左曙光，韋開君，吳旭東，聶玉潔，許思傳（同濟大學新能源汽車工程中心，上海 201804）

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采用Kriging模型的離心壓縮機葉輪多目標參數(shù)優(yōu)化

左曙光，韋開君，吳旭東※，聶玉潔，許思傳
（同濟大學新能源汽車工程中心，上海 201804）

摘要：為進一步探索高性能、低噪聲的離心壓縮機優(yōu)化設(shè)計方法，該文選用某燃料電池車用小型高轉(zhuǎn)速離心壓縮機為研究對象，通過三維內(nèi)流場非定常分析對其氣動性能和氣動噪聲進行計算，仿真求得的壓升曲線與試驗基本一致。基于該數(shù)值模型，采用最優(yōu)拉丁方試驗設(shè)計分析了葉片進口角、葉片出口角、尾緣傾角、葉頂間隙和葉片厚度對壓縮比、等熵效率和整機聲功率級的影響，結(jié)果表明葉片厚度和葉頂間隙最為關(guān)鍵，與壓縮比和等熵效率負相關(guān)，與聲功率級正相關(guān)，前傾葉片較后傾葉片噪聲更低。采用Kriging模型對數(shù)值計算結(jié)果進行擬合，利用多目標遺傳算法對Kriging模型進行循環(huán)優(yōu)化設(shè)計。優(yōu)化結(jié)果表明，Kriging模型精度滿足需求，優(yōu)化方案在設(shè)計工況點的壓縮比提高3.56%，等熵效率提高1.02%，整機聲功率級下降3.79 dB，在非設(shè)計工況點的壓縮比和等熵效率也有提高，綜合性能得到明顯改善。該研究可為高性能、低噪聲離心壓縮機的優(yōu)化設(shè)計提供參考。

關(guān)鍵詞：模型；優(yōu)化；葉輪；離心壓縮機；非定常分析；氣動噪聲；Kriging模型

左曙光，韋開君，吳旭東，聶玉潔，許思傳. 采用Kriging模型的離心壓縮機葉輪多目標參數(shù)優(yōu)化[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2016，32（2）：77－83.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.012http://www.tcsae.org

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0　引　言

隨著燃料電池汽車產(chǎn)業(yè)化的推進，其振動噪聲性能越來越受到重視。與傳統(tǒng)汽車不同，燃料電池汽車的噪聲源主要來自空輔系統(tǒng)，尤其是空壓機產(chǎn)生的氣動噪聲[1]。離心壓縮機由于其結(jié)構(gòu)緊湊、壓縮比高的優(yōu)點，在車用中高壓燃料電池空輔系統(tǒng)中得到廣泛應用，但高工作轉(zhuǎn)速（通常在60 000～100 000 r/min）隨之產(chǎn)生很大的噪聲。由于流場的仿真計算耗時，離心壓縮機的傳統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計很難基于全局優(yōu)化算法直接對壓縮機多個結(jié)構(gòu)參數(shù)進行多目標的迭代尋優(yōu)。尤其是氣動噪聲的優(yōu)化設(shè)計，通常局限在對個別結(jié)構(gòu)參數(shù)的改進，例如蝸舌形狀、蝸殼結(jié)構(gòu)或采用被動降噪措施。這些措施雖然可以取得一定的降噪效果，但也容易導致壓縮機氣動性能不同程度的下降[2-4]。

隨著近似模型技術(shù)的發(fā)展，將近似模型技術(shù)引入葉輪機械優(yōu)化設(shè)計，用快速響應的近似模型代替流場仿真的數(shù)值模型進行全局尋優(yōu)，可以在設(shè)計初期實現(xiàn)對葉輪機械的多目標優(yōu)化[5]。國內(nèi)外基于近似模型的葉輪機械優(yōu)化設(shè)計大多集中在壓縮比/揚程和效率這些氣動/水力性能參數(shù)優(yōu)化，常采用一階或二階響應面模型[6]、徑向基函數(shù)[7]、Kriging模型[8-10]等作為近似模型，采用遺傳算法[11-12]、蟻群算法[13]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[14]等方法進行多參數(shù)多目標全局尋優(yōu)。隨著氣動噪聲數(shù)值方法和計算資源的進步，結(jié)合近似模型的葉輪機械氣動噪聲優(yōu)化設(shè)計成為可能。但是此類研究多集中在軸流風機[15-17]或離心通風機[18-19]，對噪聲的預測通?；诙ǔＳ嬎愕玫降臏u量和壓力分布，準確度不足。

針對以上問題，本文提出了一種基于Kriging近似模型的離心壓縮機多目標優(yōu)化設(shè)計方法，研究了離心壓縮機葉片進口角、葉片出口角、尾緣傾角、葉頂間隙、葉片厚度與壓縮比、等熵效率和整機聲功率級之間的關(guān)系，并基于數(shù)值計算結(jié)果分析了優(yōu)化后葉輪性能改善的原因。

1　數(shù)值計算方法

1.1流場計算方法

本文研究的離心壓縮機由葉輪、無葉擴壓器和蝸殼組成，葉輪共有8個主葉片和8個分流葉片，壓縮機進口直徑Ds1＝38 mm，葉輪外徑D1＝70 mm，葉片高度b＝4 mm，擴壓器外徑D2＝110 mm，設(shè)計工況點的質(zhì)量流量Q＝0.08 kg/s，壓縮比πc＝1.65，轉(zhuǎn)速n＝80 000 r/min。離心壓縮機結(jié)構(gòu)如圖1所示。

為了穩(wěn)定流場并加快計算收斂，將進出口段分別延長。計算域分為進口段、葉片旋轉(zhuǎn)區(qū)域、蝸殼區(qū)域和出口段，其中蝸殼區(qū)域采用混合網(wǎng)格，蝸舌處采用四面體非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格，其他區(qū)域全部采用六面體結(jié)構(gòu)網(wǎng)格。為保證CFD網(wǎng)格的聲學求解精度，需保證分析的最小波長內(nèi)至少布置20個網(wǎng)格，擬定最高分析頻率為15 kHz，則最大網(wǎng)格不超過1.2 mm，網(wǎng)格總數(shù)約107萬。

圖1　離心壓縮機結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1　Schematic diagram of centrifugal compressor

流場計算采用商業(yè)軟件Fluent，非定常計算的湍流模型采用RNG k-ε模型，取標準壁面函數(shù)，壓力-速度耦合采用SIMPLE方法，對流項采用二階迎風格式，擴散項采用二階中心格式，時間項采用二階隱式格式，進出口采用壓力邊界條件。離心壓縮機工作轉(zhuǎn)速為80 000 r/min，取每個旋轉(zhuǎn)周期內(nèi)時間步數(shù)為40步，非定常計算時間步長Δt 為1.875×10-5s，流場穩(wěn)定后共計算2 048步。則計算得到的最大分析頻率fm為26 667 Hz，頻率分辨率Δf 為26 Hz。

yplus是用來表征近壁面湍流的無量綱參數(shù)，根據(jù)yplus的大小可將湍流邊界層分為幾部分：1）0＜yplus≤5，流體處于黏性層；2）5＜yplus≤20，流體處于緩沖層；3）20＜yplus≤200，流體處于對數(shù)律層；4）yplus＞200，流體處于外邊界層。不同的邊界層有不同的流體特點，采用標準壁面函數(shù)進行數(shù)值仿真時，要求邊界層網(wǎng)格分布在完全湍流區(qū)域，即對數(shù)律區(qū)域[20]。圖2為仿真得到的壓縮機壁面yplus分布，由圖2可知，壓縮機壁面的yplus在30～200之間，滿足數(shù)值模型需求。

圖2　壓縮機壁面yplus分布云圖Fig.2　yplus contours of compressor wall

壓縮比πc和等熵效率ηɑd是衡量壓縮機氣動性能的主要參數(shù)，計算方法可由式（1）與式（2）確定。

式中πc為離心壓縮機的壓縮比；ηɑd為等熵效率；pti、pto分別為壓縮機進、出口總壓，Pa；Tti、Tto分別為壓縮機進、出口總溫，K。由于在不同時刻壓縮機的進出口總壓、總溫不同，為便于比較，這里pti、pto、Tti、Tto為2 048個非定常計算時間步的平均值。

1.2氣動噪聲計算方法

由三維非定常流場計算得到的聲源信息，采用FW-H方法計算離心壓縮機氣動噪聲，包括由表面速度變化引起的聲源，即單極子聲源；由表面脈動壓力引起的聲源，即偶極子聲源；由瞬時應力施加于流體上引起的聲源，即四極子聲源[21]。偶極子聲源在離心壓縮機氣動噪聲中起主導作用[22]，因此在Fluent仿真中選取蝸殼壁面固定偶極子源和葉片壁面運動偶極子源作為聲源，計算離心壓縮機輻射聲場。根據(jù)GB/T2888-2008《風機和羅茨鼓風機噪聲測量方法》布置噪聲監(jiān)測點，整機聲功率級為

式中LWA為整機聲功率級，dB（A）；S為傳遞面積，m2；S0為標準面積，m2；為平均聲壓級，dB（A）；L1，L2，…，Ln分別為不同噪聲測點測得的聲壓級，dB（A）；n為噪聲測點數(shù)量。

1.3數(shù)值模型驗證

為驗證數(shù)值模型的準確性，對離心壓縮機進行性能試驗，試驗現(xiàn)場布置如圖3所示。壓縮機噪聲測試采用G.R.A.S. 40PH 1/2” 傳聲器，試驗數(shù)據(jù)采集及分析采用LMS Test.Lab 系統(tǒng)。

圖3　試驗現(xiàn)場布置Fig.3　Experimental setup

由于條件限制，試驗中離心壓縮機驅(qū)動電機所能達到的最高轉(zhuǎn)速為50 000 r/min。調(diào)節(jié)壓縮機出口管閥門開度，分別測試40 000、50 000 r/min 2個穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)速下，大、中、小流量3個工況下壓縮機出口壓力。基于前文所述數(shù)值模型分別計算轉(zhuǎn)速為40 000、50 000 r/min壓縮機的壓力-流量曲線，將數(shù)值計算結(jié)果與試驗結(jié)果對比，如圖4所示。由圖4可知，數(shù)值計算結(jié)果略高于試驗結(jié)果，這是由于計算中沒有考慮機殼壁面粗糙度等影響?？傮w上數(shù)值計算結(jié)果與試驗結(jié)果基本一致，該數(shù)值模型可用于進一步的計算與分析。

圖4　數(shù)值仿真與試驗壓力-流量曲線對比Fig.4　Comparison of pressure ratio between numerical and experimental data

2　多目標優(yōu)化設(shè)計

2.1Kriging模型

采用進化算法的多目標優(yōu)化設(shè)計通常需要進行大量的搜索計算，如果直接采用數(shù)值計算模型，將耗費巨大的計算資源與時間成本。Kriging模型作為一種無偏插值函數(shù)模型，在氣動設(shè)計領(lǐng)域獲得了廣泛應用[5]。Kriging模型可表示為以下形式

式中x為設(shè)計變量，y（x）為待擬合的響應函數(shù)，f（x）為已知的回歸模型，通常是多項式函數(shù)，β為相應的待定參數(shù)，f（x）Tβ是一個確定性過程，相當于對全部設(shè)計空間的全局模擬；Z（x）是均值為0、方差為σ2的隨機過程，表示對全局模擬的偏差。模型詳細構(gòu)建過程詳見文獻[23]。

采用最優(yōu)拉丁方設(shè)計方法，建立了不同葉片進口角β1、葉片出口角β2、尾緣傾角γ、葉頂間隙e、葉片厚度t的5因素21水平包括21次試驗的初始樣本集，通過數(shù)值計算得到相應的響應值，各設(shè)計變量對響應的影響程度如圖5所示。由圖5可知，對響應值影響最大的2個參數(shù)是葉片厚度和葉頂間隙，當葉片厚度和葉頂間隙增加時，壓縮比、等熵效率降低，聲功率級上升。各參數(shù)間存在一定交互作用。

圖5　設(shè)計變量對響應的影響程度Fig.5　Influences of design parameters on responses

基于數(shù)值計算結(jié)果，擬合葉片進口角、葉片出口角、尾緣傾角、葉頂間隙、葉片厚度關(guān)于壓縮比、效率、聲功率的Kriging模型。對擬合Kriging模型進行誤差分析，結(jié)果如表1所示。由表1可知，Kriging模型各項誤差指標均小于工程設(shè)計領(lǐng)域中常用的許用值[24]。本文模型決定系數(shù)R2均大于0.9，說明Kriging模型的精度滿足要求，可以作為多目標優(yōu)化的代理模型。

表1　Kriging模型誤差分析Table 1　Error analysis of Kriging model

2.2多目標優(yōu)化

選取離心壓縮機壓縮比πc、等熵效率ηɑd、整機聲功率LWA為優(yōu)化目標，葉片進口角β1、葉片出口角β2、尾緣傾角γ、葉頂間隙e、葉片厚度t為優(yōu)化變量，優(yōu)化問題可描述為

式中πc為離心壓縮機的壓縮比；ηɑd為等熵效率；β1為葉片進口角，（°）；β2為葉片出口角，（°）；γ為葉片尾緣傾角，（°）；e為葉頂間隙，mm；t為葉片厚度，mm。

基于Kriging模型，采用多目標遺傳算法NSGA-Ⅱ[25]進行優(yōu)化設(shè)計，設(shè)定初始種群數(shù)為200，遺傳代數(shù)為1 000，交叉概率為0.9，變異概率為0.2。為進一步提高Kriging代理模型的精度，對模型得到的最優(yōu)點進行精確數(shù)值計算，利用該精確計算的數(shù)據(jù)更新原模型，進一步提高最優(yōu)區(qū)間附近的代理模型精度，進一步提高最優(yōu)區(qū)間附近的代理模型精度，直至得到更理想的優(yōu)化結(jié)果。離心壓縮機多目標優(yōu)化設(shè)計流程如圖6所示。

3　優(yōu)化結(jié)果與分析

3.1葉片結(jié)構(gòu)對比

優(yōu)化得到的Pareto解集如圖7所示，由圖7可知，聲功率級和壓縮比2個目標無法同時滿足最優(yōu)，Pareto前沿的斜率逐漸減小，當壓縮比較低時，隨壓縮比上升聲功率級幾乎不增加；當壓縮比較高時，壓縮比的小幅上升也會造成聲功率級的大幅增加。聲功率級和等熵效率的Pareto前沿與此類似。本文更關(guān)注離心壓縮機的噪聲特性，最終選取優(yōu)化設(shè)計點如圖7所示。

圖6　離心壓縮機多目標優(yōu)化設(shè)計流程圖Fig.6　Flowchart of multi-objective optimization design of centrifugal compressor

圖7　Pareto最優(yōu)解集Fig.7　Pareto diagram of optimized results

優(yōu)化前后離心壓縮機結(jié)構(gòu)參數(shù)對比如表2所示。

表2　優(yōu)化前后結(jié)構(gòu)參數(shù)對比Table 2　Parameters of baseline and optimized designs

圖8對比了優(yōu)化前后葉片的型線，由圖8可知，優(yōu)化后葉片厚度變薄，出口由后傾變?yōu)榍皟A，葉片整體扭曲程度降低，流道曲率變化也更為平滑。通常前傾葉片氣動負荷分布比較均勻，因而具有較高的效率和較寬的工作流量區(qū)間。由前文各設(shè)計變量對優(yōu)化目標的影響因素分析可知，當葉片厚度和葉頂間隙增加時，壓縮比、等熵效率降低，聲功率級上升。優(yōu)化結(jié)果較初始設(shè)計，葉頂間隙增大了21.6%，葉片厚度減小了49.1%，壓縮比和等熵效率的提高主要來源于葉片厚度的減小。但值得注意的是，優(yōu)化后尾緣傾角減小了109.2%，由后傾變?yōu)榍皟A。由圖5可知，尾緣傾角γ與聲功率級呈正相關(guān)，對壓縮比和效率的影響較小。因此，尾緣傾角的大幅減小是優(yōu)化后聲功率級降低的主要原因。同時，考慮到實際制造成本，葉頂間隙不能過小，在滿足性能和噪聲需求的基礎(chǔ)上可選擇稍大的葉頂間隙，故本文在Pareto解集中挑選該點作為最終優(yōu)化結(jié)果。

圖8　優(yōu)化前后葉片型線對比Fig.8　Comparison of blade profiles before and after optimization

3.2氣動性能及噪聲對比

為校核優(yōu)化結(jié)果，利用優(yōu)化前后的葉輪，結(jié)果原有擴壓器和蝸殼，在設(shè)計轉(zhuǎn)速下進行了多個工況點的定常計算，圖9所示為優(yōu)化前后離心壓縮機性能曲線的對比。由圖9可知，與優(yōu)化前相比，優(yōu)化后設(shè)計工況和非設(shè)計工況的壓縮比和等熵效率均有一定提高。

圖9　優(yōu)化前后離心壓縮機性能曲線對比Fig.9　Performance maps before and after optimization

對優(yōu)化設(shè)計點進行非定常計算，與初始設(shè)計對比結(jié)果如表3所示。由表3可知，采用Kriging模型與數(shù)值計算所得的壓縮比、等熵效率和聲功率的誤差均小于0.5%，Kriging模型具有很高的預測精度。優(yōu)化方案較初始設(shè)計壓縮比提高了3.56%，等熵效率提高了1.02%，整機聲功率級下降了3.79 dB，綜合性能得到明顯改善。

表3　優(yōu)化結(jié)果對比Table 3　Results of optimization

為進一步分析優(yōu)化結(jié)果，對優(yōu)化前后離心壓縮機內(nèi)部流動進行分析。圖10所示為壓縮機橫截面的壓力云圖，由圖10可知，優(yōu)化后壓縮機壓力顯著提高，擴壓器和蝸殼內(nèi)壓力變化更加平緩，蝸舌處由于泄漏引起的壓力損失更小。

圖10　壓縮機橫截面壓力云圖對比Fig.10　Pressure contours of compressor cross section

圖11所示為葉輪出口處馬赫數(shù)分布對比，由圖11可知，優(yōu)化前，葉片通道內(nèi)低速區(qū)域堆積在葉片吸力面上部，并在主葉片根部形成回流。優(yōu)化后葉輪出口處速度整體上進一步降低，局部堆積和回流現(xiàn)象減弱，葉片通道內(nèi)和根尖速度分布均勻性變好。這種改變使得下游擴壓器流場中高低能流體的摻混和損失更少，這也是優(yōu)化后壓縮機的性能得到改善的原因。

圖11　葉輪出口馬赫數(shù)對比Fig.11　Mach number at impeller outlet

圖12所示為80%葉高處葉片間流面的熵云圖和面流線圖。由圖12可知，優(yōu)化前在分流葉片中后部存在高熵區(qū)，從面流線可以看出，優(yōu)化前分流葉片中后部的高熵區(qū)是由橫向渦流引發(fā)的流動損失導致。優(yōu)化后葉片流道內(nèi)橫向渦流明顯減弱，整體熵增明顯降低。

圖12　80%葉高處葉片間流面的熵云圖和面流線對比Fig.12　Entropy contours and streamlines at 80% span of blade-to-blade surface

在實際運行中，離心壓縮機出口通過管道經(jīng)加濕器進入燃料電池電堆，大部分氣動噪聲由進口直接向外輻射[26]。對優(yōu)化前后離心壓縮機進口處噪聲進行分析，如圖13所示。由圖13可知，優(yōu)化后葉片通過頻率處噪聲降低了16 dB，旋轉(zhuǎn)基頻及其諧頻處的離散噪聲均有下降，全頻帶內(nèi)寬頻噪聲也有所下降，尤其是0～1 800 Hz 和10 000～16 000 Hz頻段。優(yōu)化方案整體降噪效果顯著。

圖13　優(yōu)化前后離心壓縮機噪聲對比Fig.13　Sound pressure level spectrums before and after optimization

4　結(jié)　論

1）葉片厚度和葉頂間隙是2個最關(guān)鍵參數(shù)，當葉片厚度和葉頂間隙增加時，壓縮比、等熵效率降低，聲功率級上升。減小尾緣傾角可改善葉片出口流動，前傾葉片較后傾葉片噪聲更低。各設(shè)計參數(shù)間存在一定交互作用。

2）優(yōu)化方案在設(shè)計工況點較初始設(shè)計壓縮比提高了3.56%，等熵效率提高了1.02%，原因為優(yōu)化后葉片出口速度分布更加均勻，葉片間橫向渦流損失減少。非設(shè)計工況點的壓縮比和等熵效率均有提高。

3）優(yōu)化后設(shè)計工況點的整機聲功率級下降3.79 dB，葉片通過頻率處噪聲降低16 dB，旋轉(zhuǎn)頻率及其諧頻處離散噪聲以及0～1 800 Hz、10 000～16 000 Hz頻段內(nèi)寬頻噪聲均有下降。

本文將最優(yōu)拉丁方設(shè)計、Kriging模型、多目標遺傳算法、循環(huán)優(yōu)化相結(jié)合，提出的優(yōu)化方法可以為高性能、低噪聲燃料電池車用離心壓縮機優(yōu)化設(shè)計提供參考，并可以推廣到其他葉輪機械的優(yōu)化設(shè)計中。

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Multi-objective parameter optimization of centrifugal compressor impeller with Kriging model

Zuo Shuguang, Wei Kaijun, Wu Xudong※, Nie Yujie, Xu Sichuan
（Cleɑn Energy Automotive Engineering Center, Tongji University, Shɑnghɑi 201804， Chinɑ）

Abstract:The high-speed centrifugal compressor used in the air supply system is the major noise source of the fuel cell vehicle. Therefore， it is important for the compressor to achieve low noise level as well as high compression ratio and efficiency. This paper presents an optimal design method for the centrifugal compressors using numerical simulation， Kriging model and genetic algorithm at the operating point. The rotational speed at the operation point is 80 000 r/min， the mass flow rate is 0.08 kg/s， and the compression ratio is 1.65. The steady RANS simulations are preliminarily used to provide the performance maps as well as the consistent initial conditions for the subsequent unsteady simulations. Performance maps are compared between numerical and experimental results at 40 000 and 50 000 r/min， which show a good agreement. Next， the unsteady simulations are performed to calculate the sound power level of the compressor. In order to analyze the influences of the blade inlet angle， blade outlet angle， trailing edge angle， tip clearance and blade thickness on the compression ratio，isentropic efficiency and sound power level， the optimal Latin square design is adopted to create the sample space. Each one of the sample points is simulated with the presented numerical method. The results show that the tip clearance and blade thickness are 2 primary factors. The compression ratio and efficiency decline when the tip clearance and blade thickness decrease， while the sound power level rises. The front incline is found to be better than the back incline. The Kriging model is built to reflect the functional relationship between the impeller design parameters and the performance parameters. Then， the multi-objective optimization is conducted with the genetic algorithm based on the Kriging model instead of the numerical model. The errors of the compression ratio， isentropic efficiency and sound power level between the Kriging model and the numerical model at optimized point are 0.11%， 0.46% and 0.01%， respectively. The blade inlet angle， blade outlet angle，trailing edge inclined angle， tip clearance and blade thickness of the baseline design are 37°， 45°， 26.7°， 0.3 mm and 1.2 mm，and the optimized design are 35.226°， 50.863°， -2.465°， 0.365 mm and 0.611 mm， respectively. Compared with the initial design， the compression ratio and isentropic efficiency of the optimal design are increased by 3.56% and 1.02%， respectively and the sound power level is decreased by 3.79 dB. The sound pressure spectrums show that the noise at blade passing frequency decreases by 16 dB. The rotational frequency and its noise at the harmonic frequency as well as broadband noise at the 0-1 800 Hz and 10 000-16 000 Hz also decrease. The compression ratio and isentropic efficiency of the centrifugal compressor are also improved at the off-design points. Internal flow fields are analyzed to find out the mechanism of the improvements. The results show that the velocity distribution is more uniform and the secondary flows in the blade flow channel significantly decrease after optimization， which means that the mixing loss at the impeller outlet decreases. This research provides a reference for optimizing the acoustic behavior as well as the performance parameters of centrifugal compressors at the early design stage.

Keywords:models; optimization; impellers; centrifugal compressor; unsteady simulation; aerodynamic noise; Kriging model

通信作者：※吳旭東，男，江蘇揚州人，助理教授，主要從事汽車NVH研究，上海 同濟大學新能源汽車工程中心，201804。

作者簡介：左曙光，男，湖南沅江人，教授，博士生導師，主要從事汽車NVH研究，上海同濟大學新能源汽車工程中心，201804。

基金項目：國家重大科學儀器設(shè)備開發(fā)專項（2012YQ15025605）；國家863項目（2012AA110501）

收稿日期：2015-08-19

修訂日期：2015-12-21

中圖分類號：TH452

文獻標志碼：A

文章編號：1002-6819（2016）-02-0077-07

doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.012