风雨场条件下汽车乘员舱气动噪声数值模拟

2024-01-11宗轶琦陶海沈辉杨易罗泽敏

时代汽车 2023年24期

宗轶琦　陶海　沈辉　杨易　罗泽敏

摘要：本研究以某汽车为研究对象，基于数值模拟探讨不同降雨量工况下的汽车乘员舱气动噪声声压级水平。采用Realizable /LES湍流模型来模拟无雨时的单相流流场，再添加离散相模型（DPM）来模拟有雨时的两相流流场，以声类比（FW-H）方法获得了不同降雨量下车身表面各子系统的1/3倍频程平均输入激励，采用混合有限元-统计能量分析（FE-SEA）方法获得了驾驶员耳旁气动噪声声压级水平。仿真结果表明：在20-1000Hz频段内，有雨工况下的驾驶员耳旁的声压级在各中心频率处都低于无雨工况，小雨工况和中雨工况下的驾驶员耳旁总声压级较为接近，大雨工况下的驾驶员耳旁总声压级最低。

关键词：气液两相流乘员舱气动噪声 Realizable /LES 离散相模型有限元-统计能量分析法数值模拟

汽车在低速行驶时，车内噪声主要是发动机噪声和路面轮胎噪声，当汽车速度超过80km/h时，风噪占主导地位[1]。风噪是一种空气动力性噪声，封闭乘员室内部的气动噪声声源项主要是偶极子声源，偶极子声源是是由车身表面湍流边界层内的扰动、表面脉动压力共同引起的。

如今，越来越多学者、专家致力于对风噪的研究，他们从实验、理论分析、数值模拟这三个方面出发，在讨论汽车流场、汽车风噪分析技术和降低汽车风噪方面提供了许多新思路和要点。邹锐[2]运用CFD方法对某车型进行了外流场瞬稳态仿真，稳态上分析了外流场气流流动状况及气流分离情况，机舱盖尾涡、A柱涡、后视镜尾涡的形成、发展以及对车内噪声的影响，瞬态上在A柱、后视镜和侧窗玻璃上选取了若干监测点，从流场与声场上具体分析了车外湍流对该区域的影响。宗轶琦[3]运用LES与FE-SEA方法对车内噪声进行了研究，发现了FE-SEA模型在20-100Hz能够较为准确的捕捉车内噪声响应峰值，但与实车道路试验对比，计算精度略逊于FEM模型；在200-500Hz区域，FE-SEA模型相比于FEM模型、SEA模型、BEM模型，计算精度最高；在500Hz以后的高频区域内，FE-SEA模型也能保证较高的计算精度。然而这些研究都仅限于研究汽车由于气流分离产生的气动噪声，也即只考虑了由单相流工况下的气动噪声，没有考虑到多相流工况下的气动噪声，如汽车在雨天行驶时，就属于气液两相流工况，因为此时的环境变量既包括空气，又包括雨滴。这里例举一些其他机械在气液两相流工况下的响应情况。曾广志[4]对风雨环境下桥上城际列车的运行安全性做了研究，研究结果表明：列车和桥梁迎风侧表面附近的雨滴密度随着侧风风速和风向角的增加而增加，较之于无雨工况下，在有雨条件下列车的表面压力、侧向力和倾覆力矩系数有增大的趋势。张坻[5]等对输流管道的两相流噪声进行了研究，研究结果表明：由于管道中的气泡生成与发展和两相流产生的压力脉动和速度脉动是两相流噪声产生的根本原因，低马赫数下，偶极子声源为主要声源。杨显锋[6]使用CFX和Virtual.Lab Acoustic 模拟发动机排气管内声场，获得了管内声场在低液相体积分数下的分布规律，并搭建了发动机排气喷淋冷却模拟实验台，验证了冷却水的喷入对降低管内排气噪声的积极作用。

综上所述，这些研究只考虑到了汽车在单相流工况下的气动噪声特性，而气液两相流中的流场与声场特性相对于单相流是有变化的。本研究探讨了汽车在气液两相流工况下的流场与声场特性。本研究以30m/s行驶的某汽车为研究对象，以20-1000Hz范围内1/3倍频程为研究范围，选择了合适的湍流模型和两相流模型来分别计算汽车在无雨工况时的单相流流场和有雨工况时的两相流流场，构建与车型尺寸相适应的计算域，对无雨工况和有雨工况各划分一种网格，做了网格无关性验证以保证网格的精度。对比分析了汽车在无雨、小雨、中雨、大雨工况下的流场特性，采用声类比的方法并在车身表面选取合适的监测点以得到车内噪声的输入激励。构建了整车FE-SEA混合模型，计算出模型需要的关键参数，获得驾驶员耳旁在不同降雨量下的声压级水平。

1 汽车流场数值计算方案

1.1 CFD数值模拟模型

1.1.1 湍流模型

如今较为常用的湍流数值模拟方法有三种：直接数值模拟（DNS）、雷诺时均模拟（RANS）、大涡数值模拟（LES）。DNS一般只适用于雷诺数较低的湍流运动，且计算量大，需要消耗较多的CPU时间和内存消耗。RANS是当今较为熟知的湍流模拟方法，其对应的湍流模型有标准模型、RNG 模型、Realizable 模型和其他湍流模型。Realizable 模型相对于前面的两种模型精度更高，适用于旋转流动、边界层流动、流动分离等，即适用于汽车高速行驶时的流场。LES不但能够精确求解某个尺度以上所有湍流的运动，捕捉RANS方法无法实现的许多非稳态，非平衡过程中出现的大尺度效应和拟序结构，而且克服了直接数值模拟计算量巨大的问题[7]。宗轶琦[3]以国际标模MIRA模型为基础，以车身纵对称面和侧窗表面监测点静压系数为参考对象，评估了各种湍流模型，并与试验对比，结果表明Realizable /LES湍流模型计算精度最高。

因此，对于无雨工况，本文选用Realizable 模型作稳态计算，以稳态计算的结果作为LES瞬態计算的初始值。

1.1.2 多相流模型

根据参与流动的项的数目，多相流可分为两相流、三相流、四相流等，其中两相流最为常见[8]，本文研究的多相流流场包括空气和雨滴，所以属于气液两相流问题。FLUENT中的模拟多相流的模型包括欧拉-欧拉类多相流模型和欧拉-拉格朗日类多相流模型，前者连续相和离散相都采用欧拉法进行求解，后者连续相采用欧拉法，离散相采用拉格朗日法求解。

本研究流场域中的雨滴体积占有率远小于10%。对于体积分数小于10%的气泡、液滴、和粒子负载流动，应采用离散相模型。FLUENT中离散相模型采用的就是欧拉-拉格朗日法的计算思路。在离散相模型中，连续相介质的运动仍然由经典的N-S方程控制，离散相介质由独立的动量方程所控制。

因此，对于有雨工况，选用Realizable 模型作稳态计算，并以稳态计算的结果作为初始值，采用LES模型与离散相模型进行风雨两相流场的同步迭代计算。

1.2 实车模型

本文所采用的实车模型如图1所示，该模型长5.016m，宽1.866m，高1.509m。为了提高计算效率，在保证计算精度的同时，简化车身主体，省去车门把手及雨刷器等附件。

1.3 计算域及网格划分

计算域设置如图2所示，域为11倍的车长，7倍车宽，5倍车高。计算域入口距车头3倍车长，出口距车尾7倍车长。

车身是一个复杂的几何体，其包含众多曲面。四面体网格适用于复杂的几何体，因此选取四面体网格作为体网格，选取三角形网格作为面网格。

汽车高速行驶时，车身周围的流场常伴有涡的分离与脱落，并在车身表面形成湍流边界层，流场极其复杂，因此对车身周围500mm范围内的网格进行适当的加密，这可以提高湍流的计算精度。为了准确获取边界层内部流动的信息，车身近壁面因采用精细的六面体网格，考虑到两相流流场计算时采用了离散相模型，应该满足网格尺寸要大于颗粒尺寸，这里的颗粒尺寸指的是雨滴直径。因此对无雨工况和有雨工况的边界层设置了不同尺寸的网格，无雨工况边界层初始高度1mm，层数4层，网格增长比例為1.2；有雨工况边界层初始高度4mm，层数2层，网格增长比例为1.2。为了准确的获取车身表面压力分布状况，对重点表面进行适当的加密，如后视镜、A柱、前侧窗等。最终无雨工况网格总数为1200万，有雨工况网格总数为905万。

1.4 求解器及边界条件

对于无雨和有雨工况，如图2所示，计算域入口设置为速度入口，出口设置为压力出口；来流速度30m/s；在计算域的侧面、顶面、底面采用滑移壁面，车身采用无滑移壁面。稳态计算时使用SIMPLE算法对速度场和压力场进行耦合求解，动量选择二阶迎风离散格式；瞬态计算时使用PISO算法对速度场和压力场进行耦合求解，瞬态方程选择有界二阶隐式。无雨和有雨工况瞬态设置的采样时间都为1s，时间步长为0.0005s，最大迭代次数为20次。

对于有雨工况，离散相模型中的颗粒相边界条件包括颗粒直径、速度、雨滴释放方式、质量流率。下面说明这些边界条件的推导过程。

1.5 雨场参数

1.5.1 降雨强度

表1给出了降雨强度分类情况，其中小时雨强更能直观的反应一个地区的实时气候条件[9]，因此本文采用小时雨强，分析在小雨、中雨、大雨工况下的汽车流场特性和驾驶员头部气动噪声声压级水平。

1.5.2 雨滴谱分布

根据已有的测量结果，发现天然的雨滴直径一般在0.1-6mm之内，且服从马歇尔-帕尔默普分布（简称M-P谱）[10]：

式中：为直径为的雨滴数量；，为降雨强度，单位mm/h;为浓度，取常数值8000。

采用0.5-3.5mm范围内7种直径的雨滴来模拟连续直径分布的降雨，见表2。

1.5.3 雨滴释放速度

雨滴的释放速度包括水平速度和竖直速度，水平速度等于空气流速，为30m/s，竖直速度为雨滴降落时的末速度[11]，公式如下：

1.5.4 雨滴释放方式

雨滴以包裹面的方式释放。根据式（2）、（3）、（4），直径小于1mm的雨滴的末速度远小于直径大于1mm的雨滴的末速度，为了使采样时间后0.5s内雨滴、流场、汽车三者充分耦合，因此设置了两种释放表面位置，对直径小于等于1mm直径的雨滴在速度入口处释放，直径大于1mm的雨滴在距离底面2m高处释放。这里例举直径为1mm和2mm雨滴的包裹面，如图3所示。

1.5.5 雨滴质量流率

雨滴质量流率（）可按下式计算。

式中：单位kg/s；为雨滴末速度；为释放表面面积。

1.6 有效性验证

在进行流场稳态计算时，做了网格无关性验证，以气动阻力系数为评价指标，如图4所示。当网格数达到905万后，气动阻力系数为0.283，当网格数达到1200万后，气动阻力系数为0.275，网格数达到1360万后，气动阻力系数为0.277，有雨工况与无雨工况的气动阻力系数相对于网格数为1360万的气动阻力系数误差分别为2.17%、0.7%，满足工程允许误差值5%[12]。

2 汽车流场分析

2.1 汽车纵对称面流场分析

为了得到汽车在无雨、小雨、中雨和大雨时外部流场的流动状态，考虑到汽车的对称性，选取汽车纵对称面瞬时等值压力云图和速度云图进行分析，如图5所示，汽车行驶速度为30m/s，T=1s。

在无雨时的汽车纵对称面压力云图和速度云图中，车头前面正压力很大，压力梯度变化明显，在接近车头的区域，气流速度接近为零，此时压力达到最大值。这是因为车头处于正面迎风区域，气流不断冲击车头，速度越大，正压力越大。气流向车头部上面流动时，由于车头上圆角曲率大，产生流动分离，速度提高形成负压区。之后纵对称面上的气流沿着发动机盖流动，在发动机盖与前风挡夹角处发生气流分离，并形成正压区。气流到达风挡上边缘时，由于结构变化，速度增加，并在车顶面形成负压区。之后气流沿着后档玻璃流动，由于后备箱盖的阻碍，在后档与后备箱盖上部之间形成正压区，由于后备箱盖结构的变化，气流流速降低，在车尾附近又形成负压区。

比较各降雨量下的纵对称面等值压力云图可知，在有雨情况下，汽车头部、发动机盖、前档、顶部区域压力梯度大小趋势与无雨情况相似，但在后挡风玻璃与后备箱盖之间的区域，该区域正压区的面积随着降雨量的增加逐渐减少。比较各降雨量下的等值速度云图可知，汽车纵对称面速度梯度大小趋势与无雨情况相似，有区别的地方是，汽车尾部“真空区”（速度接近为零的区域）的面积随着降雨量的增加逐渐减小，真空区会在车尾端产生吸力作用，增大模型表面脉动压力，因此会导致汽车表面的脉动压力随着降雨量的增加而降低。

2.2 汽车表面流场分析

图6为T=1s时不同降雨量下的车身表面瞬态静压云图，汽车有雨与无雨工况下表面的压力梯度大小趋势相似。在车头、发动机盖后部、前风挡前端与后视镜前端存在着较大的正压力，这与图 5中的汽车纵对称面正压力区域一致。在不同降雨量下，汽车后视镜、A柱与前侧窗玻璃區域，大都处于负压状态，且这些负压区的范围基本一致，负压是产生风噪的重要原因。

2.3 汽车表面子系统平均气动压力谱的计算

在进行混合FE-SEA模型计算之前，需要获取车身表面各子系统在不同降雨量下的平均气动压力谱，以此作为混合FE-SEA模型的输入激励。这里以图6（a）做为参考，在各子系统表面选取若干监测点。选取的原则是：在静压分布较为密集的地方适当的增加监测点数量，在静压分布较为缓和的地方适当的减少监测点数量[13]。这里以左前侧窗为例，选取的监测点如图7所示。

瞬态计算完成后取后0.5秒的数据，得到监测点的脉动压力谱后，通过傅里叶变换，得到各监测点的三分之一倍频程声压级，并将各个子系统上不同监测点的声压级做平均，得到各子系统的平均气动压力谱。左前侧窗在不同降雨量下的平均气动压力谱如图8所示。用同样的方法，可以求出其余子系统在不同降雨量下的平均气动压力谱。

3 车内气动噪声数值计算

3.1 模型建立

为获取驾驶员耳旁气动噪声声压级水平，建立整车混合FE-SEA模型，如图9所示。该模型忽略了不影响数值仿真结果的后视镜、轮胎、门把手等部位。

依据模态相似原则，将整车混合模型划分为FE子系统114个，SEA平板子系统206个，其中FE子系统主要由汽车A、B、C柱、H柱、前后门门槛梁、后轮弧、横梁组成，如图10所示，SEA子系统主要由车门、侧窗、前后挡风玻璃、底板、防火墙、发动机舱盖、行李箱盖、防火墙、顶棚、车灯、仪表台、中控、座椅组成，半车SEA模型如图11所示。

整车各子系统的物理属性见表3。

整车声腔子系统共分为36个，半车则为18个，如图12。对于驾驶员室，从上至下分别为驾驶员头部声腔，腰部声腔，腿部声腔，如图13。建立好FE-SEA模型和声腔子系统后，创建各子系统的点、线、面连接，检查线连接是否断开，面连接是否正常显示，确保各子系统之间能够实现正常的能量流动。

3.2 建模中的关键参数

混合FE-SEA模型三个基本的参数为模态密度、内损耗因子和耦合损耗因子[14]。

3.2.1 模态密度的计算

模态密度是反映子系统在某一频段内模态数密集度的一个物理量，它表征子系统从外界接收能量并引发振动的一种能力。模态密度越高，SEA方法就越能发挥其优势。

可以通过试验或者理论计法来计算子系统的模态密度，但由于试验条件的限制，对于汽车模型所有的子系统，将其简化为几何形状规则，厚度均匀的二维平板，其模态密度计算公式如下：

式中：为二维平板的纵向波数；为弹性模量；为材料的密度；为平板的表面积；为平板厚度；为泊松比。

左前侧窗、前挡风玻璃和左前门板的模态密度如图14所示。

声腔子系统的模态密度可表示为：

式中：为声腔的体积；为声腔的表面积为声腔的棱边长度；为声速。由公式可见，声腔子系统的模态密度是频率的函数，其主要由声腔体积、表面积及棱边边长决定，其受边界条件、阻尼和吸声影响不大。

图15为驾驶员头部声腔模态密度曲线。

3.2.2 内损耗因子

内损耗因子指系统在单位频率、单位时间损耗的能量与平均存储的能量之比，其计算公式如下：

式中：为结构损耗因子，其取值如表4；为边界阻尼损耗因子，可忽略不计；为声辐射损耗因子，其可通过下式求得：

式中：为结构的辐射比；为声速；为空气密度；为中心圆频率；为临界频率对应的临界波长；为平板的周长；为辐射面积；为临界频率；为平板的边界条件系数，简支边取1，固支边取2，一般边界条件取。

左前侧窗、前挡风玻璃和左前门板的内损耗因子如图16所示。

声腔内损耗因子是通过试验测量声场混响时间计算出来，公式为：

由于试验条件限制，引用陈鑫[15]的数据，取平均吸声系数为0.009，计算得到，从而绘出驾驶员头部声腔内损耗因子，如图17所示。

3.2.3 耦合损耗因子

耦合损耗因子大小反映了子系统之间耦合能力的强弱，可通过试验或者理论推导的方法获取，也可借助VAONE软件，因为该软件采用了先进的波传递理论，将各个子系统自动连接后，便可求出子系统之间的耦合损耗因子，这大大减少了计算量，并且具有很高的精度，本研究采取的就是这种方法，计算出驾驶员头部声腔与左前侧窗之间的耦合损耗因子，如图18所示。

3.3 结果分析

将不同降雨量下的车身表面各子系统的平均气动压力谱分别施加到车身混合FE-SEA模型上，并输入各子系统和声腔的模态密度、内损耗因子和耦合损耗因子，数值计算出不同降雨量下且车速为30m/s时的驾驶员耳旁（即驾驶员头部声腔）的声压级（以下简称声压级），如图19所示。

随着频率的增加，声压级水平整体都呈逐渐降低的趋势，整体降低幅度在50%左右，声波能量集中在20-400Hz范围内。有雨工况下的声压级在各中心频率处都低于无雨工况；小雨和中雨工况下的声压级变化趋势较为吻合；大雨工况下的声压级在绝大多数中心频率处都低于无雨、小雨、中雨工况。

4 结论

（1）采用Realizable /LES湍流模型来模拟无雨时的单相流流场，添加离散相模型（DPM）来模拟有雨时的两相流流场，做了网格无关性验证以保证汽车流场分析精度，从仿真结果中可以清楚看到整车在不同降雨量下的流场结构。

（2）在全频段内，有雨工况下的驾驶员耳旁声压级在各中心频率处都低于无雨工况，小雨和中雨工况下的驾驶员耳旁总声压级较为一致，大雨工况下的驾驶员耳旁总声压级最低。

项目基金：国家自然科学基金（51875186，51975197）。

参考文献：

[1]庞剑，谌刚，何华.汽车噪声与振动——理论与应用[M].北京：北京理工大学出版社，2006：353.

[2]邹锐.乘用车高速工况车内风噪声预测研究[D].河北工业大学，2021.

[3]宗轶琦.基于LES-FE-SEA与ALE方法的汽车气动噪声品质研究[D].湖南大学，2018.

[4]曾广志.风雨环境对桥上城际列车运行安全性影响研究[D].五邑大学，2021.