基于统计能量法理论的收割机驾驶室噪声分析

任重义，武怀宇，马金奎，陈淑江，纪　琳

（山东大学　机械工程学院，济南250061）

基于统计能量法理论的收割机驾驶室噪声分析

任重义，武怀宇，马金奎，陈淑江，纪琳

（山东大学机械工程学院，济南250061）

汽车的噪声、振动和舒适度（NVH）是衡量汽车制造质量的一个综合性技术指标，尤其体现为驾驶室的振动噪声水平。采用统计能量分析法（SEA）原理对某一型号农用收割机的驾驶室进行噪声预测分析，并对SEA的建模有效性进行实验验证。研究结果表明：在低频域，驾驶室背板的振动是引起驾驶室噪声的主要因素，而在高频段，驾驶室噪声水平则主要取决于外部噪声。对此，可采用增加壁板结构阻尼的方法来有效拟制驾驶室内部低频噪声，同时通过增加驾驶室壁板厚度等方法降低驾驶室内的低频噪声。另外，减少各个子系统连接间的泄漏也是改善高频噪声的一个有效途径。

声学；驾驶室噪声；统计能量法（SEA）；农用收割机；低频；高频

统计能量分析（Statistical Energy Analysis，简称SEA）是高频振声分析的有效理论工具［1］，SEA是从时间平均（time-average）和空间平均（space-average）的统计角度预测子系统间的能量流（power flow）传递和各子系统的能量响应（energyresponse）。该方法的理论原理为［2］：首先将系统整体结构划分为若干个SEA子结构，每个子结构构成了SEA模型的一个单元；其次，在子系统间的传递功率流量与两个子结构模态能量的差值成正比的理论假设前提下，对于每个子结构建立能量平衡方程；最后，对由各能量平衡方程组成的SEA方程组联立求解，得出每个子系统的平均能量响应。该方法广泛用于汽车、飞机、船舶、建筑物等大型复杂结构的振声模拟结构中。

本文主要针对某型号农用联合收割机的驾驶室噪声的仿真预测及优化。该型号收割机在正常工况下，驾驶室内噪声可高达92 dB，高于JB/T511 1990《谷物联合收割机产品质量分等》中驾驶室最高噪声90 dB的标准要求，同时过大的室内噪声不仅会严重影响驾驶人员的舒适度和身心健康，而且会大大降低工作效率及产品的使用寿命。从某种意义上说，驾驶室的噪声水平在相当大的程度上决定了产品的市场竞争力，因此对该型号收割机的驾驶室室内噪声进行有效的声学优化有着重要的实际工程意义和经济意义。

首先根据驾驶室结构的CAD模型分解为由平板、曲面板和声腔体通过线连接、面连接等不同的连接形式构成的组合结构（图1），然后根据各个子结构之间的连接关系建立起驾驶室的SEA声学模型，再根据收割机在实际工况下的噪声激励情况，驾驶室的噪声响应水平进行SEA分析预测，并通过现场实验测试，对该声学模型的有效性进行验证，从而能够对驾驶室内部噪声进行准确有效的声学优化设计。

图1　驾驶室子结构构成简图

1　驾驶室的SEA噪声分析原理

根据SEA划分子结构的原理［1］，结合在图1中的CAD模型所给出实体模型的结构和尺寸，将驾驶室划分为9个子系统，各个子系统的结构尺寸和材料属性见表1。

表1　驾驶室各子系统的尺寸和材料属性

由统计能量法理论［5］，对于保守弱耦合系统，任意两个相邻子系统间的能量流传递关系可表达为图2所示。

图2　两个耦合子系统间的能量流传递关系

对于子系统1可建立如下能量平衡方程［3］

式中Pin，1表示子系统1的输入功率，Pd，1表示子系统1自身消耗的功率，而Pc，12表示有子系统1通过连接传递到子系统2中的耦合功率。Pd，1和Pc，12可分别表示为

式中ω表示频率，E1和E2分别表示子系统的统计能量响应，η1表示子系统1的阻尼损耗因子，而η12和η21分别表示子系统1和2之间的耦合损耗因子，两者满足互逆性关系，即：n1η12=n2η21，其中n1和n2分别表示子系统1和2的模态密度［3］。

与方程式（1）相类似，对于图1中的每一个子系统都能够建立起一个能量平衡方程，然后将这些能量平衡方程联立求解，就可以得出图1中每个子系统的统计能量响应E。

根据统计能量法理论［2］，对于质量为M的结构子系统，有：，其中表示该子结构的速度响应平方的空间平均值；对于体积为V的声腔子系统，有，其中表示声腔体的平均声压的平方，ρ为空气密度，c为声速。

利用上述SEA建模理论，对图1所示的农用收割机驾驶室建立起一组SEA方程组，从而能够对驾驶室内的平均噪声水平进行合理准确的预测分析。

2　驾驶室SEA噪声仿真计算及分析

对驾驶室的SEA仿真计算过程，分为以下3个部分：

（1）首先通过实际工况下的现场测试，获得驾驶室各个子系统的真实输入功率流情况；

（2）将测得的实际激励源输入到所建驾驶室SEA声学模型中，对驾驶室的噪声水平进行仿真预测分析；

（3）通过与现场实验测试结果的对比分析，验证所建SEA声学仿真模型的有效性，并依此为依据提出驾驶室声学优化措施。各部分的主要结果分述如下。

2.1实际激励源测试

测试主要分为：（1）对驾驶室的振动激励源测试和（2）对驾驶室的外部噪声激励源测试，即在正常工作状态下测量驾驶室背板处的加速度响应（即振动激励）和驾驶室外部声压（声激励）。

测试过程中，加速度传感器所得电荷信号，通过电荷放大器转为电压信号，再通过数字采集系统，最终转化为计算机可识别的数字信号，与之类似，同样使用声级计，将声压转化为可处理的数字信号，以此作为驾驶室所受的实际激励。

2.1.1背板的输入功率流测试

驾驶室背板由于与车体直接相连，厚度较薄且缺乏支撑而振动强烈，是引起驾驶室内噪声的主要激励源之一。背板的实际输入功率流是通过测试背板的加速度响应而间接获得的：首先，结合背板尺寸，选取背板上合适的测试点，获得背板各点处的加速度均方响应；其次，由背板的质量，间接测算出背板处能量响应；考虑到背板的振动能量输出远低于能量输入，这样由背板的统计能量响应就可以近似估测出背板的输入功率流。

随机选取背板的七个点，然后由这七个测试点的加速度值求出背板的加速度均方响应，如图3所示。

图3　驾驶室背板的加速度均方响应

2.1.2驾驶室的外部声激励测试

收割机在正常工作状态下产生的巨大的外部环境噪声是影响驾驶室内噪声水平的另一个主要因素［7］。对于驾驶室外噪声源的测试是通过如下方式进行的：在正常工作状态下，选取在驾驶室外距离驾驶室壁板50 cm的四个点作为测试点，获取驾驶室外的近场噪声声压数据。考虑到人耳对较低频噪声及较高频噪声均不敏感，可将外部四个测试点声压进行平均，取50 Hz～5 000 Hz部分作为模型的真实声激励。图4表明该声激励保持在125 Hz和1 500 Hz附近较高的噪声水平，因此可以真实的反应驾驶室周围的噪声情况，测试结果如图4所示。

图4　驾驶室外部平均近场声压频谱图

2.2仿真模型检验和分析

将实际振动激励（图3）和外部噪声激励（图4）分别施加到所建SEA声学模型中，可获得驾驶室内部相应的声压响应情况，如图5所示（绿色线条）。

图5驾驶室噪声仿真与实验结果对比

图5中的红色线条是对应的驾驶室内部噪声的现场实际测试结果。从仿真与测试结果的对比来看，在500 Hz以下，仿真与实验基本吻合，在500 Hz以上，尽管两者间的基本趋势比较相似，但仿真与实验结果间的差异有随着频率升高而增大的趋势，这是因为SEA仿真模拟中忽略了驾驶室在真实结构中泄漏影响：由于所测驾驶室的实际结构在密封性方面上存在明显的缺陷，背板、车窗缝隙、底板都存在较严重的“漏声”［8］。因此，需要考虑泄漏的影响因素，这样就需要对模型进行适当的修正，即在SEA模型中根据实际密封情况，通过向各子结构添加一定的泄漏面积（如表2所示）而引入泄漏对仿真计算有效性的影响。

表2　各部分泄漏面积

图5中的蓝色线条为引入泄漏影响后的仿真计算结果。可见修正后的SEA仿真计算结果与实验测试结果吻合程度较好，从而验证了所建SEA声学模型的有效性。

对驾驶室SEA声学模型的进一步仿真分析表明：不同的子系统对于驾驶室内部噪声的影响是不同的［9］。结合图1驾驶室简图，图6所示为驾驶室各子系统向驾驶室内的声辐射功率的对比情况，可见：背板后侧在低频段都高于其他子结构，说明背板振动对于驾驶室内噪声的贡献比较大，对其进行结构优化能够取得较好的降噪效果。具体可采取对驾驶室主要振动源背板增加阻尼，或者增加背板厚度、加筋等措施来减小其振动水平，从而减少对驾驶室内噪声的影响。

图6　各个子系统对于驾驶室内部的输入功率

同时，由图5可知：在高频段，驾驶室的密封性［10］对室内噪声水平有着重要的影响作用，因此改善驾驶室的密封性能是有效降低驾驶室高频噪声的一个重要途径。

图7对比了背板处的振动激励和外部声场激励对驾驶室内噪声的贡献情况。可见：对低于125 Hz频段，驾驶室噪声主要受振动激励的影响；对125 Hz～500 Hz频段，同时受到振动激励及声激励的影响；而对500 Hz～5 000 Hz频段，以外部声场的影响为主。因此对驾驶室内的低频噪声，应主要考虑减小结构振动，如增强刚度、增加阻尼材料等。对于高频（＞500 Hz）噪声，应重点考虑改善驾驶室壁板结构的隔声性能，增加吸声材料、减小泄漏量等有效措施。

图7　驾驶室内部噪声

2.3优化设计与分析

通过改变板厚、泄露量及阻尼等相应的方式优化驾驶室内部声压。前文提到，后板的振动是引起室内低频噪声的主要因素，增加一定的阻尼也能降低低频噪声，减少泄露量是改善室内高频噪声的关键因素。

根据分析，图8给出采用不同优化手段时，驾驶室内噪声声压级仿真结果。对比（a）与（b），可以看出在500 Hz频率内，板厚由2 mm增加为4 mm，可使声压级在该频段上下降2 dBA；类似的，对比（a）与（c），可以看出阻尼由1%增加到5%可使噪声声压级在同样的频段下降2 dBA左右。通过对比（a）与（d），同样可以看出，泄漏量由2.7%减小为1%可降低125 Hz～500 Hz频段内声压级，但其主要影响是使500 Hz～5000 Hz频段范围内声压级下降4 dBA～5 dBA。

图8　采用不同优化措施时A计权声压级的变化

将三种优化方式结合，可使得声压级在全频段上都有明显下降，如图9所示。优化前后声压级下降了4.3 dBA，降低为85 dBA。同时，该图也反映出，若想进一步降低驾驶室噪声，需要考虑针对峰值位置的降噪措施。

图9　优化前后A计权声压级对比

3　结语

（1）驾驶室噪声在125 Hz以下主要由振动激励引起；在125 Hz～500 Hz既受声激励影响，又受振动激励影响；在500 Hz～5 000 Hz，主要受声激励影响。对驾驶室内噪声水平，其更多受到外部噪声水平的影响；

（2）增大阻尼与增加板厚作用类似，能够降低在50 Hz～500 Hz范围内的噪声，但对高频噪声影响较小；同时，高频噪声的产生主要受到驾驶室泄漏的影响，改善驾驶室的密闭性可以有效的降低高频噪声；

（3）通过增加壁厚、减少泄漏量、增加阻尼，可使驾驶室整体噪声水平下降4.3 dBA，使驾驶室内噪声下降到85 dBA，达到国家JB/T511 1990《谷物联合收割机产品质量分等》标准要求。

致谢：

作者对于山东润源实业有限公司在实验场地和测试中所给予的大力支持深表感谢。

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Cabin NoiseAnalysis of Vehicles Based on Statistical Energy Analysis Theory

REN Zhong-yi，WU Huai-yu，MA Jin-kui，CHEN Shun-jiang，JILin
（Institute of Mechanical Engineering，Shandong University，Jinan 250061，China）

Noise，vibration and harshness（NVH）is a comprehensive measure of the quality of automobiles.Especially，the cabin noise level is an important index which can represent the quality of the vehicles.In the present paper，the Statistical Energy Analysis（SEA）modeling technique was employed to analyze and predict the interior cabin noise of an agricultural harvester.The validity of the SEA model was verified by in-situ measurements.The results reveal that for the agricultural harvester，the vibration of the back wallboard of the cabin is the main source of its interior noise in the low frequency range. While for the high frequency range the interior noise of the cabin is mainly associated with the exterior noise.Consequently，increasing the structural damping and the thickness of the back wallboard can effectively reduce the internal noise level at low frequencies.In addition，decreasing the leakage of subsystem's junctions is another effective way for reducing the high frequency cabin noise.

acoustics；cabin interior noise；statistical energy analysis（SEA）；agricultural harvester；low frequency；high frequency

TH113.1；TB535；TU112.5

ADOI编码：10.3969/j.issn.1006-1335.2015.05.043

1006-1355（2015）05-0202-05

2015－02－01

国家自然科学基金项目（51175300）；山东省自然科学基金项目（ZR2011EEM009）共同资助

任重义（1984－），男，山东省菏泽单县人，硕士生，主要研究方向：振动与噪声的分析与控制。

武怀宇，男，硕士研究生。

E-mail:shanghai_why@163.com