基于SEA模型的整车声学包优化研究

蒋延国

（东南（福建）汽车工业有限公司，福州 350119）

汽车NVH问题是各大汽车公司关注的重点。对于低频噪声分析，广泛采用有限元（Finite Element Methods，FEM）分析方法，但在中高频段存在大量局部密集模态，结构响应对边界条件、材料参数物理特性中的不确定性极为敏感，同时振动分析中包含大量的高阶模态，模态重合率增大，计算精度不准确［1］。因此，常采用统计能量分析方法（Statistical Energy Analysis，SEA）进行中高频噪声分析。

目前，国内外学者围绕整车声学包做了许多的仿真分析研究，并取得了丰富成果。MUSSER［2］采用声学包的隔声量测试验证了整车SEA模型的准确性（精度在±4 dB以内），并基于该模型研究了声学包设计优化对隔声量、吸声系数和车内总声压级的影响。WENTZEL［3］基于统计能量方法研究了不同内饰件声学材料的吸声性能，并开发了一种自动化优化程序。BERTOLINI等［4］采用吸隔声测试的方法对整车SEA模型的前围子系统进行分区域声学包优化，并提出了一种平衡吸声和隔声性能的方法。CONNELLY等［5］根据燃料电池车的特点建立了其对应SEA模型，并对比路径噪声衰减量验证模型的精度（精度在±3 dB以内），基于此模型对侧窗玻璃、车身吸隔声材料进行了轻量化研究。李添翼等［6］基于统计能量法搭建了整车SEA模型（精度在±2.5 dB以内），并通过对比测试和仿真的PBNR值验证了模型的精度，同时利用NSGA-Ⅱ算法对PBNR值、声学包总质量和总价格进行了优化，获得了最优的前围声学包设计方案。陈曦等［7］建立了整车声学包统计能量法模型，采用怠速和80 km/h两种工况验证模型的精度（精度在±2.5 dB（A）以内），并基于BIOT九大参数对整车声学包进行优化，获得了最佳的材料组合。张爱军［8］建立整车统计能量SEA拓扑模型（精度在±3 dB以内），对前围钣金、过孔件和隔音垫进行了设计优化，并通过隔声测试和贡献量分析，有效提升了隔音垫和过孔件的隔声性能。邓江华等［9］建立了电动车的整车SEA模型（精度在±3 dB以内），并对内前围的5大材料参数进行了优化，同时研究了参数不确定性对整车声学包性能的影响。崔聪聪等［10］建立了整车通用概念SEA模型，并对已开发的两款车型进行声传递函数调校验证（精度在±3 dB以内），同时提出了一种目标分解方法以得到最优的子系统声学包方案。

综上所述，前人的研究存在的问题包括：（1）采用单一仿真方法、单一路径或少数工况进行模型精度调校验证，无法保证整车SEA模型在不同路径及不同工况下的精度；（2）前围、地板等关键子系统未基于测试数据进行调校验证，在子系统优化时无法保证声学包方案的可靠性；（3）优化分析方法局限于单一路径、单一变量，同时声学包方案比较单一，无法保证声学包方案为最优状态且在实际所有工况中是最优结果。本文基于隔声测试数据保证关键子系统分析的准确性，并对整车SEA模型进行基于声功率的降噪水平（Power Based Noise Reduction，PBNR）和声压级水平（Sound Pressure Level，SPL）仿真，采用两种分析方法进行所有工况和所有路径的调校对标，提高了整车分析的精度；同时对所有关键路径进行贡献量分析，对关键薄弱环节进行隔声量全局优化，保证了整车声学包在不同工况和不同路径下为最优状态。

本研究以某SUV车型声学包优化为例，运用统计能量分析方法，基于前围和地板隔声测试数据建立了整车SEA模型，采用PBNR和SPL调校对标保证了模型的精度。通过贡献量分析明确了整车声学包的薄弱路径，运用全局遗传算法对前围和地板声学包进行优化，获得了最佳声学包设计参数，有效提升了整车的隔声性能并达到目标车水平。

1 整车SEA模型

1.1 SEA模型搭建

在前处理软件Hypermesh中将某SUV车型有限元模型进行数模处理，如图1所示。删除无关钣金和部件，将有限元模型分解为白车身、四门两盖，同时分离出防火墙和地板有限元子系统。

图1 整车有限元模型

将整车有限元模型导入至VA One软件中，根据车身结构划分SEA子系统，需满足模态数原则，主要子系统包括防火墙、地板、顶棚、侧围、发动机舱盖、翼子板、前门、后门、尾门以及前挡风玻璃等，其中发动机舱盖、翼子板、前门外板、后门外板、尾门外板以及顶棚等采用单曲率板模拟，其他子系统采用平板模拟，如图2所示，共包含392个平板子系统和38个单曲率板子系统。

图2 车身SEA结构子系统

完成车身建模后需要进行声学包建模，关键声学包有前围内隔音垫、前围外隔热垫、地毯、顶棚、发动机舱盖隔热垫、备胎盖板以及内饰板上的双组份吸音棉等，首先需要测试得到声学包材料的九大参数，主要是密度、流阻、孔隙率、曲折因子、黏特性长度、热特性长度、阻尼损耗因子、杨氏模量、泊松比，然后根据不同声学包的厚度分布情况建立声学包，并再加载在各个对应的子系统。仿真模型的主要声学包参数见表1。

表1 SEA模型主要声学包参数

车内外声场采用声腔子系统模拟。在划分车内声腔时驾驶员、副驾驶座乘员和后排乘员均划分为头部声腔、腰部声腔和腿部声腔；车外声腔则根据子系统结构进行划分，声腔和声腔之间、声腔和结构之间通过面连接传递能量，同时除了地板以外的车外声腔子系统需要连接半无限流体，模拟半消室环境。建立好的整车SEA模型如图3所示，共包含138个声腔子系统和798个面连接。

图3 整车SEA模型

1.2 阻尼损耗因子测试

统计能量理论的参数包括阻尼损耗因子、模态密度和耦合损耗因子，其中模态密度和耦合损耗因子可由系统分析得到，阻尼损耗因子需由测试得到。

本研究采用瞬态衰减法进行前侧窗阻尼损耗因子的测量，直接测量振动衰减信号的混响时间。试验过程中在前侧窗上随机放置3个以上加速度传感器，且这些加速度传感器位置随机分布，如图4所示。

图4 加速度传感器分布位置

利用激励锤在前侧窗上分别对激励点进行敲击，加速度传感器拾取振动信号，LMS数据采集系统则记录每个传感器的数据，便可获得前侧窗玻璃每个接收位置的振动衰减曲线，由此可得到每个接收位置的混响时间T60，然后按照式（1）计算并多次测量取平均即可确定前侧窗的阻尼损耗因子。

式中：f为所考虑频带的中心频率；T60为振动响应信号衰减60 dB时所需时间。

如图5所示，为计算得到前侧窗阻尼损耗因子，将其加载在整车SEA模型前侧窗子系统板件上即可完成参数设置。

图5 前侧窗阻尼损耗因子

2 关键子系统隔声测试与整车对标

2.1 关键子系统隔声测试

隔声测试采用声强法，将测试钣金件通过工装安装在混响室与全消室相通的窗口上，钣金件上的过孔全部密封，同时钣金件四周与窗口采用隔声材料封堵，保证声音不会从窗口缝隙泄漏。试验时，在混响室侧，利用球声源产生白噪声激励，通过麦克风测量混响室内的平均声压级；在全消室侧，利用声强探头扫描样件表面的声强值，重复多次测量并求得平均声强级，根据混响室中的声压级和全消室中的声强级即可求得钣金件隔声量［11］。测试过程中，前围内隔音垫和地毯均安装在钣金上一同测试，前围和地板的隔声测试如图6所示，前围和地板测试得到的隔声量数据通过面连接的方式加载在整车SEA模型的前围和地板子系统上。

图6 隔声测试

2.2 声载荷测试和整车调校对标分析

声载荷测试的主要目的是进行SEA模型的调校和作为仿真工况载荷数据的输入，测试分为理想载荷工况测试和发动机载荷工况测试。理想工况测试即PBNR测试，需要在半消室中进行，在主驾驶座、副驾驶座、二排左侧座位和二排右侧座位放置中高频声源，并分别在发动机、轮胎和排气管口布置麦克风，图7为轮胎位置麦克风的布置。测试时保证车辆处于静置状态，车内声源发出宽频白噪声，车外麦克风测量声压级响应。

图7 PBNR测试轮胎麦克风布置

发动机载荷工况测试即SPL测试，需要在带转毂的半消室中进行。在发动机和车身外表面包括发动机舱盖、前挡风玻璃、车门、地板、顶棚、轮胎等17个位置布置麦克风，每个测试面需要平均布置3个麦克风，同时车内主驾驶员、副驾驶座乘员、二排左侧乘员和二排右侧乘员的外耳位置均需布置麦克风。图8为车身外表面的麦克风布置，测试工况按照1挡2 500 r/min、3挡5 600 r/min、D挡60 km/h、D挡80 km/h、D挡100 km/h进行，得到车外和车内的声压级响应。

图8 SPL测试车身外表面麦克风布置

完成测试后分别进行PBNR和SPL调校对标，PNBR仿真模型需要在整车SEA模型主驾驶员、副驾驶座乘员、二排左侧乘员和二排右侧乘员头部声腔处分别施加1 W声功率激励，并分别得到发动机舱、轮胎和排气管口处声腔的声压级响应并计算PBNR，如图9a所示。对PBNR仿真模型进行调校，调校内容包括前围内隔音垫、地毯厚度分布修正，整车内外声腔面积和周长修正，增加尾门密封衬条处泄漏，修正备胎盖板声学材料覆盖面积，修正四轮处声腔结构等。

SPL仿真模型需要在整车发动机和车身外表面处声腔分别施加不同工况的声压级激励，并分别得到不同工况下车内主驾驶员、副驾驶座乘员、二排左侧乘员和二排右侧乘员头部声腔的声压级响应，如图9b所示。对SPL仿真模型进行调校，调校内容包括增加四门密封衬条泄漏，修正侧窗阻尼损耗因子，修正发动机舱盖隔热垫材料声学参数，修正所有内饰板的双组份吸音棉厚度和覆盖面积。

图9 整车SEA仿真

基于PBNR和SPL调校将整车SEA模型各个关键子系统修正至最符合实际工况的状态以提高其仿真精度。以主驾头部至左侧排气口PBNR对标，以及匀速100 km/h工况主驾头部SPL调校对标为例，调校后的仿真结果与测试数据曲线对比如图10所示，仿真结果与测试数据差值见表2。

图10 整车SEA模型对标

由于统计能量分析是从统计意义上得到整个子系统的平均响应，同时基于国内外文献的整车统计能量分析研究结果以及主机厂工程经验，所以一般整车SEA模型仿真结果与测试数据误差控制在3 dB/dB（A）以内均可认为精度满足模型的分析要求。

由图10可知，在分析频段400～10 000 Hz范围内，调校后的PBNR仿真结果和SPL仿真结果均与测试数据趋势吻合较好，并且由表2可知，仿真与测试结果之间的误差均控制在2 dB/dB（A）以内，优于目前其他相关文献的仿真精度，同时其他路径的PBNR对标和其他工况的SPL对标均较好，因此，通过以上两种不同仿真方法的调校对标，保证了所建立的整车SEA模型精度较高。

表2 仿真结果与测试数据差值

3 整车声学包优化

3.1 传递路径贡献量分析

以某国产主流车型作为目标车，将研发车与目标车各个传递路径的PBNR仿真结果进行对比，如图11所示，以主驾驶员头部至发动机传递路径为例，在400～4 000 Hz的频段内，研发车型PBNR仿真结果低于目标车1～4 dB，在4 000～10 000 Hz频段内PBNR仿真结果低于目标车5～7 dB。可以看出研发车与目标车存在较明显的差距，因此，需要对研发车的声学包进行优化，以提升整车的噪声水平。

图11 研发车与目标车PBNR结果对比

基于PBNR仿真模型，以主驾驶员头部声腔至发动机声腔传递路径为例，对发动机声腔进行贡献量分析，分析结果如图12所示。由图可知，对发动机声腔贡献量较大的子系统是前围和发动机下方声腔。对发动机下方声腔进一步进行贡献量分析可得，贡献量较大的子系统是前地板，因此，对发动机下方声腔贡献量较大的子系统是前地板。

图12 传递路径贡献量分析

同理，对整车关键传递路径进行贡献量分析，可得每个传递路径贡献量较大的子系统，如表3所示。根据分析结果可知，前围和前地板是各个传递路径的主要薄弱环节，直接影响了整车的噪声水平，因此，需要对前围和前地板的隔声性能进行提升。

表3 关键传递路径贡献量分析

3.2 关键子系统声学包优化

基于以上分析对前围和前地板两个子系统的声学包进行优化，前围内隔音垫和前地毯的密度、厚度、覆盖率都是影响声学包性能的重要参数，所以需重点对这些参数进行优化设计。

取前围内隔音垫EVA材料层的密度ρ1、厚度t1、覆盖率a1和PU发泡材料层的密度ρ2、厚度t2、覆盖率a2作为优化变量，以前围全频段隔声量均值T1和前围声学包总质量M1作为优化目标进行前围声学包优化。

取地毯PET材料层的密度ρ3、厚度t3、覆盖率a3、EVA材料层的密度ρ4、厚度t4、覆盖率a4和PU发泡材料层的密度ρ5、厚度t5、覆盖率a5为优化设计变量，以地板全频段隔声量均值T2和地板声学包总质量M2作为优化目标进行地板声学包优化。

前围和地板声学包基础方案与优化方案，根据实际布置空间设定如表4所示。根据设定的优化变量和优化目标采用VA One软件中的优化模块进行仿真优化，优化模块采用全局遗传算法进行多目标优化，考虑实际声学包工艺，设置约束条件为a1≥a2，a3=a4≥a5。

表4 前围和地板声学包优化方案

3.3 优化结果分析

优化后的结果见表5，对于前围，全频段隔声量均值提升2.8 dB，总质量降低1.1 kg，全频段隔声量曲线对比如图13a所示；对于地毯，全频段隔声量均值提升3.8 dB，总质量降低1.8 kg，全频段隔声量曲线对比如图13b所示。

表5 声学包优化结果

由图13可知，对于前围，声学包优化之后，全频段每个频率点的隔声量均提升2 dB以上；对于地板，声学包优化之后，500 Hz以上每个频率点的隔声量均提升3 dB以上，改善效果明显，隔声性能得到明显的提升。

图13 前围和地板隔声量优化

将优化之后的前围和地板隔声量重新加载至整车SEA模型，以主驾驶员头部至发动机PBNR为例，对比该路径优化前后隔声量并与目标车进行比较，如图14所示。

由图14可知，优化后主驾驶员头部至发动机PBNR相对优化前改善量达到2～6 dB左右，很好地提升了整车降噪水平，除了5 000 Hz略低于目标车外，其他频段隔声性能均达到了目标车的水准，并在1 600～2 500 Hz频段明显优于目标车的隔声性能，其他传递路径PBNR也同样达到了目标车水准。

图14 主驾驶员头部至发动机PBNR优化对比

4 结论

本文以某SUV车型为研究对象，基于统计能量分析方法建立了整车模型，采用SPL和PBNR测试进行调校对标，并通过前围和地板声学包优化降低路径隔声量，基于上述分析得到以下结论：

（1）SEA整车建模方法是一种有效的进行整车声学包开发的方法，通过PBNR和SPL调校对标使整车模型精度得到较大提升。

（2）前围和地板声学包是整车声学包的关键薄弱环节，对关键子系统进行隔声性能优化，很好地提升了整车降噪水平，并达到了目标车水准。

（3）建立了一套多路径、多工况、高精度的整车声学包优化方法，满足了工程实际对高性能和轻量化的要求，对整车声学包优化设计提供了很好的指导作用。