徐明, 葉佳, 朱茂桃*
(1.上海干巷車鏡實業(yè)有限公司產品研發(fā)部, 上海 201518; 2.江蘇大學汽車與交通工程學院, 鎮(zhèn)江 212013)
隨著汽車技術的發(fā)展,人們不僅僅關注汽車安全性、動力性和燃油經濟性,而且對乘車舒適性也提出了較高的要求。當車輛的行駛速度超過100 km/h時,氣動噪聲對駕駛室內的影響占主導地位[1-2]。因此,降低氣動噪聲已經成為噪聲控制領域的一個重要課題。汽車行駛時,高速氣流流過存在不規(guī)則曲面結構的汽車表面,會發(fā)生氣流分離現象,形成較為劇烈的湍流結構,引起周圍空氣壓力脈動,進而產生氣動噪聲[3-5]。其中A柱-后視鏡區(qū)域是前側窗處的主要噪聲源,對駕駛室內影響較大[6]。因此,對此區(qū)域的流場和聲場進行研究對降低駕駛室內氣動噪聲水平具有積極的意義,這也是汽車氣動噪聲領域亟須解決的問題。目前,國內外對于后視鏡氣動噪聲的研究取得了一定的成果。Chen等[7]通過后視鏡-平板模型研究兩款通用后視鏡尾部的時均靜態(tài)聲壓,為后視鏡-平板的研究方案提供了參考依據。Mukkamala等[8]使用Fluent軟件對安裝在楔形體上的后視鏡的氣動噪聲進行研究,采用大渦模擬對產生的渦旋進行計算,并預測了氣動噪聲,發(fā)現這種方法不僅保證準確性而且可以顯著減小計算時間。Mukkera等[9]通過分離渦模擬(detached-eddy simulation,DES)分別對基準后視鏡、安裝在車門上的后視鏡和無后視鏡的情況進行了分析,結果表明,與基準后視鏡相比,安裝在車門上的后視鏡使車內平均聲壓級降低了17%。Chu等[10]基于計算流體動力學(computational fluid dynamics,CFD)分析,在不減小尺寸的情況下,在后視鏡殼體的內邊緣和外邊緣上制作了附加的線孔(內凹),結果表明,帶有內部管道的OSRVM模型可以顯著改善速度分布和聲壓級。李啟良等[11]選用普通類后視鏡模型,研究前臉、后臉和安裝角度等5個參數對氣動噪聲的影響,結果發(fā)現,除了旋轉角度,其他4個因素對氣動噪聲影響較大。Wang等[12]采用數值模擬和粒子圖像測速(particle image velocimetry,PIV)試驗對安裝在平板上的后視鏡進行研究,分析后視鏡尾部流場的瞬態(tài)流動特性,研究其尾部脫落渦的結構,通過流場分析,對后視鏡進行降噪優(yōu)化。
綜上所述,后視鏡尾部流場中的渦流結構對氣動噪聲起關鍵作用,國內外對后視鏡氣動噪聲進行不少的研究,但多以類后視鏡模型作為研究對象,且采用的是后視鏡-平板的研究方案,對安裝在整車上的后視鏡氣動噪聲研究較少?,F以真實后視鏡為研究對象,通過對A柱-后視鏡區(qū)域流場和聲場進行研究,探究后視鏡內側夾角因素對氣動噪聲的影響,通過優(yōu)化分析得到降噪效果較好的造型,并對其降噪原理進行研究,為后視鏡的降噪優(yōu)化提供指導作用。
汽車行駛時產生的氣動噪聲遵循FW-H方程[13],表達式為
(1)
式(1)中:ρ′為流體密度變化量;ui、vi和vj為速度分量;δij為單位張量;c0為聲速;δ(f)為δ函數;f為作用在流體上的體積力;Pij為壓應力張量;τij為黏性應力張量。方程左邊描述的是聲音的傳播項,右邊第1項為加速度引起的單極子聲源項,第2項為由湍流作用造成表面壓力波動引起的偶極子聲源項,第3項為流體運動引起的四極子聲源項。而汽車表面為剛性的,無明顯形變,且汽車高速行駛時屬于低馬赫數工況(Ma<0.3),因此可以忽略單極子聲源項和四極子聲源項的影響,主要考慮偶極子聲源項對氣動噪聲的貢獻。
Lighthill理論雖然將聲場和流場聯(lián)系起來,但是其不能解釋流體發(fā)聲的內部機制和湍流與聲波之間的作用原理。Howe在FW-H方程的基礎上進行簡化,推導出低馬赫數等熵流動的Howe渦聲方程[14-15],表達式為
(2)
式(2)中:B為流體總焓;u為速度矢量;ρ為流體密度;ω為流動渦矢量;符號×表示叉乘。方程左邊描述了聲在非均勻流動介質中的傳播,右邊為氣動聲源產生項。渦聲方程表明,氣動噪聲產生于流場中渦的伸縮和破裂,即只有存在渦的地方,才會產生氣動噪聲[16]。
以某運動型多用途汽車(sport utility vehicle,SUV)車型為基礎,通過CATIA軟件對車身外表面建模,保留車身原有的基本特征,包括前進氣格柵、大燈、后視鏡等。為保證車身模型的仿真結果的可靠性,需要對車身模型不斷檢查和修復,去除翻邊,保證曲面的光順性和連續(xù)性。
為盡可能地模擬汽車風洞試驗的真實流場分布,建立的計算域的長度、寬度和高度分別對應車身長寬高的9倍、5倍和6倍。其中,車身前端距離計算域的入口為3倍的車身長度,使氣流能夠充分發(fā)展,保證仿真計算結果的準確性。計算域模型如圖2所示。
圖1 原后視鏡模型Fig.1 Base rearview mirror model
圖2 整車計算域模型Fig.2 Computational domain model
面網格分為三角形和四邊形網格,要使四邊形網格較好地貼合復雜幾何表面,需要將網格尺寸設置得非常密,大大增加了網格數量,而三角形網格對復雜幾何表面具有良好的適應性,能夠較好地展示復雜幾何的真實表面,因此采用三角形網格。為保證計算精度的同時能節(jié)約計算成本,將模型分為不同區(qū)域進行網格尺寸劃分,A柱-后視鏡區(qū)域為重點研究區(qū)域,網格尺寸對聲學計算精度影響較大,因此對此區(qū)域進行局部加密,后視鏡表面網格尺寸為1~2 mm,A柱和側窗表面最大網格尺寸為2 mm,車身表面最大網格尺寸為8 mm,計算域壁面最大面網格尺寸為256 mm,網格尺寸過渡方式為漸變式增長,從而使網格質量得到保證。由于邊界層對于仿真計算結果具有較大影響,因此邊界層尺寸設置合理性至關重要。根據面網格拉伸生成15層邊界層,邊界層網格采用的是三棱柱網格,首層高度設置為0.02 mm,增長率為1.2,邊界層總高度為1.47 mm。邊界層網格劃分完成后,在邊界層和計算域之間生成四面體網格,整個計算域網格總數大約為3 300萬。
在仿真計算中,氣流是充分發(fā)展的自由流動,車尾距離計算域出口足夠遠,因此可以認為,氣流受出口影響較小,為自由流動,可以當作是標準大氣壓。設置的入口風速為140 km/h,根據馬赫數的定義,汽車行駛屬于低馬赫數工況,Ma<0.3,氣體可以當作是不可壓縮流動。根據入口的氣流速度,結合汽車氣動噪聲仿真的經驗值,湍流強度設置為2.5%,邊界條件設置如表1所示。
表1 計算域邊界條件Table 1 Boundary conditions of computational domain
Realizablek-ε模型通過構建與應變率有關的函數,優(yōu)化湍動渦黏系數中的Cμ。該模型中,引入了與旋轉和曲率相關的內容,且在計算存在大逆壓梯度的邊界層以及有分離和回流流動時更加具有優(yōu)勢。同時,Realizablek-ε湍流模型對畸變的網格具有一定修正的作用,因此,穩(wěn)態(tài)計算時,選用Realizablek-ε湍流模型。穩(wěn)態(tài)計算的具體設置如表2所示。
表2 穩(wěn)態(tài)計算模型設置Table 2 Steady-state calculation model settings
穩(wěn)態(tài)計算時,在Fluent中完成湍流模型和邊界條件的設置后,計算步數設置為2 000步,每個時間步長內迭代5次,計算精度為0.000 1。當穩(wěn)態(tài)計算達到480步左右時,殘差曲線收斂,如圖3所示。
圖3 殘差曲線圖Fig.3 Residual error curve
瞬態(tài)模擬計算選用大渦模擬(LES),亞格子應力模型選用WMLES模型。合理的采樣時間對氣動噪聲計算精度有直接影響,為充分反映非定常流動特性,采樣時間需大于5倍的流動變化周期[17]。采樣時間由斯特勞哈爾數決定,即
St=fd/v
(3)
式(3)中:f為特征頻率;d為特征長度;v為氣流速度。高雷諾數下圓柱繞流的斯特勞哈爾數約為0.2。后視鏡的特征長度取250 mm,穩(wěn)態(tài)計算中得到的流速最高為64 m/s,將值代入式(3)中進行計算,可以得到后視鏡流場特征頻率約為51 Hz,也就是流場的特征周期為0.019 s。因此,仿真計算時,設置時間步長為0.000 02 s,共計算10 000步,采樣時間為0.2 s,約為后視鏡流場特征周期的10倍。
瞬態(tài)計算完成后,可以得到側窗表面各個監(jiān)測點處的脈動壓力關于時間變化的時域頻譜圖,為了得到各監(jiān)測點處的聲壓級與頻率之間的變化規(guī)律,需要對壓力脈動曲線進行傅里葉變換。
快速傅里葉變換(fast Fourier transform,FFT)將時域信號轉換為頻域信號,便于更好地找出規(guī)律分析問題,防止盲目分析問題,極大地提高了計算效率,公式為
(4)
整車氣動噪聲試驗在同濟大學的上海地面交通工具風洞中心進行。該風洞為3/4開口回流式風洞,噴口的面積是27 m2,測試段的長度為15 m,軸線方向別的壓力梯度小于0.005 Pa/m,試驗的最大風速可以達到250 km/h,背景噪聲的水平為當風速為160 km/h時,背景噪聲低于61 dB。實驗前,將試驗車停放在試驗段的天平轉盤的中心位置固定,車輪處于靜止狀態(tài),并用膠帶將進氣格柵、門窗連接處和底盤等位置進行全密封,防止氣流泄漏產生泄漏噪聲,以確保測得的噪聲值都是由汽車外輪廓形狀引起的。試驗時,風洞試驗室溫度穩(wěn)定在24 ℃左右,濕度為36%,試驗風速分別為90、120、140 km/h,車輛偏航角為0°。
在前側窗表面布置GRAS公司生產的表面?zhèn)髀暺鳒y量側窗表面脈動壓力和聲壓,表面?zhèn)髀暺魃涎b有導流罩,減少“自噪聲”對試驗結果的干擾,采用HEAD公司的測試系統(tǒng)進行數據采集,并將數據導入到Artemis軟件進行處理和分析。在前側窗表面4個區(qū)域布置監(jiān)測點:后視鏡尾流區(qū)、A柱渦流區(qū)、人耳接收區(qū)和相對穩(wěn)定的附著流動區(qū)域,各取一個監(jiān)測點,如圖4所示,采集并分析其聲壓級頻譜。
紅色數字1、2、3、4分別代表監(jiān)測點1、監(jiān)測點2、監(jiān)測點3、監(jiān)測點4的位置圖4 風洞試驗和表面?zhèn)髀暺鞅O(jiān)測點分布圖Fig.4 Wind tunnel test and monitoring points
圖5 原模型仿真與試驗結果對比Fig.5 Comparison of simulation and test results of base model
如圖5所示為仿真和試驗得到的4個監(jiān)測點處的1/3倍頻程A計權聲壓級對比圖,通過仿真和試驗結果對比,結果表明數值模擬計算得到的A計權聲壓級的變化趨勢和試驗結果一致,最大計算誤差為4.1 dB,因此可以判斷該數值模擬方法是合理有效的。
圖6 不同風速下各監(jiān)測點處1/3倍頻程A計權聲壓級曲線Fig.6 A-weighted sound pressure level curve of 1/3 octave band at each monitoring point under different wind speeds
為了解氣動噪聲與速度之間的關系,通過風洞試驗分別對90、120和140 km/h共3種風速下的氣動噪聲進行研究,觀察其4個監(jiān)測點處的氣動噪聲的變化規(guī)律。如圖6所示為各監(jiān)測點處在不同風速下的1/3倍頻A計權聲壓級曲線圖。
通過各監(jiān)測點處的聲壓級曲線,可以看出隨著風速的增加,1/3倍頻程A計權聲壓級顯著增加,且在0~1 000 Hz的低頻段,1/3倍頻程A計權聲壓級隨速度的變化不太大,但在1 000~5 000 Hz的中高頻范圍內1/3倍頻程A計權聲壓級變化比較明顯,且隨著頻率的增加,聲壓級隨速度變化越大。因此,可以判斷隨著風速的增加,氣動噪聲也是逐漸增加,且在1 000~5 000 Hz的中高頻范圍內變化較為明顯。
氣流流過后視鏡表面會發(fā)生邊界層分離的現象,在后視鏡尾部產生旋渦,引起周圍空氣壓力脈動,作用在側窗表面產生氣動噪聲。氣流流經后視鏡內側時會產生加速現象,因此,后視鏡內側夾角會影響氣流流過后視鏡和側窗之間的速度,進而影響后視鏡尾部渦流強度。常見車型的后視鏡鏡殼夾角的變化范圍一般為-5°~15°,因此等角度選取-5°、0°、5°、+10°和+15°共5個角度進行參數化試驗設計。
基于后視鏡-A柱區(qū)域外流場的仿真分析結果,對后視鏡內部夾角進行參數優(yōu)化,找出最有利于降低后視鏡氣動噪聲的夾角參數。以側窗表面的平均聲壓級的降噪率作為試驗指標,評價樣本的優(yōu)化效果。降噪率是將原模型氣動噪聲的計算結果作為參照值,原模型側窗表面的平均聲壓級為120.46 dB,分別計算5個參數樣本的降噪率,分析后視鏡鏡殼夾角對氣動噪聲的影響。降噪率計算公式為
(5)
式(5)中:SPL1為原模型的聲壓級;SPL2為優(yōu)化后模型的聲壓級。
如表3所示為5個夾角參數對應的氣動噪聲變化率。
表3 參數樣本氣動噪聲結果分析Table 3 Analysis of aerodynamic noise results of parameter samples
由表3可知,通過仿真計算結果比較,可以得到正喇叭造型不利于降低后視鏡氣動噪聲,當側窗和后視鏡之間的夾角從負角度變?yōu)檎嵌葧r,氣動噪聲逐漸減小,但并不隨著后視鏡與側窗之間的夾角的增加而無限減小,當夾角為+5°時,氣動噪聲降幅最大。因此對+5°模型展開詳細研究,并通過流場分析其降噪機理,優(yōu)化后的夾角方案模型如圖7所示。
圖8 3個平面上的流線圖Fig.8 Streamline diagram on three planes
圖8為優(yōu)化模型3個平面上的流線圖,觀察圖8可以看出,與原模型相比,優(yōu)化模型的XOY平面上,只有一個渦團,且渦團尺寸比原模型顯著減小;在XOZ平面上,優(yōu)化模型尾部的渦團明顯小于原模型,且流線比較稀疏;在YOZ平面上,優(yōu)化模型尾部旋渦明顯減小,且渦團中心沿著-Y方向遠離側窗。由于后視鏡鏡殼內側夾角不同,使得流過后視鏡和側窗之間的氣流的速度和角度不同,優(yōu)化模型中后視鏡尾部渦團尺寸明顯小于原模型,周圍空氣脈動壓力也會降低,因此產生的氣動噪聲也會降低。
圖7 夾角優(yōu)化模型Fig.7 Angle optimization model
圖9所示為優(yōu)化模型和原模型的速度云圖的對比??梢园l(fā)現,在XOY平面上,優(yōu)化模型尾部的低速區(qū)域面積顯著減小,降低了后視鏡尾部流場中的渦流強度;在XOZ平面上,優(yōu)化模型尾部流場中,上、下兩個低速區(qū)面積都明顯減小,且下方低速區(qū)與原模型相比,在Z方向上更遠離側窗表面,與XOZ平面上流線圖相呼應。在YOZ平面上,與原模型相比,優(yōu)化模型中后視鏡上方的低速區(qū)面積減小,有利于減小后視鏡尾部渦流強度。
圖9 3個平面上的速度分布云圖Fig.9 Velocity distribution nephogram on 3 planes
根據后視鏡尾流場的分析可以得到,通過鏡殼夾角的優(yōu)化,改變了后視鏡內側的氣流的流速和走向,進而減小了后視鏡尾部氣流的分離。在3個平面上,優(yōu)化模型尾部渦團尺寸明顯減小,低速區(qū)域面積顯著減小,降低了后視鏡-A柱區(qū)域的脈動壓力,從而使得前側窗表面的氣動噪聲降低。因此,可以認為優(yōu)化模型有利于降低側窗表面的氣動噪聲。
圖10為側窗表面壓力云圖,可以看出,相比于原模型,優(yōu)化模型中,A柱-后視鏡區(qū)域的等壓線比較稀疏,壓力梯度的變化比較小,氣流在此區(qū)域發(fā)生分離和再附著的程度比較小,湍流運動劇烈程度較小,且負壓區(qū)面積顯著減小,脈動壓力也比較小。因此,在側窗表面產生的氣動噪聲也比較小。
后視鏡內側夾角發(fā)生變化,使得流經后視鏡內側和側窗之間的氣流更加順暢,減小了氣流的分離和再附著,減小了由于旋渦的脫落、破裂而產生的脈動壓力,從而降低了側窗表面的氣動噪聲,因此可以認為優(yōu)化模型是有利于降低后視鏡氣動噪聲的。
圖10 側窗表面壓力云圖Fig.10 Pressure cloud diagram of side window
圖11所示為優(yōu)化模型與原模型的監(jiān)測點聲壓級頻譜對比圖,優(yōu)化模型中4個監(jiān)測點在中高頻段上的聲壓級曲線都有所降低,其中監(jiān)測點1、2、4在1 000~5 000 Hz的中高頻程內下降幅度都比較大,其中監(jiān)測點1中最大聲壓級降幅為6.8 dB,在監(jiān)測點3處聲壓級也有所降低。
因此,根據以上的分析可以認為,后視鏡鏡殼夾角對后視鏡和側窗之間的氣流有較大的影響,合理優(yōu)化鏡殼角度可以有效地減小后視鏡尾部低速區(qū)域的面積,降低渦流強度,減小前側窗處的脈動壓力,降低了前側窗處的氣動噪聲。
圖11 聲壓級頻譜圖Fig.11 Sound pressure level spectrum
基于真實后視鏡模型對后視鏡內側夾角進行研究,通過等角度設計5個角度進行參數化試驗設計,對側窗表面平均聲壓級進行計算,得到最優(yōu)夾角方案。對原模型和優(yōu)化模型進行仿真計算得到后視鏡尾部流場的分布情況以及側窗表面監(jiān)測點處的聲壓級,通過風洞試驗驗證了數值仿真的可靠性,分析了后視鏡夾角優(yōu)化的降噪效果。
(1)通過風洞試驗對不同風速下的后視鏡氣動噪聲進行研究,發(fā)現后視鏡氣動噪聲隨著車速的增加而增加,且在1 000~5 000 Hz的中高頻范圍內變化較為明顯。
(2)后視鏡內側夾角優(yōu)化,使得流經后視鏡內側和側窗之間的氣流更加順暢,減小了氣流的分離和再附著,減小了由于旋渦的脫落、破裂而產生的脈動壓力,從而降低了側窗表面的氣動噪聲。
(3)通過對后視鏡內側夾角進行優(yōu)化,監(jiān)測點1、2、4在1 000~5 000 Hz的中高頻程內降噪效果較為明顯,其中監(jiān)測點1中最大聲壓級降幅為6.8 dB。
(4)進一步的研究將考慮采用優(yōu)化算法對后視鏡內側夾角進行優(yōu)化,以期達到最優(yōu)的降噪效果。