行李架气动噪声仿真优化分析与设计

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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