航天器设备舱噪声分析及声学优化设计

游　进，郝　平，谷　巍

（中国空间技术研究院 载人航天总体部，北京 100094）



航天器设备舱噪声分析及声学优化设计

游进，郝平，谷巍

（中国空间技术研究院 载人航天总体部，北京 100094）

噪声是载人航天器舱内非常重要的环境因素，用有限的重量代价获得需要的声学环境是航天器声学设计的主要目标。对含多个隔舱的航天器设备舱采用统计能量分析法建立噪声分析模型，根据实测声源特性分析隔舱内设备对航天员通道噪声的影响，并针对隔舱提出吸声降噪措施。选取隔舱蜂窝板及三聚氰胺泡沫吸声层的厚度为设计变量，采用遗传算法对隔舱声学设计进行优化以降低隔舱重量代价，优化结果与初始设计相比，通道最大声压级减小3 dB，满足通道噪声要求，同时隔舱重量减小9%，验证了优化设计方法的有效性。

声学；载人航天器；统计能量分析；遗传算法；声学优化；

对于载人航天器，舱内噪声是非常重要的环境因素，长时间暴露于过高的噪声环境会严重影响航天员的睡眠和工作，甚至造成航天员暂时或永久性听力损伤。为避免噪声危害，国际空间站设计时曾采取了多种吸声、隔声、消声和减隔振措施，为航天员提供了较为舒适的在轨声学环境［1］。

载人航天器舱内中部为航天员通道，设备安装在舱内四周，并由薄板进行区隔封闭，因此舱内噪声需考虑振动与噪声的耦合作用，数值分析方法一般采用有限元法、边界元法或统计能量分析法（SEA），其中SEA由于分析可覆盖宽频范围并可给出较为准确的分析结果，被用于美国Space X公司的龙飞船［2］及NASA新一代载人飞船［3］的噪声控制设计。航天器发射成本高昂，需对噪声控制设计进行优化，以最少的声学材料用量达到噪声控制要求，目前基于SEA的声学优化设计在汽车、船舶和航空工业已有较多研究和应用［4-6］。文中以包含多个噪声源设备的载人航天器设备舱为对象研究舱内噪声，建立设备舱的SEA模型并通过试验获取声源的辐射噪声特性，分析舱内噪声水平并提出吸声降噪方法，采用遗传算法对舱内蜂窝板蜂窝芯子及吸声材料厚度进行优化，以获得满足舱内噪声要求的重量最轻的声学设计方案。

1　基于SEA的设备舱噪声分析

1.1统计能量分析原理

假设航天器设备舱可划分为N个包含结构各类波场和声腔的子系统，基于保守耦合振子间的功率传递关系及相关假设，可得到稳态条件下各子系统间能量平衡关系如下

内损耗因子反映子系统内部耗散能量的能力，一般通过试验获取。耦合损耗因子反映了能量在子系统间的传递能力，结构间的耦合损耗因子采用模态方法或基于半无限连接中波的传递特性获得，板与声场间的耦合损耗因子通过板的辐射效率及互易定理计算。均匀梁、板和声腔的模态密度与子系统的几何尺寸和材料/空气特性有相对简单的关系，蜂窝板等复合结构的模态密度计算较为复杂［7］。

式中ms为结构子系统的质量。

1.2航天器设备舱模型及子系统划分

载人航天器设备舱外形见图1（a）所示，外部为3 mm厚圆柱薄壁铝合金舱壁，其内壁面覆盖有20 mm厚聚氨酯绝热泡沫。设备舱中部为航天员通道，其四周布置四个隔舱，其中隔舱1—3均安装有2个相同的噪声源设备，隔舱4中无噪声源，相邻隔舱间形成角隔。各隔舱由5块30 mm厚铝蜂窝板（蒙皮厚0.5 mm）组成，见图1（b）（图中包含舱壁），单个隔舱结构总重32.1 kg。要求航天员通道噪声不超过59 dBA。

图1　航天器设备舱外形

利用VA One声振分析软件建立设备舱的SEA模型如图2所示。由于隔舱内的两个噪声源位于上下部位，将每个隔舱内部划分为两个声腔子系统，并将各隔舱的左右侧板及盖板均划分为两个板结构子系统，中间通道划分为一个声腔子系统，外壳划分为12个曲壳子系统。

图2　航天器设备舱SEA模型

铝合金壳体的内损耗因子为0.005，铝蜂窝板阻尼损耗因子按如下经验公式确定［8］

并考虑转折频率fpivot为500 Hz。

1.3舱内噪声仿真

对噪声源设备在半消声室进行声源特性测试，由17个测点组成半球形阵列，如图3所示，测得两种工况下总声压级最高的测点处的声压频谱分布见图4。由图可见工况1下声源总声压级较高，但工况2相比工况1声源噪声在200 Hz附近分布更多能量。

在SEA模型中隔舱1—3的6个声腔子系统上施加两种工况下的声压约束模拟声源激励，并考虑舱壁绝热泡沫的吸声作用，在63 Hz～8 000 Hz的8个倍频程上分析舱内噪声的结果见图5。

图3　声源特性测试

图4　两种工况下声源最大声压级测点的声压谱

图5　两种工况下通道内的声压谱

对比图5与图4可见，隔舱有较好的隔声效果，但通道声压级仍高于59 dBA的要求。此外，虽然工况1相比工况2噪声源的总声压级较高，经蜂窝板隔声后通道的声压级却较低，这与工况1的声源能量在较低频有较多分布而低频噪声难以被蜂窝板隔离有关。

2　设备舱声学设计的遗传算法优化

2.1优化问题

为提高隔舱的降噪效果，在其内壁面及舱壁绝热泡沫外侧铺覆三聚氰胺吸声泡沫以提高隔舱内的吸声系数。由于隔舱的降噪效果由蜂窝板的声传递损失和吸声材料的吸声性能共同决定，因此以通道声压级作为约束，通过优化蜂窝板蜂窝芯子及三聚氰胺吸声材料的厚度，达到使隔舱整体重量最轻的目的。

目标函数为隔舱总质量M

式中mpi（i=2，…，6）为各蜂窝板的重量，maj（j=1，2，…，6）为各板新增吸声材料的重量。设计变量为两块侧板及盖板蜂窝芯子厚度及各板新增的三聚氰胺泡沫吸声层厚度。两块侧板采用相同的蜂窝板，其蜂窝芯子厚度为hp1，盖板蜂窝芯子厚度为hp2，泡沫吸声层厚度为haj（j=1，2，…，6）。令P为通道处声压，优化问题表达为

2.2遗传算法优化

遗传算法是一种模拟自然界生物进化机制的优化算法，其将生物进化过程中适者生存规则与种群染色体遗传信息交换机制相结合，具有通用、并行、稳健与全局寻优能力强的优点，在解决非解析、非线性和多峰值优化问题时具有很大优势。

基于遗传算法的优化过程见图6。

图6　基于遗传算法的设备舱噪声控制设计优化流程

初始种群从设计变量的上下限内均匀随机选取并进行染色体编码，对初始种群进行SEA分析并计算个体适应度，通过判断收敛条件是否满足确定是否中止计算并输出结果，在未达收敛条件时对种群进行选择、交叉和变异操作生成适应度更高的子代种群后重新进行SEA分析，通过多次代际演化使种群逐步收敛优化问题的最优解。

利用VA One内置的Quick Script脚本语言设置设计变量和目标函数，并结合软件提供的遗传算法模块完成设备舱声学设计优化。蜂窝芯子及三聚氰胺泡沫的材料密度及厚度变化范围见表1。

表1　蜂窝芯子和吸声材料密度及厚度范围

2.3优化仿真结果

以工况2的声源特性作为声载荷，设定种群规模为100，经15次优化迭代的计算结果见图7，约经10次迭代后，隔舱总重量收敛于最小值29.2 kg，相比初始设计重量减小9%，此时对应的蜂窝芯子及吸声材料厚度见表2。

图7　隔舱总重量优化过程

表2　优化后的变量值

图8　隔舱声学优化后航天员通道声压谱

对应表2参数的通道内声压级见图8，相比隔舱的初始设计，两种声源工况下通道噪声分别下降4.3 dB和3.0 dB，且最大通道噪声为58.9 dBA，满足噪声要求。优化结果说明了应用遗传算法进行总声压级约束下声学设计减重优化的有效性。

3　结语

利用统计能量分析法对含多个隔舱的载人航天器设备舱噪声进行建模仿真，结果表明隔舱初始设计导致航天员通道声压级超出要求。对隔舱进行吸声处理，并以减小隔舱整体重量为目标，采用遗传算法对蜂窝板蜂窝芯子厚度及三聚氰胺吸声层厚度进行优化，初始群体经10次进化优化后达到最优解，隔舱整体重量减小9%，不同声源工况下通道最大噪声减小3 dB且满足了噪声要求。优化计算及结果表明遗传算法可有效用于航天器声学设计减重问题，并为其他领域的声学设计优化提供参考。

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Noise Prediction andAcoustic Design Optimization of Spacecraft’s Equipment Cabins

YOUJin，HAOPing，GUWei

Institute of Manned Space System Engineering，ChinaAcademy of Space Technology，Beijing 100094，China

For a manned spacecraft，a comfortable acoustic environment with finite weight cost is the main objective of acoustic design.In this paper，a statistical energy analysis（SEA）model for spacecraft’s equipment cabins with disturbance hardware is built.The sound pressure level（SPL）in the astronaut passage is predicted based on measured radiation characteristics of the disturbance sources，and noise reduction countermeasures are proposed.The thicknesses of honeycomb plates and the sound absorption layers are selected as design variables，and genetic algorithm（GA）optimization is employed to find the optimal acoustic design.The results indicate that，the maximum SPL in the astronaut passage is reduced by 3dB，meeting the acoustic requirement of passages，and the total weight of each bay is reduced by 9%.Thus，the application of GAin acoustic design optimization is validated.

acoustics；manned spacecraft；statistical energy analysis（SEA）；genetic algorithm （GA）；acoustic optimization

TB532

ADOI编码：10.3969/j.issn.1006-1335.2016.04.017

1006-1355（2016）04-0080-04

2015-10-20

游进（1981-），男，湖北省咸宁市人，博士，高级工程师，主要研究方向为航天器总体设计与结构动力学研究。E-mail:youjin1017@hotmail.com