汽车车内噪声与车外气动声源的相关性研究

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。