汽车的NVH(noise vibration harshness)性能愈来愈受到消费者的重视.发动机是汽车最重要的振动噪声源.油底壳具有面积大、刚度低等特点, 油底壳辐射噪声占整机噪声15%~22%, 是发动机主要噪声源之一, 因此对油底壳噪声的研究有重要的意义^[1].

近年来, 新型材料的使用推动发动机噪声控制技术快速发展, 约束阻尼结构由于其良好的阻尼特性而被广泛地用于薄壁件减振降噪.约束阻尼结构由约束层、阻尼层、基层共3层构成, 结构振动时, 由于阻尼层刚度远小于约束层和基层刚度而受到剪切变形, 将有序的机械能转变为无序的热能, 起到阻尼作用^[2].

随着薄壁件噪声控制技术发展, 对其噪声控制不再仅局限于降低其A计权声功率级或声压级总值, A计权声功率或声压级总值并不能准确地反映出噪声给人的强度感受, A计权平均声功率级或声压级总值较低的噪声可能使人感觉噪声强度较大, 声品质仿真研究逐渐引起学者重视.李民^[3]、卢兆刚^[4]及王连生^[5]均是以降低A计权声功率级为目标来改进薄壁件结构, 虽然改进后结构的A计权声功率级总值均降低, 但并不能说明改进后结构的噪声听起来更佳舒适, 且可能恶化.本文在考虑了流固耦合^[6]的基础上, 采用声学无限元法^[7-8]进行油底壳声场仿真, 利用编制的Matlab程序计算了Moore响度^[9], 采用自适应模拟退火算法对油底壳辐射噪声响度进行优化, 在油底壳质量不增加的约束条件下, 得到约束阻尼结构油底壳噪声响度最小的各层厚度值.

本文研究对象为某4缸四冲程1.8 T缸内直喷汽油机的油底壳.该油底壳是由约束阻尼结构的板件冲压而成, 结构及参数如表 1所示, 阻尼层的复合阻尼为0.5.

表 1(Table 1)

表 1 油底壳参数 Table 1 Parameters of oil pan 铺层 密度 杨氏模量 泊松比 厚度 kg·m-3 MPa mm 0.60 约束层 7 800 210 000 0.3 0.40 阻尼层 1 000 1 000 0.499 0.60 基层 7 800 210 000 0.3

表 1 油底壳参数 Table 1 Parameters of oil pan

采用四边形壳单元对油底壳进行有限元建模, 如图 1所示, 共有9 115节点, 9 043个单元, 并采用铺层方式定义约束阻尼结构的结构属性.

图 1(Fig. 1)

图 1 油底壳有限元模型 Fig.1 FE model of oil pan

将已赋予结构属性的油底壳有限元模型进行模态分析, 获得各阶自由模态频率.与试验结果的对比如表 2所示.经对比, 第5阶为油底壳翻边局部模态, 因此模态试验未能拾取到该振型, 其余模态频率的计算值与试验值的相对误差不超过3%, 故可以认为该建模方式能准确地模拟约束阻尼结构油底壳的结构特性.

表 2(Table 2)

表 2 计算模态与试验模态对比 Table 2 Contrast of simulated and measured modal frequencies 阶次 计算值/Hz 试验值/Hz 相对误差/% 1 193.40 197.7 -2.2 2 323.09 329.5 -1.7 3 502.65 490.9 2.4 4 572.01 578.1 -1.1 5 634.48 — — 6 674.93 675.0 0 7 741.42 720.5 2.9 8 792.01 779.7 1.6 9 826.66 821.1 0.7 10 871.52 876.0 -0.5

表 2 计算模态与试验模态对比 Table 2 Contrast of simulated and measured modal frequencies

油底壳的作用之一是储存机油, 而机油会改变油底壳辐射声场^[10], 要准确地模拟正常工作时的油底壳噪声特性, 需考虑机油对油底壳噪声的影响.分析流固耦合的方法有:湿模态法、虚质量法、水弹性单元流体法, 其中湿模态法更能准确地模拟机油这类阻尼较大的流体^[6].建立机油实体模型时取油底壳正常工作时的机油量(约3.2 L), 采用一阶四面体单元建立机油有限元模型, 并赋予其机油的材料属性, 耦合模型如图 2所示.

图 2(Fig. 2)

图 2 机油及油底壳的流固耦合模型 Fig.2 Fluid-structure interaction model of oil pan

发动机的薄壁类部件声学分析方法有边界元法及无限元法, 两者求解精度不相上下, 但无限元法的求解速度快、效率高, 故此处采用无限元法求解油底壳的辐射声场.

本文研究工况为发动机最大扭矩工况, 转速2 500 r/min.进行台架试验时, 测取该工况下各油底壳螺栓的振动加速度.在距离油底壳底面中心垂向10 cm处布置麦克风, 如图 3所示, 测取该点声压值.图 4为螺栓轴向的加速度频谱图, 加速度的最大峰值频率为83 Hz, 对应发动机该转速下的点火频率.

图 3(Fig. 3)

图 3 噪声测试 Fig.3 Noise experiment

图 4(Fig. 4)

图 4 某螺栓轴向加速度 Fig.4 Axial acceleration of one bolt

油底壳辐射声场无限元计算借助声学分析软件实现, 声学计算模型如图 5所示.由于实际工作状态下的油底壳翻边与机体相连, 油底壳上表面并不能向外辐射噪声.以油底壳上平面的中心为球心, 做半径为280 mm的半球面形人工边界.人工边界的位置对计算结果并没有影响.在人工边界上定义无限元边界, 该边界提供一种全吸收边界条件; 在人工边界与油底壳结构之间的空间建立有限元网格, 并赋予其空气介质属性; 油底壳结构网格与声学有限元网格之间定义Tie连接的接触属性.

图 5(Fig. 5)

图 5 油底壳声学无限元模型 Fig.5 Infinite element model of oil pan

机体刚度远大于油底壳刚度, 故可以近似认为振动能量仅从机体通过连接螺栓传递给油底壳.将螺栓加速度的试验值作为激励施加于油底壳翻边的螺栓孔, 并仿真分析油底壳的辐射噪声声场.发动机噪声的关注频段为500~3 000 Hz, 提取距离油底壳底面中心垂向10 cm处节点的仿真声压值.图 6为该点声压级的仿真值和测试值的三分之一倍频程结果对比.

图 6(Fig. 6)

图 6 声压测试值与仿真值的对比 Fig.6 Contrast of sound pressure between experiment and simulation

比较声压级的仿真值与测试值, 两者的幅值在各中心频率处比较接近, 认为声学无限元分析结果可用于预测实际噪声.两者误差主要源于两方面:声压的测试值并不是仅仅源于油底壳辐射噪声, 其他部件的噪声也有贡献; 流固耦合分析时, 认为机油的容积恒定不变, 但发动机工作时, 油底壳中机油不停地循环流动, 仿真分析时无法模拟机油的此种运动情况.

实际工作中, 认为油底壳仅在四周及底面向外辐射噪声.为了全面、整体地评价油底壳辐射噪声声压级及辐射噪声响度, 取距离前端面、后端面、进气侧面、排气侧面及底面中心10 cm的5个场点的平均声压级作为声学评价指标及响度仿真的输入值.计算原油底壳5点平均声压级值, 在500~3 000 Hz频段内平均声压级的总值为101.1 dB.将平均声压级作为输入信号进行油底壳辐射噪声响度仿真, 可得到特征响度随频带变化的曲线, 如图 7所示.在全频带内对特征响度积分, 可得到双耳响度值为146.4 sone.

图 7(Fig. 7)

图 7 原机特征响度 Fig.7 Specific loudness of original oil pan

图 7中, 特征响度曲线在14.8ERB, 20.2ERB及25.8ERB处存在峰值, 该频带区域对响度的贡献量大, 降低该频带区域的特征频带能有效地降低响度值, 从而改善噪声给人的强度感受.

系统的响应是由激励和系统特性决定的, 即

(1)

对于油底壳声场分析而言, X(s)为螺栓孔激励, Y(s)为声学响应, 如声压、声功率、响度等, H(s)为机油与油底壳的耦合特性.由式(1)易知, 可从螺栓孔激励与油底壳系统特性两方面来优化Y(s).工程上进行薄壁件噪声控制时, 认为振动能量仅从机体传递给薄壁件, 而不会反向传给机体, 故认为激励X(s)不变.H(s)是指刚度、阻尼特性, 约束阻尼结构油底壳的H(s)取决于约束层、阻尼层及基层的厚度和油底壳形貌.阻尼层厚度增加, 结构的损耗因子增大, 刚度减小; 约束层厚度增加, 结构的刚度增大, 结构的损耗因子呈现先增后减的趋势.并不是各层厚度值越大, 结构的振动特性越好.

虽油底壳螺栓孔激励不变, 但此激励具有特定的频谱特性.约束阻尼结构的各层厚度改变时会使油底壳具有不同的刚度阻尼特性, 可通过优化算法自动寻优, 求解出特定频率特性激励下的最优各层厚度值, 即Y(s)最优的油底壳结构.

在关注频段内, 油底壳辐射噪声A计权声压级总值优化的数学模型：

(2)

式中:SPL_TA为A计权声压级总值; m为优化后的油底壳质量, m₀=1.98 kg为原油底壳质量; H₁, H₂, H₃分别为基层、约束层、阻尼层厚度；H_L, H_D为设计变量的上、下限值, 分别取值为0.1, 1.0 mm.

优化算法采用自适应模拟退火(adaptive simulated annealing, ASA)算法, 该算法为一种全局探索式的随机算法, 能处理任意的系统和目标函数.基于Isight优化平台建立A计权声压级总值优化的物理模型, 如图 8所示.运行优化模型, 系统自动搜索声压级总值最小的各层厚度值, 优化后的各参数见表 3.

图 8(Fig. 8)

图 8 优化模型 Fig.8 Optimization model

表 3(Table 3)

表 3 优化前后各参数 Table 3 Parameters of oil pan before and after optimization 参数 原机 声压优化 响度优化 约束层/mm 0.60 0.21 0.17 阻尼层/mm 0.40 0.17 0.18 基层/mm 0.60 0.78 0.79 质量/kg 1.98 1.61 1.56 声压级总值/dB(A) 101.3 96.3 98.3 响度/sone 146.4 108.6 106.4

表 3 优化前后各参数 Table 3 Parameters of oil pan before and after optimization

发动机噪声控制常以A计权声功率级或声压级的总值大小评价人对噪声强度感受, 但人对噪声强度感受的心理学量为响度, 声压级、声功率的大小与响度并不是绝对的正相关关系.将目标函数设为关注频段内的油底壳的辐射噪声响度值, 设计变量及约束条件不变, 采取图 8所示优化模型自动搜索最优解, 优化后各参数见表 3.

比较表 3中两组优化结果可知, 声压优化的A计权声压级总值较小, 但其响度值却较大.因此, 噪声控制时, 若是以A计权声功率或声压级总值为优化目标, 则优化后的噪声反而让人感觉更“响”.以响度等声品质指标为目标, 才能更直接地改善部件噪声的舒适性.

优化响度时, ASA算法自动搜索匹配出约束阻尼结构中各层厚度的最佳值, 该油底壳在螺栓孔激励下的噪声响度最小.优化后的特征响度曲线如图 9所示, 图中特征响度曲线在14.8ERB及25.8ERB区域的幅值明显降低, 该曲线与横轴的积分面积明显减小.优化后的声响度值相对于原油底壳下降了27.3%.改进后的油底壳总质量减少0.42 kg, 降低21.2%.改进后的油底壳不仅声品质性能得到改善, 且符合轻量化设计理念.

图 9(Fig. 9)

图 9 特征响度对比 Fig.9 Contrast of specific loudness of original and modify oil pan

1) 采用无限元法仿真油底壳辐射声场, 获取距油底壳底面中心垂向10 cm处的声场声压仿真值.并将其与台架测试值对比, 两者大小在关注频段内十分吻合, 油底壳仿真辐射声场可用于预测实际声场.

2) A计权平均声压级总值较低的噪声并非一定使人感觉噪声强度较小, 应采用响度等声品质心理学量来描述噪声给人的主观感受.

3) 采用ASA算法优化油底壳辐射声场响度, 得到的最优的响度值较原机降低40.0 sone, 降幅达27.3%, 人可感受到油底壳噪声强度下降.