某款小型新能源汽车冷却风扇仿生叶片降噪仿真分析

李小梅，覃海明，黎 谦，常光宝，严 香

某款小型新能源汽车冷却风扇仿生叶片降噪仿真分析

李小梅1，覃海明*2，黎 谦1，常光宝1，严 香1

（1.上汽通用五菱汽车股份有限公司，广西 柳州 545000；2.湖南湖大艾盛汽车技术开发有限公司，广西 柳州 545000）

文章基于仿生设计的原理，对某型新能源汽车风扇结构进行了设计优化，在提升风扇散热效率的同时大大降低了工作噪声。在前期工作中，采用大涡模拟获得原始风扇表面的速度和压力脉动等信息，通过对比台架试验结果，验证了仿真结果的可靠性。参考鸟类翅膀飞行静音的特性，对该风扇扇叶进行仿生学优化设计。对比原始风扇结构，所得到的仿生设计方案在目标转速下实现了进风量增加14.36%，总声压级降低4.09 dB(A)的综合性能提升。此外，该风扇的一阶声压级对比原始设计由59.23 dB(A)降低到了55.02 dB(A)，实现了4.21 dB(A) 的噪声性能提升。在新能源汽车产业飞速发展的当下，文章对于机舱空间受限的小型新能源汽车风扇设计提供了一套可行的解决方案。文章所采用的风扇噪声的数值模拟、试验验证、优化设计的技术路线，对新能源汽车开发中日益凸显的风扇负荷增大及其噪声问题，具有很强借鉴意义。

新能源汽车；计算流体动力学（CFD）；仿生风扇；气动噪声；优化设计

现代汽车工业飞速发展，在满足传统驾驶性、安全性等需求之外，其舒适性成为汽车工业差异化竞争的重要领域。这对汽车的振动噪声控制提出了更加严格的要求。尤其是近年来，随着新能源车逐渐进入主流消费市场，在没有发动机噪声之后，实测结果表明，风扇噪声已经成为汽车主要噪声源之一[1]。风扇噪声为了达标汽车散热性能的基本需求，通常会要求冷却风扇增加载荷，增加转速，但随之而来的是其风噪声也会随之增大，并成为了汽车气动噪声的主要来源之一。因此，既要满足其散热性能，又要降低其气动噪声的要求已经成为一个热门的研究课题。

在国外，BROWN[2]设计采用了斜叶片来研究重型汽车风扇气动性能。测试结果表明，虽然斜叶片的扇叶设计能够显著降低风扇噪声，但是却需要增大至少10%以上的风扇转速来弥补风量的不足。MORRIS和GOOD[3]在风扇外设计了一种新型空气动力学套件，研究结果得出，当风扇流量较大时，风扇的性能及效率得到改善，但是风量较小时，改善的效果则不明显。OH和KANG[4]利用计算流体动力学（Computational Fluid Dyna- mics, CFD）方法仿真了四叶片风扇的流场，实验结果和仿真结果吻合度良好，验证了仿真结果的可靠性。在国内，汪学军[5]研究了前缘弯掠式轴流风扇的流场，结果表明叶尖涡流主要出现在叶片迎风面远端，并且叶尖涡流尾迹的影响力和风扇转速成正相关。吉林大学的耿丽珍[6]研究了叶片不等距布置形式的影响，并对叶片的降噪优化给出指导意见。吉林大学的梁桂强[7]研究了鸟类翅膀静音飞行的原理，结果显示带仿生锯齿造型的叶片能够有效地降低噪音，并设计多组实验，佐证了仿生叶片降噪的可行性。

结合以上国内外研究的不足以及仿真方法的可靠性，本文专门针对新能源汽车冷却风扇降噪进行研究，特别是对于某款两座的小型新能源汽车，由于其机舱空间的局限性，从原来的双风扇变为单风扇后，散热负荷增大，通过增加转速来提高风量后，噪声问题更加凸显，其风扇降噪研究有着更为迫切的现实意义。本文先采用大涡模型（Large Eddy Simulation, LES）对原始风扇数据进行仿真，获取其表面声场数据并与台架实验数据对标，验证该仿真方法的可靠性后，再通过对比原始风扇和仿生风扇的仿真声场数据，可以得出，经过优化后的仿生风扇在不需要提高转速的情况下，既保证了风量提高，又能有效降低风扇噪声。

1 冷却风扇气动性能仿真结果及实验对标验证

1.1 气动噪声仿真原理

1.1.1仿真分析流程

由于声波振幅小且波数比流量波动大很多。所以需要一种更精确的方法来解决声波问题。通常有直接噪声基算法[8]，其特点是有更高阶和更高分率，但是不适用于复杂的几何模型[9]，且需要占用大量的计算资源。所以本文运用了混合方法来预测自由场中的辐射噪声。先根据CFD分析精确模拟扇叶周边的瞬态流场，获得其表面压力数据，再使用声学类比法预测扇叶的辐射噪声，然后再通过快速傅里叶变换获得噪声频谱。

1.1.2仿真流场的数值方法

相比于流动压力，声压的量级是非常小的（约为10-6），声压的能量在总能量中只占很小的一部分，使得噪声的数值模拟相当困难。并且目前在实际工程中还没法对方程求解，所以通常采取大涡模型来进行计算。湍流内部有着大小不同的涡团，大尺寸涡流的形态各不相同，小尺寸涡流则具有各向同性。因此，大涡模型只需要对大尺寸涡流运动的瞬时方程进行计算，对于小尺寸的涡流则采用相应的应力模型模拟它的影响。

1.1.3气动噪声的预测方法

得到风扇的流场信息后，需要用声学类比法对其噪声进行预测。由于Curle方程只能对流体中静止的固体表面进行求解，并未涉及运动固体表面与流体相互作用的发生问题，不适合风噪问题的仿真。而FW-H方程是以Curle方程为基础，将其扩展到运动固体边界的发声情况为

等式右侧的第一，第二和第三项分别代表单极，偶极和四极。NEISE[10]表明，在低马赫数下，由非定常力波动引起的偶极子是风扇噪声的主要来源。因此，在本研究中，我们仅使用偶极子项来预测风扇噪声。

偶极子源项可以使用Lowson公式计算，该公式适用于移动偶极子源的分布式载荷。该公式可以写成以下形式：

通过将来自噪声源的声音叠加在结构表面上来计算观察者身上的辐射声压。本研究未考虑任何结构的反射、折射、衍射和散射对声场的影响。因此，仅计算自由场中噪声源的辐射噪声。

1.2 气动噪声仿真设置

1.2.1计算域的处理及其仿真网格模型选取

冷却风扇由叶圈、轮毂及扇叶等部件组成，叶圈和叶片连在一起进行同步运动。风扇的外围是框架，框架之上有与叶圈相互对应的部件为风扇护风圈。建立几何模型，建立封闭的矩形空间作为计算域如图1所示。

图1 冷却风扇气动噪声计算域

采用多面体网格对风扇进行网格划分，并将其导入Start-CCM+中，其中为风扇选取的网格模型为多面体网格。边界层厚度为3 mm，层数为5层，验证其20＜+＜50，满足高雷诺模型的要求。风扇其他结构网格尺寸确定为3 mm，风洞的网格尺寸确定为30 mm。面网格数量为635 870个，体网格采用Trimmer网格生成，体网格分布规律如图2所示，体网格数量为1 000万。

图2 冷却风扇体网格Y截面示意图

1.2.2冷却风扇气动噪声计算物理模型

轴流风扇气动噪声可以分为叶片通过频率噪声（Blade Passing Frequency, BPF）和宽频噪声（Broadband Noise）两种。BPF噪声产生的原因是由其扇叶和周围空气相互作用过程中，流场大范围的骤变引起的。BPF噪声分布在由风扇的叶片数量和风扇转速共同决定的一些离散的频率点上。相比之下，宽频噪声则是由气流在小范围的扰动引发的，并且分布在很宽的频带上。

本文在对BPF气动噪声进行仿真时，采用的是LES湍流模型，并采用滑移网格进行模型风扇的转动。之后采用FW-H（Fowcs Williams-Hawk- ings）噪声模块对噪声值进行预测。

1.3 试验验证设置

1.3.1气动性能实验和噪声台架实验

冷却风扇的气动性能实验和气动噪声实验分别在气动性能实验台架和半消声室中进行。气动性能试验主要是为了测试风扇的实际转速、静压大小还有出风口的风量。如图3所示，详细试验方法见文献[11]。

1—锥形集流器；2—节流加载板；3、5—整流罩；4—试验风筒；6—风扇；7—转速、扭矩传感器；8—调速电机；9、10—皮托管。

1.3.2在自由场中测量风扇噪声

噪声实验则是在长25 m宽20 m高4 m的半消声室进行，测试风扇中心前1 m处离地高度为0.5 m的噪声，厚度为10 cm的吸收体和厚度为20 cm的壁完全吸收声音的反射为了防止外界噪音。

1.4 原始风扇仿真和实验对比

1.4.1原始风扇仿真和试验频谱对比

对原始风扇台架实验的工况设置为电机的功率315 kW，风扇的额定转速2 580 r/min，出口静压0 Pa，进行台架实验。原始风扇仿真时的工况实际转数和出口压力设置均与台架实验相同。原始风扇在监测点处的A计权声压频谱分布台架实验和仿真结果高度吻合，而且频谱上所呈现的规律相同，1、2、3阶的 BPF峰值依次先升高后下降，最高峰都出现在了2阶BPF处，4阶及之后的更高阶的峰值都较小，可忽略不计。但是宽频噪声在总噪声中（尤其在高频段）占的比重较大，不可忽略。这一结果和范士杰的研究结论一致，BPF噪声产生的原因是由叶片周围宏观的流场变化，可以采用大涡模型对风扇瞬态的流场进行仿真来预测出扇叶表面的压力脉动变化，进而再结合声类比的方法预测流场的远场的气动噪声[12]。

1.4.2原始风扇仿真和试验气动性能及声压级对比

表1展示了原始风扇的风量以及A计权声压级的台架实验值与仿真值的对比结果。当工况转速为2 580 r/min时，进风量的误差为1.09%，监测点处的噪声误差为1.06%，满足工程要求。因此，本文中运用的仿真方法和仿真结果可以信赖，并用于风扇结构改进优化中。

表1 冷却风扇原始方案仿真和实验结果对比

2 冷却风扇扇叶仿生结构优化

2.1 扇叶仿生原理

在自然中，苍鹰等飞禽在高速飞行的过程中，几乎能达到静音，这主要是由于其具有独特的羽毛形态结构造成的，苍鹰翅膀上的条纹相间的锯齿形态是其实行静音飞行的主要原因所在[13]。条纹相间的结构能够改变羽毛体表气流流动状态，使得空气顺着羽毛沟槽方向发展，避免紊流的产生，从而抑制涡流噪声及其压力脉动；羽端尖部的锯齿形状可以分割尖部的尾流，降低该区域的大涡数量，达到降噪目的。

2.2 风扇叶片的仿生设计

风扇叶片仿生设计包括下面几个内容：（1）几何及表面相似性设计；（2）生物的行为和工程应用条件相似性分析；（3）仿生设计的优化修正。

2.2.1风机叶片仿生的几何相似性

机械工业领域内，结构和形状的仿生是其仿生的主要内容，即令仿生叶片的形态和被模仿的生物具有相同的特点。鸟飞行时翅膀为椭圆形状，翅膀的末端是构成锯齿状结构的羽毛，翅膀的下表面（正压力面）的条纹状非光滑形态，呈现锯齿波浪状。受限于加工工艺和材料方面的等因素，可以将鸟的翅膀的几何形状抽象转换为风扇叶片的锯齿形和风扇正压力面的波纹。图4示意了这种模仿和抽象的过程。仿生特征要素的几何状态通常不规则，在尽可能还原鸟类翅膀特征的情况下，可以用规则几何图形来替代。鸟的翅膀末端呈锯齿形，可以将风扇叶片相似成锯齿形；鸟的翅膀表面由羽毛构成类似条纹状形态，抽象成波纹形。

图4 鸟类翅膀到风扇叶片的仿生

2.2.2风机叶片仿生的空气动力相似性

风扇叶片和鸟的翅膀的空气动力学特征上具有高度相似性。鸟类翅膀的前缘撞击前方气流，该部位承受撞击压力及产生噪声。风扇叶片的前缘也同样对原来的气流层产生影响，以及冲击力和冲击噪声。鸟翼的下表面受到空气压力的影响，这种具有一定压力的流动空气会产生摩擦噪声和涡流噪声。叶片前表面与风机轴线之间存在一定的偏转角，当叶片旋转时，给予空气稳定的动力，使空气不断受到压缩和加速。这样，压力较大的空气流过叶片表面，会产生摩擦噪声和涡流噪声。图5为鸟的翅膀和叶片空气动力示意图。

图5 鸟的翅膀和风扇叶片的动力学示意

2.2.3仿生设计的优化修正

生物具有某些特性，可以很好地解决一些生存问题。例如，猫头鹰翅膀和身体的条纹和锯齿状非光滑形态特征有利于提高飞行速度和降低飞行噪声。然而，猫头鹰的非光滑形态特征对于降噪和减阻并不是最佳的。原因在于生物生存环境的局限性。因此，对于仿生学来说，生物原型的特性通常不是最优的，而是可以继续“推进”的，这就是仿生设计的优化修正。基于扇叶结构强度和叶片美学的考虑，在锯齿状的叶片基础上，进一步优化设计，将叶片表面的细条纹特征进行改进，改进后的风扇设计的灵感来自于上文中刘小民[14]提出的锯齿形态的气动性能优化理论，并在此理论的基础上进一步优化，设计了一种波浪形的冷却风扇叶片，既能减小气流分离，又能缓解气流分离所带来的振动。如图6所示。

图6 叶片仿生设计的优化修正

2.3 仿生扇叶结构参数

为了比较改进前后扇叶的变化带来的优化效果，改进前改进后的风扇采用了同样的风扇直径=380 mm，轮毂直径=130 mm，且均采用了等间距布置扇叶，为了使得仿真值和实验更接近，改进前后的风扇框都保留了完整的风扇框细节筋条等特征。风扇改进后的吸力面如图7有了明显的变化。

图7 改进前后扇叶吸力面对比图

根据刘小民在文集中证实鸟类非光滑锯齿形羽状能够抑制气流分离的原理[15]，两款风扇的区别主要在于，改进后的风扇是采用了仿生学鸟类非光滑的波浪形扇叶，如图8所示。

图8 风扇叶片形状对比

风扇改进前后叶片中部柱截面处叶片几何参数如图9所示。由图9可以看出，改进后弦长由127.5 mm改为两段弦长，分别为38.5 mm和 89 mm，叶片前缘方向角由30°40′改进为32°20′，叶片后缘方向角由16°10′改进为20°10′，叶形弯转角由46°50′改进为55°40′，弦长缩短的同时方向角、弯转角均增大，有利于减小每个叶片吸力面处的涡旋数量和分散提前脱涡，从而降低压力脉动引起的气动噪声。

3 原始风扇和仿生风扇性能对比

3.1 原始风扇和改进风扇仿真值的噪声及气动性能对比

计算过程中，和实验一样，在风扇中心前1 m处离地高度为0.5 m的地方设置噪声监测点。可以看到监测点A计权声压频谱分布如图10所示。

图10 原始风扇和改进风扇仿真值频谱对比

改进后的风扇的BPF的峰值明显低于原始风扇的值，在1阶、2阶、3阶的BPF处的峰值比原始风扇分别低了4.21 dB(A)、6.89 dB(A)、8.26 dB (A)，并且高频比低频下降的趋势更大。在BPF噪声下降的情况下，优化后的风扇还实现了风量的提升，比原始风扇提升了14.36%。表2对比了改进前后的风扇性能。总体来说，优化后的风扇噪声性能和空气动力性能比原始风扇都有了较大的提升。

表2 冷却风扇改进前后性能对比 转速/(r/min)

根据NASHIMOTO等人对无叶圈汽车散热器风扇的研究结果[16]，冷却风扇噪声源首先分布在扇叶前缘的吸力面，这里风扇的流场发生了气流的分离以及再附着的情况；排在第二的噪声源是在扇叶尾缘周围由扇叶尖涡流和尾部涡脱离产生的噪声。因此，本文从扇叶前缘涡流分离、风扇叶尖涡流以及尾部涡脱现象来分析改进后的风扇降噪原理。

3.2 仿真后处理对比

3.2.1原始风扇和改进风扇扇叶前缘气流分离对比

图11显示原始风扇和改进风扇吸力面静压云图对比，从图上可以看出，改进后的风扇在扇叶表面整体压力梯度过渡更加平缓，并且在靠近护风圈处的第二个波浪形凹陷处，相对于原始风扇，气流分离的情况明显得到了抑制。另外，改进后扇叶前端的区域的风扇正压明显大于原始风扇。以上说明改进后的波浪形扇叶设计能够明显减小扇叶吸力面前缘气流的分离，使得优化效果在扇叶的顶端区域更加显著。

图11 原始风扇和改进风扇吸力面静压对比

3.2.2原始风扇和改进风扇扇叶叶尖涡流对比

为了研究原始风扇和改进后风扇叶尖与叶圈及护风圈相互作用下流场的复杂情况，特地截取了两个风扇在扇叶末端的截面速度矢量云图。从图12可以看出，叶尖涡流的发展始于叶圈吸力区的上游，随后在气流和扇叶作用的推动下，逐渐向后方发展。但两款风扇不同的地方在于，原始风扇在扇叶圈和护风圈之间的回流强度更大，速度更快，涡流范围更大，从图13的等势面可以看出，原始风扇扇叶涡流区域明显大于改进后的风扇。而改进后的风扇叶尖端的气流分离也得到了抑制，从而使得扇叶、叶圈、护风圈之间的涡流并没有被增强。由此可见，波浪形扇叶在吸力面前缘抑制住气流的分离，能够有效降低叶尖在护风圈产生的涡流能量，实现噪声源的降低。

图12 原始风扇和改进风扇截面速度矢量图

图13 原始风扇和改进风扇涡量为100的等势

3.2.3原始风扇和改进风扇叶片尾涡对比

图14是原始风扇和改进风扇在扇叶末端截面涡量云图。从图上可以看出，改进后的风扇的尾部涡流范围明显比原始风扇的范围减小，且能量更低。因此，改进后的风扇涡流在扇叶前缘和叶尖处都得到了抑制，并且能量没有得到加强。从而可以推断出，改进后波浪形的扇叶能够有效地减小叶片尾涡的产生，这三个噪声源的噪声得到了优化对降低风扇噪声都是有利的。

图14 原始风扇和改进风扇截面涡量云图

4 总结

本文采取三维CFD方法，运用多核并行运算，采用大涡模拟方法计算风扇瞬态流场，获得原始风扇表面的速度和压力脉动等信息，再结合声类比理论预测风扇远场噪声。并将原始风扇仿真结果与台架实验结果对比，确保仿真结果的可靠性，然后根据轴流风扇气动噪声产生的原理，在确保流场及风扇其他特征不变的前提下，只对扇叶结构进行优化改善风扇的BPF噪声，进而降低整个风扇总声压级。改进后的风扇，在工况为2 580 r/min时，进风量为1.035 kg/s，比原始风扇的仿真值进风量增加了14.36%，总声压级由73.24 dB(A)下降到69.15 dB(A)，降低了4.09 dB(A)。风扇叶片的1阶声压级由59.23 dB(A)下降到55.02 dB(A)，降低了4.21 dB(A)。后处理结果表明，（1）改进后的波浪形扇叶设计能够明显减小扇叶吸力面前缘气流的分离；（2）波浪形扇叶在吸力面前缘抑制住气流的分离，能够有效降低叶尖在护风圈产生的涡流能量；（3）改进后波浪形的扇叶能够有效地减小叶片尾涡的产生。

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Simulation Study on Noise Reduction of Bionic Blade for Cooling Fan of a New Energy Vehicle

LI Xiaomei1, QIN Haiming*2, LI Qian1, CHANG Guangbao1, YAN Xiang1

( 1.SAIC GM Wuling Automobile Company Limited, Liuzhou 545000, China;2.Hunan Huda Aisheng Automobile Technology Development Company Limited, Liuzhou 545000, China )

In this paper, we design the fan structure of a new energy vehicle based on the principle of bionic design for reducing noise and improving cooling efficiency. In our preliminary work, large eddy simulation was used to obtain information such as the speed and pressure pulsation of the original fan surface, and the reliability of the simulation results was verified by comparing the bench test results. With reference to the silent characteristics of bird wings, the fan blades are re-designed with bionics optimization. Compared with the original fan structure, the obtained bionic design scheme achieves a 14.36% increase in air intake and a 4.09dB (A) reduction in total sound pressure level at the target speed. In addition, compared with the original design, the first-order sound pressure level of the fan has been reduced from 59.23dB(A) to 55.02dB(A), achieving a noise performance improvement of 4.21dB(A). With the rapid development of the new energy automobile industry, this work provides a set of feasible solutions for designing the fan of small new energy automobile. The technical route of numerical simulation, experimental verification, and optimization design of fan noise adopted in this paper has significance for the increasingly prominent problems of fan load and noise in the development of new energy vehicles.

New energy vehicle; Computational fluid dynamics (CFD); Bionic fan; Aerodynamic noise; Optimization design

U469.7; U467

A

1671-7988(2022)24-01-08

U469.7；U467

A

1671-7988(2022)24-01-08

10.16638/j.cnki.1671-7988.2022.024.001

李小梅（1988—），女，工程师，研究方向为流体分析，E-mail:Xiaomei.Li@sgmw.com.cn。

覃海明（1991—），男，研究方向为流体分析，E-mail:869820841@qq.com。

广西创新驱动发展专项资金项目（桂科 AA18242034）。