车辆冷却风扇模块气动噪声数值研究

王 宽，朱茂桃，郦志俊，张鹏飞

(1.江苏大学 汽车与交通工程学院，江苏 镇江 212013;2.江苏超力电器有限公司，江苏镇江 212321)

冷却风扇模块是发动机冷却系统的核心部件，不但影响车辆的动力性能与排放性能，而且是车辆的主要噪声源之一。气动噪声是冷却风扇模块噪声的主要部分［1］，因此，进行风扇模块气动噪声数值研究对降低车辆噪声具有重要意义。

随着计算流体力学(CFD)和计算气动声学(CAA)的发展，研究人员对风扇气动噪声进行了诸多研究。Carolus等［2］将 LES应用于轴流风扇宽频噪声预测，研究了网格尺寸对声学分辨频率和计算成本的影响。耿丽珍等［3］对轿车发动机冷却风扇进行CFD分析，并提出降噪方法。Krishna等［4］对冷却风扇进行了噪声分析并完成了试验验证。Tannoury等［5］研究了网格划分对车辆冷却风扇离散噪声预测的影响。Becher等［6］应用数值方法预测车辆轴流冷却风扇噪声的适用性。数值分析方法与传统设计方法相比，设计周期短，成本低，受经验和试验条件的限制少。但在以前大多数研究中，只是对风扇单体进行分析，很少考虑实际工况下风架对冷却风扇模块气动噪声的影响。

为深入研究车辆冷却风扇模块气动噪声声源分布与声传播特性，本文以冷却风扇模块为研究对象，考虑风架对空气流动的影响，在定常计算的基础上采用动力Smagorinsky亚格子应力模型的大涡模拟(LES)进行非定常计算捕捉声源信息。基于叶片噪声的Lowson公式，采用声学边界元方法(BEM)对冷却风扇模块气动噪声进行预测，分析声场分布特性。最后将仿真结果和试验结果进行对比，验证CFD/CAA混合算法的准确性。

1 研究理论与计算方法

1.1 流场理论模型

流场定常计算采用RANS模型，湍流模型采用k－ε两方程模型。将定常计算结果作为初场，采用基于动力Smagorinsky亚格子应力模型的大涡模拟(LES)［2］进行非定常计算。LES模型将傅里叶空间或构型空间中随时间变化的N－S方程的时间项滤除，从而获得大涡动量方程。图1为风扇坐标示意图。

对函数Φ(X，t)的过滤可定义为

式中:D为流场计算区域;G为决定过滤尺寸的函数。在数值计算中，离散化采用如下过滤操作，即

式中V为计算单元的体积。过滤函数G(X)定义为

通过过滤N－S方程得到:

式中τij为亚格子雷诺应力，用它可以实现大尺度脉动与小尺度脉动的动量传递。动力Smagorinsky亚格子雷诺应力为

式中:δij为克罗内克符号;τkk为各向同性的亚格子应力;μt为亚格子湍流粘度;Sij为求解尺度涡的应变率张量。

式中:C为Smagorinsky系数，取C=0.1;Δ为局部网格尺度，取值为单元体积的1/3。

1.2 声场理论模型

在亚音速工况下，风扇的主要声源为旋转偶极子声源，单极子和四极子声源对声场的贡献可以忽略［4］。根据叶片噪声的 Lowson 公式［7］，对于转子－定子的配置(转子在入口)，在mBΩ频率时叶片的轴向和切向辐射声压为

式中:m为谐波数;B为转子叶片数;Ω为转速;R为观测点距风扇中心的距离;c0为声速;F(τ)为叶片边缘总压力的傅里叶级数;M为旋转马赫数;θ，φ，γ定义如图1所示;V为定子叶片数。

径向辐射声压为

图1 风扇坐标示意图

2 流场计算与分析

合理的冷却风扇模块流场计算模型是气动噪声数值研究的重要前提。冷却风扇模块为轴流吸风式7叶片等节距带风圈风扇模块，数字模型如图2所示，可以看出:风扇及风架的构造较为复杂，具有较多细小特征。在保留几何特征的前提下，清理叶片表面的碎片以有效利用计算资源。风架对风扇流场的主要影响在于风架护风圈以及风架静叶，在确保两者结构精确性的基础上对风架进行简化，简化模型如图3所示。

图2 冷却风扇模块数字模型

图3 冷却风扇模块简化模型

流场计算模型如图4所示，分为进口区、出口区、旋转流体区、管道区。旋转流体区为风扇四周建立的高速旋转的内流域。参照试验条件，在轴向上建立总长为4000 mm的外流域形成管道区。进口区和出口区在相应管道区的两侧。

图4 流场计算模型

在ICEM CFD中对计算域进行网格划分。由于叶片表面是影响气动噪声的重要区域，在旋转流体区采用结构化网格划分，叶片近壁区采用“O”型拓扑，采用5层膨胀式网格过渡到外部流体区［5］。基于计算资源考虑，外部流体区采用自适应性强的非结构化网格，内外流体区交界面节点一一映射。

将进口设定为压力入口边界，静压为0，出口平面为压力出口边界，静压设为100 Pa，与试验静压保持一致。将流体设置为不可压缩气体。采用自动壁面函数，固壁表面设置无滑移边界条件，收敛精度设置为10－5，湍流黏度项采用二阶格式，时间域上采用二阶全隐格式进行离散。设置3组冷却风扇模块工况条件，计算不同工况下的流场情况，结果如表1所示。

首先进行定常计算，并将流量仿真结果与试验结果对比，如表2所示，可以看出:流量随工作电压和转速的增加而增加，仿真流量和试验流量趋势一致，相对误差在3.5%以内，验证了CFD模型的可靠性。

表1 工况条件

表2 流量结果对比

将定常计算结果作为初场进行非定常计算，求解风扇表面脉动的非定常载荷。时间步长设置为2×10－4s。根据奈奎斯特采样定律，最大分析频率为2500 Hz。为保证采样分辨率，设置求解步数为10000。在迭代过程中监控压力和速度残差值，以保证流场收敛性。

图5为工况3时风扇表面风压分布。可以看出有两处风压较为集中的区域:一是风扇叶片前缘;二是叶尖与护风圈的接触区域。在风扇吸力面呈现较大的负值，最大负值出现在风圈内边缘处。气流经过风扇叶片之后向出口处流动，随后由于受到风架的阻碍压力波动增大并产生大量涡流扰动。叶片前缘叶尖涡、叶片尾缘脱落涡以及风扇与风架相互作用引起的压力脉动是气动噪声的主要声源。在风扇叶片与风架静叶上采用仿生非光滑结构可以减小涡流扰动引起的气动噪声［9］。

图5 风扇表面风压分布

3 声场计算与分析

将冷却风扇模块流场非定常计算结果导入LMS Virtual.Lab Acoustic中，观察不同时刻下风扇表面压力脉动。图6为某一时刻下风扇表面压力脉动云图，可以看出:压力从叶片根部向叶尖的扰动由小变大，叶尖和叶圈处的大压力脉动区域是气动噪声源的主要集中分布区域。

图6 风扇表面压力脉动云图

基于叶片噪声的Lowson公式进行扇声源等效。为考虑风架护风罩对噪声传播的影响，导入风架网格并完成声学网格前处理。采用声学边界元法(BEM)，以风扇中心为球心，建立半径为1m的球响应场，对时域条件下声响应进行求解。图7为在最大流量工况3下，叶片通过频率245 Hz时球面场的声压级分布。

由图7可以看出:当频率较低时，风扇声场轴向偶极特征明显，且声辐射能量较为集中。当频率较高时，声场亦表现为偶极子声源特征，但轴向方向不再是严格最强，而是发生了轻微偏转，偏转的程度与频率有关。

图7 245 Hz球面场声压级分布

根据汽车散热器电动风扇技术条件［8］在风扇旋转轴线前后各1m处设置进口接收点A和出口接收点B。为验证计算结果，在半消声室内采用B＆K PULSE 3560B多分析仪进行冷却风扇模块噪声试验，噪声试验条件如图8所示。

图8 噪声试验条件

接收点处声压级试验与仿真结果对比如表3所示，可以看出:接收点A、B处的声压级随流量的增加而增加，在工况3达到最大;出口接收点B声压级比进口接收点A大，说明偶极子源对出风口的影响比进风口大。声压级仿真结果与试验结果相比略小，平均相对误差在5%以内。仿真结果偏小的主要原因是未考虑风扇模块振动噪声以及电机电磁噪声的影响。

表3 接收点处声压级结果对比

选取最大流量工况3进行分析，接收点处试验与仿真A计权声压级频谱对比如图9所示。

从图8可以看出:叶片通过频率及其前9阶谐波的离散噪声峰值非常明显，说明离散噪声是风扇气动噪声的主要组成部分。可采用叶片不等节距布置调节离散峰值分布频率，降低离散噪声［10］。从数值上看，叶片通过频率及前3阶谐波处仿真结果与试验结果比较接近，而在4阶及以上谐波处，仿真结果较试验结果有一定误差。宽频噪声分布平均且相对较小，接收点B的宽频噪声略大于接收点A。宽频噪声仿真值在数值上比试验值波动大，但在趋势上与试验值保持了很好的一致性。

图9 接收点处A计权声压级频谱对比

4 结束语

建立完整的冷却风扇模块计算模型，采用LES计算3个工况下三维非定常流场并提取声源数据。基于声学边界元法进行冷却风扇模块声场预测，结果表明:冷却风扇模块声场轴向偶极特征明显;接收点处声压级随流量的增加而增加;出风口声压级较进风口大;离散噪声是冷却风扇模块气动噪声的主要成分;宽频噪声分布平均且相对较小。计算结果与试验结果吻合较好，说明考虑风架影响的CFD/CAA混合方法对冷却风扇模块气动噪声的预测准确可靠，可为声优化提供参考。

［1］Yoshida K，Semura J，Kohri I，et al.Reduction of the BPF Noise Radiated from an Engine Cooling Fan［J］.SAE Technical Paper，2014(1):631.

［2］Thomas Carolus，Marc Schneider，Hauke Reese.Axial flow fan broad-band noise and prediction［J］.Journal of Sound and Vibration，2007，300:50－70.

［3］耿丽珍，袁兆成.轿车发动机冷却风扇CFD仿真分析及降噪研究［J］.汽车工程，2009(7):664－668.

［4］Rama K S，Rama K A，R K.Reduction of motor fan noise using CFD and CAA simulations［J］.Applied Acoustics，2011，72:982－992.

［5］Tannoury E，Khelladi S，Demory B，et al.Influence of blade compactness and segmentation strategy on tonal noise prediction of an automotive engine cooling fan［J］.Applied Acoustics，2013，74:782-787.

［6］Becher M，Becker S.Investigation of the Applicability of Numerical Noise Prediction of an Axial Vehicle Cooling Fan［J］.SAE Technical Paper，2014(1):2.

［7］Gérard A，Berry A，Masson P.Use of a beat effect for the automatic positioning of flow obstructions to control tonal fan noise:Theory and experiments［J］.Journal of Sound and Vibration，2013，332:4450 –4460.

［8］QC/T 773—2006.汽车散热器电动风扇技术条件［S］.北京:中国标准出版社，2006.

［9］廖庚华.长耳鸮翅膀气动与声学特性及其仿生应用研究［D］.长春:吉林大学，2013.

［10］Lee J，Nam K.Development of Low-Noise Cooling Fan U-sing Uneven Fan Blade Spacing［J］.SAE Technical Paper，2008(1):569.