，并賦予相應的材料和屬性。NTF分析的CAE模型分為車身結構有限元模型、車聲空腔模型、座椅空腔模型，其中車身結構有限元模型是Trimmed Body（帶內飾的車身）模型。如圖2所示。

NTF分析的激勵點包括底盤懸架系統與車身相連的接附點，每個激勵點施加X、Y、Z三個方向的單位激勵，計算工況數量一般gt;200個。

3" 基于最大聲壓向量的NTF數據處理

Altair Compose軟件可方便對CAE計算結果進行編程后處理［5］。本文采用Altair Compose編制程序，讀取分析結果的聲壓數據，并按照式（2）轉化為聲壓級。

Lp=20log10pppre（dB）（2）

式中：Ppre——參考聲壓，取20 μPa。

根據傳遞路徑分析理論，車內噪聲響應總是各接附點激勵引起響應的疊加［6］，其中作用最明顯的總是相應頻率點聲壓最大的曲線分量。因此，本文提出基于最大聲壓向量來評估NTF性能，最大聲壓向量表達式為：

PFk=［max（NTFFk）1，max（NTFFk）2，max（NTFFk）3…］（k=x，y，z）

PRk=［max（NTFRk）1，max（NTFRk）2，max（NTFRk）3…］（k=x，y，z） （3）

式中：PFk、PRk——前懸最大聲壓向量；

max{（NTFFk）i}、max{（NTFRk）i}

（i=1，2，3…）

——前懸和后懸聲壓傳遞函數矩陣每一列的最大聲壓值。

由于整車前懸和后懸結構具有差異，為了研究前后各方向的NTF特點，需要對聲壓數據進行分類。分類原則是：將整車前懸和后懸接附點的X、Y、Z工況的傳遞函數曲線分別作為一類，生成聲壓傳遞函數矩陣。該矩陣的行向量為接附點某激勵方向（X、Y、Z）的全頻段噪聲響應值，矩陣的行數為前懸架或后懸架接附點的個數。本文中某型轎車的前懸架總共有12個接附點，后懸有30個接附點，則該車前懸架的聲壓傳遞函數矩陣為3個（X、Y、Z方向各一個），每個矩陣由12個行向量組成；后懸架的聲壓傳遞函數矩陣為3個，每個矩陣由30個行向量組成。

本文通過自編的Altair Compose程序，按照式（3），將每一個聲壓傳遞函數矩陣縮聚為一個行向量，即最大聲壓向量，整車最大聲壓向量為6個，分別為：前懸X、Y、Z向和后懸X、Y、Z向最大聲壓值向量。如圖3和圖4所示分別為某車型前懸X、Y、Z向的最大聲壓值向量曲線和后懸X、Y、Z向的最大聲壓值向量曲線。

顯然，NTF曲線通過處理后，原來的200多條曲線，最終縮聚為6條最大聲壓值向量曲線，大大簡化了數據分析的復雜度。

4" 基于最大聲壓向量的NTF性能評估

本文中，某型轎車NTF目標線定義為55 dB，圖3中的3條最大聲壓值向量曲線代表了整車前懸架X、Y、Z方向的NTF性能水平；圖4中的3條最大聲壓值向量曲線代表了整車后懸架X、Y、Z方向的NTF性能水平。若某最大聲壓值向量曲線某頻率段超過了目標線，則該曲線的相應頻段需要優化。

為了從宏觀上對車身NTF性能進行整體評估，引入NTF超標系數η和λ：

η=foutftotal（0lt;ηlt;1）

λ=loutltotal（0lt;λlt;1）（4）

式中：fout——最大聲壓向量曲線超過目標值的頻率長度總和；

ftotal——總頻率長度（一般為300 Hz）；

lout——超過目標值的聲壓傳遞函數曲線數；

ltotal——聲壓傳遞函數曲線數總和。

超標系數η和λ越接近0，表明車身的NTF性能越好；越接近1，表明車身NTF性能越差。

整車NTF性能評估方法如下：

（1）當λ≥0.4且η≥0.4時，

表明整車40%的NTF曲線超標，同時40%的頻段超標，說明整車NTF性能較差，車身整體結構設計不合理。根據工程經驗，無法通過簡單調整車身鈑金厚度進行NTF性能優化，使之全部達標。需結合車身其他性能指標（如碰撞性能、疲勞耐久性能等）去優化車身的主要結構框架，如增大車身各梁截面的尺寸及剛度，才能滿足性能要求。

（2）當λ≥0.4且η＜0.4時，

表明整車40%的NTF曲線超標，但是超標的頻段較少，整車大部分NTF曲線超標的頻段較為集中，根據工程經驗，問題點集中在車身少數框架結構的設計上。此時結合車身其他性能（如車身模態、車身剛度等）即可判斷車身結構問題點，加強薄弱處框架結構，可解決大部分NTF性能問題。

（3）當λ＜0.4時，

表明整車超標的NTF曲線≤40%，說明車身主要承力框架設計優良，可通過調整車身鈑金厚度，優化NTF性能。

5" 基于最大聲壓向量的NTF性能優化

以下的優化僅針對λ＜0.4的情況進行，本文通過Altair Compose編程，將上述最大聲壓向量曲線中超過性能目標值的頻段依次進行RMS處理，并計算響應函數Rs：

RMS=∑nui=nlLPi2nu-nl+1

Rs=RMS-T（5）

式中：nl和nu——最大聲壓向量曲線某頻段超過目標值的下限頻率和上限；

LPi——最大聲壓向量曲線某頻段超過目標值的具體聲壓級（該點頻率為i）；

T——NTF目標值（55 dB）。

根據式（5），建立優化的數學模型為：

min" RS

s.t.

0.8≤Ti≤2.5

0.85≤m/Mbase≤1.2（i=1，2，3，4…）（6）

式中：T——車身零件鈑金厚度；

m——優化后車身總重量；

Mbase——優化前車身總重量。

在Hyperstudy軟件中注冊Compose求解器，優化過程中Hyperstudy軟件將自動調用Compose軟件計算式（5）中的響應函數R。

優化前，采用拉丁超立抽樣進行DOE分析［7］。本文針對某轎車進行鈑金零件厚度DOE分析，再根據帕雷多（Pareto）圖的分析結果，按變量貢獻量大小排列，從中選出15個對NTF最大向量曲線峰值最有效的零件厚度作為優化變量，進行下一步優化。Pareto分析結果如圖5所示。

在Altair Hyperstudy軟件中設置采用ARSM優化算法進行多目標參數優化，將目標函數設置成最小化，軟件將對零件厚度變量重新進行性能匹配，從中找到最優的變量組合，保證目標函數最小，從而達成性能目標。最終的優化結果如表1所示。

典型最大聲壓向量的最終優化結果如圖6和圖7所示。

由圖6、圖7可知，通過優化后，最大聲壓向量曲線峰值在140～180 Hz以及200～250 Hz頻率段分別下降了10 dB和5 dB，NTF性能有了明顯的改善，基本符合開發目標值的要求。

6" 結語

基于最大聲壓向量法的NTF性能評估法解決了無法從整體上對NTF進行評估的弊端，該方法使工程師能根據最大聲壓向量超標系數直觀評價NTF性能的優劣，并初步判斷車身結構弱點。同時，依據最大聲壓向量曲線，采用Hyperstudy軟件進行鈑金厚度優化，可以對車身關鍵零件的厚度重新進行性能匹配優化，最終使NTF性能符合開發要求。

［1］李訓猛，孫艷亮.基于噪聲傳遞函數的車內噪聲優化［J］.時代汽車，2020（14）：16-17.

［2］鐘" 超，夏祖國，陳" 華，等.某皮卡TB模型噪聲傳遞函數分析優化［J］.上海汽車，2022（6）：17-22.

［3］楊啟梁，鄧中銳，胡" 溧.基于噪聲傳遞函數的白車身阻尼降噪研究［J］.機械設計與制造工程，2022，51（8）：55-59.

［4］高思奇，曹" 誠，孫" 赫.基于模態貢獻量分析的噪聲傳遞函數仿真對標［C］.2021Altair技術大會論文集，2021.

［5］陳" 晶.基于Altair Compose+Feko的車載天線布局仿真應用［C］.2019Altair技術大會論文集，2019.

［6］廖" 毅，羅德洋，余" 義，等.基于工況傳遞路徑分析的汽車路噪優化方法研究［J］.汽車技術，2019（8）：46-49.

［7］金" 環.HyperStudy在副車架輕量化優化設計中的應用［C］.2021Altair技術大會論文集，2021.

20240420