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《汽车工程》2018,(12)
根据计算进气格栅开、闭两种状态的整车模型的空气动力学性能参数对比风洞实验结果,确定了原设计的整体流动仿真的精度;而基于该模型运用DES法计算的侧窗表面测点的声压级与实验结果对比,确定了2mm网格气动噪声仿真的精度。对新方案和原设计运用Q准则的流态显示,表明新方案后视镜尾流区的流动状态得到改善;侧窗表面的湍流压力脉动的对比表明,后视镜外形的改动对湍流压力脉动影响很小;而通过Lighthill声类比法获得的声压脉动却有显著差异,新方案在2 000~8 000Hz范围内的声压脉动明显减小。Beamforming测试的声源分布和改进效果,与CFD计算预测一致,且与车内的声压级测试有很好的相关性。以上研究表明:Q准则的流态显示可用于气动噪声的定性评估;声压脉动是后视镜气动噪声仿真最主要的评价依据,不可忽略。 相似文献
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针对传统风洞试验、数值模拟等方法计算噪声值费时长、资源消耗大等问题,提出一种基于机器学习的气动噪声预测方法。以后视镜特征参数为数据集输入,对不同特征参数下的后视镜模型进行瞬态流场与声场联合仿真,将计算得到的总声压级值作为数据集输出,分别用不同数量的样本数据训练支持向量回归机,通过建立的预测模型对同一测试集进行预测得到总声压级预测值。结果表明,基于支持向量回归机的预测方法能得到与计算值误差较小的预测结果,在较少样本数据支撑下也具有较高的预测精度,可用于汽车后视镜气动噪声的预测。 相似文献
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针对后视镜引起的前侧窗与车内气动噪声问题,采用计算流体力学(CFD)方法对某商用车进行车外后视镜区域数值模拟和车内噪声预测的研究。稳态分析采用RANS模型中SST(Menter)k-ω模型,瞬态分析采用基于SST(Menter)k-ω的分离涡模拟(DES);通过分析后视镜侧窗区域的稳态静压力与瞬态动压力、速度和涡量云图,揭示了因A柱后视镜而产生车窗表面的湍流压力脉动的机理;同时求解瞬态流场获得两侧车窗表面湍流压力脉动载荷。采用声学FEM方法将车窗表面湍流压力脉动作为边界条件来计算气动噪声的传播,基于车内声学空间不同频率的声压级云图分布规律,说明了车内气动噪声主要集中在中低频段和声压级最大的分布区域;驾驶员左耳旁声压级曲线展示了20-2500 Hz频段内声压级变化规律。最后进行实车道路滑行测试,证实了气动噪声在车速80-110 km/h时较为明显的结论;采用CFD结合声学有限元的方法可较为准确地预测车内100-2500 Hz气动噪声的声压级,为优化后视镜、降低驾驶室内气动噪声提供仿真和试验的技术方案。 相似文献
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《汽车工程》2018,(10)
本文中通过整车气动声学风洞试验,分别采用A计权声压级、响度和语音清晰度3种指标,对不同风速和不同偏航角下,车内气动噪声的变化以及后视镜密封和雨刮器对车内噪声的影响进行了分析。结果表明:不同风速下车内气动噪声的频谱特征相似;随着风速的增加,车内的A计权总声压级和响度几乎呈线性增加,而语音清晰度呈线性降低。不同偏航角下,车内风噪水平也有明显变化。随偏航角绝对值的增加,A计权总声压级和响度增大,而语音清晰度下降,但上升或下降的线性度稍差。此外,后视镜密封在0. 5-3kHz的中高频段对车内噪声的影响较大,而雨刮器的影响则主要在3-6. 3kHz的高频段。从数值上看,无论对后视镜的密封还是雨刮的影响进行分析时,语音清晰度都比响度和A计权总声压级更敏感。 相似文献
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《汽车工程》2017,(10)
在简单介绍了Beamforming声源识别技术的基本原理和车外气动声源与车内噪声相关性分析的方法之后,在整车气动声学风洞中应用流场外声阵列与车内2个参考麦克风同时进行车内外噪声信号的同步测量,应用频域内声源识别的传统的Beamforming算法和改进的CLEAN-SC算法,识别出了车外的气动噪声源分布,并分析了车外声源与车内噪声的相关性,得出车外噪声源对车内噪声的相对贡献度。结果表明:频域内改进的CLEAN-SC算法可以在很大程度上改善传统Beamforming算法在动态范围和空间分辨率方面的局限性,且算法稳健,使该项技术在风洞内的应用更具实用性。对车内噪声而言,在较多的特征频段,车外后视镜作为声源对车内噪声的贡献度最大。但在一些特征频段,前雨刮和门把手对车内噪声的贡献也不容忽视。 相似文献
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汽车后视镜是每个见过汽车的人都很熟悉的,一部车至少有三个后视镜,每个驾驶都在一天的行车中看它们不下百来回,但如果问个简单的问题:你怎么调整爱车的后视镜?也许每个人开车都有不同的习惯,但是怎么调整后视镜,还是有一定的规矩。 相似文献