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行李架气动噪声仿真优化分析与设计

2022-11-29 05:53:35来源:AutoAero  

本文利用商用CFD软件对安装在实际车辆车顶的行李架产生的气动噪声进行研究,主要考虑行李架横杆攻角进行优化迭代。通过CFD计算得到行李架气动噪声的声压级频谱图,并与风洞的测量结果进行比较。同时,也会得到升力、阻力和瞬态流场对噪声仿真结果在进行支撑。在声压级相对幅值,频谱特性方面,仿真结果和实验结果比较吻合。结果表明,CFD方法适用于工程条件下汽车车顶行李架的气动噪声性能、几何形状优化开发工作。

简介


(资料图片)

降低汽车气动噪声是现在汽车厂商关注的重点,目前在抑制路噪和发动机噪声方面已经取得了一定的进展,使得汽车行驶时的气动噪声更加凸显出来。在客户调查中,风噪声问题是投诉最多的问题之一。汽车工程师是通过风洞试验和CFD仿真的方法来进行风噪开发工作,以改善车辆的气动噪声性能。

目前,天窗及侧窗的风振噪声仿真是最成功的整车气动噪声仿真案例。由于车身表面复杂的三维流动和噪声的高频、宽频特性,由后视镜、雨刷等外部附件产生的湍流仍很难准确的模拟。车顶行李架是目前SUV和旅行车上的常见配件,它们可以承载重物,但更多的时候是为了造型的美观。但行李架作为突出附件,根据形状和安装状态,会产生宽频噪声。

本文对SUV上的行李架进行了三维建模,通过CFD计算和Lighthill-Curle声类比的方法,对噪声的频域特性进行预测,频率范围为100-1000Hz,频率范围高于风振噪声。研究通过改变横杆的攻角和前后距离实现设计优化。所有的仿真结果会与整车风洞试验结果和乘客的主观评价进行比较,然后利用CFD仿真对几何模型进行优化。

CFD建模

计算域

计算域内包括通用汽车风洞内的车辆,该车辆包括简化的车底细节。其他仿真常使用非定常的雷诺平均N-S方程(URANS)进行整车气动阻力仿真。但是,在捕捉车顶横杆周围小的流动时,计算域的其他部分的网格被证明是无关紧要的,很大的一部分网格被浪费在对结果没有影响的区域上。为使计算更加高效,从大计算域中提取了一个小的矩形区域。该子域由天窗上部和周边空域组成,如图1所示。从大计算域的时间平均、CFD求解得到的压力和速度值被映射到稳态边界条件到子域。子域允许行李架周围的网格细化,同时保证网格总数在一个合理范围内。在保证映射边界条件不变的情况下,对行李架的后续设计均在子域上进行。


图1 风洞域(上)和局部子域(下)显示了70kph下的压力等值线

在本次仿真中使用了商用CFD包PAM-FLOW。表1显示了全模型的关键特征和局部行李架子域。

表1 CFD网格属性

该研究的重点的捕捉安装在行李架支架上的横杆产生的气动噪声。为了进行设计和灵敏度研究,横杆放置为只有几种不同的工况,如图2所示。选择这些配置是为了产生广泛的噪声数据,也代表了客户可能调整横杆的各种位置(行李架系统通常包含两个相同的,可调节的横杆,但前横杆通代表了行李架的噪声水平)。为了确保CFD仿真中只能捕捉到横杆产生的湍流结构,对支架的小孔以及缝隙进行了封堵和简化。

工况1时在前方设置一个横杆;工况2是在相同位置,攻角相对工况1为负角度的横杆;工况3是两个横杆嵌套在一汽;横杆4是安装在天窗下游的一个横杆。

除了四种安装配置,工况1和工况2还通过旋转角度改变横杆的攻角。因此,一共常见了六个仿真工况,如图3所示。横杆的截面有点类似于翼型,攻角是相对于地平线进行测量的,由于天窗存在一定角度,因此气流来流与横杆的夹角约为+3°。因此,每种工况的总攻角大致为几何测量的攻角加3度。

仿真是在70英里每小时下进行,由于天窗附近存在气流的局部加速。横杆处的流动速度约为40米/秒。因此,横杆附近的雷诺数为150000。

图2 车顶行李架位置工况

图3 Y=0截面六种仿真工况

流场仿真

使用PAM-FLOW软件求解不可压缩、非定常雷诺平均N-S方程(URANS)。湍流采用Smagorinsky子网格尺度(SGS)方法进行建模,不使用壁面函数,其中特征长度取自局部网格尺寸。表2显示了子域模型的求解参数。

表2 子域的CFD求解参数

声学仿真

在解决过程中,PAM-FLOW内置声学工具根据Lighthill-Curle声类比计算刚性表面上的偶极子声源的声压级:

式中n为局部表面法线,r为从表面上的点到监测点位置的向量,p为压力,S为题表面,a为声速。类比的低马赫数假设允许对不可压缩的CFD结果的声压进行后处理,偶极子声源的表面包括车顶、行李架轨道和行李架横杆,如图4所示。监测点置于横杆上方12英寸处。

图4

声源

表面(蓝色区域)

假设横杆表现为钝体并出现卡门涡街,则在斯特劳哈尔数0.2处可以观察到压力频域峰值,据此得到预期峰值频率出现在:

式中,St为斯特劳哈尔数,V为接近横杆的空气速度,d为特征脱落尺寸,脱落尺寸取横杆后尾流的高度,估计为:

为了在CFD求解中捕捉到这个频率,时间步长应满足奈奎斯特准则:

由此得到表2中的时间步长。

PAM-FLOW计算得出的声压级随时间的变化,使用傅里叶变化得到2000Hz以内的结果,重叠因数为0.5.

CFD结果

仿真与验证

为了验证CFD仿真的可靠性,在整车CFD模型上计算了气动阻力,行李架横杆贡献了7count的气动阻力。

图5 90°横杆和卡门涡街

在另一项测试中,横杆是单独建模的,横跨了整个计算域,横杆也向来流方向旋转了90度,以确保横杆不是流线型。这种工况类似于圆柱绕流,也正如预期那样,CFD结果观察到了卡门涡街,涡交替脱落对应于St=0.18(如图5)。图6现实的阻力波动和是升力波动频率的两倍,与简单圆柱的结果类似。

图6 横杆旋转90度阻力(St=0.36)和升力(St=018)的实验结果

然后将横杆旋转到12°的攻角,这更接近于实车的布置,尾流显示出了与90°不同的流动模式。从图7中可以看出,横杆的顶部与底部没有产生交替脱落。相反,从顶部和底部分流的流体相互合并,形成了一个向下对流的旋涡,这种周期性脱落在频率250hz左右,对应斯特劳哈尔数为0.08。

图7 横杆攻角为12°的工况下,涡的周期性脱落对应S=0.08

攻角为12°的模型在不同风速下进行了仿真,表3表示了随着来流速度的的增加升力频率的变化,斯特劳哈尔数保持不变,以此来验证仿真的准确性。

表3 横杆为12°攻角条件下来流速度变化,St恒定

流动可视化

由于CFD模拟是瞬态的,因此可以获得大连与时间相关的信息来绘图和流场的可视化。图8显示了某一时刻的六种行李架横杆在Y=0界面上的涡量等值线图。0°攻角的横杆1和横杆2显示没有漩涡的脱落,预计产生的气动噪声非常小。其他四种设计可以看出有非常明显的旋涡脱落,预计会在脱落频率产生明显的风噪声。

图8 Y=0平面的涡量等值线图,四种结构表现出了明显的旋涡脱落,而另两种没有

图9给出了六种横杆配置的升力随时间的变化(Rack 3包括前后横杆的两条曲线)。这些曲线与图8的流场云图相关,0°攻角的横杆1和2没有出现升力的波动。3号横杆的后杆显示非常周期性的大幅震荡,这种工况产生的气动噪声最大。与攻角为12°的独立行李架模型一致,出现震荡的情况的频率集中在250Hz左右。考虑到气流来流入射情况的影响,四种模型具有相似的绝对攻角。

图9 70英里每小时横杆的升力随时间的变化

声学结果

图10绘制了六种行李架横杆结构的声压频谱图,所有的结果都显示在100Hz处有一个峰值,但在流场云图中可以看到,主要气动噪声出现在256Hz左右。工况3如预期的那样,由于嵌套横杆的耦合效应,产生了最大的振幅。没有脱落涡产生的0°攻角的横杆1和横杆2的气动噪声水平较低并没有明显的峰值。工况4和工况1的结果几乎相同,声压级频谱图中都存在一定的峰值,这是因为横杆基本相同,只不过工况4的横杆在偏下游的位置。

图10 70英里每小时下外部声压级仿真结果

声压级频谱图的结果与图9中升力时域的频率和幅值完全对应,因为噪声频率与升力的偶极子相关。在CFD仿真中,流动、力和声学的结果是一致的,并得出了相同的结论。从风噪的工程角度来看,仿真结果对六种工况的风噪水平产生了一个排名。工况2缺少一个峰值,表现出的噪音最小,工况3的气动噪声最大。

试验结果

风洞试验

以一辆实车SUV作为试验对象在通用汽车风洞中进行测试,对车辆进行了一定的处理,保证试验模型与CFD仿真模型一致,包括密封缝隙,确认车顶倾斜角等。同只做了可调节的横杆,来进行攻角的变化,并通过一个小型手持倾角计进行攻角测量。

试验是在风速为70英里每小时下进行,车内声压级通过驾驶座上的麦克风进行测量,外部噪声也在于CFD仿真监测点位置相同的地方测量,对车辆的处理保证了主要噪声源限制在行李架横杆上。

车内噪声更能代表车内乘员的噪声感受。外部噪声是为了验证CFD仿真的准确性。本文的研究重点在于比较实验值和CFD仿真结果频谱形状、相对幅值和不同工况的结果变化趋势。

图11 外部噪声测量结果

噪声在1200Hz以内非常明显,工况3的风噪表现最为突出,19°攻角工况2紧随其后,工况1和工况4产生类似的中等噪声,0°攻角的工况1和工况2没有明显峰值。

外部噪声试验结果的趋势和阶次与CFD仿真一致,相同构型产生的频率和幅值相似,而其他两种构型气动噪声很小。然而仿真和试验还是有明显的差别,CFD得到的主频约为256Hz,而实验值得到的主频约为350Hz。

图12内部声压级

主观评价

作者和同事进行了主观评价和道路测试,对六种工况进行了评价。在风洞试验时,乘客坐在车内,在实车道路试验时,SUV行驶在高速公路上,乘客均能明显感受到来自车顶的噪声差异。乘客发现工况3的行李架发出的噪声最大,而0°攻角工况1和工况2是最安静的,其他工况产生了介于两者之间的气动噪声。

结论

采用CFD方法对某SUV车顶行李架产生的气动噪声进行了与预测,为了便于计算,从一个大计算域中提取了一个包含关注区域的小计算域,分析了六种不同构型的横杆,瞬态模拟提供了流场云图和升力和阻力随时间变化的关系。而压力波动被用作Lighthill-Curle声类比的输入,计算频域的声压级。

小计算域的CFD仿真结果与试验结果在峰值所在频率、相对强度和乘员主观感受基本一致。由此可以得出,CFD仿真方法是一种有效的工程工具,可用于评估和优化汽车行李架横杆的气动噪声。

文献来源:

Kenneth J. Karbon and Urs D. Dietschi.Computational Analysis and Design to Minimize Vehicle Roof Rack Wind Noise[J].SAE Transactions,2005,Vol.114: 649-656

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标签: 空气动力学 斯特劳哈尔数

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