某型车排气系统气流噪声分析与优化

针对某型车在发动机高转速下车内噪声过大问题,进行样车噪声水平试验,判定主要是由排气系统噪声引起。运用三维有限元分析方法结合试验排除消声器消声性能不足的可能,确定是由气流再生噪声所致。采用计算流体动力学方法对排气系统内部流场仿真计算,分析气流再生噪声的产生原因。根据分析结果对气流噪声生成部位结构优化。最后使用冷流试验台架对各方案管口噪声测试并选择最佳方案进行实车3挡WOT工况道路试验,结果表明,发动机高转速下前、中、后排乘员耳旁总声压级分别平均降低4.5 dB(A)、2.9 dB(A)和1.7 dB(A),满足设计目标要求。     

冷却风扇“拍振”影响车内噪声的试验研究

为了降低冷却风扇对车内噪声的影响,采用理论分析与实车试验相结合的方法,在分析"拍振"机理的基础上讨论了双冷却风扇"拍振"形成的原因;以某B级车车内噪声为研究对象,进行了双冷却风扇优化前后的对比试验.研究结果表明:当转速差较小时,双冷却风扇因各自动不平衡引起的两个振动会合成"拍振",影响车辆舒适性;实测车内噪声含明显的冷却风扇噪声成分,且"拍振"现象明显;通过调整两冷却风扇转速差到20%和减小动不平衡量10%,发动机怠速、冷却风扇高速运转时车内噪声由优化前48.32dB(A)降低至46.86 dB(A),降噪效果明显.     

商用车噪声实验与抑制分析

目前国产商用车噪声普遍高于国外商用车.根据汽车加速行驶车外噪声、定置排气噪声和驾驶室内噪声的实验方法,对国产某款商用车与国外同类型的标杆车进行测试对比,确定了国产商用车驾驶室隔声量不足是加速通过车外噪声过大的主要原因,并提出了采用吸声材料对驾驶室进行降噪优化.实验结果表明:降噪优化后国产商用车驾驶室的平均隔声量有所提高,整车加速通过噪声下降了1.3 dB(A).     

汽车燃油泵怠速噪声问题优化

针对某车型NVH开发过程中怠速关空调工况下,车内噪声声压级偏高、声品质较差的问题,对样车进行试验诊断分析,通过试验诊断明确怠速噪声偏大的原因是燃油泵工作时产生的振动和噪声通过结构传递路径传至车内;通过对燃油泵转向器和进、出油板进行优化降低燃油泵的振动和噪声,实车试验验证表明优化后的燃油泵在怠速关空调工况下车内噪声比改进前降低了4.9 dB(A),改进效果明显;同时主观评价车内舒适性明显提高。     

汽车空调压缩机怠速噪声诊断及拓扑优化

针对某国产SUV车型怠速开空调时车内噪声较大的问题,对样车及其压缩机系统进行了试验诊断、分析和改进。通过分析试验获得的车内噪声频谱和压缩机振动频谱,结合压缩机及支架系统的模态计算和试验验证,认定开、关空调噪声差异主要是由压缩机工作频率与压缩机及其支架系统一阶固有频率接近产生共振造成的。通过拓扑优化的方法对支架结构进行了加强,提高了压缩机-支架系统的一阶模态频率,避开了怠速开空调时压缩机的工作频率。将改进的支架装车进行试验验证,结果表明:在怠速开空调工况下,改进后的车内噪声比改进前降低了2.3dB(A),改进效果明显;定置升转速工况试验结果表明:改进后在发动机转速为900~3400r/min时,车内噪声有明显降低。     

电动车制动真空泵噪声诊断与优化

电动车在低压供电状态制动真空泵工作时,驾驶员左耳处噪声与怠速时差值为6.59 dB(A),真空泵工作噪声明显,对车内噪声贡献很大.针对某增程式电动车低压供电状态踩制动踏板时,制动真空泵工作噪声较大的问题,应用LMSTest.Lab对真空泵噪声问题进行试验诊断测试并分析其原因,通过更换刚度较低的隔振橡胶块并提高真空泵安装支架的动刚度,对整车密封性进行改进,并进行对比测试,结果表明:优化后真空泵本体的噪声由90.83 dB(A)降到83.66 dB(A),驾驶员左耳噪声由53.54 dB(A)降到49.95 dB(A),改善效果明显.     

基于有限元模型的汽车排气系统的悬挂点位置优化

基于Hypermesh软件建立的汽车排气系统的有限元模型,运用MSC.NASTRAN软件首先进行自由模态分析,初步确定悬挂点位置.再运用平均驱动自由度位移法(ADDOFD)对排气系统的悬挂点位置进行优化.最后对优化后的排气系统进行了约束模态分析.结果表明,优化后的各阶固有频率能避开发动机怠速和经济转速下的激励频率,从而...     

车门系统玻璃升降声品质的结构优化研究

车门系统玻璃升降声品质是汽车噪声、振动和声振粗糙度的重要研究内容之一。玻璃升降过程中存在异响声大、声品质差等问题,通过现场噪声和电机加速度测试,测得异响主要发生在电机频率104.7 Hz和111.7 Hz时。建立车门系统的CAE模型,对车门内板电机固定区域进行动态加速度响应分析,识别出导致异响的内板敏感区域。对车门系统进行模态分析,并优化车门系统内板结构,即在内板敏感区域增设桥接结构并将电机顺时针旋转8°。对优化结构进行振动响应分析、耐久性能分析和噪声试验测试。结果表明,优化方案的车门玻璃上升和下降阶段的最大声压值为41.6 dB(A)和43.5dB(A),均小于要求的声压值45 dB(A),达到了改善车门系统玻璃升降声品质的目的。     

车内低频噪声声固耦合及试验优化设计

利用某国产轿车的声固耦合有限元模型对车内低频噪声进行了预测、分析和优化,并通过实车道路试验得到动力总成悬置激励、路面通过悬架传递到车身的激励以及驾驶员耳旁声压级响应。将测得的激励施加于模型中的相应位置进行频率响应分析,并预测车内低频噪声。从预测结果与试验结果的对比可以看出,二者具有较好的一致性,证明了轿车声固耦合模型的有效性。分析了驾驶员耳旁声压级对车身结构各壁板的灵敏度,根据灵敏度分析结果,应用涂贴阻尼层的方法对车内噪声进行控制,通过对阻尼层的试验优化设计,优化了涂贴阻尼层的密度及厚度。优化后车内噪声峰值降低了1.13dB(A),总声压级降低了0.62dB(A),阻尼层的总质量降低了1.935kg。     

基于m伪随机序列的车内空传噪声传递特性辨识

根据车内空气传播噪声的源-路径-接受者模型,提出了传递路径函数的m序列相关辨识方法。仿真结果表明:该方法具有很好的噪声抗干扰性能。采用复杂可编程逻辑器件CPLD为核心器件,连接外围电路,设计了移位时钟频率可调、长度可选的m序列发生器。利用m序列发生器进行实车对比实验,结果表明:m序列方法的测试误差比白噪声法小1/3,辨识精度高;测试环境的本底噪声能提高40dB(A),抗干扰性好。     

基于发动机激励的车内振动和噪声阶次分析

为了研究发动机激励对车内振动和噪声的影响,通过对某款国产乘用车进行振动和噪声测试实验,采集加速工况下的发动机悬置振动信号和车内振动与噪声信号,利用阶次分析方法对信号进行数据处理,分析车内振动和噪声产生的原因.通过计算各个悬置的隔振率,分析悬置隔振性能对车内振动和噪声的影响.结果表明,左悬置和右悬置隔振性差是引起车内振动的主要原因,后悬置振动是引起车内噪声的主要因素,发动机激励传递到悬置系统产生的振动是引起车内振动和噪声的主要原因.     

采用能量有限元分析的高速列车车内噪声预测

采用能量有限元分析（EFEA）并引入车体隔声效应建立高速列车（HST）车厢结构和声腔模型,综合考虑机械激励和声激励源,预测分析车内全频噪声. 通过试验及仿真计算获取模型结构和声腔参数;采用多体动力学仿真、声学有限元法和非线性声学方法求解得到车外激励源,包括轮轨力、二系悬挂力、轮轨噪声和气动噪声. 通过验证激励源频谱结果的声压级（SPL）峰值频率保证激励源的准确性. 将模型参数和激励源施加到车内噪声EFEA模型上,并预测不同区域的车内噪声。将车内声腔各区域的预测与搭载试验车内噪声SPL进行对比,结果显示,仿真与试验车内噪声声压级在分析频段内的变化趋势基本一致,声压级总值（OASPL）误差小于3 dB(A). 由此验证了提出的方法对于HST车内全频噪声仿真预测的有效性和准确性.     

隔膜抽气泵排气噪声控制研究

为降低某隔膜抽气泵的工作噪声,对其噪声特性进行了试验研究,通过分析确定排气噪声为其主要噪声源;为满足排气背压损失小、消声量高、消声容积小的要求,采用了双层串联微穿孔金属管结构进行消声器的设计。对设计的3种不同方案的消声器的试验测试结果表明,该结构消声器能够使排气噪声降低8dB(A)以上,并使得整体噪声降低到设计目标。     

发动机排气电控消声实验系统的研究

为了提高发动机的动力性、经济性指标,同时改善其排放性能,根据发动机排气噪声的频谱特征,结合有源消声技术的特点,提出并设计了一种可消除低频噪声的发动机排气电控消声实验系统,并对该系统的消声机理进行了理论研究．电控消声实验系统的实验结果表明,在低频段取得了平均降噪３０ ｄＢ以上的效果．     

地铁线路对车内噪声的影响分析

对上海地铁9号线运行于高架段、敞开段和隧道段时的噪声分别进行了测试.从所测数据结果的分析总结中得到对地铁车内噪声影响最大的是轮轨噪声,并测得列车在通过隧道内道岔时的噪声可达95 dB(A),由此提出了车内噪声的治理措施和控制手段.     

长春-40拖拉机排气消声器改进设计

本文介绍了长春-40拖拉机排气消声器的改进设计方案,经新、旧消声器的对比实验表明,新消声器比旧消声器排气口附近噪声降低9dB(A),拖拉机环境噪声降低2dB(A),功率损失<2％,低于原消声器。     

车辆壳体结构振动噪声的预估和降低

首先建立了壳体结构和声场的有限元模型，用声场－结构耦合的模态综合法分析了车内噪声的分布，并计算了车辆在几种工况下的声压级，与模型实验结果趋势一致．因此，声场－结构耦合的模态综合法可以较有效地预估车内的噪声，可以在设计阶段优化车辆壳体结构，从而使车内噪声尽可能降到最低限度．     

基于径向基函数神经网络的车内噪声品质评价系统

为了高效而准确地对车内噪声品质进行评价,针对B级车稳态工况下的车内噪声,建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的声品质评价系统。用等级评分法对30个稳态噪声信号进行了主观评价试验,并通过相关分析得出了对声品质有重要影响的客观参量。采用RBF神经网络构建了车内噪声品质的评价模型,其预测平均相对误差为4.5%。以评价模型为基础,采用模块化设计方法和多线程并行处理技术,设计了基于虚拟仪器的声品质评价系统。测试结果表明:该系统比传统的主观评价试验系统的测试时间缩短了90%,并提高了评价结果的质量。     

Active Noise Control of the Heavy Truck Interior Cab

In order to control the noise of the heavy truck interior cab effectively,the active noise control methods are employed. First,an interior noise field test for the heavy truck is performed,and frequencies of interior noise of this vehicle are analyzed. According to the spectrum analysis of acquired noise signal,it is found out that the main frequencies of interior noise are less than 800Hz. Then the least squares lattice (LSL) algorithm is used as signal processing algorithm of the controller and a closed-loop control DSP system,based on TMS 320VC5416,is developed. The residual signal at driver's ear is used as feedback signal. Lastly,the developed ANC system is loaded into the heavy truck cab,and controlling the noise at driver's ear for that truck at different driving speeds is attempted. The noise control test results indicate that the cab interior noise is reduced averagely by 0.9 dBA at different driving speeds.