CN110414030A - 风噪声解析装置以及风噪声解析方法 - Google Patents

风噪声解析装置以及风噪声解析方法 Download PDF

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Abstract

本申请涉及风噪声解析装置以及风噪声解析方法。本申请的风噪声解析装置包括：非稳态计算流体力学计算部，其被配置为：执行使对构造物进行建模而得到的构造物模型移动的非稳态计算流体力学模拟，按每个空间节点计算出所述构造物模型的周围的流场中的规定区域内的流场的规定时间内的平均流速以及平均涡度，并在关注角频带内，按每个所述空间节点计算出所述规定区域内的基于湍流流速的振幅的值；以及压力源密度算出部，其被配置为：基于所述平均流速、所述平均涡度、以及所述基于湍流流速的振幅的值来计算出压力源密度。

Description

风噪声解析装置以及风噪声解析方法
技术领域
本发明涉及一种风噪声解析装置以及风噪声解析方法。
背景技术
正在研究、开发用于降低车辆行驶时的风噪声的技术。例如，在日本特开2017-062727中，公开了如下技术：通过使车辆模型行驶的模拟来获取该车辆模型表面的任意位置处的“压力波动的振幅”和“平均流速”，基于这些值按每个所希望的频带计算出该任意位置处的风噪声的声源的强度。需要说明的是，以下，也将车辆模型表面的压力波动的振幅仅称为“表面压力波动”。
发明内容
在此，风噪声的声源的强度与表面压力波动和平均表面流速中的、尤其是表面压力波动强烈相关。表面压力波动受车辆周围的流场(典型而言，流速以及涡度)的影响而变化。因此，为了降低车辆表面的某个特定位置的风噪声，需要确定车辆周围的流场中的哪个部分(位置)的流场强烈地影响该特定位置的表面压力波动，并变更该部分的流场(即，变更车辆的零部件形状)，以便该特定位置的表面压力波动降低。然而，针对“确定对表面压力波动贡献大的流场的部分的方法”没有统一的方法，实际上是技术人员基于自身的技术诀窍(know-how)以及见解来确定该流场的部分。因此，根据技术人员的不同，在研究结果中会产生偏差，可能会发生许多尝试错误(trial and error)。
本发明提供一种适当地确定对以车辆为首的构造物的表面压力波动贡献大的构造物周围的流场的位置的技术。
本发明的第一方案是一种风噪声解析装置，其包括：非稳态计算流体力学计算部，其被配置为：执行使对构造物进行建模而得到的构造物模型移动的非稳态计算流体力学模拟，按每个所述构造物模型的周围的流场中的规定区域内的节点即空间节点，计算出该规定区域内的流场的规定时间内的平均流速以及平均涡度，并在作为风噪声的解析对象的角频带即关注角频带内，按每个所述空间节点计算出所述规定区域内的基于湍流流速的振幅的值；以及压力源密度算出部，其被配置为：基于由所述非稳态计算流体力学计算部计算出的所述平均流速、所述平均涡度、以及所述基于湍流流速的振幅的值来计算出压力源密度，该压力源密度是表示所述规定区域内的空间节点处的流场对所述构造物模型表面的风噪声的解析对象点处的压力波动的振幅即表面压力波动的贡献度的指标。
本发明的方案的风噪声解析装置基于通过使构造物模型移动的非稳态计算流体力学模拟计算出的物理量(平均流速、平均涡度以及湍流流速)来计算出压力源密度。该压力源密度是表示“规定区域内的空间节点处的流场”对“构造物模型表面的解析对象点处的表面压力波动”的贡献度的指标。在此，规定区域是指构造物模型的周围的流场的一部分，是作为可能会影响解析对象点处的表面压力波动的区域而被规定出的区域。因此，通过将压力源密度用作指标，能够按每个空间节点计算出流场对表面压力波动的贡献度。因此，能够适当地确定规定区域内的哪个位置处的流场对解析对象点处的构造物模型的表面压力波动贡献大。需要说明的是，表面压力波动与风噪声强烈相关，在表面压力波动大时，风噪声变大。因此，对表面压力波动进行解析在广义上与对风噪声进行解析含义相同。除此之外，压力波动由流体流动压力波动和声压构成。本说明书中的表面压力波动与其中的流体流动压力波动含义相同。
在上述方案中，在所述规定区域内对关于所述构造物模型表面的所述解析对象点的所述压力源密度进行空间积分而得到的值可以是在关注角频带内对所述解析对象点处的所述表面压力波动的函数与该函数的复共轭函数之积进行积分而得到的值的近似值。
根据上述方案，压力源密度的特性与构造物模型的表面压力波动的特性高精度地一致。即，压力源密度作为表示流场对表面压力波动的贡献度的指标具有高可靠性。因此，能够高精度地确定对构造物的表面压力波动贡献大的构造物周围的流场的位置。
在上述方案中，风噪声解析装置可以还包括：原因参数确定部，确定构成所述压力源密度的多个参数中的、对该压力源密度的贡献相对大的参数即原因参数。
根据上述方案，能够容易地掌握成为PDS高的原因的参数，因此能够更高效地研究、变更构造物模型的形状。
在上述方案中，所述多个参数可以是所述平均流速、所述平均涡度以及所述湍流流速。
在上述方案中，风噪声解析装置可以还包括：图像处理部，其被配置为：从已计算出所述压力源密度的多个空间节点中提取与具有从外部输入的值的压力源密度对应的多个空间节点；对所述提取出的多个空间节点进行图像处理来作成等值面；以及将所述等值面可视化。
根据上述方案，由于会显示PDS的等值面，因此操作者能够通过适当设定输入值来目视确认具有所希望的PDS值的等值面。其结果是，能够高效地选择与所希望的PDS值对应的空间节点，能够高效地确定对构造物的表面压力波动贡献大的构造物周围的流场的位置。
在上述方案中，风噪声解析装置可以还包括：空间节点提取部，其被配置为提取与由所述压力源密度算出部计算出的多个压力源密度的最大值对应的空间节点。
根据上述方案，操作者无需选择与最大的PDS值对应的空间节点，因此能够更高效地确定对构造物的表面压力波动贡献大的构造物周围的流场的位置。需要说明的是，“压力源密度的最大值”在广义上的意思是“压力源密度大致最大的值”。
在上述方案中，所述非稳态计算流体力学计算部可以被配置为：在所述关注角频带内，按每个所述构造物模型的表面上的节点即表面节点来计算出该表面的所述表面压力波动。
根据上述方案，能够基于表面压力波动来选择解析对象点。表面压力波动与风噪声具有强烈的相关性。因此，能够更适当地对风噪声进行解析。
在上述方案中，所述压力源密度的计算式可以由下述算式定义。
[数式1]
其中，PDS为压力源密度，x为解析对象点，z为空间节点，ρ为流场的密度，为在关注角频带内对湍流流速的振幅的函数与该函数的复共轭函数之积进行积分而得到的值，r为xz之间的距离，k为常数，θm为关注角频带的中心角频率，为平均流速，为平均涡度，Vz,cr为包含z的相关体积。
本发明的第二方案是一种风噪声解析方法，其包括：执行使将对构造物进行建模而得到的构造物模型移动的非稳态计算流体力学模拟，按每个所述构造物模型的周围的流场中的规定区域内的节点即空间节点，计算出该规定区域内的流场的规定时间内的平均流速以及平均涡度，并且，在作为风噪声的解析对象的角频带即关注角频带内，按每个所述空间节点计算出所述规定区域内的基于湍流流速的振幅的值；以及基于所述平均流速、所述平均涡度、以及所述基于湍流流速的振幅的值来计算出压力源密度，该压力源密度是表示所述规定区域内的空间节点处的流场对所述构造物模型表面的风噪声的解析对象点处的压力波动的振幅即表面压力波动的贡献度的指标。
根据该风噪声解析方法，能够适当地确定规定区域内的哪个位置处的流场对解析对象点处的构造物模型的表面压力波动贡献大。
附图说明
以下，参照附图，对本发明的示例性实施例的特征、优点以及技术和工业意义进行说明，其中，相同的附图标记表示相同的元件，其中：
图1是表示本发明的实施方式的风噪声解析装置(以下，称为“本实施装置”或“实施装置”。)所具有的计算装置的框图。
图2A是作为非稳态计算流体力学模拟的对象的车辆模型以及流域(flowdomain)的示意图。
图2B是将时刻t1时的压力波动的时刻历史数据绘制于车辆模型的图。
图3A是车辆模型的解析表面的表面压力波动的分布图。
图3B是表示作为表面压力波动(风噪声)的解析对象的观测点的位置的图。
图4A是用于说明关注评价点的选择方法的图，是表示PDS的参考值为103的等值面的图。
图4B是表示PDS的参考值为104的等值面的图。
图4C是表示PDS的参考值为105的等值面的图。
图5A是表示被作成原因参数(湍流流速)的分布图的平面的位置的图。
图5B是湍流流速的流速水平的分布图。
图6是用于说明PDS计算式的导出方法的图，是刚体模型以及流域的示意图。
图7是刚体模型以及流域的示意图。
图8是表示风噪声解析方法的过程的流程图(第一部分)。
图9是表示风噪声解析方法的过程的流程图(第二部分)。
图10A是用于说明变更了车辆模型的形状时的表面压力波动(风噪声)的改善效果的图，表示形状变更前的右侧外后视镜的概略形状。
图10B表示形状变更后的右侧外后视镜的概略形状。
图11A是形状变更前的右侧外后视镜的表面压力波动的分布图。
图11B是形状变更后的右侧外后视镜的表面压力波动的分布图。
图12A是用于说明作为指标的PDS的可靠性以及通用性的图，是车辆模型的示意图。
图12B是前踏板(fore step)模型的示意图。
图13A是车辆模型的右侧前门玻璃处的、使用PDS预测的表面压力波动(预测表面压力波动)的分布图。
图13B是车辆模型的右侧前门玻璃处的、通过软件的非稳态计算流体力学模拟计算出的表面压力波动的分布图。
图14A是前踏板模型的踏板的上表面的、使用PDS预测的表面压力波动(预测表面压力波动)的分布图。
图14B是前踏板模型的踏板的上表面的、通过软件的非稳态计算流体力学模拟计算出的表面压力波动的分布图。
图15是关于车辆模型以及前踏板模型示出了预测表面压力波动相对于表面压力波动的误差的图表。
具体实施方式
＜本实施装置的概要＞
首先，对实施方式的风噪声解析装置(以下，也称为“本实施装置”。)的概要进行说明。在车辆行驶时产生的风噪声与车辆表面的压力波动的振幅(表面压力波动)强烈相关。表面压力波动受车辆周围的流场(流速以及涡度)的影响而变化。在本实施装置中，预先储存有定量地表示车辆周围的流场与表面压力波动的关系的指标(换言之，表示“车辆周围的任意位置处的流场(的状态)”对“车辆表面的任意位置处的表面压力波动”有多大贡献的指标)的计算式。指标的值越大，贡献度越高。本实施装置通过非稳态CFD(计算流体力学)计算，按每个车辆模型表面的位置以及按每个频带计算出行驶中的车辆模型的表面压力波动。操作者基于该计算结果来选择表面压力波动较大的位置(换言之，成为大的风噪声的产生原因的位置)。本实施装置基于上述指标的计算式，按每个流场的位置计算出“表示流场对该所选择的位置处的表面压力波动的贡献度的指标”。需要说明的是，车辆模型相当于“构造物模型”的一个例子。
操作者基于计算结果来选择指标的值较大的流场的位置(换言之，对上述所选择的位置处的表面压力波动的贡献度较高的位置)，并确定构成该所选择的流场的位置处的指标的各物理量(典型而言，平均流速、湍流流速以及平均涡度)中的、成为指标的值大的原因的物理量。操作者基于该确定出的物理量的值，研究、变更车辆模型的形状，以便上述所选择的流场的位置处的指标值降低。根据该构成，变更车辆模型的形状，以便指标值降低，由此，能够降低“具有该指标值的位置的流场对上述所选择的位置处的表面压力波动的贡献度”。因此，能够降低该所选择的位置处的表面压力波动，作为结果，能够实现风噪声的降低。
＜本实施装置的具体构成＞
以下，参照附图对本实施装置进行具体说明。如图1所示，本实施装置具备计算装置10。计算装置10具有输入部12、运算部14以及输出部16。输出部16在操作者能够目视确认的位置具有显示画面18。输入部12输入作为风噪声的解析对象的车辆的三维模型的数据、表示解析范围的流域的数据、以及非稳态CFD模拟所需的数据等。除此之外，输入部12输入在处理的中途由操作者选择的坐标的数据、指标的参考值以及原因参数等(后面记述)。
图2A是示意性地表示车辆的三维模型20(以下，仅称为“车辆模型20”。)以及流域21的图。如图2A所示，车辆模型20的空间坐标系由e1轴、e2轴以及e3轴构成，该坐标系被设定为：车辆模型20的前后方向中的前方与﹢e1方向一致，并且左右方向中的左方与﹢e2方向一致。除此之外，原点被设定于与车辆模型20的基准点(例如，重心)在规定方向上相距规定距离(包含零值)的位置。
流域21是表示车辆模型20的表面及其周围的空间中的、被实施非稳态CFD计算的范围的区域。在本实施方式中，进行在车辆模型20的右侧外后视镜22以及右侧前柱24的附近产生的风噪声的评价。因此，流域21被设定为“包含这些构件22、24的表面，并且包含车辆模型20的周围的流场中的、可能会影响这些构件22、24的附近的表面压力波动的部分的流场的区域”。具体而言，流域21具有从包含右侧外后视镜22、右侧前柱24、前门玻璃(frontside glass)以及前窗玻璃(front glass)的右半部分等的大致长方体形状的空间中挖出与车辆模型20重复的部分后的形状。流域21能够根据被进行风噪声的解析的车辆模型20的位置来自由地进行设定。需要说明的是，流域21相当于“规定区域”的一个例子。
由输入部12输入的这些数据被储存于运算部14的RAM(后面记述)。需要说明的是，以下，也将非稳态CFD计算仅称为“CFD计算”。
返回至图1继续进行说明。运算部14具有由CPU、ROM、RAM等构成的微型计算机来作为主要构成部件。运算部14具有各种接口，并经由该接口可输入输出信号地与输入部12以及输出部16连接。
运算部14使用储存于RAM的上述数据来执行使车辆模型20行驶的非稳态CFD模拟。CFD计算处理包括时刻历史数据的计算处理、平均化处理以及快速傅里叶变换处理。该计算处理在由流域21划分出的范围内进行。以下，进行具体说明。
(CFD计算处理)
A.时刻历史数据的计算处理运算部14关于车辆模型20的表面中与流域21相接的部分的表面(以下，也称为“解析表面”。)中的各表面节点x(以下，仅称为“节点x”。)，在规定时间内计算出压力波动的时刻历史数据p(x，t)(t：时刻)。解析表面是包含右侧外后视镜22、右侧前柱24、前门玻璃以及前窗玻璃的右半部分等的面。需要说明的是，车顶的一部分也与流域21相接，却排除在解析表面之外。运算部14将压力波动的时刻历史数据p(x，t)与节点x的坐标以及时刻t建立关联并储存于其RAM。
图2B是将时刻t1时的压力波动的时刻历史数据p(x，t1)(即，时刻t1时的各节点x处的压力波动的振幅)绘制于车辆模型20的图。压力波动的振幅越大，以越深的颜色显示。根据图2B，时刻t1时，在右侧外后视镜22的车体侧的一部分以及前窗玻璃的下部中央，压力波动变得较高。运算部14关于规定时间内的各时刻t，作成按每个节点x将压力波动的振幅与颜色数据建立了对应的数据，并将使所作成的数据动画显示于输出部16的显示画面18的显示指令发送至输出部16。输出部16在接收到该显示指令时，在其显示画面18对该数据进行动画显示。由此，操作者能够掌握规定时间内的压力波动的时间变化。
除此之外，运算部14关于流域21内的各空间节点z，在规定时间内分别计算出流场的流速的时刻历史数据u(z，t)以及涡度的时刻历史数据ω(z，t)。以下，将空间节点z仅称为“节点z”。需要说明的是，流域21内的节点z的位置被预先设定为节点z不会存在于解析表面上(即，节点z与解析表面分离)。运算部14将流速以及涡度的时刻历史数据u(z，t)以及ω(z，t)与节点z的坐标以及时刻t建立关联并储存于其RAM。
2.平均化处理运算部14对储存于RAM的流速以及涡度的时刻历史数据u(z，t)以及ω(z，t)分别进行平均化处理，关于流域21内的各节点z，计算出平均流速U﹣(z)以及平均涡度Ω﹣(z)。需要说明的是，U﹣(z)以及Ω﹣(z)的“﹣”均是表示平均值的标记，是代替后述算式中的文字U以及Ω的上方所附的横线的标记。运算部14将平均流速U﹣(z)以及平均涡度Ω﹣(z)与节点z的坐标建立关联并储存于其RAM。平均流速U﹣(z)以及平均涡度Ω﹣(z)在计算指标时使用(后面记述)。
3.快速傅里叶变换处理运算部14对储存于RAM的压力波动的时刻历史数据p(x，t)进行快速傅里叶变换(FFT：Fast Fourier Transform)处理，关于解析表面的各节点x，按每个频率(角频率)计算出压力波动的振幅pθ(x)(即，表面压力波动pθ(x))(θ：角频率。θ＝2πf)。表面压力波动pθ(x)是在作为风噪声的评价对象的频带中计算出的(以下，也将每个该频带称为“关注频带”。)。关注频带可以由操作者来选择，例如，可以选择中心频率fm为500Hz、1kHz、2kHz或4kHz的频带。以下，将中心频率fm为nHz的频带仅称为“nHz的频带”。
例如，在作为关注频带选择了1kHz(下限频率fl＝710Hz，上限频率fh＝1420Hz)的情况下，表面压力波动pθ(x)是在710Hz至1420Hz的范围内，关于解析表面的各节点x而计算出的。运算部14将表面压力波动pθ(x)与节点x的坐标以及角频率θ建立关联并储存于其RAM。表面压力波动pθ(x)在作成关注频带的中心频率fm的表面压力波动pθ(x)的分布图时使用(后面记述)。
除此之外，运算部14对储存于RAM的流速的时刻历史数据u(z，t)进行快速傅里叶变换处理，并关于流域21内的各节点z计算出关注频带的湍流流速(严格来说，湍流流速的振幅)u～θ(z)的自相关函数。需要说明的是，u～θ(z)的“～”是表示对流速u进行了平均化处理时的湍流分量的标记，是代替后述算式中的文字u的上方所附的波浪线的标记。除此之外，任意的函数Fθ的自相关函数由下述算式(1)定义。
[数式2]
在此，上述算式(1)中的θl以及θh分别表示关注角频带的下限角频率以及上限角频率，Fθ *表示函数Fθ的复共轭。即，在本说明书中，自相关函数被定义为“在关注角频带内对任意的函数Fθ与其复共轭函数Fθ *之积(后面记述)进行积分而得到的值”。
运算部14将湍流流速u～θ(z)的自相关函数与节点z的坐标建立关联并储存于其RAM。湍流流速u～θ(z)的自相关函数在计算指标时使用(后面记述)。运算部14作为CFD计算而执行以上处理。
(表面压力波动显示指令)
运算部14在结束CFD计算时，从储存于RAM的“各节点x处的关注频带的表面压力波动pθ(x)”中提取“各节点x处的中心频率fm的表面压力波动pθ(x)”。然后，关于各节点x作成“将与提取出的表面压力波动pθ(x)的大小对应的颜色数据和该提取出的表面压力波动pθ(x)建立了对应的数据”，并将使所作成的数据图像显示于显示画面18的显示指令发送至输出部16。表面压力波动pθ(x)越大，与越深色的颜色数据建立对应。输出部16在接收到该显示指令时，在其显示画面18对该数据进行图像显示。
图3A是基于该显示指令被图像显示于显示画面18的表面压力波动pθ(x)的分布图的一个例子。关注频带被设定为1kHz(即，fm＝1kHz)。在该例子中，仅显示解析表面中右侧外后视镜22附近的部分。操作者基于该分布图来选择表面压力波动pθ(x)较大的节点x。根据图3A，在关注频带为1kHz时，在右侧外后视镜22附近的区域26中，表面压力波动pθ(x)显著，因此操作者从区域26内的节点x中选择任意的节点。之后，操作者以降低该节点处的表面压力波动为目的来计算出关于该节点的指标(后面记述)，变更车辆模型20的形状并观测该节点处的表面压力波动的特性。因此，以下，也将上述所选择的节点称为“观测点x”(参照图3B)。观测点x表示“解析表面中的、成为关注频带的大的风噪声的产生原因的位置”。当由操作者选择观测点x时，输入部12输入该观测点x的坐标数据。所输入的坐标数据被储存于运算部14的RAM。需要说明的是，观测点x相当于“解析对象点”的一个例子。
(PDS的计算)
在运算部14的RAM中，预先储存有定量地表示流域21内的流场与观测点x处的表面压力波动的关系的指标(换言之，表示“流域21内的任意的节点z处的流场(的状态)”对“观测点x处的表面压力波动pθ(x)”有多大贡献的指标)的计算式。该指标能够关于流域21内的各节点z计算出来。在流域21内的所有节点z对该指标进行空间积分而得到的值是“观测点x处的表面压力波动pθ(x)的自相关函数”的近似值(后面记述)。因此，各节点z处的指标的值能够解释为表示流域21的每单位体积的“观测点x处的表面压力波动pθ(x)的自相关函数”的值。因此，以下，也将各节点z处的指标称为“PDS(PressureDensity Source(压力源密度))”。PDS(x，z)是表示“流域21内的任意的节点z处的流场”对“观测点x处的表面压力波动pθ(x)”的贡献度的指标，其值越大，表示贡献度越高。需要说明的是，关于PDS的计算式的表达以及导出方法将在后面记述。
运算部14基于储存于RAM的PDS的计算式，关于流域21内的各节点z计算出PDS(x，z)。PDS(x，z)的值按每个节点z进行评价，因此，以下，也将节点z称为“评价点z”。运算部14将PDS(x，z)的值与观测点x的坐标以及评价点z的坐标建立关联并储存于其RAM。PDS在作成具有由操作者设定的值的PDS的等值面时使用(后面记述)。
(PDS等值面显示指令)
运算部14在结束PDS的计算时，从储存于RAM的PDS(x，z)中提取与具有由操作者设定的任意的值(以下，也称为“参考值”。后面记述。)的PDS(x，z)建立了关联的评价点z的坐标。然后，作成表示将提取出的多个评价点z彼此连接的等值面的等值面数据，并将使所作成的等值面数据图像显示于显示画面18的显示指令发送至输出部16。输出部16在接收到该显示指令时，在其显示画面18对“具有参考值的PDS的等值面数据”进行图像显示。即，运算部14在结束PDS的计算时，使表示此主旨的消息显示于显示画面18，从而使操作者认识到PDS的计算已结束。由此，由操作者输入任意的参考值。运算部14在每次由操作者输入参考值时都重复进行上述显示指令的发送处理。
图4A～图4C表示参考值彼此不同的PDS的等值面。图4A表示参考值为103的等值面28，图4B表示参考值为104的等值面30，图4C表示参考值为105的等值面32。关注频带均被设定为1kHz。如图4A～图4C所示，等值面28、30、32均为闭合曲面。除此之外，各等值面28、30、32具有多个分离的等值面。PDS(x，z)具有从观测点x(参照图3B)至评价点z的距离r越减小而PDS(x，z)越增加的性质。即，评价点z越接近观测点x，PDS的值越增加。因此，如图4A～图4C所示，参考值越增加，等值面28、30、32的表面积越减小。除此之外，等值面30包含于等值面28的内部，等值面32包含于等值面30的内部。即，在具有某个参考值的等值面的内部，包含具有比该参考值大的参考值的等值面。因此，当参考值逐渐增加时，等值面的表面积逐渐减小，并且等值面的个数也减少，在某个时间点，等值面的个数变为两个。
在图4C中示出其一个例子。如图4C所示，等值面32具有两个等值面32a、32b。当参照图3B时，等值面32a比等值面32b更接近观测点x(即，距离r短)。因此，可以说等值面32a的PDS比等值面32b的PDS更强烈地受到距离r的影响(即，距离r对PDS值的贡献度高)。在此，PDS(x，z)作为参数具有以下物理量，即，平均流速U﹣(z)、湍流流速u～θ(z)、以及平均涡度Ω﹣(z)。这些物理量越大，PDS的值越变大。因此，能够解释为：“距离r比等值面32a长的等值面32b”具有与等值面32a相同的PDS值是因为等值面32b的PDS比等值面32a的PDS更强烈地受到上述物理量(U﹣(z)、u～θ(z)、Ω﹣(z))中的至少一个的影响(即，上述物理量对PDS值的贡献度高)。
因此，操作者将具有“比距离r相对更强烈地受到上述物理量的影响的PDS”的等值面32b上的任意的评价点z选择为PDS值较大的(大致最大)的评价点z。以下，也将该评价点z称为“关注评价点z”(参照图5A)。关注评价点z表示“流域21内的流场中的、对观测点x处的表面压力波动的贡献度较高(大致最大)的位置”。当由操作者选择关注评价点z时，输入部12输入该关注评价点z的坐标数据。所输入的坐标数据被储存于运算部14的RAM。
(PDS参数显示指令)
运算部14从构成储存于RAM的关注评价点z处的PDS(x，z)的多个参数(物理量)中选择平均流速U﹣(z)、湍流流速u～θ(z)、以及平均涡度Ω﹣(z)，并将使这些数值数据显示于显示画面18的显示指令发送至输出部16。输出部16在接收到该显示指令时，在其显示屏幕18对所选择的参数的数值数据进行显示。操作者基于所显示的数值数据来确定在这些参数中对PDS值的贡献相对大的参数(即，成为PDS值大的原因的参数)。此时，也可以根据需要来显示构成其他评价点z处的PDS的参数的数值数据。操作者可以一边比较这些数值数据一边确定参数。当由操作者确定参数时，输入部12输入该参数。所输入的参数被储存于运算部14的RAM。以下，也将该参数称为“原因参数”。
(物理量分布图显示指令)
运算部14从储存于RAM的评价点z组的坐标数据中提取位于“穿过关注评价点z并与e1e2平面(参照图2A)平行的平面(参照图5A的虚线L)”上的评价点z组。然后，作成表示与提取出的评价点z组建立了关联的原因参数的分布图的分布图数据，并将使所作成的分布图数据图像显示于显示画面18的显示指令发送至输出部16。输出部16在接收到该显示指令时，在其显示画面18对该数据进行图像显示。
图5B表示将湍流流速u～θ(z)确定为原因参数的情况下的湍流流速u～θ(z)的流速水平(dB)的分布图。流速水平越高，以越深的颜色显示。如图5A所示，在该例子中，关注评价点z位于右侧外后视镜22的附近，因此分布图的范围仅设定右侧外后视镜22及其周围。需要说明的是，在右侧外后视镜22的位置嵌入显示有对车辆模型20进行俯视观察时的右侧外后视镜22的图像。关注评价点z包含于图5B的区域34。
操作者基于分布图对在关注评价点z处原因参数(在本例子中为湍流流速u～θ(z))变大的原因进行分析。在图5B的例子中，在右侧外后视镜22的附近，区域34的湍流流速u～θ(z)显著。可以认为这是由于在车辆行驶时空气的流动在区域34发生了剥离。因此，操作者研究能够降低空气的流动在区域34发生剥离的可能性那样的右侧外后视镜22的形状来变更右侧外后视镜22的形状。关于形状变更后的表面压力波动pθ(x)的具体改善效果将在后面记述。
输出部16接收来自运算部14的显示指令并在显示屏幕18对各种数据进行显示。详情如上所述。以上是对本实施装置的具体构成的说明。
＜PDS计算式的导出＞
接着，使用刚体模型对上述PDS的计算式的导出方法进行说明。PDS是基于将基于公知的鲍威尔(Powell)算式计算出的“刚体模型的表面压力波动与其周围的流场的关系式”从时域变换为频域的算式来定义的。不过，上述鲍威尔算式是以适于导出PDS计算式的形式来表达的。因此，以下，首先，参照图6对刚体模型以及流域进行说明，接着，对适于导出PDS计算式的形式的鲍威尔算式的导出进行说明。接着，对时域中的表面压力波动与流场的关系式的导出进行说明，之后，对PDS计算式的导出进行说明。
(刚体模型以及流域)
图6是表示刚体模型36以及流域38的示意图。刚体模型36(以下，也仅称为“刚体36”。)在其表面S上具有观测点x。流域38是刚体36周围的流场中的、可能会影响观测点x处的表面压力波动的部分的流场。流域38在其内部具有多个评价点z。PDS(x，z)是表示评价点z处的流场对观测点x处的表面压力波动的贡献度的指标。需要说明的是，关于图6中的其他文字将在后面记述。
(鲍威尔算式的导出)
下述算式(2)表示体积力为零的情况下的纳维-斯托克斯方程式(Navier-Stokesequation)。
[数式3]
在此，ρ为流场的密度，u为流场的流速(矢量)，Du/Dt为物质导数，p为刚体36的表面的压力(压力波动、表面压力波动)，η为流场的粘性系数。
当使用偏导数重写上述算式(2)的物质导数，之后，使用以下关系式进行算式变形时，
[数式4]
得到下述算式(3)。需要说明的是，上述关系式中的A表示任意的矢量。
[数式5]
在此，ν为流场的运动粘性系数，ν＝η/ρ。
接着，当使用以下关系式对上述算式(3)进行算式变形时，
[数式6]
得到下述算式(4)。需要说明的是，ω为流场的涡度(矢量)，B为焓。
[数式7]
本实施方式的流场为非压缩性流体或微压缩性流体，但在该情况下，以下关系式成立，
[数式8]
因此上述算式(4)能够通过下述算式(5)来进行近似。
[数式9]
当在上述算式(5)的两边乘以流场的密度ρ来取得发散时，得到下述算式(6)。
[数式10]
需要说明的是，上述算式(6)中的“×”表示乘法符号。在本说明书中基本上省略了乘法符号进行记载，但在明确表示的话更容易理解的情况下，会例外地对乘法符号进行记载。
在此，在流场的流速u与流场的密度ρ之间，下述算式(7)所示的关系式成立。
[数式11]
当使用上述算式(7)对“流场的密度ρ”与“流场的流速u关于时间的偏导数”之积的发散(即，下述算式(8)的左边)进行算式变形时，变为如下述式(8)的右边那样。
[数式12]
在此，c为流场的声速。在表面压力波动p、流场的密度ρ、以及流场的声速c之间，以下关系成立。
[数式13]
再者，本实施方式的流场为高雷诺数流动(即为流速较大的流动，例如，100km/h～140km/h。)。在高雷诺数流动中，以下关系式成立。
[数式14]
需要说明的是，雷诺数Re被定义为Re＝uL/ν，L表示流场的代表长度。当如以下所示那样对上述算式(8)的右边的括号内的项进行算式变形并应用上述关系式时，算式(8)的右边的括号内的项通过下述算式(9)来进行近似。
[数式15]
当使用上述算式(8)以及算式(9)对上述算式(6)进行算式变形(近似)时，得到下述算式(10)。
[数式16]
在此，本实施方式的流场为低马赫数流动(即，流体的流速与声速之比较低的流场)。在低马赫数流动中，以下关系式成立，
[数式17]
c～c0
ρ～ρ0
因此，当使用这些关系式对上述算式(10)进行算式变形时，得到下述算式(11)所示的鲍威尔算式。需要说明的是，上述关系式的c0为静止状态时的流场的声速，ρ0为静止状态时的流场的密度。
[数式18]
(时域中的表面压力波动与流场的关系式的导出)
格林(Green)函数G满足下述算式(12)的关系式。
[数式19]
在此，观测点x以及评价点z如上所述(参照图6)，τ为过去的时刻。需要说明的是，δ(x)为狄拉克δ函数。除此之外，上述算式(12)中的格林函数G在自由空间中如下述算式(13)那样表示。
[数式20]
当考虑物体边界条件时，上述算式(11)所示的鲍威尔算式如下述算式(14)那样表示。
[数式21]
在此，H(z)为海维赛德函数(Heaviside Unit Function)，由下述算式(15)定义。
[数式22]
在此，如图6所示，V为表示流域38的块，S+为包围刚体36的表面S的虚拟表面。上述算式(15)中的“zinV”表示评价点z位于流域38的内部的情况，“zinsideS+”表示评价点z位于虚拟表面S+的内部的情况。
该海维赛德函数H(z)满足下述算式(16)的积分方程式。
[数式23]
在此，算式中的(·)表示与任意值的内积。除此之外，如图6所示，刚体36在其表面S中的与观测点x不同的位置具有评价点y。算式中的n表示该评价点y的法线矢量n(y)，dS表示评价点y附近的表面面积dS(y)。
上述算式(14)的左边的第一项、第二项以及右边能够分别如下述算式(14-1)、(14-2)以及(14-3)那样进行变形。
[数式24]
当将上述算式(14-1)～(14-3)代入至上述算式(14)时，得到下述算式(17)。
[数式25]
上述算式(17)的右边的第二项(省略符号﹣)能够如下述算式(17-1)那样进行变形。
[数式26]
当将上述算式(17-1)代入至上述算式(17)时，得到下述算式(18)。
[数式27]
当使用上述算式(13)时，上述算式(18)的积分表示变为如下述算式(19)那样。
[数式28]
当使用上述算式(18)来展开上述算式(19)的右边的第一项时，得到下述算式(19-1)。需要说明的是，以下，为了方便表达，在记载上述算式(19)右边的各项的算式变形时，省略时间积分来进行记载。
[数式29]
当使用上述算式(18)来展开上述算式(19)的右边的第二项以及第三项时，得到下述算式(19-2)。
[数式30]
上述算式(19)的右边的第四项能够如下述算式(19-3)那样进行算式变形。
[数式31]
当将上述算式(19-1)～(19-3)代入至上述算式(19)时，得到下述算式(20)。
[数式32]
当使虚拟表面S+收敛于刚体36的表面S时，上述算式(20)可以重写为下述算式(21)。
[数式33]
在此，在高雷诺数流动中，上述算式(21)的右边的第三项相对于第四项小到可以无视的程度。除此之外，在刚体36静止的情况下没有流速，因此该右边的第二项等于零。因此，上述算式(21)能够简化为下述算式(22)。
[数式34]
在静止物体表面上没有流速，因此焓B如下述算式那样表示。
[数式35]
当将上述算式的右边p/ρ定义为p/ρ＝p*并将焓B代入至上述算式(22)时，得到下述算式(23)的关系式。该关系式为“时域中的表面压力波动与流场的关系式”。
[数式36]
(PDS计算式的导出)
上述算式(23)的关系式在其两边包含基于表面压力波动p的值(函数)p*(＝p/ρ)，因此无法根据流速u以及涡度ω直接计算出观测点x处的表面压力波动p。因此，以下，通过算式变形，从右边消去包含p*的项，导出“观测点x处的表面压力波动p”与“流场的流速u以及涡度ω”的关系式。
如图7所示，将刚体36的表面S上的观测点x的附近区域定义为表面区域Sx，将表面区域Sx的法线矢量设为n(x)。表面区域Sx是足够大的平面。除此之外，在法线矢量n(x)上定义与观测点x的距离相等的两个点x+、x﹣。点x+位于刚体36的外部，点x﹣位于刚体36的内部。需要说明的是，关于其他文字，将在后面记述。当将点x+、x﹣分别作为观测点代入至上述算式(22)时，得到下述算式(22-1)、(22-2)。
[数式37]
当将算式(22-1)和算式(22-2)的两边分别相加而取x﹣和x+接近x时的极限时，得到下述算式(24)。需要说明的是，在以下的算式变形中，利用了H(x+)＝1以及H(x﹣)＝0(参照算式(15))。
[数式38]
上述算式(24)的右边的第一项以及第二项能够分别如下述算式(24-1)以及(24-2)那样进行算式变形。需要说明的是，算式中的S\Sx表示刚体36的表面S中的不包含表面区域Sx的部分(参照图7)。
[数式39]
[数式40]
当将上述算式(24-1)、(24-2)代入至上述算式(24)时，得到下述算式(25)。
[数式41]
傅里叶变换由下述算式定义。
[数式42]
在此，算式中的Aθ(x)表示角频率θ处的函数A(x，t)的大小(振幅)。Aθ(x)为复数，其复共轭Aθ *(x)满足下述(26)的关系式。
[数式43]
当对上述算式(24)应用傅里叶变换，并使用卷积积分的傅里叶变换结果时，得到下述算式(27)。
[数式44]
在此，对格林函数G进行傅里叶变换而得的Gθ(x，z)如下述算式(28)那样表示，并满足下述算式(29)的关系式(所谓的亥姆霍兹(Helmholtz)方程式)。
[数式45]
(Δ+k0 2)Gθ(x，z)＝δ(x-z)(29)
在此，k0为角频率θ分量的波数(所谓的声学波数(acoustic wavenumber))，k0＝θ/c0。r为观测点x与评价点z的距离。
Gθ(x，z)的梯度能够使用上述算式(28)如下述算式(30)那样表示。需要说明的是，在声学紧凑条件(k0r<<1)下，Gθ(x，z)的梯度不依赖于角频率θ，能够仅对距离r的函数进行近似。除此之外，算式中的矢量r是从观测点x朝向评价点z的矢量。
[数式46]
作为上述算式(27)的左边的“基于观测点x处的表面压力波动pθ(x)的函数p*θ(x)”的自相关函数(参照上述算式(1))如下述算式(31)那样表示。
[数式47]
上述算式(31)使用Gθ(x，z)的梯度(参照算式(30))的声学紧凑条件如下述算式(32)那样表示。
[数式48]
在此，将关注角频带[θl，θh]中的任意的观测点x的物理量的相关距离lx,cr、相关面积Sx,cr(参照图7)以及相关体积Vx,cr分别通过下述算式(33-1)、(33-2)以及(33-3)来定义。需要说明的是，算式中的θm为关注角频带的中心角频率(θm＝2πfm)。
[数式49]
Sx，cr～lx，cr 2 (33-2)
Vx，cr～lx，cr 3 (33-3)
即，相关面积Sx,cr与平均流速的平方成比例，相关体积Vx,cr与平均流速的立方成比例。
本实施方式的关注角频带较大，因此相关距离lx,cr较小。因此，相关面积Sx,cr以及相关体积Vx,cr也较小。因此，如图7所示，相关面积Sx,cr包含于表面区域Sx内在此，在上述算式(32)的右边的第一项的被积分项中包含有刚体36的表面S上的评价点y，在表面S中的不包含表面区域Sx的区域(S\Sx)进行积分。因此，观测点x的物理量与评价点y的物理量变得不相关，其结果是，上述算式(32)的右边的第一项变为等于零。
除此之外，以下，将任意的函数Fθ与其复共轭函数Fθ *之积称为“函数Fθ的范数”，如下述算式(34)那样定义。
[数式50]
||Fθ||＝FθFθ * (34)
即，自相关函数(参照算式(1))是在关注角频带内对任意的函数Fθ的范数进行积分而得到的值。
由此，上述算式(32)能够如下述算式(35)那样表示。
[数式51]
根据上述算式(35)，关注角频带中的观测点x的表面压力波动pθ(x)依赖于流域38内的流场的涡度ω与流速u的外积。本申请发明人着眼于这一点，想到了：若降低上述算式(35)的右边的空间积分的自相关函数的值，则能够降低观测点x处的表面压力波动pθ(x)。该自相关函数能够如下述算式(36)所示那样进行算式变形。
[数式52]
在此，算式中的z1、z2为流域38内的任意的评价点，z1≠z2。在评价点z1不包含于评价点z2的相关体积Vz2,cr的情况下，关注角频带中的评价点z1的物理量与评价点z2的物理量的相关可以无视。因此，上述算式(36)能够进一步如下述算式(37)那样进行变形。
[数式53]
上述算式(37)的右边中的、“对关注角频带进行积分的部分”能够使用上述算式(30)如下述算式(38)那样进行算式变形。
[数式54]
上述算式(38)的流速u能够如下述算式(39-1)、(39-2)所示那样分解为作为平均分量的平均流速U﹣和作为湍流分量的湍流流速u～，涡度ω能够分解为作为平均分量的平均涡度Ω﹣和作为湍流分量的湍流涡度ω～。
[数式55]
除此之外，在刚体模型36的空间坐标系中，通过下述算式(40)来规定矢量r。
[数式56]
在此，r1、r2以及r3是将观测点x设为原点时的矢量r的e1分量、e2分量以及e3分量。
当将这些算式(39-1)、(39-2)以及(40)代入至上述算式(38)的右边时，该右边能够如下述算式(41)那样进行算式变形。需要说明的是，湍流分量彼此的积小到可以无视的程度，因此，在下述算式(41)中，省略了其记载。
[数式57]
在此，在关注角频带内如下述算式(42)那样对两个任意的函数Eθ与函数Fθ的相关函数进行定义。
[数式58]
当使用上述算式(1)以及算式(42)时，根据涡旋均匀各向同性的假设，得到下述算式(43-1)～(43-6)所示的关系式。
[数式59]
在此，k为规定了流速uθ与涡度ωθ的关系的常数。
当使用上述算式(43-1)～(43-6)来整理上述算式(41)的右边时，上述算式(38)的左边最终如下述算式(44)那样表示。
[数式60]
上述算式(44)的右边相当于上述算式(37)的右边中的“对关注角频带进行积分的部分”。因此，当将算式(44)的右边代入至算式(37)的相应部分时，得到下述算式(45)。
[数式61]
当对上述算式(45)的右边的被积分项乘以“流场的密度的平方ρ2”并将评价点z2改写为一般的标记z时，得到在下述算式(46)中定义的PDS的计算式。在本说明书中，将像这样导出的算式(46)定义为表示“流域38内的评价点z处的流场”对“刚体36的观测点x处的表面压力波动”的贡献度的指标。需要说明的是，乘以ρ2是由于在PDS计算式的导出过程中使用了p*＝p/ρ。
[数式62]
需要说明的是，在观测点x处的表面压力波动pθ(x)与PDS(x，z)之间，下述算式(47)所示的近似式成立(参照算式(35)、(45)以及(46))。
[数式63]
即，“观测点x处的表面压力波动pθ(x)的范数”的关注角频带中的积分值(换言之，观测点x处的表面压力波动pθ(x)的自相关函数)能够近似为“在流域对关于观测点x的PDS进行空间积分而得到的值”。因此，PDS作为表示评价点z处的流场对观测点x处的表面压力波动pθ(x)的贡献度的指标，以高精度发挥功能。以上是对PDS计算式的导出的说明。
＜风噪声解析方法＞
接着，对行驶中的车辆模型20的风噪声解析方法进行具体说明。计算装置10的运算部14的CPU执行图8中由流程图示出的例程。CPU从图8的步骤800开始处理，按顺序进行以下所述的步骤802～步骤808的处理。
步骤802：CPU开始使车辆模型20行驶的非稳态CFD模拟，在解析范围内(解析表面以及流域21内)，在规定时间内分别计算出压力波动的时刻历史数据p(x，t)、流速的时刻历史数据u(z，t)以及涡度的时刻历史数据ω(z，t)。时刻历史数据p(x，t)是按每个节点x计算出的，时刻历史数据u(z，t)以及ω(z，t)是按每个节点z计算出的。步骤804：CPU基于在步骤802中计算出的压力波动的时刻历史数据p(x，t)，作成表示解析表面的压力波动的振幅的时间推移的数据，并将该数据的显示指令发送至输出部16。由此，压力波动的振幅的时间推移被动画显示于显示画面18(参照图2B)。
步骤806：CPU对在步骤802中计算出的流速以及涡度的时刻历史数据u(z，t)以及ω(z，t)分别进行平均化处理，按每个节点z计算出平均流速U﹣(z)以及平均涡度Ω﹣(z)。步骤808：CPU对在步骤802中计算出的压力波动的时刻历史数据p(x，t)进行快速傅里叶变换处理，计算出关注角频带中的表面压力波动pθ(x)。表面压力波动pθ(x)是按每个节点x计算出的。除此之外，CPU对在步骤802中计算出的流速的时刻历史数据u(z，t)进行快速傅里叶变换处理，计算出关注角频带中的湍流流速u～θ(z)的自相关函数。该自相关函数是按每个节点z计算出的。步骤802～步骤808的处理相当于非稳态CFD计算处理。
步骤810：CPU基于在步骤808中计算出的表面压力波动pθ(x)，作成“表示关注角频带的中心角频率θm的表面压力波动pθ(x)的分布图的数据”，并将该数据的显示指令发送至输出部16。由此，表面压力波动pθ(x)的分布图被图像显示于显示画面18(参照图3A)。之后，CPU进入步骤812。
在步骤812中，CPU判定操作者是否选择了观测点x。该观测点x由操作者基于表面压力波动pθ(x)的分布图(参照步骤810)来选择。在判定为选择了观测点x的情况下，CPU在步骤812中判定为“是”，进行后述的步骤814的处理。与此相对，在判定为未选择观测点x的情况下，CPU在步骤812中判定为“否”，再次进行步骤812的判定。CPU每经过规定的运算时间就重复进行该处理直至判定为选择了观测点x。
步骤814：CPU使用储存于运算部14的RAM的PDS计算式(参照算式(46))，按每个节点z计算出关于在步骤812中选择的观测点x的PDS(x，z)。在该计算式中，代入在步骤806中计算出的平均流速U﹣(z)和平均涡度Ω﹣(z)以及在步骤808中计算出的湍流流速u～θ(z)的自相关函数等。之后，CPU进行以下的步骤816的处理。
步骤816：CPU将表示已结束PDS的计算的消息的显示指令发送至输出部16。由此，该消息被显示于显示画面18，因此操作者能够认识到计算处理已结束。之后，CPU进入步骤818。
在步骤818中，CPU判定是否已由操作者输入了PDS的参考值。在判定为输入了参考值的情况下，CPU在步骤818中判定为“是”，进行以下的步骤820的处理。
步骤820：CPU作成表示具有在步骤818中输入的参考值的PDS的等值面的数据，并将该数据的显示指令发送至输出部16。由此，具有操作者所输入的参考值的PDS的等值面被图像显示于显示画面18(参照图4A～图4C)。之后，CPU进入步骤822。
在步骤822中，CPU判定是否已由操作者选择了关注评价点z。该关注评价点z由操作者基于PDS的等值面(参照步骤820)来选择。在判定为选择了关注评价点z的情况下，CPU在步骤822中判定为“是”，进行后述的步骤824(图9)的处理。
与此相对，在判定为未选择关注评价点z的情况下(具体而言，在操作者无法从当前的PDS等值面中选择关注评价点z的情况下、或者在操作者正在选择关注评价点z的情况下)，CPU在步骤822中判定为“否”，再次进行步骤818的判定。
然后，在步骤818中判定为输入了参考值的情况下(即，在由操作者重新输入了PDS的参考值的情况下)，CPU在步骤818中判定为“是”并进行步骤820的处理，在步骤822中再次判定是否选择了关注评价点z。另一方面，在步骤818中判定为未输入参考值的情况下，CPU在步骤818中判定为“否”并进入步骤822，在步骤822中再次判定是否选择了关注评价点z。CPU重复进行步骤818～步骤822的处理直至判定为选择了关注评价点z。
与此相对，在从步骤816直接进入步骤818时判定为未输入参考值的情况下(即，在未输入初次的参考值的情况下)，CPU在步骤818中判定为“否”并进入步骤822。如上所述，关注评价点z基于PDS的等值面来选择(即，经过步骤820来选择)，因此，在未输入初次的参考值的情况下(即，在未经过步骤820的情况下)，CPU在步骤822中判定为“否”。
步骤824(图9)：CPU将构成在步骤814中计算出的PDS中的、在步骤822中选择的关注评价点z处的PDS(x，z)的参数的数值数据的显示指令发送至输出部16。具体而言，这些参数为关注评价点z处的平均流速U﹣(z)、湍流流速u～θ(z)、以及平均涡度Ω﹣(z)(参照步骤806、808)。由此，构成PDS(x，z)的参数的数值数据被显示于显示画面18。之后，CPU进入步骤826。
在步骤826中，CPU判定是否确定了原因参数。该原因参数由操作者基于构成PDS(x，z)的参数的数值数据(参照步骤824)来确定。在判定为确定了原因参数的情况下，CPU在步骤826中判定为“是”，进行后述的步骤828的处理。与此相对，在判定为未确定原因参数的情况下，CPU在步骤826中判定为“否”，再次进行步骤826的判定。CPU每经过规定的运算时间就重复进行该处理直至判定为确定了原因参数。
步骤828：CPU作成表示穿过在步骤822中选择的关注评价点z的规定的平面(典型而言，与e1e2平面平行的平面)上的原因参数的分布图的数据。CPU将该数据的显示指令发送至输出部16。由此，原因参数的分布图被显示于显示画面18(参照图5B)。之后，CPU进入步骤830，完成本例程。
＜由本实施装置实现的表面压力波动(风噪声)的改善效果＞
接着，参照图10A～图11B对使用本实施装置变更了车辆模型20的解析范围的形状时的表面压力波动pθ(x)的改善效果进行具体说明。在图5A以及图5B的例子中，研究了能够降低空气的流动在区域34发生剥离的可能性的右侧外后视镜22的形状。图10A表示车辆模型20的右侧外后视镜22的概略形状。如图10A所示，右侧外后视镜22具有：镜部22a，设有镜子；基部22b，固定于车体；以及连接部22c，将镜部22a与基部22b连接。区域34位于连接部22c的附近。连接部22c的壁比较薄，在连接部22c与镜部22a的边界形成有高低差。本申请发明人认为空气的流动因该高低差而在区域34发生剥离，并研究了能够缓和高低差的形状。图10B表示基于上述研究变更了形状的车辆模型的右侧外后视镜122。如图10B所示，右侧外后视镜122的连接部122c的壁变得比连接部22c厚。由此，连接部122c与镜部122a的边界变得平缓，缓和了高低差。
本申请发明人为了验证由上述形状变更实现的表面压力波动pθ(x)的改善效果，对各模型的解析表面的表面压力波动pθ(x)的分布图进行了比较。图11A表示车辆模型20的分布图，图11B表示形状变更后的车辆模型的分布图。当将图11A与图11B进行比较时，通过变更右侧外后视镜22的形状，右侧外后视镜122附近的表面压力波动pθ(x)大幅降低。由以上所述表明：根据本实施装置，通过利用PDS来确定对车辆模型的表面压力波动贡献大的流场的位置，能够高效且可靠地降低车辆模型的表面压力波动(即，风噪声)。
＜作为指标的PDS的可靠性以及通用性＞
如上所述，“在流域对关于节点x的PDS进行空间积分而得到的值”是“该节点x处的表面压力波动pθ(x)的自相关函数”的近似值(参照算式(47))。以下，验证该近似精度并对作为PDS的指标的可靠性进行研究。具体而言，将基于“在流域对PDS进行空间积分而得到的值”计算出(预测)的表面压力波动(以下，也称为“预测表面压力波动”。)与由非稳态CFD计算用的软件计算出的表面压力波动pθ进行比较，由此来验证预测表面压力波动的近似精度。需要说明的是，在本实施方式中使用PowerFLOW来作为上述软件，但软件的种类不限于此。
除此之外，以下，不仅是车辆模型，而且对于具有与车辆模型不同的形状的前踏板模型，也验证上述近似精度，由此对作为PDS的指标的通用性也进行研究。
图12A是在上述说明中使用的车辆模型20。图12B是前踏板模型40的示意图。前踏板模型40具有：基准面42；踏板44，具有配置于基准面42上的长方体形状；以及喷嘴46，与踏板44分离地配置于基准面42上。踏板44的上表面44a与基准面42平行。在踏板44的侧面44b(喷嘴46侧的面)与基准面42之间形成有高低差。喷嘴46具有与踏板44的侧面44b平行地对置的送风口46a。送风口46a朝向踏板44送风。当将与送风方向正交的方向规定为“宽度方向”时，宽度方向上的踏板44的长度a比宽度方向上的喷嘴46的长度b长。踏板44的高度比喷嘴46的高度低。喷嘴46的宽度方向上的中心与踏板44的宽度方向上的中心在宽度方向上一致。在本验证中，车辆模型20的右侧前门玻璃25和前踏板模型40的踏板44的上表面44a被设为解析对象。
图13A以及图13B分别是车辆模型20的右侧前门玻璃25处的预测表面压力波动以及表面压力波动pθ的分布图。关注频带被设定为1kHz。图14A以及图14B分别是前踏板模型40的踏板44的上表面44a处的预测表面压力波动以及表面压力波动pθ的分布图。关注频带被设定为500Hz。预测表面压力波动以及表面压力波动pθ越大，以越深的颜色显示。当将图13A与图13B进行比较时，预测表面压力波动的大小以及位置与表面压力波动pθ的大小以及位置高精度地一致。同样，当将图14A与图14B进行比较时，预测表面压力波动的大小以及位置与表面压力波动pθ的大小以及位置高精度地一致。由以上所述表明：基于PDS计算出的表面压力波动(预测表面压力波动)相对于通过软件的CFD计算而计算出的表面压力波动具有高近似精度。这表示PDS作为指标具有高可靠性。
图15是关于车辆模型20以及前踏板模型40分别示出了“预测表面压力波动相对于表面压力波动pθ的误差”的图表。关于车辆模型20的误差是将图13A以及图13B所示的两个分布图的对应的各节点x处的“预测表面压力波动与表面压力波动pθ的差”的平均值变换为压力波动水平(dB)而得到的值。关于前踏板模型40的误差是将图14A以及图14B所示的两个分布图的对应的各节点x处的“预测表面压力波动与表面压力波动pθ的差”的平均值变换为压力波动水平(dB)而得到的值。当将车辆模型20的误差与前踏板模型40的误差进行比较时，二者均稍高于3dB，大致一致。由以上所述表明：预测表面压力波动相对于表面压力波动pθ的误差大致固定而与解析对象模型的形状无关。这表示PDS作为指标具有高通用性。
对本实施装置的作用效果进行说明。在本实施装置中，基于通过使车辆模型行驶的非稳态CFD模拟计算出的物理量(平均流速U﹣、平均涡度Ω﹣以及湍流流速u～θ)来计算出PDS。该PDS是表示流场对表面压力波动pθ(x)的贡献度的指标。因此，通过将PDS用作指标，能够按每个评价点z计算出流场对表面压力波动pθ(x)的贡献度。因此，能够适当地确定流域21内的哪个位置处的流场对观测点x处的车辆模型20的表面压力波动pθ(x)贡献大。
除此之外，在本实施装置中，在流域21对关于观测点x的PDS进行空间积分而得到的值是该观测点x处的表面压力波动pθ(x)的自相关函数的近似值。因此，PDS的特性与表面压力波动pθ(x)的特性很好地一致。即，PDS作为表示流场对表面压力波动pθ(x)的贡献度的指标具有高可靠性(参照图12A～图15)。因此，能够适当地确定对车辆模型的表面压力波动pθ(x)贡献大的流场的位置。
具体而言，以往，由于无法定量地评价上述关系，因此有时流场的解释根据技术人员的不同而不同。除此之外，由于解析是基于流场的剖面处的物理量的分布来进行的，因此三维空间中的流场的信息缺失，可能会漏掉表面压力波动大的原因。与此相对，根据本实施装置，通过使用PDS能够定量地评价表面压力波动pθ(x)与流场的关系，因此能够大幅地降低在技术人员之间对流场的解释不同的可能性，能够提高风噪声的解析精度。除此之外，在本实施装置中，确定对表面压力波动的贡献度高的流场的位置之后对该位置评价剖面处的物理量的分布，因此能够大幅地降低流场的信息缺失的可能性，作为结果，能够可靠地发现表面压力波动大的原因。
而且，在本实施装置中，在显示画面18显示PDS的等值面，因此操作者能够通过适当设定参考值来目视确认具有所希望的PDS值的等值面。其结果是，能够高效地选择与所希望的PDS值对应的评价点z，能够高效地确定对车辆模型20的表面压力波动pθ(x)贡献大的流场的位置。
而且，在本实施装置中，观测点x基于通过非稳态CFD计算而计算出的表面压力波动的大小来选择。表面压力波动与风噪声强烈相关。因此，根据该构成，能够更适当地对风噪声进行解析。
(变形例1)
接着，对变形例1的风噪声解析装置(以下，也称为“第一变形装置”。)进行说明。第一变形装置在原因参数的确定由装置进行而不是由操作者进行这一点上与上述实施装置不同。具体而言，第一变形装置执行以下处理来取代图9的步骤824以及826的处理。即，第一变形装置的计算装置的运算部从构成在步骤822中选择的关注评价点z处的PDS的三个参数(平均流速U﹣、平均涡度Ω﹣以及湍流流速u～θ)中将对PDS值的贡献相对大的参数确定为原因参数。具体而言，运算部将关注评价点z处的三个参数的数值与“与比关注评价点z处的PDS值低的PDS值对应的评价点z”处的三个参数的数值进行比较，由此来确定原因参数。根据该构成，无需操作者来确定原因参数，因此能够容易地掌握成为PDS高的原因的参数，能够更高效地研究、变更车辆模型的形状。
(变形例2)
接着，对变形例2的风噪声解析装置(以下，也称为“第二变形装置”。)进行说明。第二变形装置在关注评价点z的选择(提取)由装置进行而不是由操作者进行这一点上与上述实施装置不同。具体而言，第二变形装置执行以下处理来取代图8的步骤818～步骤822的处理。即，第二变形装置的计算装置的运算部在步骤816的处理结束时，作成具有任意值的PDS的等值面数据，并一边变更PDS的值一边作成等值面数据，直至由该数据表示的等值面的个数变为两个(严格来说，即使在变为两个之后，也增加PDS的值直至各等值面的表面积变得尽可能小。)。然后，将与观测点x的距离更长的等值面上的任意的点提取为关注评价点z。根据该构成，无需操作者来选择关注评价点z，因此能够更高效地确定对车辆模型的表面压力波动贡献大的流场的位置。需要说明的是，在第二变形装置中将与最大(大致最大)的PDS值对应的评价点z提取为关注评价点z，但不限于该构成，也可以是提取满足预先设定的条件的关注评价点z的构成。
以上，对实施方式以及变形例的风噪声解析装置以及风噪声解析方法进行了说明，但本发明并不限定于上述实施方式以及变形例，可以进行各种变更。
例如，在上述实施方式以及变形例中，车辆模型被用作解析对象即构造物模型，但不限于该构成，例如，也可以使用航空器以及船舶等构造物模型等。
除此之外，在上述实施方式以及变形例中，表面压力波动较大的观测点被设为解析对象，但不限于该构成，例如，也可以将具有规定范围内的表面压力波动的平均值的节点x作为观测点来进行解析。
而且，在上述实施方式以及变形例中，能够选择等值面上的节点z来作为关注评价点z，但不限于该构成，例如，也可以选择等值面内部的节点z来作为关注评价点z。
而且，在上述实施方式以及变形例中，观测点x由操作者选择，但不限于该构成，例如，也可以由风噪声解析装置基于表面压力波动的值来选择。
而且，在上述实施方式以及变形例中，观测点x基于表面压力波动的分布图来选择，但不限于该构成，例如，既可以基于表面压力波动以外的物理量来选择，也可以由操作者选择任意的节点x来作为观测点x。

Claims (9)

1.一种风噪声解析装置，其特征在于，包括：
非稳态计算流体力学计算部，其被配置为：执行使对构造物进行建模而得到的构造物模型移动的非稳态计算流体力学模拟，按每个所述构造物模型的周围的流场中的规定区域内的节点即空间节点，计算出该规定区域内的流场的规定时间内的平均流速以及平均涡度，并在作为风噪声的解析对象的角频带即关注角频带内，按每个所述空间节点计算出所述规定区域内的基于湍流流速的振幅的值；以及
压力源密度算出部，其被配置为：基于由所述非稳态计算流体力学计算部计算出的所述平均流速、所述平均涡度、以及所述基于湍流流速的振幅的值来计算出压力源密度，该压力源密度是表示所述规定区域内的空间节点处的流场对所述构造物模型表面的风噪声的解析对象点处的压力波动的振幅即表面压力波动的贡献度的指标。
2.根据权利要求1所述的风噪声解析装置，其特征在于，
在所述规定区域内对关于所述构造物模型表面的所述解析对象点的所述压力源密度进行空间积分而得到的值是，在所述关注角频带内对所述解析对象点处的所述表面压力波动的函数与该函数的复共轭函数之积进行积分而得到的值的近似值。
3.根据权利要求1或2所述的风噪声解析装置，其特征在于，
还包括：原因参数确定部，确定构成所述压力源密度的多个参数中的、对该压力源密度的贡献相对大的参数即原因参数。
4.根据权利要求3所述的风噪声解析装置，其特征在于，
所述多个参数是所述平均流速、所述平均涡度以及所述湍流流速。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的风噪声解析装置，其特征在于，
还包括：图像处理部，其被配置为：
从已被计算出所述压力源密度的多个空间节点中提取与具有从外部输入的值的压力源密度对应的多个空间节点；
对所述提取出的多个空间节点进行图像处理来作成等值面；以及
将所述等值面可视化。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的风噪声解析装置，其特征在于，
还包括：空间节点提取部，其被配置为提取与由所述压力源密度算出部计算出的多个压力源密度的最大值对应的空间节点。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的风噪声解析装置，其特征在于，
所述非稳态计算流体力学计算部被配置为：在所述关注角频带内，按每个所述构造物模型的表面上的节点即表面节点来计算出该表面的所述表面压力波动。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的风噪声解析装置，其特征在于，
所述压力源密度的计算式由下述算式定义，
其中，PDS为压力源密度，x为解析对象点，z为空间节点，ρ为流场的密度，为在关注角频带内对湍流流速的振幅的函数与该函数的复共轭函数之积进行积分而得到的值，r为xz之间的距离，k为常数，θm为关注角频带的中心角频率，为平均流速， 为平均涡度，Vz,cr为包含z的相关体积。
9.一种风噪声解析方法，其特征在于，包括：
执行使对构造物进行建模而得到的构造物模型移动的非稳态计算流体力学模拟，按每个所述构造物模型的周围的流场中的规定区域内的节点即空间节点，计算出该规定区域内的流场的规定时间内的平均流速以及平均涡度，并且，在作为风噪声的解析对象的角频带即关注角频带内，按每个所述空间节点计算出所述规定区域内的基于湍流流速的振幅的值；以及
基于所述平均流速、所述平均涡度、以及所述基于湍流流速的振幅的值来计算出压力源密度，该压力源密度是表示所述规定区域内的空间节点处的流场对所述构造物模型表面的风噪声的解析对象点处的压力波动的振幅即表面压力波动的贡献度的指标。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113343362A (zh) * 2021-06-24 2021-09-03 中国第一汽车股份有限公司 车辆后视镜风噪声性能评估方法、装置、设备及存储介质
CN114088332A (zh) * 2021-11-24 2022-02-25 成都流体动力创新中心 一种用于旋转叶片声音信号提取的风洞背景噪声修正方法

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7074001B2 (ja) * 2018-09-20 2022-05-24 トヨタ自動車株式会社 解析装置
CN112149226B (zh) * 2020-09-15 2023-10-31 青岛大学 一种基于局部无网格基本解法的车内噪声预测方法
WO2024136634A1 (es) * 2023-02-09 2024-06-27 Pimentel Garcia Jesus Carlos Método y sistema de vorticidad desprendida de superficie completa para resolver la dinámica de fluidos
CN117421517B (zh) * 2023-12-18 2024-03-01 中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所 背景纹影测量密度场的泊松方程源项快速计算方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101354729A (zh) * 2007-07-23 2009-01-28 南车四方机车车辆股份有限公司 高速列车头部纵向对称面型线的低气动噪声优化方法
CN102529820A (zh) * 2012-01-05 2012-07-04 重庆长安汽车股份有限公司 一种降低汽车后视镜涡流噪声的扰流构件
CN105590003A (zh) * 2016-01-05 2016-05-18 浙江大学 一种高速列车车内噪声分析预测方法
US20170091352A1 (en) * 2015-09-25 2017-03-30 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Noise detection device

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2911527B2 (ja) * 1990-02-24 1999-06-23 マツダ株式会社 空力騒音の測定方法
US5568404A (en) 1994-10-24 1996-10-22 Ford Motor Company Method and system for predicting sound pressure levels within a vehicle due to wind noise
JP3881428B2 (ja) * 1997-07-11 2007-02-14 本田技研工業株式会社 物体形状決定方法
US7120544B2 (en) 2003-11-12 2006-10-10 Automotive Aerodynamics, Inc. Software and method for turbulent flow analysis
JP2013134742A (ja) 2011-12-27 2013-07-08 Daihatsu Motor Co Ltd 空力騒音レベルの予測方法
JP5949703B2 (ja) 2013-08-20 2016-07-13 トヨタ自動車株式会社 流体騒音推定方法
US10386212B2 (en) 2016-06-22 2019-08-20 Dassault Systemes Simulia Corp. Flow-induced noise source contribution
JP7052552B2 (ja) 2018-05-17 2022-04-12 トヨタ自動車株式会社 風切音解析装置及び風切音解析方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101354729A (zh) * 2007-07-23 2009-01-28 南车四方机车车辆股份有限公司 高速列车头部纵向对称面型线的低气动噪声优化方法
CN102529820A (zh) * 2012-01-05 2012-07-04 重庆长安汽车股份有限公司 一种降低汽车后视镜涡流噪声的扰流构件
US20170091352A1 (en) * 2015-09-25 2017-03-30 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Noise detection device
CN105590003A (zh) * 2016-01-05 2016-05-18 浙江大学 一种高速列车车内噪声分析预测方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113343362A (zh) * 2021-06-24 2021-09-03 中国第一汽车股份有限公司 车辆后视镜风噪声性能评估方法、装置、设备及存储介质
CN114088332A (zh) * 2021-11-24 2022-02-25 成都流体动力创新中心 一种用于旋转叶片声音信号提取的风洞背景噪声修正方法
CN114088332B (zh) * 2021-11-24 2023-08-22 成都流体动力创新中心 一种用于旋转叶片声音信号提取的风洞背景噪声修正方法

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