发动机声激励下的前围和地板声学包优化①

杜爱民，邵长慧，邵建旺，魏 娜

(1.同济大学汽车学院，上海201804;2.上汽乘用车技术中心，上海201804)

0 引 言

车辆行驶过程中，发动机是主要的噪声源之一［1］.声学包是使噪声在噪声源到驾驶室传播过程中得到有效阻隔的一种方法［2］.常用的声学包一般采用吸隔声材料组合，吸声材料贴合车身板件布置，位于第一层，主要有玻璃棉、聚氨酯(Polyurethane，PU)泡沫等;隔声材料位于第二层，主要有三元乙丙橡胶(Ethylene Propylene Diene Monomer，EPDM)，聚 乙 烯(Ethylene vinyl Acetate，EVA)等［3］.

整车中，前围将发动机舱和驾驶室分隔开，主要隔绝和吸收来自发动机舱的中高频噪声.地板位于驾驶室下方，是整个车身结构的最底层，前连前围，后接后座隔板，是车内噪声控制的重要部位.研究表明，前围和地板是噪声向驾驶室传播的主要途径［4］，针对前围和地板的声学包优化至关重要.正交优化设计是一种试验方案优化设计，可实现用最少的试验获得最优效果.本文以某款国产乘用车为研究对象，基于统计能量分析(Statistical Energy Analysis Method，SEA)模型，利用正交优化方法对前围和地板声学包进行优化设计，以降噪性能和轻量化为评价指标，确定最优声学包设计方案.

1 模型建立

根据该乘用车原始声学包，在整车SEA 模型中，对应各子系统创建声学包结构.对前围和地板区域声学包重点建模.通过前围和地板的有限元模型，建立结构子系统.在子系统的两侧分别建立的10m×10m×10m 的声腔子系统，分别定义为声源腔和接受腔，并在声源腔施加1Pa 的声压约束载荷.最后定义各子系统材料属性和物理属性.SEA模型如图1 和图2 所示.

图1 前围SEA 分析模型

图2 地板SEA 分析模型

图3 前围子系统优化前的隔声量曲线

在前围和地板子系统的SEA 模型中，计算得到各自的隔声量，如图3 和图4 所示.前围和地板子系统的隔声量随着频率的增加而逐渐增加，但是地板子系统隔声量均值高于前围子系统.

图4 地板子系统优化前的隔声量曲线

图5 驾驶员头部声腔声压级在声学包简化前后的对比图(空调关)

图6 驾驶员头部声腔声压级在声学包简化前后的对比图(空调开)

2 声学包优化

声学包隔声量的大小与组成材料、密度、厚度、覆盖率、泄露等因素有关［5～6］.优化前先对声学包参数进行简化:计算前围和地板声学包PU 泡沫平均厚度分别为14.8mm 和15.3mm，声学包平均覆盖率分别为79.19%和93.89%.通过选取对比怠速空调关和怠速空调开两种工况下，驾驶员头部声腔和右后排乘客头部声腔在声学包简化前后的声压，检验简化模型的可行性.如图5 ～图6 所示.

可以看出，在500 ～1000 Hz 频率范围内，声学包简化前后的车内声压级偏差较大，但均小于3dB，而在其它频率段，声学包简化前后的声压级曲线几乎吻合.综上所述，利用PU 泡沫的平均厚度和声学包的平均覆盖率来简化前围和地板声学包，对整车SEA 模型的预测准确度影响较小，因此，可以用简化模型进行声学包的优化分析.

2.1 前围声学包正交优化

表1 列出了原始的前围声学包状态，也是正交设计的4 个因素.设置PU 泡沫厚度的上下限为25mm 和10mm，EVA 材料的面密度为2 ～7 kg/m2.考虑实际安装，将覆盖率上限设置95%.针对子系统的泄露问题，采用不同厚度的硬橡胶作为堵件，一般设置2.5mm 硬橡胶作为上限值.另外，本文参考了一组实际的堵件隔声量曲线，如图7 所示.可以看出，该曲线相比于2.5mm 硬橡胶曲线，隔声量有很大的提升.

表1 前围声学包优化前的状态

图7 橡胶堵件隔声量对比图

综合考虑每个因素水平与隔声量的关系，采用4 因素3 水平的标准正交表L9(34)进行设计，具体如表2 所示.

图8 隔声量的主效应图

图9 声学包总质量的主效应图

图10 前围声学包优化前后隔声量对比图

因水素平 厚P度U (泡m沫m)EV(A kg 面/m密2)度 声覆学盖包率 堵件设置1 10 3 79.19% 1.0 mm

2 14.8 5 85% 2.5 mm 3 25 7 95%试验值

表3 为正交试验方案，共有9 次试验.PU 泡沫厚度、EVA 面密度、声学包覆盖率、堵件设置分别对应因素A、B、C、D，编号6 的设置与原前围声学包模型相匹配，可作为一个基准.

表3 L9 正交试验表

据试验编号修改前围声学包模型中4 因素的水平，分别仿真得到各试验方案的隔声量与声学包总质量，如表4 所示.

图11 地板声学包优化前后隔声量对比图

表4 正交优化设计结果

6 37.9846 7.5344 7 38.7896 6.0251 8 43.0084 6.767 9 32.0714 9.1408

借助优化软件iSIGHT，得到关于隔声量TL 和声学包总质量M 的主效应图，如图8 和图9 所示.其中横坐标代表A、B、C 和D 的四个因素，其中每个因素又分1，2 和3 三个水平，纵坐标分别表示某一元素水平下对应隔声量和声学包总质量的平均值.

由图8 可知，A 元素第1 水平对应的隔声量值最大，则A 元素的最优水平为第1 水平，同样，B 元素的最优水平为第3 水平，C 元素的最优水平是第3 水平.对D 元素而言，随水平的增加，隔声量数值也逐渐增加，故最优水平是第3 水平.计算各因素对应隔声量的极差，进而可知各因素对隔声量的影响力排序.D 元素极差最大，C 元素次之，然后是B元素，最后是A 元素，因此，对隔声量的因素影响力大小排序为D，C，B，A.

如图9 所示，A，B，C，D 元素对应的最优水平分别为第1 水平、第1 水平、第1 水平、第2 水平.由极差分析可知，因素对声学包总质量的影响力大小排序为B，A，C，D.最优水平和极差分析如表5所示.

表5 最优水平和极差分析表

表6 最优声学包方案

表7 地板声学包优化前的状态

表8 因素水平表

由表5 可知，方案A1B3C3D3隔声量最大，但声学包总质量超出原始数值.方案A1B1C1D2声学包质量最小，但隔声量也较小.为同时满足降噪和声学包轻量化，采用综合平衡法分析:A 元素对声学包总质量影响程度远大于对隔声量的影响，因此，最优水平按声学包总质量对应的最优水平进行选择，即第1 水平;同理，B 元素对声学包总质量的影响大于对隔声量的影响，按照声学包总质量的最优水平选择水平1;C 元素对隔声量的影响较大，选水平3 为最优水平;D 元素对隔声量的影响程度大于对总质量的影响，最优水平为第3 水平.由此，最优声学包方案为A1B1C3D3，如表6 所示.

由于最优方案不在试验的9 个方案中，因此，要在前围SEA 模型中重新设置声学包参数，计算隔声量和声学包总质量.

2.2 地板声学包正交优化

表7 为地板声学包优化前的状态.PU 泡沫厚度、EVA 面密度、声学包覆盖率和堵件设置是正交优化设计的4 个因素，对每个因素3 个水平的初选结果如表8 所示.

1 10 2 85%无2 15.3 3.2 90% 2.5 mm 3 25 5 93.89%试验值

选用4 因素3 水平的正交试验表L9(34)，计算结果如表9 所示.其中，地板声学包的原有状态为编号5.

表9 L9 正交试验表及试验结果

隔声量与声学包总质量的最优水平和极差大 小排序如表10 所示.

根据综合平衡法，选择第3 水平作为A 因素的最优水平，第1 水平作为B 因素的最优水平.C元素选取第3 水平为最优水平，D 元素选取第2 水平最优水平.因此，地板最优声学包方案为A3B1C3D2，即7 号试验方案.具体如表11 所示.

表11 最优声学包方案

3 声学包最优方案验证

图16 和17 分别为前围和地板声学包优化前后隔声量对比图.

由图10 知，优化后的前围隔声量曲线在500Hz 附近数值有所下降，这是共振的影响所导致的，而在500 ～2000 Hz 频率段，隔声量数值得到了很大的提升.在高于500Hz 频率范围内，隔声量曲线达到最大值.经计算得到优化后隔声量均值为43.888dB，比原有隔声量均值37.9846 dB 增加了5.9034 dB.

由图11 可知，在500 ～800 Hz 频率段，优化后的地板隔声量增幅很大，当频率高于800Hz，隔声量的增长速度减慢，但总趋势还是增加的，数值上高于原始数值.在整个分析频率范围内，隔声量均值为48.2511dB，比优化前的45.3716 dB 增加了2.8795 dB.

当频率大于630Hz 时，无论空调关或开，声学包优化后，驾驶员耳旁声压级和右后排乘客耳旁声压级均有所降低，前后对比如表12 所示.驾驶员耳旁声压级在怠速空调关和开两种工况下的平均降幅均为1.4dB，右后排乘客耳旁声压级平均降幅分别为0.7dB 和0.8dB.

表12 怠速工况下声学包改进前后车内噪声结果对比(630Hz 以上)

质量方面，计算得知前围和地板声学包分别减重3.2386kg 和1.183kg，实现了声学包轻量化，提高了燃油经济性.

4 小 结

首先在前围和地板SEA 模型中建立声学包，并在优化前对声学包参数进行简化.然后通过正交优化设计方法，从PU 泡沫厚度、EVA 面密度、声学包覆盖率、堵件设置方面对前围和地板声学包进行优化，获得最佳方案，达到提高降噪性能和声学包轻量化的目的.

［1］ 靳晓雄，叶武平，丁玉兰.基于统计能量分析法的轿车内室噪声优化与控制［J］.同济大学学报(自然科学版)，2002，30(7):862－867.

［2］ 孙成武，陈党辉，靳干，俞燕.乘用车声学包设计［J］.汽车工程师，2014，09:22－24.

［3］ 邓江华，宋俊.基于统计能量方法的乘用车声学包设计开发与优化［A］.中国汽车工程学会.2013 中国汽车工程学会年会论文集［C］.中国汽车工程学会，2013:7.

［4］ Jianwang Shao，Xian Wu，Na Wei，et al.Optimal Design of Vehicle Dash and Floor Sound Package Based on Statistical Energy Analysis［C］.SAE Paper No.2015－01－0661.

［5］ 曾小华，王庆年，王伟华，等.正交优化设计理论在混合动力汽车设计中的应用［J］.农业机械学报，2006，05:26－28.

［6］ Aimin Du，Na Wei and Jianwang Shao，Optimization of Sound Package for Automotive Dash Panel.Journal of Applied Mechanics and Materials，2014，Vol.670－671:1098－1101.