CN113987678A - 一种基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法，包括以下步骤：S1、虚拟轮心力识别；S2、建立底盘悬架系统有限元模型；S3、内饰车身声振传递函数采集；S4、整车路噪仿真试验混合模型创建；S5、车内噪声预测及实车试验验证；S6、优化设计。本发明能够提高路噪结构声的预测精度和仿真效率，实现底盘悬架系统的优化设计。

Description

一种基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法

技术领域

本发明涉及汽车NVH性能领域，具体涉及一种基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法。

背景技术

随着新能源车的快速发展，传统发动机噪声明显降低，动力传动噪声的掩蔽效应减弱，使得路噪更为凸显。根据声音传播介质，路噪可分为结构路径传递声和空气路径传递声。路噪常引起抱怨的“敲鼓声”、“轮胎空腔声”等多集中在20～300Hz的频率范围内，主要表现为结构路径传递，是汽车NVH开发的重难点之一。

近年来，为实现路噪的前期预测，提升NVH开发效率，CAE(Computer AidedEngineering)仿真预测方法应用越来越广泛,主要包括有限元法，边界元法和统计能量法。有限元法和边界元法主要适用于中低频，统计能量法适用于中高频。

对于中低频路噪结构声，有限元仿真预测方法应用较为广泛，申请号为CN201911017187.5的中国专利申请所公开的基于制动抖动和路噪性能的悬架系统多学科优化设计方法中，建立包含模态轮胎系统、底盘系统、动力系统、内饰车身系统的整车有限元仿真模型，并将采集到的路面谱PSD(power spectral density)数据转化为轮胎位移激励施加于整车模型，开展路噪性能仿真分析。

整车有限元法可实现20～200Hz频段的路噪预测，其轮胎、悬架及车身系统均为有限元模型，该方法可实现轮胎、悬架及车身系统的优化设计方案前置，提升实车研发效率，但未能较好地覆盖轮胎空腔声频段，且轮胎系统非线性强、车身系统建模复杂，会降低路噪结构声的预测精度和仿真效率。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法，以提高路噪结构声的预测精度和仿真效率，实现底盘悬架系统的优化设计。

本发明所述的一种基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法，包括以下步骤：

S1、虚拟轮心力识别，获取转向节的振动加速度以及车轮激励点至转向节的传递函数后，采用逆矩阵法求解获得各车轮的车轮激励点力，各车轮的车轮激励点力经过坐标变换求得各车轮的虚拟轮心力；

S2、建立底盘悬架系统有限元模型；

S3、内饰车身声振传递函数采集，采集底盘与车身的各接附点到车内乘员舱座椅右耳处的声振传递函数；

S4、整车路噪仿真试验混合模型创建，依据S1中求得的各车轮的虚拟轮心力、S2中建立的底盘悬架系统有限元模型以及S3中采集的内饰车身声振传递函数搭建整车路噪仿真试验混合模型；

S5、车内噪声预测及实车试验验证，将S1中识别的各车轮的虚拟轮心力加载至S4中建立的整车路噪仿真试验混合模型中，得到路噪仿真结果，对比路噪仿真结果和路噪实测值，判断路噪仿真结果是否满足精度要求，若路噪仿真结果满足精度要求，则执行S6,否则返回S1；

S6、优化设计，将S5中得到的路噪仿真结果与路噪控制目标进行对比，识别需要进行优化的问题频率，针对问题频率制定优化方案。

作为一种改进，所述S2中，底盘悬架系统有限元模型包括前悬架系统有限元模型、后悬架系统有限元模型、副车架总成有限元模型以及动力总成有限元模型。

作为一种改进，在所述S2中，由实测的减振器振动特性传递函数替代减振器有限元模型。

作为一种改进，所述S3具体为：内饰车身声振传递函数采集，底盘与车身的各接附点按设计扭力值安装后，模拟“自由-自由”边界条件，将内饰车身用柔软的橡胶绳悬挂于吊架水平位置，用力锤分别激励底盘与车身的各接附点的X向、Y向和Z向，采集底盘与车身的各接附点到车内乘员舱座椅右耳处的声振传递函数。

作为一种改进，所述S6包括：

S61、问题频率识别，将S5中得到的路噪仿真结果与路噪控制目标进行对比，识别需要进行优化的问题频率；

S62、问题频率诊断，针对S61中识别的问题频率，开展传递路径贡献量分析、模态贡献量分析和灵敏度分析，识别引发该问题频率对应的路噪问题的激励源、传递路径贡献量、关键模态贡献量、关键部件和高敏感参数；

S63、根据问题频率诊断制定优化方案。

作为一种改进，所述S62包括：

S621、问题频率诊断，针对S61中识别的问题频率，开展传递路径贡献量分析、模态贡献量分析和灵敏度分析，识别引发该问题频率对应的路噪问题的激励源、传递路径贡献量、关键模态贡献量、关键部件和高敏感参数；

S622、在计算机的计算机程序中执行S621，并将路噪控制目标线、激励源频率分布表及整车模态分布表作为比对数据库存储在计算机中供计算机程序调用，在计算机程序中输入待优化的问题频率，计算机程序运行后输出对应问题频率的激励源、传递路径贡献量、关键模态贡献量、关键部件和高敏感参数。

作为一种改进，所述S63包括：

S631、根据问题频率诊断制定多个优化方案；

S633、结合多个优化方案对成本、重量、工程实施难易程度以及车辆性能的影响，制定针对不同性能定位制定不同的优化方案组合；

S634、当优化方案组合达成车辆性能目标，则结束优化流程，否则返回S61。

本发明提出了一种基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法，主要包括虚拟轮心力识别、仿真试验路噪混合模型搭建、基于仿真试验路噪混合模型的路噪优化，为车内路噪结构声预测及底盘悬架系统的优化设计提供依据。某车型实车道路的试验结果，表明了在20～300Hz频段内，基于虚拟轮心力的路噪混合预测方法的准确性。进一步可运用仿真试验路噪混合模型开展路噪性能分析及悬架系统优化设计。在项目开发前期，运用该方法，可形成针对不同性能定位，综合考虑成本、重量等因素的优化方案包，供项目组选择。根据优化方案，指导产品正向开发设计，减少后期问题整改，缩短开发周期。在项目开发后期，可快速识别问题，有针对性的整改，减少试验次数，降低试验成本，提高工作效率。

附图说明

图1为具体实施方式中所述的路噪结构声传递路径示意图；

图2为具体实施方式中所述的整车路噪仿真试验混合模型示意图；

图3为具体实施方式中所述的基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法流程图；

图4为具体实施方式中所述的转向节上的振动加速度传感器布置位置示意图；

图5为具体实施方式中所述的左前轮X向轮心力示意图；

图6为具体实施方式中所述的后悬纵臂与车身接附点X向到车内驾驶员耳侧的声振传递函数；

图7为具体实施方式中所述的后悬纵臂与车身接附点X向的激励力的示意图；

图8为具体实施方式中所述的某路面匀速50km/h行驶时驾驶员耳侧模型预测与实测车内噪声频谱对比图；

图9为具体实施方式中所述的底盘各传递路径对某问题频率车内噪声贡献量示意图；

图10为具体实施方式中所述的为底盘衬套灵敏度分析结果示意图；

图11为具体实施方式中所述的路噪问题频率诊断示例表；

图12为具体实施方式中所述的路噪优化方案示例表。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明。

本发明提出一种基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法，从而高效、准确地预测中低频段车内路噪结构声的声压值变化，提出优化方案，为产品项目正向开发及问题整改提供有效指导，实现路噪性能提升。

如图1和公式(1)所示，路噪结构声主要由路面激励经过轮胎系统、悬架系统、车身系统传递至车内。

其中:P(f)为路噪结构声，F_B(f)为作用到车身系统的激励力向量，F_A(f)为作用到悬架系统的激励力向量，F_O(f)为路面激励力向量，H_A(f)为轮胎系统的传递函数，H_B(f)为悬架系统的传递函数，H_C(f)为车身系统的传递函数。

图2所示，本发明提出的一种基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法，用虚拟轮心力的识别代替轮胎有限元建模，实车测试的底盘与车身接附点到车内响应处的声振传递函数代替车身有限元建模，底盘悬架系统仍采用有限元建模，采用虚拟轮心力、内饰车身声振传递函数、悬架系统的有限元建模构建整车路噪仿真试验混合模型。基于整车路噪仿真试验混合模型，开展路噪性能优化，制定优化方案，输出优化结果，实现路噪性能提升。

如图3所示，一种基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法包括如下步骤：

S1、虚拟轮心力识别，虚拟轮心力识别主要考虑轮胎X向、Y向和Z向的平动力和绕X向、绕Y向和绕Z向的扭矩，由车轮激励点力经过坐标变换求得；

获取转向节的振动加速度以及车轮激励点至转向节的传递函数后，采用逆矩阵法求解获得各车轮的车轮激励点力，如公式(2)所示：

式中:F_A(f)为6N×1的向量，N为轮胎数量，F_W(f)为3N×1的向量，主要考虑车轮激励点X向、Y向、Z向这3个方向的平动力，H_W(f)为实测的车轮激励点到转向节振动加速度传感器位置的传递函数，(·)^T表示转置，(·)^-1表示求逆，A(f)为(3K×N)×1的转向节振动加速度向量，K为单个车轮转向节处布置的振动加速度传感器数量，K≥3。如图4所示，单个车轮的K个振动加速度传感器1的布置原则：尽量远离轮心3且不在同一平面上。在本实施例中，车轮激励点2的位置如图4所示。

G为坐标变换矩阵，表达式如公式(3)所示：

式中：O为零矩阵，G_i(i＝1,2,...,N)为第i个车轮激励点相对于该轮轮心处的坐标变换矩阵，如公式(4)所示：

式中：{x_i,y_i,z_i}为第i个车轮激励点相对于该轮轮心处的坐标。

在本实施例中，以前悬架为麦弗逊式、后悬架为扭力梁式的某车型为例，每个车轮转向节处布置4个振动加速度传感器，采集某粗糙水泥路面上匀速50km/h行驶时驾驶员耳侧噪声和转向节处振动加速度信号，根据上述的虚拟轮心力识别方法，计算该车型在某粗糙水泥路面匀速50km/h行驶各车轮的虚拟轮心力。图5为计算所得的左前轮X向轮心力。

S2、建立底盘悬架系统有限元模型，在本实施例中以上述的悬架为麦弗逊式、后悬架为扭力梁式的某车型为例，底盘悬架系统有限元模型包括但不限于前悬架系统有限元模型、后悬架系统有限元模型、副车架总成有限元模型以及动力总成有限元模型，建模完成后，对部件模态及传递特性开展仿真分析，并与实车测试结果进行对比，保证底盘悬架系统的模型精度。作为一种优选，为提高底盘悬架系统有限元模型精度，将底盘悬架系统有限元模型中的减振器有限元模型作出调整，由实测的减振器振动特性传递函数替代减振器有限元模型。

S3、内饰车身声振传递函数采集，在本实施例中以上述的悬架为麦弗逊式、后悬架为扭力梁式的某车型为例，底盘与车身的各接附点按设计扭力值安装后，模拟“自由-自由”边界条件，将内饰车身用柔软的橡胶绳悬挂于吊架水平位置，用力锤分别激励底盘与车身的各接附点的X向、Y向和Z向，采集底盘与车身的各接附点到车内乘员舱座椅右耳处的声振传递函数。底盘与车身接附点包括但不限于前悬立柱接附点、副车架接附点、悬置接附点、后悬后桥接附点、后悬阻尼器接附点、后悬弹簧接附点。图6为后悬纵臂与车身接附点X向到车内驾驶员耳侧的声振传递函数。

S4、整车路噪仿真试验混合模型创建，依据S1中求得的各车轮的虚拟轮心力、S2中建立的底盘悬架系统有限元模型以及S3中采集的内饰车身声振传递函数搭建整车路噪仿真试验混合模型；

S5、车内噪声预测及实车试验验证，将S1中识别的各车轮的虚拟轮心力加载至S4中建立的整车路噪仿真试验混合模型中，依据公式(1)拟合车内噪声，得到路噪仿真结果，对比路噪仿真结果和路噪实测值，判断路噪仿真结果是否满足精度要求，若路噪仿真结果满足精度要求，则执行S6,否则返回S1；

图7为计算获得的后悬纵臂与车身接附点X向的激励力，图8为某路面匀速50km/h行驶时驾驶员耳侧模型预测与实测车内噪声频谱对比图，结果显示：20～300Hz频段内，整车路噪仿真试验混合模型获得的路噪仿真结果与实测值频谱特性吻合，不仅表明了20～300Hz内路噪主要为结构路径传递，也验证了基于虚拟轮心力的路噪仿真试验混合预测的准确性与实用性。

至此，基于虚拟轮心力的路噪仿真试验混合预测模型搭建完毕，进一步可运用该模型开展路噪性能分析及悬架系统优化设计。

S6、优化设计，将S5中得到的路噪仿真结果与路噪控制目标进行对比，识别需要进行优化的问题频率，针对问题频率制定优化方案。

具体的，S6包括：

S61、问题频率识别，将S5中得到的路噪仿真结果与路噪控制目标进行对比，识别需要进行优化的问题频率/频段；

S62、问题频率诊断，针对S61中识别的问题频率，开展传递路径贡献量分析、模态贡献量分析和灵敏度分析，识别引发该问题频率对应的路噪问题的激励源、传递路径贡献量、关键模态贡献量、关键部件和高敏感参数；

S63、根据问题频率诊断制定优化方案。

S62包括S621和S622。

S621、问题频率诊断，针对S61中识别的问题频率，开展传递路径贡献量分析、模态贡献量分析和灵敏度分析，识别引发该问题频率对应的路噪问题的激励源、传递路径贡献量、关键模态贡献量、关键部件和高敏感参数，为制定优化方案提供依据；

开展传递路径贡献量分析，可以快速识别车内噪声主要传递路径，有针对性的进行整改。在线性系统的假设基础上，各传递路径对车内噪声的贡献量可由耦合激励力和声振传递函数通过公式(1)计算得出。图9为底盘各传递路径对某问题频率车内噪声贡献量示意图。要解决车内噪声问题，须对贡献量大的传递路径进行优化；

模态贡献量分析是采用模态叠加的方法计算结构或声频率响应。结构振动或声压是通过各振动模态或声模态的线性叠加得到的，表征了各阶振动模态在其频率响应中的参与量大小。开展模态贡献量分析，可以快速识别问题频率附近的优势模态，进而控制结构振动。

针对车内噪声问题，灵敏度即车内噪声响应幅值对系统参数变化的敏感程度，灵敏度越大，说明该参数对系统响应的影响程度越大。开展灵敏度分析，可以快速识别对车内噪声影响最大的参数，有针对性的整改，提高试验效率，降低试验成本。图10是底盘衬套参数对车内噪声峰值的灵敏度分析结果示意图。

还可以采用其它问题诊断方法，如能量分布分析，可识别引发车内噪声的关键部件，功率流分析，从能量传递的角度，可识别能量在车内的传递规律，可根据项目开发需求开展相关分析。

S622、在计算机的计算机程序中执行S621，并将路噪控制目标线、激励源频率分布表及整车模态分布表作为比对数据库存储在计算机中供计算机程序调用，在计算机程序中输入待优化的问题频率，计算机程序运行后输出对应问题频率的激励源、传递路径贡献量、关键模态贡献量、关键部件和高敏感参数。计算机程序输出的路噪问题频率诊断示例表如图11所示，在具体实施时，可以采用基于Java和Python进行开发的计算机程序来实现上述的功能。

S63包括S631和S633：

S631、根据问题频率诊断制定多个优化方案，优化方案需综合考虑成本、重量、工程实施的难易程度，以及对操稳性、耐久性、平顺性等车辆性能的影响。工程实际中，单一的优化方案往往难以达成车辆性能目标，或者难以与重量、成本等目标有效平衡，需进一步开展组合方案；

S633、结合多个优化方案对成本、重量、工程实施难易程度以及车辆性能的影响，制定针对不同性能定位制定不同的优化方案组合，如图12所示，可以形成包括多个单一优化方案的优化方案组合以及包括多个优化方案组合的优化方案包；

S634、当优化方案组合达成车辆性能目标，则结束优化流程，否则返回S61。

路噪常引起抱怨的“敲鼓声”、“轮胎空腔声”等多集中在20～300Hz的频率范围内，本发明提出的基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法可用于该频段内路噪结构声的预测及优化。在项目开发前期，用于指导底盘悬架系统的正向设计开发，提升路噪性能，缩短开发周期。在项目开发后期，用于提升问题整改效率，降低试验成本。混合模型搭建方法不仅仅局限于底盘有限元模型和车身测试传函的耦合，也不局限于路噪分析，根据对模型精度和效率的要求，可将非线性强的部件用实测传递函数或者其它建模方法替代，根据分析内容及分析频段的不同，可将有限元法与统计能量法结合，将试验法、统计能量法、有限元法三者结合等。在传统优化方法的基础上，本发明通过采用计算机程序，将传递路径贡献量分析、模态贡献量分析、灵敏度分析等集成在一个系统中，并将控制目标线、激励源频率分布表及整车模态分布表等作为比对数据库上传系统，诊断并识别引发问题频率的激励源、传递路径、关键模态及高敏感参数等，并据此制定优化方案，结合成本、重量等目标，输出针对不同性能定位的推荐优化方案包，供项目组选择。在项目开发前期，运用该方法，可形成针对不同车辆性能定位，综合考虑成本、重量等因素的优化方案包，供项目组选择。根据优化方案包，指导产品开发设计，减少后期问题整改，缩短开发周期。在项目开发后期，可快速识别问题，有针对性的整改，减少试验次数，降低试验成本，提升工作效率。

Claims (7)

1.一种基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、虚拟轮心力识别，获取转向节的振动加速度以及车轮激励点至转向节的传递函数后，采用逆矩阵法求解获得各车轮的车轮激励点力，各车轮的车轮激励点力经过坐标变换求得各车轮的虚拟轮心力；

S2、建立底盘悬架系统有限元模型；

S3、内饰车身声振传递函数采集，采集底盘与车身的各接附点到车内乘员舱座椅右耳处的声振传递函数；

S4、整车路噪仿真试验混合模型创建，依据S1中求得的各车轮的虚拟轮心力、S2中建立的底盘悬架系统有限元模型以及S3中采集的内饰车身声振传递函数搭建整车路噪仿真试验混合模型；

S5、车内噪声预测及实车试验验证，将S1中识别的各车轮的虚拟轮心力加载至S4中建立的整车路噪仿真试验混合模型中，得到路噪仿真结果，对比路噪仿真结果和路噪实测值，判断路噪仿真结果是否满足精度要求，若路噪仿真结果满足精度要求，则执行S6,否则返回S1；

S6、优化设计，将S5中得到的路噪仿真结果与路噪控制目标进行对比，识别需要进行优化的问题频率，针对问题频率制定优化方案。

2.根据权利要求1所述的基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法，其特征在于，所述S2中，底盘悬架系统有限元模型包括前悬架系统有限元模型、后悬架系统有限元模型、副车架总成有限元模型以及动力总成有限元模型。

3.根据权利要求1或2所述的基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法，其特征在于，在所述S2中，由实测的减振器振动特性传递函数替代减振器有限元模型。

4.根据权利要求1所述的基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法，其特征在于，所述S3具体为：内饰车身声振传递函数采集，底盘与车身的各接附点按设计扭力值安装后，模拟“自由-自由”边界条件，将内饰车身用柔软的橡胶绳悬挂于吊架水平位置，用力锤分别激励底盘与车身的各接附点的X向、Y向和Z向，采集底盘与车身的各接附点到车内乘员舱座椅右耳处的声振传递函数。

5.根据权利要求1所述的基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法，其特征在于，所述S6包括：

S61、问题频率识别，将S5中得到的路噪仿真结果与路噪控制目标进行对比，识别需要进行优化的问题频率；

S62、问题频率诊断，针对S61中识别的问题频率，开展传递路径贡献量分析、模态贡献量分析和灵敏度分析，识别引发该问题频率对应的路噪问题的激励源、传递路径贡献量、关键模态贡献量、关键部件和高敏感参数；

S63、根据问题频率诊断制定优化方案。

6.根据权利要求5所述的基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法，其特征在于，所述S62包括：

S621、问题频率诊断，针对S61中识别的问题频率，开展传递路径贡献量分析、模态贡献量分析和灵敏度分析，识别引发该问题频率对应的路噪问题的激励源、传递路径贡献量、关键模态贡献量、关键部件和高敏感参数；

S622、在计算机的计算机程序中执行S621，并将路噪控制目标线、激励源频率分布表及整车模态分布表作为比对数据库存储在计算机中供计算机程序调用，在计算机程序中输入待优化的问题频率，计算机程序运行后输出对应问题频率的激励源、传递路径贡献量、关键模态贡献量、关键部件和高敏感参数。

7.根据权利要求5所述的基于虚拟轮心力的路噪混合预测及优化方法，其特征在于，所述S63包括：

S631、根据问题频率诊断制定多个优化方案；

S633、结合多个优化方案对成本、重量、工程实施难易程度以及车辆性能的影响，制定针对不同性能定位制定不同的优化方案组合；

S634、当优化方案组合达成车辆性能目标，则结束优化流程，否则返回S61。

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