CN112100816A - 一种基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法，包括获取声传函，将电机声学模型表面网格划分板块，输出每个板块的面积，计算每个板块对应的面的的平均加速，求出该板块的体积加速度，求出每个板块处体积加速度在驾驶员内耳对应的响应，得出预测的车内某点的声压，再转换为A计权声压级。本发明可获得待开发样车的电机车内噪声水平，使用对标车的声传函可与对标车的噪声水平对比，早期识别电机问题，减少后期问题解决的工作量；本方法可进行电机结构优化，将电机结构优化前后的体积加速度计算出来，使用同一个声传函，根据得到的车内噪声选择最优方案；还能直接在电机开发阶段计算整车的车内噪声，更加全面的分析本款电机的噪声水平。
Description
技术领域
本发明属于车辆测试技术领域，具体涉及一种基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法。
背景技术
目前，汽车已经进入电动化时代，各大汽车厂商正在全面开展电动车开发，其中，开发初期规避电机车内噪声风险是提高开发效率的重要手段。现有电机匹配车辆后出现的问题仅在实车上进行分析解决，造成后期成本增加及延长开发节点。现有技术中，未见与电机开发阶段采用CAE方法计算电机噪声并预测车内噪声相关的报导。
现有技术中，公开了一种基于台架噪声和声传函测算车内噪声的方法，是通过设定将台架噪声的一个声源分解为若干面声源，再转换为对应的点声源，并与声传函测试结果有效结合测算车内噪声响应，能够简单高效地对车内噪声进行测算。该方法能够适用于多种测算情景，例如：声源在不同位置对车内噪声的影响预测比较，此时，只需测出不同位置声传函即可，不需做安装支架接入汽车电源电控；声学材料改变效果及风险评估，增加或减少车身的声学材料，则可能会引起声传函变化，代入台架噪声可以更直接地看出车内响应变化，对于项目决策是否增加或减少声学材料具有重要意义。但是，该方法的电机噪声为台架试验实测值，声传函为样车实际测试值，不能在项目前期无电机样机或无样车阶段进行电机车内噪声预测。
现有技术中，还公开了一种电动车辆车内振动、噪声预测方法和装置，振动预测方法包括：获取电动车辆中用电设备的目标安装位置到振动测试位置的振动传递函数以及所述用电设备的激振力或近场噪声；根据所属激振力和所述振动传递函数确定所述用电设备在所述目标位置工作时测试位置的振动响应或车内噪声。该装置能预测各类用电设备在不同位置工作时对于车内振动、噪声的影响，缩短车辆测试调校周期，降低车辆NVH研发成本。但是，该装置主要应用于电动车上空调压缩机、风扇、转向泵、制动泵等用电设备，不包括驱动电机。而且，该方法用电设备的噪声源获取方式是近场测试，未采用CAE计算方法，通过待开发车辆的实车测试获得声传函。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法，以克服现有电动车内噪声预测方法不能在项目前期无电机样机或无样车阶段进行电机车内噪声预测，无法评估整车状态下的驱动电机噪声水平的缺点。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法，包括以下步骤：
A、在无电机样机阶段，根据电机整车安装位置划分为6个板块，获取每个板块的声传函ATFk，其中1≤k≤6；
B、根据电机结构，将电机声学模型表面网格根据六面体法则划分为6个板块，并输出每个板块的面积Sk；
C、根据电机声学模型及电磁力输入，计算每个板块对应的面的平均加速度ask；
D、根据每个板块对应的面的平均加速度ask，进而可以得到该板块的体积加速度Qk
Qk＝Sk·ask (1)；
E、根据公式(2)求出每个板块处体积加速度Qk在驾驶员内耳对应的响应Pk
式中，ATFk为第k个板块对应的声传函，Qk为第k个板块处体积加速度；
F、假设各板块响应不相关，则可根据公式(3)能量求和得出预测的车内某点的声压Pi
G、根据公式(4)可将Pi转换为A计权声压级LPAi：
进一步地，步骤A，所述声传函来源为对标车的声传函或待开发车型的声传函目标值。
更进一步地，所述声传函为CAE仿真结果或测试结果。
进一步地，步骤B，所述电机安装角度是由整车安装角度决定。
进一步地，步骤B，所述电机声学模型由Virtural.Lab软件建立。
进一步地，步骤B，所述板块划分与声传函测试位置划分相同。
进一步地，步骤C，所述电磁力输入由电磁分析软件计算获取。
进一步地，步骤D，所述体积加速度Qk为车内噪声激励输入。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明激励源电机噪声的获取方法是依托电机声学模型进行的仿真计算，在无电机样机阶段根据电机结构及电磁力直接计算出电机外表面体积加速度；而声传函可以使用在无样车阶段项目定义的声传函目标或者对标车的声传函；使用目标值可以获得待开发样车的电机车内噪声水平，使用对标车的声传函可以与对标车的噪声水平进行对比，早期识别电机问题，减少后期问题解决的工作量；而且，使用本方法可进行电机结构优化方案的选择，将电机结构优化前后的体积加速度计算出来，使用同一个声传函，根据得到的车内噪声选择最优方案；本发明可以直接在电机开发阶段计算整车的车内噪声，更加全面的分析本款电机的噪声水平。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法流程图；
图2为A、B、C、D计权网络的衰减曲线。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅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。
首先，对下列术语进行说明，以便于对本发明基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法的理解。
1、声压p：声波扰动引起介质压强的变化量，单位为帕(Pa)
p＝p声－p静
其中，p声为声音存在时介质压强，p静为无声音时介质压强。声压易测量，人耳感受的也是声压，所以声学中一般用声压p替代振幅ξ来描述声音的强弱。
2、有效声压pe
人耳不能感觉声压的瞬时起伏，只能感受声压的有效值，即声压对时间的均方值。声学所谈声压一般是指有效声压。
3、有效声压叠加：
4、自由场：声音在任何方向上无反射，声场中任何一点只有来自声源的直达声。如高空、消声室。
5、声级：人耳所能感受到的最小的声压2×10-5Pa，痛阈声压20Pa，相差上百万倍，变化范围大，直接用声压或声强表示不方便；此外人耳感受到的声音的强度并不与声压或声强成正比，为此引入“相对倍数”加“取对数”方法表示声音的相对强弱，即所谓的“声级”。
6、声压级：pe0是参考声压2×10-5Pa，是人耳所能听到的1000Hz最小声压，人耳正常听力范围：0～120dB
7、计权声级：对倍频程频谱，考虑人耳对不同频率声音敏感程度不同，分别对各个频程声级进行修正，并按声级加法将各频程修正后声级叠加，称计权声级。计权声级更符合人耳听觉习惯。其中，A计权声(压)级为按40方等响曲线倒置修正，汽车行业应用最为普遍。
如图1所示，基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法，包括以下步骤：
A、在无电机样机阶段，根据电机整车安装位置划分为6个板块，获取每个板块的声传函ATFk，其中，1≤k≤6；
B、根据电机结构，由Virtural.Lab软件建立电机声学模型，将电机声学模型表面网格根据六面体法则划分为6个板块，并输出每个板块的面积Sk；
C、根据电机声学模型及电磁力输入，计算每个板块对应的面的平均加速度ask；
D、根据每个板块对应的面的平均加速度ask，进而可以得到该板块的体积加速度Qk
Qk＝Sk·ask (1)；
E、根据公式(2)求出每个板块处体积加速度Qk在驾驶员内耳对应的响应Pk
式中，ATFk为第k个板块对应的声传函，Qk为第k个板块处体积加速度；
F、假设各板块响应不相关，则可根据公式(3)能量求和得出预测的车内某点的声压Pi；
G、根据公式(4)可将Pi转换为A计权声压级LPAi：
其中，A可由附图2，A、B、C、D计权网络的衰减曲线获取。
步骤A，所述声传函来源为对标车的声传函或待开发车型的声传函目标值，所述声传函为CAE仿真结果或测试结果。
步骤B和步骤C是通过噪声仿真软件实现的。
步骤B，所述电机安装角度是由整车安装角度决定。
步骤B，所述板块划分与声传函测试位置划分相同。
步骤C，所述电磁力输入由电磁分析软件计算获取。
步骤D，所述体积加速度Qk为车内噪声激励输入，为基于电机声学模型的电机噪声计算值。所述电机噪声的计算值为各种噪声计算软件得到的结果，包括声压级、声功率级、体积加速度。本发明中，车内噪声点不局限于司机测外耳，还包括第二排座椅右侧外耳，根据车型不同，座椅内耳、第三排座椅测点。
本发明激励源电机噪声的获取方法是依托电机声学模型进行的仿真计算，在无电机样机阶段根据电机结构及电磁力直接计算出电机外表面体积加速度。声传函可以使用在无样车阶段项目定义的声传函目标或者对标车的声传函。使用目标值可以获得待开发样车的电机车内噪声水平，使用对标样车的声传函可以与对标样车的噪声水平进行对比，早期识别电机问题，减少后期问题解决的工作量。
如图2所示，粗线为A计权的网络衰减曲线，在低频段衰减量较大，频率为63Hz时，A计权的衰减量比C计权的衰减量大26.2dB(A)。
使用本方法还可进行电机结构优化方案的选择，将电机结构优化前后的体积加速度计算出来，使用同一个声传函，根据得到的车内噪声选择最优方案；本发明可以直接在电机开发阶段计算整车的车内噪声，更加全面的分析本款电机的噪声水平。
另外，本发明不局限于用于电机开发，也可用于电机结构优化方案验证。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“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，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”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据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“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，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”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
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必须针对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一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所作出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
A、在无电机样机阶段，根据电机整车安装位置划分为6个板块，获取每个板块的声传函ATFk，其中，1≤k≤6；
B、根据电机结构，将电机声学模型表面网格根据六面体法则划分为6个板块，并输出每个板块的面积Sk；
C、根据电机声学模型及电磁力输入，计算每个板块对应的面的平均加速度ask；
D、根据每个板块对应的面的平均加速度ask，进而可以得到该板块的体积加速度Qk
Qk＝Sk·ask (1)；
E、根据公式(2)求出每个板块处体积加速度Qk在驾驶员内耳对应的响应Pk
式中，ATFk为第k个板块对应的声传函，Qk为第k个板块处体积加速度；
F、假设各板块响应不相关，则可根据公式(3)能量求和得出预测的车内某点的声压Pi
G、根据公式(4)可将Pi转换为A计权声压级LPAi：
2.根据权利要求1所述的一种基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法，其特征在于：步骤A，所述声传函来源为对标车的声传函或待开发车型的声传函目标值。
3.根据权利要求2所述的一种基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法，其特征在于：所述声传函为CAE仿真结果或测试结果。
4.根据权利要求1所述的一种基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法，其特征在于：步骤B，所述电机安装角度是由整车安装角度决定。
5.根据权利要求1所述的一种基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法，其特征在于：步骤B，所述电机声学模型由Virtural.Lab软件建立。
6.根据权利要求1所述的一种基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法，其特征在于：步骤B，所述板块划分与声传函测试位置划分相同。
7.根据权利要求1所述的一种基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法，其特征在于：步骤C，所述电磁力输入由电磁分析软件计算获取。
8.根据权利要求1所述的一种基于电机声学模型的电动车车内噪声预测方法，其特征在于：步骤D，所述体积加速度Qk为车内噪声激励输入。
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