CN110750854A - 一种提升基于sngr方法求解汽车风噪声精度的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及风噪声仿真技术领域,公开一种用于提高基于SNGR求解汽车风噪声精度的方法,包括如下步骤:S1、建立初始的汽车和风洞模型,并对模型网格化分;S2、对模型依次进行稳态计算和瞬态计算,得到流场的稳态计算结果和第一瞬态计算结果;S3、根据稳态计算结果和第一瞬态计算结果得到第一脉动项;S4、第一脉动项与SNGR本身的第二脉动项对比得到第二脉动项的修正因子;S5、根据修正因子得到第二瞬态计算结果,将第二瞬态计算结果应用于创建声场,完成风噪声声学计算。该方法使得汽车风噪的预测更加准确,能够为早期整车造型开发提供更加精确的风噪仿真结果,操作流程适应性广泛,可以缩短汽车的开发周期,节约开发费用。

Description

一种提升基于SNGR方法求解汽车风噪声精度的方法
技术领域
本发明涉及风噪声仿真技术领域,尤其涉及一种提升基于SNGR方法求解汽车风噪声精度的方法。
背景技术
现有风噪声仿真是基于外流场瞬态计算构建流场声源,计算周期较长,计算硬件资源需求大,无法满足产品开发节奏,整车风噪仿真周期3周左右,具体取决于计算硬件资源及最高求解频率。若采用SNGR方法,基于外流场稳态计算,计算周期缩短至3天内,但损失了计算精度。
通常风噪声计算包括两部分:整车外流场的计算及基于外流场声源的声学计算。方案1:计算瞬态流场构建声源区,风噪声声学计算。方案2:稳态流场计算、SNGR方法提取声源,风噪声声学计算。方案1计算精度高,计算周期长,方案2计算周期短,计算精度低。现有的基于SNGR(方案2)求解汽车风噪声的方法,在确定SNGR方法中的脉动项时,都采用SNGR方法本身的脉动项。然而SNGR方法本身的脉动项的精度低,无法精确求解汽车气动噪声。
发明内容
本发明的目的提出了一种提升基于SNGR方法求解汽车风噪声精度的方法,使得采用SNGR方法分析汽车风噪声精度提升。
为达此目的,本发明采用以下技术方案:
一种提升基于SNGR方法求解汽车风噪声精度的方法,包括如下步骤:
S1、建立初始的汽车和风洞模型,并对所述模型网格化分;
S2、对所述模型依次进行稳态计算和瞬态计算,通过所述稳态计算得到流场的稳态计算结果,通过所述瞬态计算得到第一瞬态计算结果;
S3、根据所述稳态计算结果和所述第一瞬态计算结果得到第一脉动项;
S4、所述第一脉动项与SNGR本身的第二脉动项对比得到所述第二脉动项的修正因子;
S5、根据所述修正因子得到第二瞬态计算结果,将所述第二瞬态计算结果应用于创建声场,完成风噪声声学计算。
作为上述提升基于SNGR方法求解汽车风噪声精度的方法的优选方案,所述步骤S1建立初始的汽车和风洞模型,并对模型网格化分包括:
在ANSA中建立所述模型,所述模型至少包括车身的A柱、后视镜、门把手区域。
作为上述提升基于SNGR方法求解汽车风噪声精度的方法的优选方案,所述步骤S2对所述模型依次进行稳态计算和瞬态计算,并依次得到流场的稳态计算结果和第一瞬态计算结果包括:
在FLUENT或STAR-CCM+中将建立完成的网格模型导入软件,选择RANS方法对其进行稳态计算,导出流场的速度、湍动能、湍流耗散率的数据;
在所述稳态计算收敛后,将计算模型换为基于LES方法的瞬态计算模型,导出每一时间步中流场的速度、湍动能、湍流耗散率的数据。
作为上述提升基于SNGR方法求解汽车风噪声精度的方法的优选方案,所述步骤S3根据所述稳态计算结果和第一所述瞬态计算结果得到第一脉动项包括:
S31、将所述稳态计算结果作为所述SNGR方法的平均项,将所述第一瞬态计算结果和所述稳态计算结果作比较,得到所述第一脉动项。
作为上述提升基于SNGR方法求解汽车风噪声精度的方法的优选方案,所述步骤S31将所述稳态计算结果作为所述SNGR方法的平均项,将第一所述瞬态计算结果和所述稳态计算结果作比较,得到所述第一脉动项包括:
利用所述稳态计算结果和所述第一瞬态计算结果,求解出二者在湍流脉动速度以及等熵湍流脉动速度的差异结果,将此差异结果作为所述第一脉动项。
作为上述提升基于SNGR方法求解汽车风噪声精度的方法的优选方案,所述步骤S4所述第一脉动项与SNGR本身的第二脉动项对比得到所述第二脉动项的修正因子包括:
S41、所述第二脉动项中的湍流脉动速度采用Bailly随机模型得到,所述第二脉动项中的等熵湍流脉动速度由傅里叶空间内N个傅里叶模态求和得到;
S42、将所述步骤S41计算得到的结果同所述步骤S3中所述第一脉动项进行对比,得出所述修正因子。
作为上述提升基于SNGR方法求解汽车风噪声精度的方法的优选方案,所述步骤S5根据所述修正因子得到第二瞬态计算结果,将所述第二瞬态计算结果应用于创建声场,完成风噪声声学计算包括:
S51、在所述第二脉动项中添加所述步骤S41中确定的所述修正因子,并利用SNGR方法构建出第三脉动项;
S52、将所述第三脉动项与所述SNGR方法的平均项合成组成第二瞬态计算结果,使所述第二瞬态计算结果符合所述第一瞬态计算结果;
S53、根据第二瞬态计算结果构建所述声场。
作为上述提升基于SNGR方法求解汽车风噪声精度的方法的优选方案,所述步骤S53根据第二瞬态计算结果构建所述声场包括:
利用ACTRAN软件生成声场数据。
本发明的有益效果:通过稳态计算结果和第一瞬态计算结果得到第一脉动项,再利用第一脉动项得到修正因子,根据修正因子得到第二瞬态计算结果,根据第二瞬态计算结果创建声场,使得汽车风噪的预测更加准确,能够为早期整车造型开发提供更加精确的风噪仿真结果,另外,该方法的操作流程适应性广泛,可以缩短汽车的开发周期,节约开发费用。
附图说明
图1为本发明具体实施例的用于提高基于SNGR求解汽车风噪声精度的方法的流程图。
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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作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。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中,还需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“设置”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触,也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且,第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方,或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方,或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
如图1,本实施例公开了一种用于提高基于SNGR求解汽车风噪声精度的方法,包括如下步骤:
S1、建立初始的汽车和风洞模型,并对模型网格化分。
S2、对模型依次进行稳态计算和瞬态计算,通过稳态计算得到流场的稳态计算结果,通过瞬态计算得到第一瞬态计算结果。
S3、根据稳态计算结果和第一瞬态计算结果得到第一脉动项。
S4、第一脉动项与SNGR本身的第二脉动项对比得到第二脉动项的修正因子。
S5、根据修正因子得到第二瞬态计算结果,将第二瞬态计算结果应用于创建声场,完成风噪声声学计算。
需要说明的是,步骤S1建立初始的汽车和风洞模型,并对模型网格化分包括:
在ANSA中建立汽车和风洞模型,建立汽车模型时,A柱、后视镜、门把手区域不可简化,需保留具体的细节特征。上述区域不可简化的原因是需要精确获得车身周围的流场信息。划分网格时,需对上述不可简化区域进行加密处理。
需要说明的是,步骤S2对模型依次进行稳态计算和瞬态计算,并依次得到流场的稳态计算结果和第一瞬态计算结果包括:
在FLUENT或STAR-CCM+中将建立完成的网格模型导入软件,选择RANS方法对其进行稳态计算,导出流场的速度、湍动能、湍流耗散率的数据。
在稳态计算收敛后,将计算模型换为基于LES方法的瞬态计算模型,导出每一时间步中流场的速度、湍动能、湍流耗散率的数据。
需要说明的是,步骤S3根据稳态计算结果和第一瞬态计算结果得到第一脉动项包括:
S31、将稳态计算结果作为SNGR方法的平均项,将第一瞬态计算结果和稳态计算结果作比较,得到第一脉动项。
需要说明的是,步骤S31将稳态计算结果作为SNGR方法的平均项,将第一瞬态计算结果和稳态计算结果作比较,得到第一脉动项包括:
利用稳态计算结果和第一瞬态计算结果,求解出二者在湍流脉动速度以及等熵湍流脉动速度的差异结果,将此差异结果作为第一脉动项。
需要说明的是,步骤S4第一脉动项与SNGR本身的第二脉动项对比得到第二脉动项的修正因子包括:
S41、第二脉动项中的湍流脉动速度采用Bailly随机模型得到,第二脉动项中的等熵湍流脉动速度由傅里叶空间内N个傅里叶模态求和得到。
S42、将步骤S41计算得到的结果同步骤S3中第一脉动项进行对比,得出修正因子。
需要说明的是,步骤S5根据修正因子得到第二瞬态计算结果,将第二瞬态计算结果应用于创建声场,完成风噪声声学计算包括:
S51、在第二脉动项中添加步骤S41中确定的修正因子,并利用SNGR方法构建出第三脉动项。
S52、将第三脉动项与SNGR方法的平均项合成组成第二瞬态计算结果,使第二瞬态计算结果符合第一瞬态计算结果。
S53、根据第二瞬态计算结果构建声场。
需要说明的是,步骤S53根据第二瞬态计算结果构建声场包括:
利用ACTRAN软件生成声场数据。
本发明通过稳态计算结果和第一瞬态计算结果得到第一脉动项,再利用第一脉动项得到修正因子,根据修正因子得到第二瞬态计算结果,根据第二瞬态计算结果创建声场,使得汽车风噪的预测更加准确,能够为早期整车造型开发提供更加精确的风噪仿真结果,另外,该方法的操作流程适应性广泛,可以缩短汽车的开发周期,节约开发费用。
显然,本发明的上述实施例仅仅是为了清楚说明本发明所作的举例,而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种用于提高基于SNGR求解汽车风噪声精度的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、建立初始的汽车和风洞模型,并对所述模型网格化分;
S2、对所述模型依次进行稳态计算和瞬态计算,通过所述稳态计算得到流场的稳态计算结果,通过所述瞬态计算得到第一瞬态计算结果;
S3、根据所述稳态计算结果和所述第一瞬态计算结果得到第一脉动项;
S4、所述第一脉动项与SNGR本身的第二脉动项对比得到所述第二脉动项的修正因子;
S5、根据所述修正因子得到第二瞬态计算结果,将所述第二瞬态计算结果应用于创建声场,完成风噪声声学计算。
2.根据权利要求1所述的用于提高基于SNGR求解汽车风噪声精度的方法,其特征在于,所述步骤S1建立初始的汽车和风洞模型,并对模型网格化分包括:
在ANSA中建立所述模型,所述模型至少包括车身的A柱、后视镜、门把手区域。
3.根据权利要求2所述的用于提高基于SNGR求解汽车风噪声精度的方法,其特征在于,所述步骤S2对所述模型依次进行稳态计算和瞬态计算,并依次得到流场的稳态计算结果和第一瞬态计算结果包括:
在FLUENT或STAR-CCM+中将建立完成的网格模型导入软件,选择RANS方法对其进行稳态计算,导出流场的速度、湍动能、湍流耗散率的数据;
在所述稳态计算收敛后,将计算模型换为基于LES方法的瞬态计算模型,导出每一时间步中流场的速度、湍动能、湍流耗散率的数据。
4.根据权利要求3所述的用于提高基于SNGR求解汽车风噪声精度的方法,其特征在于,所述步骤S3根据所述稳态计算结果和第一所述瞬态计算结果得到第一脉动项包括:
S31、将所述稳态计算结果作为所述SNGR方法的平均项,将所述第一瞬态计算结果和所述稳态计算结果作比较,得到所述第一脉动项。
5.根据权利要求4所述的用于提高基于SNGR求解汽车风噪声精度的方法,其特征在于,所述步骤S31将所述稳态计算结果作为所述SNGR方法的平均项,将第一所述瞬态计算结果和所述稳态计算结果作比较,得到所述第一脉动项包括:
利用所述稳态计算结果和所述第一瞬态计算结果,求解出二者在湍流脉动速度以及等熵湍流脉动速度的差异结果,将此差异结果作为所述第一脉动项。
6.根据权利要求5所述的用于提高基于SNGR求解汽车风噪声精度的方法,其特征在于,所述步骤S4所述第一脉动项与SNGR本身的第二脉动项对比得到所述第二脉动项的修正因子包括:
S41、所述第二脉动项中的湍流脉动速度采用Bailly随机模型得到,所述第二脉动项中的等熵湍流脉动速度由傅里叶空间内N个傅里叶模态求和得到;
S42、将所述步骤S41计算得到的结果同所述步骤S3中所述第一脉动项进行对比,得出所述修正因子。
7.根据权利要求6所述的用于提高基于SNGR求解汽车风噪声精度的方法,其特征在于,所述步骤S5根据所述修正因子得到第二瞬态计算结果,将所述第二瞬态计算结果应用于创建声场,完成风噪声声学计算包括:
S51、在所述第二脉动项中添加所述步骤S41中确定的所述修正因子,并利用SNGR方法构建出第三脉动项;
S52、将所述第三脉动项与所述SNGR方法的平均项合成组成第二瞬态计算结果,使所述第二瞬态计算结果符合所述第一瞬态计算结果;
S53、根据第二瞬态计算结果构建所述声场。
8.根据权利要求7所述的用于提高基于SNGR求解汽车风噪声精度的方法,其特征在于,所述步骤S53根据第二瞬态计算结果构建所述声场包括:
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111950078A (zh) * 2020-07-27 2020-11-17 中国第一汽车股份有限公司 一种基于关门冲击载荷的乘用车外后视镜抗抖动设计方法
CN112131675A (zh) * 2020-10-10 2020-12-25 重庆长安汽车股份有限公司 汽车a柱型面风噪性能的评价方法
CN113868977A (zh) * 2021-09-28 2021-12-31 广州大学 一种生成各向同性湍流脉动速度场方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107066761A (zh) * 2017-05-16 2017-08-18 沈阳航空航天大学 一种电动飞机螺旋桨噪声计算方法
CN109117488A (zh) * 2017-06-26 2019-01-01 株洲中车时代电气股份有限公司 一种变流器噪声分析方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107066761A (zh) * 2017-05-16 2017-08-18 沈阳航空航天大学 一种电动飞机螺旋桨噪声计算方法
CN109117488A (zh) * 2017-06-26 2019-01-01 株洲中车时代电气股份有限公司 一种变流器噪声分析方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
余文杰等: "汽车后视镜区域瞬态流场及气动噪声数值仿真", 《汽车技术》 *
周旺仪等: "基于SNGR方法的二维增升装置噪声数值模拟", 《西北工业大学学报》 *
陈荣钱等: "应用随机模型方法预测汽车风噪声", 《计算物理》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111950078A (zh) * 2020-07-27 2020-11-17 中国第一汽车股份有限公司 一种基于关门冲击载荷的乘用车外后视镜抗抖动设计方法
CN112131675A (zh) * 2020-10-10 2020-12-25 重庆长安汽车股份有限公司 汽车a柱型面风噪性能的评价方法
CN112131675B (zh) * 2020-10-10 2022-09-06 重庆长安汽车股份有限公司 汽车a柱型面风噪性能的评价方法
CN113868977A (zh) * 2021-09-28 2021-12-31 广州大学 一种生成各向同性湍流脉动速度场方法
CN113868977B (zh) * 2021-09-28 2024-05-17 广州大学 一种生成各向同性湍流脉动速度场方法

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