基于測試車輛聲學警報系統仿真

基于測試車輛聲學警報系統仿真的圖1

電氣化為汽車制造商開啟了一個新時代,其中包括通用汽車 (GM),該公司在全球范圍內有數百萬輛汽車在道路上行駛。新的動力系統架構影響著車輛的許多基本方面,必須設計額外的系統來適應電動汽車的獨特特性。

基于測試車輛聲學警報系統仿真的圖2

在噪音方面,由于沒有內燃機,電動汽車變得極其安靜,以至于行人或其他道路使用者難以快速感知到汽車的存在,存在明顯的安全隱患。歐盟已實施一項法規,要求電動汽車搭配音響系統,以向行人提示車輛的存在。

車輛聲學警報系統(AVAS) 需要通過在特定位置發出最低噪音水平來確保合規性,這意味著系統需要提供滿足要求的適當聲學指向性。

AVAS 系統由通常放置在車輛前部的揚聲器組成。在設計揚聲器時,采用仿真可確保其充分通過認證流程,因為這樣可以快速獲得結果,無需構建多個原型。此外,由于對系統進行了徹底研究,因此可確保在測試時減少意外情況。

揚聲器通常尺寸很小,直徑約為 100 mm,格柵上有非常復雜的圖案。因此,在評估其作為車輛一部分的性能時,使用復雜的揚聲器模型并不容易實現,因為該模型需要較大的計算資源來解決非常高的頻率,通常為 3.5 kHz 。相反,將單極子等通用聲源來替代揚聲器作為車輛模型的一部分,可產生與實際揚聲器等效的聲輻射功率。不過另一方面,揚聲器產生的聲場具有明顯的指向性,聲學單極子無法準確表示。

負責這項工作的通用汽車高級噪聲和振動工程師 Wenlong Yang 表示:“通過這個項目,我們開始開發一種方法,來探索整車模型中AVAS 揚聲器的聲學指向性,并開發一種具有與物理揚聲器相同的聲音特性的虛擬揚聲器模型”。

所提方法和流程可分為以下幾個步驟:

生成數值結果,以進行測試決策

測試揚聲器以收集麥克風上的聲壓級

測試揚聲器以收集麥克風上的聲壓級

使用測試數據驗證數值模型

將揚聲器集成到整車車型上

生成數值數據以進行測試決策

整體流程如圖1所示。首先通過數值模型進行虛擬測試(pseudo test),通過揚聲器振膜激勵計算出麥克風上的聲壓響應。接下來,通過這些麥克風響應利用逆方法反推一個虛擬揚聲器表面的加速度場。再利用此加速度場進行自由場的聲壓計算,并對比此聲壓結果與前一步振膜激勵計算的聲壓結果以進行驗證。這個流程可以把復雜的揚聲器模型簡化為一個較為簡單的等效邊界表面加速度輸入。

基于測試車輛聲學警報系統仿真的圖3

圖1:所提出的流程圖

為了提取表面振動情況,使用 Actran 中的反向薄膜(inverse pellicular)分析。該技術可以基于多個麥克風的結果來識別揚聲器的振型。為確保識別振型的準確,麥克風的數量必須足以完全代表遠場中的聲場分布,特別是隨著頻率的增加,聲場空間會變得更加復雜。GM 以虛擬方式測試(pseudo test)了布置不同麥克風數量的情況,從最少布置38個麥克風到最多371 個麥克風(圖2)。

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圖2:使用不同數量的麥克風產生的聲場

他們發現,盡管可以用76個麥克風表示1米處3kHz的輻射聲場,但實際測試的條件多變,這意味著需要進行穩健性研究。Yang 提到:“實際測試總是受到測量誤差的影響。我們在測量傳聲器位置以及每個傳聲器的聲壓測量(包括幅度和相位)時可能會出現誤差。因此,我們希望檢查這些錯誤是如何發生的,并為此在輸入數據中添加了人工擾動”。這可以通過仿真輕松完成。

評估對象包括三個影響因素:麥克風位置、聲壓幅度和聲壓相位。他們發現,盡管在使用76個麥克風時,可以很好地復現特定位置和條件下的振型,但它們不足以確保將該過程轉化為物理測試所需的穩健性(圖3)。下一階段需要大約300個麥克風:接下來是物理測試。

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圖3:關于不同測量誤差因素的穩健性分析

物理測試和驗證

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圖4:物理揚聲器的聲學測試

測試階段在 GM 的測試實驗室中進行。將揚聲器放置在麥克風陣列的中心(圖4),并將測量結果與仿真結果在不同麥克風位置以及聲輻射功率方面進行了比較(圖5)。

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圖5:三種頻率下麥克風的聲壓級

總體而言,在所有麥克風的測量和仿真之間實現了非常好的關聯,在低頻的差異很小,在高頻的差異略大,但未影響仿真的整體質量。圖6展示了一個特定麥克風處的聲壓級示例。

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圖6:特定麥克風處的聲壓級

經過驗證后,就可以根據物理測量結果,使用反向薄膜分析法提取表面振動。然后可以將其集成到整車模型仿真中,用這種等效邊界條件取代揚聲器模型。

將虛擬揚聲器集成到整車中

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圖7:虛擬揚聲器的表面振型

提取的表面振動(圖7)作為加速度邊界條件被引入整車模型,使通用汽車能夠評估揚聲器作為完整系統一部分的性能。在計算聲學傳遞函數的三個調節麥克風位置對結果進行評估。聲學傳遞函數被定義為自由聲場源功率減去傳聲器處的聲壓級。

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圖8:從揚聲器到車輛外部位置的聲學傳遞函數,紅色曲線為單極子假設激勵,藍色曲線為逆向識別的表面加速度振型激勵

這一新方法的傳遞函數與之前基于單極子聲源的方法進行了比較,結果看起來比以前更真實(圖8)。Yang 總結道:“盡管兩種方法的聲功率級相同,但我們可以看到,在特定頻率和位置的差異高達4 dB。這進一步證明了我們必須在車輛開發的 AVAS 揚聲器設計過程中正確對待聲源指向性這一因素。”

結論和未來工作

借助仿真,Yang 和通用汽車團隊成功開發出一種方法,考慮了AVAS 揚聲器的聲學指向性,并在過程中研究了其物理測試設置的穩健性。

這促使他們開發出一個合適的測試設備,幫助他們創建一個幾何形狀更簡單,但具有實際揚聲器所有基本聲音特性的虛擬揚聲器。虛擬揚聲器作為整車模型的一部分經過獨立驗證。

未來,通用汽車將利用在此間獲得的所有知識,將虛擬揚聲器應用于車內噪音預測,并評估揚聲器對于車輛聲學包的影響。

他們將把這一概念擴展到其他具有獨特聲學指向性且難以精確測量表面振動的車輛部件上。

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