CN111753368B - 预测车内吸声性能的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种预测车内吸声性能的方法，包括以下步骤：(1)建立预测模型，该预测模型具体为：
Figure DDA0002497176830000011
其中，A车内为车内吸声量，代表车内吸声性能；n为车内吸声零部件的数量；βi为第i个吸声零部件的加权系数；Ai为第i个吸声零部件的吸声量，代表零部件吸声性能；(2)预测车内吸声性能：将待预测车辆的各吸声零部件的吸声量数据代入预测模型中，预测出该待预测车辆的车内吸声量。本发明利用零部件单体的吸声性能结果能够快速、准确预测车内吸声性能变化，评价其车内吸声性能，节约了整车试验资源，提升了工作效率。

Description

预测车内吸声性能的方法
技术领域
本发明属于汽车NVH技术领域，具体涉及一种预测车内吸声性能的方法。
背景技术
随着汽车工业的快速发展，汽车的普及率也越来越高，舒适性成为消费者在购买汽车时的一项重要选择，而车辆NVH(Noise、Vibration、Harshness)性能是舒适性的重要评价指标之一，对其研究开发意义重大。
研究表明，车内吸声性能与语言清晰度有着紧密关联，吸声性能越好，车内语言清晰度也会越高。目前各车企通常在试验车或商品车阶段直接测量车内混响时间来评估车内吸声性能，即在车内不同位置布置点声源和麦克风，当稳态声源截止后测量声压级衰减20或30分贝所需的时间。但该方法需要耗费较大的人力物力，且缺乏与零部件吸声性能的关联，无法在设计阶段预测车内吸声性能，不能提前介入零件设计。
因此，有必要开发一种新的预测车内吸声性能的方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种预测车内吸声性能的方法，利用零部件单体的吸声性能结果能快速、准确预测车内吸声性能变化，评价其车内吸声性能。
本发明所述的预测车内吸声性能的方法，包括以下步骤：
(1)建立预测模型，该预测模型具体为：
Figure BDA0002497176810000011
其中，A车内为车内吸声量，代表车内吸声性能；n为车内吸声零部件的数量；βi为第i个吸声零部件的加权系数；Ai为第i个吸声零部件的吸声量，代表零部件吸声性能；
(2)预测车内吸声性能：
将待预测车辆的各吸声零部件的吸声量数据代入预测模型中，预测出该待预测车辆的车内吸声量。
进一步，所述βi的获取方法为：
(a)收集基础数据：
在m个不同车型中测量吸声零部件对车内吸声性能的贡献量，且m≥n；在混响箱内测量各零部件的吸声性能；
(b)求解预测模块：
将收集的基础数据代入预测模型中，得到β1…βn的解。
进一步，所述m为25个或25个以上。
本发明具有以下优点：建立整车车内吸声性能与零部件单体吸声性能的关系模型后，在车型开发阶段能够根据零部件吸声性能的改变预测车内吸声性能是否满足目标要求，在量产阶段能够根据零部件吸声性能的波动预测整车车内吸声性能的一致性，既减少了量产阶段的试验费用和时间，又能够在设计阶段实现预测，提高了开发效率。
附图说明
图1是本实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
如图1所示，一种预测车内吸声性能的方法，包括以下步骤：
(1)建立预测模型，该预测模型具体为：
Figure BDA0002497176810000021
其中，A车内为车内吸声量，代表车内吸声性能；n为车内吸声零部件的数量；βi为第i个吸声零部件的加权系数；Ai为第i个吸声零部件的吸声量，代表零部件吸声性能；
本实施例中，所述βi的获取方法为：
(a)收集基础数据：
在m个不同车型中测量吸声零部件对车内吸声性能的贡献量，且m≥n；本实施例中，为了预测模型更准确，建议m的取值为25个或25个以上。
被测车型车内吸声量A被测(即吸声零部件对车内吸声性能的贡献量)可根据以下公式获得：
Figure BDA0002497176810000022
其中，c为声速，V为被测车型的车内声腔体积，t1表示被测车型无吸声零部件状态下的车内空场混响时间(即：假设车辆的吸声零部件有零件A、零件B和零件C，测试时，将零件A、零件B和零件C均拆除)，t2表示被测车型有吸声零部件状态下的车内混响时间。
在混响箱内测量各零部件的吸声性能，即得到Ai。
(b)求解预测模块：
将收集的基础数据代入预测模型中，得到β1…βn的解。即将A被测代入公式(1)的左边，将Ai代入公式(1)的右边，求解方程组，得到β1…βn的解。
(2)预测车内吸声性能：
将待预测车辆的各吸声零部件的吸声量数据代入预测模型中，预测出该待预测车辆的车内吸声量。

Claims (2)

1.一种预测车内吸声性能的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)建立预测模型，该预测模型具体为：
Figure FDA0003637157860000011
其中，A车内为车内吸声量，代表车内吸声性能；n为车内吸声零部件的数量；βi为第i个吸声零部件的加权系数；Ai为第i个吸声零部件的吸声量，代表零部件吸声性能；
(2)预测车内吸声性能：
将待预测车辆的各吸声零部件的吸声量数据代入预测模型中，预测出该待预测车辆的车内吸声量；
其中，所述βi的获取方法为：
在m个不同车型中测量吸声零部件对车内吸声性能的贡献量A被测，且m≥n；
A被测根据以下公式获得：
Figure FDA0003637157860000012
其中，c为声速，V为被测车型的车内声腔体积，t1表示被测车型无吸声零部件状态下的车内空场混响时间，t2表示被测车型有吸声零部件状态下的车内混响时间；
在混响箱内测量各零部件的吸声性能，即得到Ai；
(b)求解预测模块：
将收集的基础数据代入预测模型中，得到β1…βn的解，即将A被测代入公式(1)的左边，将Ai代入公式(1)的右边，求解方程组，得到β1…βn的解。
2.根据权利要求1所述的预测车内吸声性能的方法，其特征在于：所述m为25个或25个以上。
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