噪聲預測
關注創建者：匿名 創建時間：2023-04-18
噪聲預測的視頻教程
MSC氣動聲學全解決方案--基于scFLOW2Actran的HVAC管道氣動噪聲案例展示
來自?？怂箍荡髮W視頻公開課，微信公眾號：MSCSoftware 視頻簡介： 在氣動噪聲的模擬計算中，工程師往往關注以下幾點：優化設計的快速性、是否可能在設計前期就進行噪聲預測、仿真計算的網格規模、能否有效控制仿真成本、節約計算時間等。目前同樣在Hexagon|MSC Software公司旗下的scFLOW和Actran軟件就實現了無縫連接，可以有效提高氣動噪聲的計算效率。
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Fluent旋轉機械氣動與噪聲設計應用——氣動噪聲分析設計流程
試驗證明,該方法可用于工程中對風扇噪聲性能的初步預測,為風扇噪聲的控制和優化選型提供了有效的評估依據。 1、fluent旋轉機械仿真基本通用流程 2、氣動噪聲計算流程
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噪聲預測的實例教程
摘要：介紹了對發動機油底殼進行噪聲預測的兩種方法。通過振動速度法，估算了油底殼輻射的聲功率級。用ＦＥＭ／ＢＥＭ方法進行預測時，考慮了油底殼中潤滑油的耦合作用，并對耦合情況與非耦合情況的計算結果進行了比較，表明耦合作用對油底殼的振動有較大影響，并與聲強法測量的油底殼左右兩側的聲強圖進行了比較，聲強分布基本一致。結論：ＦＥＭ／ＢＥＭ方法是預測發動機油底殼輻射噪聲的有效方法。
發動機油底殼輻射噪聲預測方法的研究.pdf
利用有限元方法進行汽車室內噪聲預測的研究<BR><Font color=#FF0000><B>.PS.:</B>該帖附件于2006-09-14 09:44:54被starliu評為3星級，為發貼者加分60。</Font><BR><Font color=#FF0000><B>點評:</B></Font>
利用有限元方法進行汽車室內噪聲預測的研究.pdf
供應商面臨巨大壓力，必須盡早對車內輪胎聲品質進行預測，這樣才能縮短開發周期，降低開發費用。噪聲評估的常用方法往往都有缺點需要改進：
車內噪聲評審試驗通常是比較有效的噪聲評價方法，但是需要提前安排車輛、時間、全部輪胎等
傳統的單胎試驗方法能夠測試輪胎聲壓級，但是不能預測車內乘員對輪胎噪聲的感受
傳遞路徑分析技術往往需要很高的人力物力成本，才能對每輛車輛的車內輪胎噪聲進行量化研究
輪胎供應商必須對輪胎進行優化設計，使之滿足多種車輛平臺的要求?；谏鲜鲈颍枰_發一種新方法，利用測試數據，得到聲品質特性，并對不同車輛平臺的車內主觀感受進行預測。
圖1：車內輪胎噪聲分解和組合的分析流程
車內輪胎噪聲合成
車內輪胎空氣聲合成方法參考下列公式：
其中NRvehicle(f)為車輛的頻域聲學衰減率(Noise Reduction, dB)。本案例中，NR函數可以視為一種數字濾波器。Tire(t)為輪胎近場聲壓級，包括四種測試狀態（道路行駛輪胎噪聲、4輪轉轂輪胎噪聲、單轉轂輪胎噪聲和輪胎測試臺架）。從不同測試狀態的噪聲貢獻中抽取出特定成分，重新合成為車內輪胎噪聲，如圖2所示。
圖2：車內噪聲合成框圖
主觀評審與客觀測試
對幾種不同設計方案的輪胎進行車內聲品質主觀評審和客觀測試，運行工況為滑行和50英里/時勻速行駛。通過主觀評審與客觀測試的回歸分析，確定了與車內主觀評審結果相關的參數，如圖3所示。
圖3：主客觀回歸分析；藍色為評審試驗結果；紅色為原始噪聲的預測結果；綠色為合成噪聲的預測結果
結 論
本文的研究方法結合主觀評審與客觀參數結果的回歸分析結果，對車輛輪胎噪聲聲品質特性進行預測，是一種魯棒性很強的方法。
展開 本文研究了單事件噪聲計算，包括飛行航跡、描述航跡的坐標系統、ＮＰＤ數據插值、計算各個修正因子等內容；還研究了累積事件噪聲計算和等值線計算，包括計權等效聲級計算、標準網格計算、網格細化、等值線描摹等內容。根據以上算法，使用ＳＱＬ２０００和Ｄｅｌｐｈｉ７．０（軟件平臺）程序開發出累積噪聲等值線計算軟件，其不但可以計算機場周圍區域的累積事件聲級，還可以查詢ＮＰＤ數據、飛機起飛程序信息、發動機系數信息、飛機氣動系數信息、機型信息。最后使用ＩＮＭ繪制首都機場２００８年噪聲等值線圖，包括ＮＭ輸入數據、ＩＮＭ使用步驟圖和首都機場２００８年噪聲等值線預測等內容。根據機場噪聲等值線圖，可確定機場存在的噪聲問題，評估減噪措施以及為機場周圍土地規劃提供科學的依據。本文的研究內容對解決國內面臨的機場噪聲問題以及降低機場噪聲對周圍居民的影響有重大意義。
飛機噪聲預測模型及其應用.pdf
展開 本文以能量有限元理論為基礎，建立船舶能量有限元計算模型，采用國產自主商用軟件ProNas，對復雜激勵下船舶各艙室產生的中高頻結構噪聲及空氣噪聲進行仿真計算，得到船舶各艙室聲壓級，并利用ProNas后處理功能顯示激勵源及傳遞路徑處的能量分布云圖。據此，對不滿足噪聲目標的艙室進行聲學優化，最終解決了大型實際船舶工程的中高頻振動噪聲預測與控制問題。
關鍵詞： 能量有限元；船舶；中高頻振動噪聲；ProNas軟件；聲學優化
1. 引言
結構中高頻噪聲的控制一直以來都是各工業領域研究的重點與難點問題，相比其它工業產品，船舶結構復雜、艙內環境更加獨特[1]：船舶結構形式縱橫交錯，艙室眾多，噪聲誘因復雜，聲源品種繁多密集，噪聲強度較大；船舶結構中的振動噪聲問題基本都在中高頻范圍；結構噪聲與空氣噪聲可以相互轉化。以上這些特點，使得船舶噪聲控制起來十分困難。并且，國際海事組織（IMO）出于對船艇人員舒適性和健康的考慮，2014年簽訂生效的《船上噪聲等級規則》，對船上振動和噪聲指定了更嚴格的限制，與原有規則相比，要求居住區部分艙室聲壓級降低5dB(A)，這就要求船舶工程設計人員需要采取更加有效的控制手段來降低船舶噪聲。
目前，噪聲預測的理論體系相對完善，并已將理論應用于大量實際工程中。按激勵源頻率及具體工業產品，可將振動和噪聲的問題劃分為低頻、中頻及高頻。低頻結構的響應具有確定性，工程中常用的數值方法有：有限元法（FEM）、邊界元法（BEM）；理論上，上述兩種方法可計算任意結構、任意頻率下的振動場。
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HBK《2025 用戶論文集》正式首發！12小時前
電氣功率分析 / 應力疲勞</li></ul><p><br></p><p><strong>部分精彩論文搶先看</strong></p><ul><li>考慮實測誤差的多通道聲場再現系統實現</li><li>駐車空調降噪淺析（睡眠模式降噪 3.6dB (A)）</li><li>玻璃棉吸聲試驗及高鐵地板隔聲優化</li><li>階次技術在滾動軸承動態質量控制中的應用</li><li>基于傳遞路徑分析的道路遠場噪聲預測
本論文集收錄了來自高校、科研院所及頭部制造企業的多篇實戰研究，覆蓋電聲、噪聲控制與預測、旋轉機械振動分析、結構動力學、與AI結合智能檢測、傳聲器陣列聲源識別、電氣功率分析、應力應變測試與疲勞壽命分析八大核心方向。
所有案例均基于 HBK 測試設備完成，完整呈現了從測試方案設計、傳感器布置、數據采集解析，到理論推導、問題整改驗證的全流程。
準確預測該噪聲涉及復雜的技術路徑：需利用CFD計算得到的非穩態流場數據（速度、壓力脈動），作為聲學仿真的激勵源。通過求解聲波方程（如線性歐拉方程）或采用聲類比方法（如FW-H方程），模擬由湍流邊界層分離、旋渦脫落、氣流沖擊等引起的噪聲產生與傳播過程。
4.疲勞仿真
建筑物在其全生命周期內會承受數萬甚至數十萬次風荷載循環作用。
基于測試數據更新原有飛行器的噪聲模型，通過“數據驗證-模型修正”，提升模型對不同工況下噪聲輻射的預測精度；
模型可根據輸入的飛行參數（如推力、高度、速度、姿態等），實時計算飛行器在地面產生的聲暴露量，精準預測不同航路下的噪聲影響范圍；
將聲學模型嵌入航路規劃軟件，實現“噪聲預測– 航路優化”的無縫銜接，為后續低噪聲航路設計提供工具支撐。
結構振動預測，并嵌入了Actran聲學功能
■ 可與Adams數據融合進行風機傳動鏈多體動力學仿真
02
設計服務
我們提供技術和戰略咨詢，包括工程設計和高級培訓：
■ 概念設計和布局方案
■ 傳動鏈設計仿真和設計風險評估
■ 獨立的軸承性能評審
■ 優化結構實現傳動鏈輕量化
■ 機電系統可靠性預測
■ 效率預測和優化
■ 噪聲和振動預測和優化
逆變器系統IGBT模塊連接可靠性仿真優化及AI技術應用探索
武文杰
陽光電源股份有限公司 熱安全組仿真主管（結構仿真資深工程師）
AI賦能民航感知仿真：Ansys AVx與深度學習在民航視覺感知中的應用
陸泳
華東師范大學 研究生
基于機器學習的飛行汽車旋翼氣動噪聲預測及優化
逆變器系統IGBT模塊連接可靠性仿真優化及AI技術應用探索
武文杰
陽光電源股份有限公司 熱安全組仿真主管（結構仿真資深工程師）
AI賦能民航感知仿真：Ansys AVx與深度學習在民航視覺感知中的應用
陸泳
華東師范大學 研究生
基于機器學習的飛行汽車旋翼氣動噪聲預測及優化
武文杰
陽光電源股份有限公司 熱安全組仿真主管（結構仿真資深工程師）
16:45 - 17:10
AI賦能民航感知仿真：Ansys AVx與深度學習在民航視覺感知中的應用
陸泳
華東師范大學 研究生
17:10 - 17:35
基于機器學習的飛行汽車旋翼氣動噪聲預測及優化
在航空發動機涵道噪聲預測中，通過 Actran 與 Fluent 的氣動聲學耦合，可精準模擬風扇氣流擾動產生的寬頻噪聲，為聲學襯套設計提供高頻段（2000-8000Hz）噪聲抑制方案。?
不論是振動噪聲還是氣動噪聲，Actran都有非常成熟易用的聯合仿真求解方案，可以與眾多CAE軟件聯合求解具體的噪聲問題?
陽光電源股份有限公司 熱安全組仿真主管（結構仿真資深工程師）
16:45 - 17:10
AI賦能民航感知仿真：Ansys AVx與深度學習在民航視覺感知中的應用
陸泳
華東師范大學 研究生
17:10 - 17:35
基于機器學習的飛行汽車旋翼氣動噪聲預測及優化
