汽车天窗噪声的数值分析和控制

周 益

（合肥工业大学 噪声振动工程研究所，合肥230009）

随着汽车技术的快速发展和用户对舒适性的追求，很多汽车都配备了天窗，它能够使车内空气有效流通，增加新鲜空气进入，为乘员带来健康、舒适的享受。但是，当汽车以一定速度行驶时，车顶上的气流在天窗开口处变得不稳定，产生了流动分离。在天窗开口前沿处产生的涡团迅速破碎或者撞在开口的后缘处破碎。同时破碎的涡团导致空气产生了压力波动，从而形成了噪声声源。由于天窗噪声的声源离驾驶员的头部很近，产生的脉动压力会使驾驶员感到烦躁不安。研究结果表明，与轿车匀速车内噪声品质相关的主要心理声学参量根据车速的不同而不尽相同［1］。例如，一辆汽车以40 km/h的速度行驶，其天窗所产生的噪声往往会超过100 dB［2］。所以在为乘员提供天窗带来好处的同时，如何减小天窗气动噪声也成为一个重要的问题。

对于天窗噪声的控制，国内外做了很多研究。在20世纪90年代，计算仿真分析刚刚应用到汽车风振噪声中，Ota等［3］即采用结构化网格和基于有限体积法的CFD代码（GOLDE）对二维汽车天窗噪声进行了仿真分析，得到了与实车道路实验相吻合的结果；Karbon［4-6］等采用非结构化网格和基于有限元法的商用CFD软件PAM-FLOW对汽车模型进行了仿真分析，得到的结果与风洞实验结果较为吻合。近年来，很多学者提出通过在天窗前沿进行改进可以有效降低噪声。如An等提出在天窗前部增加腔体［7］和导流板［8］来降低噪声，并取得了很好的效果。 黄磊［9］提出在天窗前部增加网状挡风条可以有效的降低噪声，并且极大的减少了工程开发的复杂度。汪怡平［10］等提出在天窗处安装带有凹槽的导流板以及优化其安装角度，发现监测点处声压级降低了23 dB。康宁［11］等提出将天窗后移及加宽，可以降低监测点处的声压级。

本文在An等提出的在天窗前部增加腔体的方法的基础上，对腔体结构进行改进，并进一步优化车内压力场分布，降低监测点处的声压级。论文首先建立计算和几何模型，随后通过计算汽车天窗改进前后以及与An设计的天窗结构的比较说明本文方法的有效性。

1 理论与模型

1.1 基本控制方程和湍流模型

通常情况下，汽车的车速低于200 km/h，车身周围外部流动空气按不可压流体来处理，汽车外部流场可视为等温、非定常不可压流动。所以在这里采用雷诺时均三维非定常不可压Navier-Stokes（N-S）方程，其一般形式为：

式中：t为时间；ui为速度分量；p为压强；ρ为流体密度；由于此方程引入关联项ρuiuj，需要引入相应的湍流模型来封闭方程，在本文中，采用WALE亚格子模型来进行封闭。

1.2 计算模型的建立和网格的划分

1.2.1 计算模型的建立

本文研究的对象是一款小型带天窗的汽车，在建模的时候忽略后视镜、雨水槽、排气管和门把手等复杂曲面，同时由于汽车底盘对本计算影响不大，因此将汽车底部简化为光滑壁面。模型长L=4 188 mm，宽W=1 505 mm，高H=1 075 mm，天窗厚度为60 mm，天窗大小为 770×380 mm。

1.2.2 计算域的建立

计算域为包围汽车的一个长方体区域，如图1所示。具体尺寸为：车前区域为1 L，车侧围2 W，车上方为3 H，车后方为3 L，车底距地面为170 mm。

1.2.3 网格的划分

网格的划分是整个分析过程中最为重要的一步，因为它的好坏直接关系到仿真分析时所花费的时间以及仿真结果的精确性。由于汽车本身几何模型的特点，在网格划分时选择了四面体网格，它一方面可以很容易捕捉流场几何特征，同时还具有非常好的自适应性。至于网格数量，理论上来说，数量越多，计算出来的结果越精确，但仿真分析时所花费的时间也就越长。所以在控制网格数量时，要保证在可以获得精确结果的前提下，尽量减少网格的数量。因为从某种程度上来说，当网格单元小到一定程度时，再次细化网格对计算结果并不会有太大影响。

本文研究的重点是天窗气动噪声问题，所以天窗附近的网格需要尽量的精细，而远离天窗的地方则不需要过度的细化。因此将整个计算域内的网格分为三个层次，靠近天窗的地方，网格最为精细；整个车身则选择较为精细的网格；最后是计算域网格，单元尺寸可以比前两者略大。最终生成的网格数量在550万左右。

1.3 边界条件

数值仿真是在有限区域内进行的，因此在区域的边界上需要给定边界条件，边界条件的确定需要在数学上满足适定性，在物理上具有明确的意义。汽车在实际行驶时，地面是不存在附面层的，在此采用移动壁面边界条件消除由于数值仿真产生的地面边界层，具体设置见表1。

表1 边界条件

1.4 计算方法

在保证计算准确性和尽量缩短时间的前提下，采用两阶段求解方案。首先进行稳态求解，采用分离解法、SIMPLE方法、二阶迎风格式及标准湍流模型，迭代次数大约500次，然后把稳态求解的结果作为瞬态求解的初始值。瞬态求解使用大涡数值模拟，采用WALE亚格子模型，同时在时间上采用不迭代2阶时间递进加快计算过程，在空间上采用具有很好的收敛性和网格适应性的中心差分方法，以保证足够的精度。由于风振噪声的共振频率在13 Hz左右，即产生的涡流脱落周期是0.08 s。本文中进行瞬态求解的时间步为0.005 s，也就是在一个时间周期内有16个采样点，这可以充分的捕捉风振的谐振频率。

1.5 计算结果仿真分析

本节计算的模型是天窗完全打开且没有安装任何降噪措施做分析的原始模型。接下来所采取的降噪措施是在此车的基础上。

图2是无任何降噪措施下的人耳处声压级频域图，从图中可以明显的看出，汽车的风振发生在13 Hz左右，噪声声压峰值达到了110 dB，长时间的处于这样的一个噪声环境中，容易使驾驶员感到烦躁不安，所以要进行降噪处理。

2 风振噪声的控制

2.1 增加腔体的影响

控制风振噪声的方法主要有两种，一种为主动控制，另外一种为被动控制。主动控制是指利用声波的干涉原理，通过在声场中设置一系列的同频反相振动装置。但是风振噪声的主动控制不仅会增加开发成本，而且在安装过程中也会非常的麻烦，所以目前市场上应用最广泛的是被动控制。被动控制的方法主要有：在天窗前沿安装导流板导走涡流来控制风振噪声、通过调整天窗的开启位置改变车内空腔的固有频率来控制噪声等。本文是在汽车天窗前沿安装一个腔体用来控制天窗噪声。

本文给出的腔体设计示意图与An所设计的腔体对比如图3所示，其中a为本文中的腔体，b为An设计的腔体。该设计的目的是通过腔体挡住一部分气流进入车内来降低噪声。腔体设计尺寸为长80 mm，深度为40 mm，略低于天窗厚度60 mm，曲面与天窗顶部相切且连续。

图4是改进前和改进后监测点处声压级频域图对比图。从图中可以看出改进后的车型风振频率发生在10 Hz，噪声声压峰值达到了104 dB，比原始车型声压峰值降低了6 dB。并且在人耳可听区域内，改进后的车型噪声明显要低于改进前。

进一步对比两者的压力云图，如图5所示。（a）是改进前车型的压力云图，（b）是改进后车型的压力云图。从图5可以看出，改进后的车内压强更接近于车外标准大气压。

2.2 对比分析

本文所设计的腔体参照An等提出的方法，但做出了一定的变化。图6为两种不同腔体以及原始模型的声压级频域对比图。从图6可以看出，在风振噪声方面，本文所采取的腔体产生的风振声压级在104 dB，而An等采用的腔体的风振声压级在105 dB；在人耳可听频域内，本文所使用腔体的监测点处声压级大部分比An等采用的腔体声压级低1～3 dB。由此可以看出，本文所采用的腔体比An等采用的腔体有了一定的改进。

3 结论

本文用大涡数值模拟算法对某汽车模型进行了气动噪声的计算，得出了原始车型风振发生在13 Hz，噪声声压峰值达到了110 dB。然后对汽车天窗进行改进，改进后的天窗风振噪声的声压级峰值降低了6 dB。并且比较两者的压力云图也可以看出，改进后的车内外压强差要小于原始车型。并且通过与An等采用的腔体的对比，本文使用的腔体有进一步的改进。

［1］康润程，叶常景，李青林.汽车声品质主客观评价方法研究［J］.汽车科技.2011，（03）：57－61.

［2］张鲲鹏，戴轶.汽车窗噪声仿真研究［C］.中国汽车工程学年会论文集.2009.

［3］ Ota D K，Chakravarthy S R，Becker T，et al.Computational Study of Resonance Suppression of Open ［J］.Journal of Fluids Engineering，1994，116（4）:877－882.

［4］ Karbon K J，Kumarasamy S.Computational Aero acoustics Applications in Automotive Design［C］.Oxford:Elsevier Sci ence，2001:871－878.

［5］ Karbon K J，Kumarasamy S，Singh R K.Applications and Is sues in Automotive Computational Aero acoustics ［C］.Abingdon:Taylor&Francis，2002.

［6］ Karbon K J，Singh R K.Simulation and Design of Automo bile Sunroof Buffeting Noise Control［C］.American Institute of Aeronautics and Astronautics，2002:25 50.

［7］ An C F，Seyed Mehdi Alaie，Michael S.Scislowicz.Impact of Cavity on Sunroof Buffeting－A Two Dimensional CFD Study［J］.SAE Paper 2004，（6）：133－144.

［8］ An C F，Singh R K.Optimization Study for Sunroof Buffeting Reduction［J］.SAE Paper 2006，（01）：138－142.

［9］ 黄磊.汽车天窗风振问题的研究［J］.噪声振动控制，2009，（2）：40－43.

［10］汪怡平，谷正气，杨雪，林肖辉，董光平.汽车天窗风振噪声数值模拟与控制［J］.中国公路学报，2010，（06）：108－114.

［11］康宁，王晓春.天窗对轿车内部流场及气动噪声的影响［J］.航空动力学报，2010，（02）：354－358.