基于多物理场耦合的轿车风噪预测技术研究
引言
引言
随着汽车工业向电动化、智能化方向发展，车内噪声品质已成为衡量车辆NVH性能的核心指标。在高速公路工况下，风噪占比超过60%，成为影响驾乘舒适性的关键因素。本文结合懿朵科技在振动噪声领域的最新技术突破，系统阐述基于CFD-CAA-Vibroacoustic多物理场耦合的风噪预测方法及工程应用实践。
一、技术背景与挑战
一、技术背景与挑战
传统风噪开发面临三大技术瓶颈：
1) 设计早期无实物阶段：传统风洞测试需物理样车，开发周期长达18-24个月。
2) 多物理场耦合难题：流场、结构振动、声腔响应的相互作用机制复杂。
3) 高频噪声预测精度：1000Hz以上频段的结构-声耦合效应难以准确建模。
二、多物理场耦合建模方法
二、多物理场耦合建模方法
1. 混合计算气动声学（Hybrid CAA）
采用分离式建模策略，基于STAR-CCM+平台实现：
1) 流场求解：使用Detached Eddy Simulation (DES)方法，在侧窗区域布置0.5mm级精细网格，捕捉A柱涡旋和后视镜尾流的瞬态特性
2) 声源分解：通过Lighthill声类比方程，将压力场分解为流体力压（pinc）和声压（pa）
3) 声传播计算：嵌入时域声波方程，实现声源项与流场解耦计算
图1封闭底部气流条件下的奔驰S级混合计算气动声学模型
技术优势：
计算效率提升40%，支持10kHz以上高频噪声预测
声源定位精度达±5cm，可识别B柱等次要声源
2. 振动声学建模体系
构建三级递进式模型：
1) 结构有限元模型：侧窗采用QUAD8壳单元，模态密度匹配误差<3%
2) 统计能量分析模型：将车内声腔划分为18个SEA子系统，损耗因子校准误差<15%
3) 混合FE-SEA模型：在500-2000Hz频段采用确定性-统计混合方法，解决玻璃与车身接缝处的能量泄漏问题
图2 奔驰s级的振动声学模型
创新点：
开发频率依赖型玻璃阻尼模型，考虑温度对损耗因子的影响
提出动态吸声系数修正方法，解决声学材料高频预测偏差
三、工程应用实践
三、工程应用实践
某豪华轿车风噪开发案例：
在奔驰S级轿车开发中，建立全尺寸CFD-CAA-Vibroacoustic联合仿真模型：
计算域：55m（长）×30m（宽）×30.36m（高）半模型
网格策略：侧窗区域采用六面体主导网格，全局网格量控制在800万以内
边界条件：入口速度140kph，非反射边界条件应用于声学计算域
图3 奔驰s级车底气流和内饰受阻司机耳朵的噪音测量
验证结果：
驾驶员耳侧噪声预测值与风洞实验偏差<2dB(A)
成功识别出后视镜尾流导致的3.5kHz峰值噪声
提出导流罩优化方案，使该频段噪声降低5.3dB(A)
图4声波方程的3khz带通滤波压力场（声学）
图5 量化声压贡献占比
四、懿朵科技风噪预测解决方案业务范围
四、懿朵科技风噪预测解决方案业务范围
基于多物理场耦合仿真技术，提供覆盖风噪管控全链条的技术服务：
✅协助客户智能建模体系， 自动网格生成工具（建模周期缩短85%至3天）。
✅集成机器学习算法的"仿真-测试-优化"迭代平台，形成闭环仿真系统。
✅ 帮助客户风噪快速评估，声学包优化设计以及主动降噪系统开发。
未来，随着数字孪生技术和智能控制算法的发展，车辆风噪控制将向更精准、更智能的方向演进。懿朵科技将持续深化产学研合作，推动我国汽车NVH技术达到国际领先水平。
参考文献：
[1] Schell A, Cotoni V. Prediction of Interior Noise in a Sedan Due to Exterior Flow[J]. SAE International Journal of Passenger Cars-Mechanical Systems, 2015, 8(3): 1090-1096.
