CN110069830A - 路面不平引起的车内噪声与振动的计算方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种路面不平引起的车内噪声与振动的计算方法及系统,该方法包括:通过激光扫描设备扫描不同路面的几何信息,并将不同路面的几何信息转化为PDS功率谱密度;获取汽车参数以建立整车CAE模型;将PDS功率谱密度作为整车CAE模型的激励输入,运用随机响应分析方法,计算车内噪声与振动结果。本发明能够将路面几何数据直接施加在设计样车CAE模型中的轮胎上,模拟实际样车在路面行驶,只需测量一次路面几何信息后,任意车辆在该路面上行驶,均可通过输入路面几何信息至仿真模型中,计算得到车内噪声与振动,避免了大量的物理样车测试,减少了重复测试,既节约了成本,又能够提升计算准确度和效率。
Description
技术领域
本发明涉及汽车技术领域,特别是涉及一种路面不平引起的车内噪声与振动的计算方法及系统。
背景技术
随着汽车工业的飞速发展和人们生活条件的不断改善,汽车已经成为人们出行不可或缺的交通工具之一。汽车保有量逐年增加,越来越多的人拥有了私家车。目前随着人们环保意识的不断提升,新能源汽车得到快速发展。
目前,人们对汽车的要求越来越高。宽敞舒适、NVH性能良好的汽车受到普遍欢迎。据统计,市场上反馈回来的20%问题与NVH有关系。而汽车路面噪声是汽车NVH的重要组成部分,特别是新能源车型无发动机背景噪声的掩盖,路噪问题将尤为突出;路噪问题涉及的方面很多,路面激励从轮胎到悬挂到车身传递至车内,很多结构件都与此有关,因此,很多汽车厂商为节约成本、缩短开发周期,在前期对路面引起的噪声与振动(简称路噪)进行仿真,以期在前期尽量控制路噪。
这种传统的计算方法,需要用实际物理样车去实测获得路面激励,而且不同类型、不同轴荷、不同载重的车型路面传递的激励是不一样的,需要反复测试,既增加成本,又浪费时间,并且在项目前期,由于样车还未出来,需要用其它类似车型改制做物理样车,进行测试,虽然改制的车与最终样车相似,但用改制样车测试出来路面激励数据与最终设计样车的结果还是有一定的误差,同时前期改制的样车费用也不菲。
发明内容
为此,本发明的一个目的在于提出一种路面不平引起的车内噪声与振动的计算方法,以降低测试成本,提升测试效率。
一种路面不平引起的车内噪声与振动的计算方法,包括:
通过激光扫描设备扫描不同路面的几何信息,并将不同路面的几何信息转化为PDS功率谱密度;
获取汽车参数以建立整车CAE模型;
将PDS功率谱密度作为整车CAE模型的激励输入,运用随机响应分析方法,计算车内噪声与振动结果。
根据本发明提供的路面不平引起的车内噪声与振动的计算方法,能够将路面几何数据直接施加在设计样车CAE模型中的轮胎上,模拟实际样车在路面行驶,只需测量一次路面几何信息后,任意车辆(不同类型、轴距、轮距、载重)在该路面上行驶,均可通过输入路面几何信息至仿真模型中,计算得到车内噪声与振动,避免了大量的物理样车测试,减少了重复测试,既节约了成本,又能够提升计算准确度和效率,能够在产品开发前期预测路面引起的车内噪声与振动,为汽车开发提供技术指导和参考。
另外,根据本发明上述的路面不平引起的车内噪声与振动的计算方法,还可以具有如下附加的技术特征:
进一步地,所述几何信息包括路面中心轨迹坐标和路面高程矩阵,所述路面中心轨迹坐标来源于测试系统中的测试数据,所述路面高程数据来源于测试系统中激光头扫描数据,再根据路面的不同特征进行路面高程矩阵的布局。
进一步地,所述将不同路面的几何信息转化为PDS功率谱密度的步骤包括:
将基于路谱几何形貌的空间PSD转化为时域PSD;
将时域PSD转化为频域PSD;
将频域PSD转化为四轮激励PSD,从而获得PDS功率谱密度。
进一步地,所述运用随机响应分析方法,计算车内噪声与振动结果的步骤包括:
基于模态频率响应分析,先计算传递函数,然后乘以不同车速下转化后的路面几何谱功率谱密度,最后得到车内指定位置的噪声与振动,计算公式如下:
其中,[GZ]n×n为输出的功率谱密度;
[Gq]m×m为输入的功率谱密度;
[H*]n×m为频响函数的共轭;
[H]T m×n为频响函数的转置。
进一步地,所述将PDS功率谱密度作为整车CAE模型的激励输入的步骤包括:
将PDS功率谱密度输入整车CAE模型中,加载位置位于四个轮胎与地面接触点,对于前后轮,计算延时性,延时性的数值由前后轮距除以车速得到。
本发明的另一个目的在于提出一种路面不平引起的车内噪声与振动的计算系统,以降低测试成本,提升测试效率。
一种路面不平引起的车内噪声与振动的计算系统,包括:
扫描转化模块,用于通过激光扫描设备扫描不同路面的几何信息,并将不同路面的几何信息转化为PDS功率谱密度;
模型建立模块,用于获取汽车参数以建立整车CAE模型;
输入计算模块,用于将PDS功率谱密度作为整车CAE模型的激励输入,运用随机响应分析方法,计算车内噪声与振动结果。
根据本发明提供的路面不平引起的车内噪声与振动的计算系统,能够将路面几何数据直接施加在设计样车CAE模型中的轮胎上,模拟实际样车在路面行驶,只需测量一次路面几何信息后,任意车辆(不同类型、轴距、轮距、载重)在该路面上行驶,均可通过输入路面几何信息至仿真模型中,计算得到车内噪声与振动,避免了大量的物理样车测试,减少了重复测试,既节约了成本,又能够提升计算准确度和效率,能够在产品开发前期预测路面引起的车内噪声与振动,为汽车开发提供技术指导和参考。
另外,根据本发明上述的路面不平引起的车内噪声与振动的计算系统,还可以具有如下附加的技术特征:
进一步地,所述几何信息包括路面中心轨迹坐标和路面高程矩阵,所述路面中心轨迹坐标来源于测试系统中的测试数据,所述路面高程数据来源于测试系统中激光头扫描数据,再根据路面的不同特征进行路面高程矩阵的布局。
可以具有如下附加的技术特征:
进一步地,所述扫描转化模块具体用于:
将基于路谱几何形貌的空间PSD转化为时域PSD;
将时域PSD转化为频域PSD;
将频域PSD转化为四轮激励PSD,从而获得PDS功率谱密度。
可以具有如下附加的技术特征:
进一步地,所述输入计算模块具体用于:
基于模态频率响应分析,先计算传递函数,然后乘以不同车速下转化后的路面几何谱功率谱密度,最后得到车内指定位置的噪声与振动,计算公式如下:
其中,[GZ]n×n为输出的功率谱密度;
[Gq]m×m为输入的功率谱密度;
[H*]n×m为频响函数的共轭;
[H]T m×n为频响函数的转置。
可以具有如下附加的技术特征:
进一步地,所述输入计算模块具体用于:
将PDS功率谱密度输入整车CAE模型中,加载位置位于四个轮胎与地面接触点,对于前后轮,计算延时性,延时性的数值由前后轮距除以车速得到。
附图说明
本发明实施例的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1是根据本发明第一实施例的路面不平引起的车内噪声与振动的计算方法的流程图;
图2是扫描传感器布置示意图;
图3是采用本实施例提供的方法计算得到的轮心加速度与实测结果的对比图,图中,横坐标为频率,纵坐标为功率谱密度,Test_X代表实测结果,CAE_X代表本实施例方法的计算结果;
图4是根据本发明第二实施例的路面不平引起的车内噪声与振动的计算系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本发明第一实施例提出的路面不平引起的车内噪声与振动的计算方法,包括步骤S101~S103:
S101,通过激光扫描设备扫描不同路面的几何信息,并将不同路面的几何信息转化为PDS功率谱密度;
其中,采用激光扫描设备对不同路面的几何信息进行扫描,在进行扫描前,需对扫描设备进行验证,确认设备所采集的数据准确后,开始扫描工作。得到扫描后的原始路面数后,对几何数据进行功率谱换算,同时,根据不同车速的要求,转化为不同的数据结果,扫描仪传感器布置见图2。
几何信息包括路面中心轨迹坐标和路面高程矩阵两个部分,其中,所述路面中心轨迹坐标来源于测试系统中的测试数据,所述路面高程数据来源于测试系统中激光头扫描数据,再根据路面的不同特征进行路面高程矩阵的布局。
根据路面不平度,路面功率谱密度Gq(n)用以下公式作为拟合表达式:
Gq(n)=Gq(n0)(n/n0)-w
式中,n为空间频率(m-1),它是波长入的倒数,表示每米长度包含几个波长;n0为参考空间频率;
Gq(n0)为参考空间频率n0下的路面功率谱密度值,称为路面不平度系数;
W为频率指数,为双对数坐标上斜线的斜率,它决定路面功率谱密度的频率结构。
当汽车以一定车速u驶过空间频率n的路面不平度时输入的时间频率f是n与u的乘积,即
f=u*n
时间频率带宽Δf与带宽Δn的关系为
Δf=u*Δn
对于标定车速(V0)下已标定路谱形貌PSD(S0),可通过以下公式转化为任意速度下的路谱形貌PSD(S)
S(f)=(1/r)S0(f/r)
r=V/V0,r>0
f=频率。
基于傅立叶变换理论,对采集的路面几何谱数据进行处理,同时考虑不同车速,最后得到PSD功率谱,具体的,所述将不同路面的几何信息转化为PDS功率谱密度的步骤包括:
将基于路谱几何形貌的空间PSD转化为时域PSD;
将时域PSD转化为频域PSD;
将频域PSD转化为四轮激励PSD,从而获得PDS功率谱密度。
S102,获取汽车参数以建立整车CAE模型;
其中,基于整车CAD模型建立整车有限元模型,对计算结果无影响的附件及线束可以进行合理简化,保留主要结构并生成有限元网格,赋予合适的单元类型及材料属性,建立的整车CAE模型应与实物一致。同时考虑声学与结构振动耦合,建立车内声腔网格模型。
S103,将PDS功率谱密度作为整车CAE模型的激励输入,运用随机响应分析方法,计算车内噪声与振动结果。
其中,将PDS功率谱密度作为整车CAE模型的激励输入的步骤包括:
将PDS功率谱密度输入整车CAE模型中,加载位置位于四个轮胎与地面接触点,对于前后轮,计算延时性,延时性的数值由前后轮距除以车速得到。
其中,所述运用随机响应分析方法,计算车内噪声与振动结果的步骤包括:
基于模态频率响应分析,先计算传递函数,然后乘以不同车速下转化后的路面几何谱功率谱密度,最后得到车内指定位置(如驾驶员外耳、方向盘、座椅导轨)的噪声与振动,计算公式如下:
其中,[GZ]n×n为输出的功率谱密度;
[Gq]m×m为输入的功率谱密度;
[H*]n×m为频响函数的共轭;
[H]T m×n为频响函数的转置。
请参阅图3,采用上述方法计算得到的轮心加速度与实测结果的对比,从图中可以看出,两者相差很小,证明了该发明方法的可行性。
综上,根据本实施例提供的路面不平引起的车内噪声与振动的计算方法,能够将路面几何数据直接施加在设计样车CAE模型中的轮胎上,模拟实际样车在路面行驶,只需测量一次路面几何信息后,任意车辆(不同类型、轴距、轮距、载重)在该路面上行驶,均可通过输入路面几何信息至仿真模型中,计算得到车内噪声与振动,避免了大量的物理样车测试,减少了重复测试,既节约了成本,又能够提升计算准确度和效率,能够在产品开发前期预测路面引起的车内噪声与振动,为汽车开发提供技术指导和参考。
请参阅图4,基于同一发明构思,本发明第二实施例提出的路面不平引起的车内噪声与振动的计算系统,所述系统包括:
扫描转化模块10,用于通过激光扫描设备扫描不同路面的几何信息,并将不同路面的几何信息转化为PDS功率谱密度;
模型建立模块20,用于获取汽车参数以建立整车CAE模型;
输入计算模块30,用于将PDS功率谱密度作为整车CAE模型的激励输入,运用随机响应分析方法,计算车内噪声与振动结果。
其中,所述几何信息包括路面中心轨迹坐标和路面高程矩阵,所述路面中心轨迹坐标来源于测试系统中的测试数据,所述路面高程数据来源于测试系统中激光头扫描数据,再根据路面的不同特征进行路面高程矩阵的布局。
其中,所述扫描转化模块10具体用于:
将基于路谱几何形貌的空间PSD转化为时域PSD;
将时域PSD转化为频域PSD;
将频域PSD转化为四轮激励PSD,从而获得PDS功率谱密度。
其中,所述输入计算模块30具体用于:
基于模态频率响应分析,先计算传递函数,然后乘以不同车速下转化后的路面几何谱功率谱密度,最后得到车内指定位置的噪声与振动,计算公式如下:
其中,[GZ]n×n为输出的功率谱密度;
[Gq]m×m为输入的功率谱密度;
[H*]n×m为频响函数的共轭;
[H]T m×n为频响函数的转置。
其中,所述输入计算模块30具体用于:
将PDS功率谱密度输入整车CAE模型中,加载位置位于四个轮胎与地面接触点,对于前后轮,计算延时性,延时性的数值由前后轮距除以车速得到。
根据本实施例提供的路面不平引起的车内噪声与振动的计算系统,能够将路面几何数据直接施加在设计样车CAE模型中的轮胎上,模拟实际样车在路面行驶,只需测量一次路面几何信息后,任意车辆(不同类型、轴距、轮距、载重)在该路面上行驶,均可通过输入路面几何信息至仿真模型中,计算得到车内噪声与振动,避免了大量的物理样车测试,减少了重复测试,既节约了成本,又能够提升计算准确度和效率,能够在产品开发前期预测路面引起的车内噪声与振动,为汽车开发提供技术指导和参考。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具体用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,本领域的普通技术人员可以理解:在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种路面不平引起的车内噪声与振动的计算方法,其特征在于,所述方法包括:
通过激光扫描设备扫描不同路面的几何信息,并将不同路面的几何信息转化为PDS功率谱密度;
获取汽车参数以建立整车CAE模型;
将PDS功率谱密度作为整车CAE模型的激励输入,运用随机响应分析方法,计算车内噪声与振动结果。
2.根据权利要求1所述的路面不平引起的车内噪声与振动的计算方法,其特征在于,所述几何信息包括路面中心轨迹坐标和路面高程矩阵,所述路面中心轨迹坐标来源于测试系统中的测试数据,所述路面高程数据来源于测试系统中激光头扫描数据,再根据路面的不同特征进行路面高程矩阵的布局。
3.根据权利要求1所述的路面不平引起的车内噪声与振动的计算方法,其特征在于,所述将不同路面的几何信息转化为PDS功率谱密度的步骤包括:
将基于路谱几何形貌的空间PSD转化为时域PSD;
将时域PSD转化为频域PSD;
将频域PSD转化为四轮激励PSD,从而获得PDS功率谱密度。
4.根据权利要求1所述的路面不平引起的车内噪声与振动的计算方法,其特征在于,所述运用随机响应分析方法,计算车内噪声与振动结果的步骤包括:
基于模态频率响应分析,先计算传递函数,然后乘以不同车速下转化后的路面几何谱功率谱密度,最后得到车内指定位置的噪声与振动,计算公式如下:
其中,[GZ]n×n为输出的功率谱密度;
[Gq]m×m为输入的功率谱密度;
[H*]n×m为频响函数的共轭;
[H]T m×n为频响函数的转置。
5.根据权利要求1所述的路面不平引起的车内噪声与振动的计算方法,其特征在于,所述将PDS功率谱密度作为整车CAE模型的激励输入的步骤包括:
将PDS功率谱密度输入整车CAE模型中,加载位置位于四个轮胎与地面接触点,对于前后轮,计算延时性,延时性的数值由前后轮距除以车速得到。
6.一种路面不平引起的车内噪声与振动的计算系统,其特征在于,所述系统包括:
扫描转化模块,用于通过激光扫描设备扫描不同路面的几何信息,并将不同路面的几何信息转化为PDS功率谱密度;
模型建立模块,用于获取汽车参数以建立整车CAE模型;
输入计算模块,用于将PDS功率谱密度作为整车CAE模型的激励输入,运用随机响应分析方法,计算车内噪声与振动结果。
7.根据权利要求6所述的路面不平引起的车内噪声与振动的计算系统,其特征在于,所述几何信息包括路面中心轨迹坐标和路面高程矩阵,所述路面中心轨迹坐标来源于测试系统中的测试数据,所述路面高程数据来源于测试系统中激光头扫描数据,再根据路面的不同特征进行路面高程矩阵的布局。
8.根据权利要求6所述的路面不平引起的车内噪声与振动的计算系统,其特征在于,所述扫描转化模块具体用于:
将基于路谱几何形貌的空间PSD转化为时域PSD;
将时域PSD转化为频域PSD;
将频域PSD转化为四轮激励PSD,从而获得PDS功率谱密度。
9.根据权利要求6所述的路面不平引起的车内噪声与振动的计算系统,其特征在于,所述输入计算模块具体用于:
基于模态频率响应分析,先计算传递函数,然后乘以不同车速下转化后的路面几何谱功率谱密度,最后得到车内指定位置的噪声与振动,计算公式如下:
其中,[GZ]n×n为输出的功率谱密度;
[Gq]m×m为输入的功率谱密度;
[H*]n×m为频响函数的共轭;
[H]T m×n为频响函数的转置。
10.根据权利要求6所述的路面不平引起的车内噪声与振动的计算系统,其特征在于,所述输入计算模块具体用于:
将PDS功率谱密度输入整车CAE模型中,加载位置位于四个轮胎与地面接触点,对于前后轮,计算延时性,延时性的数值由前后轮距除以车速得到。
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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