CN110110437B - 一种基于相关区间不确定性理论的汽车高频噪声预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于相关区间不确定性理论的汽车高频噪声预测方法，在建立整车统计能量模型并进行声学包定义和模型对标的基础上，选择工程中一致性较差的几何和材料参数作为区间不确定参数，通过线性约束不等式方程描述不确定参数相互间的关系；计算车内噪声对各个不确定参数的局部灵敏度，并依据灵敏度大小对不确定参数进行重新排序，并以此带入不等式方程，得到有序不确定参数向量和不确定参数修正摄动区间；将车内噪声进行一阶泰勒级数展开并带入不确定参数中心值和修正摄动区间，获得车内高频噪声的分布界限。本发明首次提出了相关区间不确定性理论，通过线性不等式方程来描述不确定参数之间的关系，在科学和工程上都具有重要价值。

Description

一种基于相关区间不确定性理论的汽车高频噪声预测方法

技术领域

本发明涉及汽车NVH(噪声、振动与声振粗糙度)性能开发领域，具体涉及一种基于相关区间不确定性理论的汽车高频噪声预测方法。

背景技术

随着科学技术的进步和消费水平的提高，用户对汽车NVH性能的要求越来越苛刻。汽车NVH性能已经成为区分汽车品质的重要指标之一，其优劣直接影响着用户对汽车性能的评价。因此，在汽车设计过程中对车内噪声进行有效的分析和预测，已经成为汽车设计开发过程中的必要步骤，可以有效地缩短汽车开发周期、节约开发成本、提高汽车的NVH水平。

汽车噪声可以分为低频噪声和高频噪声两大组成部分。其中，汽车高频噪声是汽车尤其是电动汽车最主要的NVH问题。汽车高频噪声的分析和预测主要采用统计能量方法。然而，受到制造误差、装配误差、使用条件的限制，在汽车高频噪声的预测过程中，不确定性无法避免。这些不确定性可能会导致仿真模型对标困难、车辆性能一致性差、噪声优化方案效果不明显等一系列问题。

汽车统计能量模型中的不确定参数包括声学包覆盖率、材料密度、结构尺寸等。这些不确定参数相互之间并不是完全独立的，不确定参数彼此之间存在着限制关系。而传统的概率不确定模型、区间不确定模型均无法描述这种限制关系，给不确定条件下车内噪声的预测造成了困难。

因此，提出一种不确定条件下汽车高频噪声的预测方法，并考虑到不确定参数之间的相互关系，具有十分重要的科学和工程意义。

发明内容

本发明提出一种基于相关区间不确定性理论的汽车高频噪声预测方法，该方法提出了相关区间不确定性理论，解决了不确定参数间关系描述的问题，提出了基于相关区间不确定性理论的汽车高频噪声预测方法，在不确定条件下汽车高频噪声的预测领域内首次考虑到不确定性参数相互之间的关系。该方法可以有效的对车内高频噪声及其波动水平进行预测。

为解决上述技术问题，本发明创造采用的技术方案是：

步骤一，基于汽车几何模型和统计能量理论，将整车划分为若干子系统，选择能够描述子系统形状特征的节点，简化子系统模型，从而建立整车统计能量模型，并赋予响应的结构和材料参数；

步骤二，通过几何模型得到声学包覆盖率参数，通过试验测试得到声学包材料参数，将获取的参数赋予整车统计能量模型中，完成声学包的定义；

步骤三，测量汽车常用工况下车外各位置的声载荷曲线，以约束的形式将声载荷加载到整车统计能量模型中，计算各工况的车内高频噪声，并与试验测试结果进行对标；

步骤四，选择工程中一致性较差的几何和材料参数作为不确定参数，建立不确定参数向量b，采用区间模型对各不确定性参数进行描述，根据现有数据、参考文献和工程经验确定其中心值b^c及区间半径Δb；

步骤五，根据不确定参数间的相互关系，建立不确定性参数线性约束不等式方程其中m为不确定参数的个数，a_i为不确定方程系数；

步骤六，采用数值灵敏度分析方法，分析车内噪声对各个不确定参数的局部灵敏度

步骤七，将车内噪声展开为区间不确定参数的一阶泰勒级数形式计算车内噪声中心值/>

步骤八，由大到小对局部灵敏度进行排序，得到有序不确定参数向量b′，取带入不等式方程/>中，若满足不等式约束，则进一步取直至当/>时，不满足不等式约束要求；

步骤九，取不确定参数修正摄动区间且当i＞n时，Δb″_i＝0；

步骤十，将Δb′₁，Δb′₁，…，Δb′_n-1,Δb″_n,Δb″_n+1,…，Δb″_m带入噪声的泰勒级数形式中，求解车内噪声的摄动半径从而实现车内高频噪声的预测。

本发明具有以下优点和有益效果：

(1)本方法在汽车NVH不确定性开发领域内首次考虑了不确定参数之间的关系，并通过不确定性参数间的线性不等式方程来描述这种关系；

(2)本方法提出了相关区间不确定性理论，在区间摄动方法的基础上，解决了参数相关的不确定性模型分析问题；

(3)本方法建立了完整的车内高频噪声不确定性分析流程，兼顾了计算精度和计算效率，在科学和工程上都具有重要价值。

附图说明

图1为基于相关区间不确定性理论的汽车高频噪声预测方法原理图；

图2为样车整车统计能量模型结构子系统示意图；

图3为样车整车统计能量模型声腔子系统示意图；

图4为样车声学包吸声系数测试结果图；

图5为样车声学包传递损失测试结果图；

图6为样车声载荷测试麦克风布置示意图；

图7为整车高频噪声计算结果与实测结果对比图；

图8a为车内噪声对不确定性参数流阻灵敏度分析结果图；图8b为车内噪声对不确定性参数厚度灵敏度分析结果图；

图9为车内高频噪声区间界限分析结果图。

具体实施方式

本实施例研究对象为一电动运动型多功能汽车，拥有前置和后置电动机，四轮驱动，最大功率355马力，峰值扭振580牛米。

第一步：建立该车型的整车统计能量模型。整车统计能量模型共包括由1172个平板子系统组成的结构模型(如附图2所示)和80个声腔子系统组成的声腔模型(如附图3所示)。将各个子系统进行连接，包括板件与板件之间，板件与声腔之间，声腔与声腔之间，保证能量在各子系统之间的传递。根据整车板件结构属性，将相应的物理属性赋予板件。

第二步：采用混响室吸声测量方法有效的测试声学包零件的吸声特性，首先测量混响室的混响时间，然后放入吸声材料或者部件，再测量混响时间，根据赛宾公式由两次混响时间计算出试件的吸声量A_t，对于均匀覆盖表面的试件，吸声系数α_t计算公式为：

其中，S_t为试件面积。对防火墙、地板、行李箱地板等主要车身部件的声学包材料，在体积为9m³的混响室内进行了吸声测试，其中测试样件的尺寸为1m*1.2m，测试结果如附图4所示。

根据标准ISO15186-1:2000，采用声强法在由相连的混响室、消声室构成的测试环境中进行部件隔声性能试验。试验过程中，在混响室(声源室)窗口右侧墙角处放置无指向声源，在离窗口1米的距离处放置4个声压传感器测量混响室的平均声压级。在消声室内安装声强探头，测量试件测量面的平均法向声强级，需要强调的是消声室内各测点分布在一个假想的、将测试样件覆盖的半球形包络面上。传递损失表达式为

式中，L_p1是声源室中测量的平均声压级；L_In是接收室中测量面的平均法向声强级；S_m测量面的总面积，S试验中的被测试件的面积。对防火墙、地板、行李箱地板、前车门、后车门等主要车身部件钣金及粘附声包材料后进行了隔声量测试，主要部件的隔声量测试结果如附图5所示。

第三步：对所研究样车进行整车声载荷测试，以获取不同工况下车身外侧声激励分布与车内噪声响应。在整车半消声室转鼓上进行声载荷测试，采用两驱转鼓，转鼓面选择标准噪声路面。通过数据采集前端和传声器，分别记录怠速、加速、匀速工况下车辆各测点位置传声器的声压级，声载荷测试时过程中麦克风布置(如附图6所示)。对处于同一声腔中的传声器测试数据进行能量平均，计算得到的数据即为对应声腔位置的声载荷数据。将声载荷测试结果加载入整车统计能量模型，将仿真得到的驾驶员耳边噪声和实测噪声进行对比，结果如附图7所示，验证了仿真模型的准确性。

第四步：根据车内高频噪声贡献量分析结果，内前围声学包参数对整车噪声具有较大的影响，因此选择内前围声学包参数作为不确定性变量。研究车型的内前围采用“硬层+软层”的形式，其中硬层材料为EVA，软层材料为PU发泡。内前围声学包参数众多，根据工程经验选择对内前围吸隔声性能影响较大的硬层EVA的密度、流阻、厚度，软层PU的密度、流阻、厚度，以及不同厚度声学包覆盖率不同厚度共计10个参数作为不确定变量，分别用b₁至b₁₀代表。按照实测数据及供应商的制造精度范围确定参数的中心值和区间半径，如表1所示。

第五步：根据工程实际情况，不同厚度的内前围覆盖率之和小于100％，由此建立不确定性参数线性约束不等式方程

b₇+b₈+b₉+b₁₀≤100 (3)

第六步：进行车内噪声对各不确定参数的灵敏度进行分析，设x和g(x)分别表示声学包系统参数和车内噪声响应，定义g(x)对x的数值灵敏度为

其中，Δx为x的微小增量。

以驾驶员头部噪声响应作为评价车内噪声指标，计算内前围10个不确定参数的灵敏度灵敏度分析结果如附图8所示。

第七步：采用区间摄动法计算车内噪声响应的不确定性。设b表示区间不确定变量向量，b^c表示区间变量中间值向量，Δb表示区间变量区间半径向量，b和b分别表示区间变量上界向量和下界向量。则有：

b＝[b₁,b₂,b₃,b₄,b₅,b₆,b₇,b₈,b₉,b₁₀] (5)

设F(b，f)表示电动汽车车内驾驶员耳边噪声响应，其中f表示振动频率，车内噪声是不确定变量的函数，同时也随频率的变化而变化。采用一阶泰勒级数对F(b，f)进行展开

式中，F^C(f)和ΔF(f)表示各振动频率下驾驶员耳边噪声响应的中心值和区间半径。

将b^c的值带入整车统计能量模型中即可求得F^C(f)。

第八步：由大到小对局部灵敏度进行排序，得到新的不确定参数序列b′，取带入不等式方程b₇+b₈+b₉+b₁₀≤100中，若满足不等式约束，则进一步取直至当/>时，不满足不等式约束要求。在所研究样车中，不确定参数b₁至b₆对不等式约束没有贡献，故前6个不确定参数排序不变，即b′_j＝b_j(j＝1,2,…,6)。在每一频率下，对b₇至b₁₀进行重新排序为

b′₇＝b₁₀,b′₈＝b₉,b′₉＝b₇,b′₁₀＝b₈ (7)

将其带入不等式方程中，发现当时，不满足不等式要求。

第九步：取得到Δb″₁₀＝1。

步骤十，将Δb′₁，Δb′₂，…，Δb′₉,Δb″₁₀带入式(6)中，表示噪声响应对第j个不确定变量的灵敏度，其结果已求出。噪声响应的上、下界/> F即可根据中心值和区间半径进行计算,计算结果如附图9所示。

表1不确定变量中心值及区间半径

以上对本发明创造的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明创造的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明创造的实施范围。凡依本发明创造申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明创造的专利涵盖范围之内。

Claims (1)

1.一种基于相关区间不确定性理论的汽车高频噪声预测方法，其特征在于,包括以下步骤：

第一步：基于汽车几何模型和统计能量理论，将整车划分为若干子系统，选择能够描述子系统形状特征的节点，简化子系统模型，从而建立整车统计能量模型，并赋予响应的结构和材料参数；

第二步：通过几何模型得到声学包覆盖率参数，通过试验测试得到声学包材料参数，将获取的参数赋予整车统计能量模型中，完成声学包的定义；

第三步：测量汽车常用工况下车外各位置的声载荷曲线，以约束的形式将声载荷加载到整车统计能量模型中，计算各工况的车内高频噪声，并与试验测试结果进行对标；

第四步：选择工程中一致性较差的几何和材料参数作为不确定参数，建立不确定参数向量b，采用区间模型对各不确定性参数进行描述，根据现有数据、参考文献和工程经验确定其中心值b^c及区间半径Δb；

第五步：根据不确定参数间的相互关系，建立不确定性参数线性约束不等式方程其中m为不确定参数的个数，a_i为不确定方程系数；

第六步：采用数值灵敏度分析方法，分析车内噪声对各个不确定参数的局部灵敏度

第七步：将车内噪声展开为区间不确定参数的一阶泰勒级数形式计算车内噪声中心值/>

第八步：由大到小对局部灵敏度进行排序，得到有序不确定参数向量b′，取带入不等式方程/>中，若满足不等式约束，则进一步取直至当/>时，不满足不等式约束要求；

第九步：取不确定参数修正摄动区间且当i＞n时，Δb_i″＝0；

第十步：将Δb₁′，Δb₁′，…，Δb′_n-1,Δb′_n′,Δb′_n′₊₁,…，Δb′_m′带入噪声的泰勒级数形式中，求解车内噪声的摄动半径从而实现车内高频噪声的预测。