案例分享 | 通用汽车电动汽车舒适性设计，向中高频进发
背景
通用汽车积极致力于减少全球车辆二氧化碳的排放，使得人类在未来可以拥有一个更加绿色的地球。为了实现这一目标，开发和部署先进的新技术，满足通用汽车客户的需求是至关重要的。显然，产品质量是吸引用户的关键，在过去几年中，人们已经越发发现声音品质的重要性。
为了满足市场需求，通用汽车的设计师和工程师必须应对电动汽车带来的新的NVH 挑战。用电推进代替传统的内燃动力总成，使车辆变得更加安静，并在内部舒适度方面满足了更高的客户要求。通过与 海克斯康|MSC软件合作，通用汽车的NVH团队利用先进的软件功能和专业知识，确保未来的电动汽车能够满足客户的期望。
行业挑战
基于新的车身结构，不同类型的噪声和振动源以及不同的内部设计要求，电动汽车在乘客舒适度方面给团队带来了新的挑战。
传递路径分析工作流程
对于NVH来说，通常将特定性能需求与特定频率范围以及传递路径相关联。
对于传统能源车辆，低频噪声主要受动力总成结构激励的影响，并且可以通过基于有限元模型的确定性方法进行研究。高频主要受空汽声激励的影响，通常通过统计能量分析方法进行研究，从而使工程师可以设计声处理方案，实现最佳的声音传递和吸收性能。发动机支架优化-传递路径函数–由通用汽车公司提供
对于电动汽车，不同的声源和传播路径变得更加重要。结构声激励包括更高频率的信号，而空气声则在更低频率范围变得更加重要。这些都要求新的工具能够正确预测车辆的NVH性能。通用汽车振动与噪声虚拟设计、开发与验证团队经理Dave Hamilton说：“ Actran对于解决在EV设计中至关重要的中频范围（400-1500Hz）NVH问题非常有效。Actran软件是开放式的，可以很好地补充并集成到我们现有的流程中，并且可以利用现有的有限元和CFD仿真模型。
我们与海克斯康 | MSC 软件团队建立的合作伙伴关系，也是NVH团队成功的关键。通过将现场培训转换为虚拟培训并提供办公时间的技术支持，他们能够帮助我们管理今年困难的工作情况。”
电动汽车，例如通用汽车的Ultium Drive，在振动和声学方面表现出很强的高阶次噪声信号。通用汽车振动噪声仿真工程师Kunal Kolte说：“如果没有Actran提供的功能，那么在这个频率范围内进行良好的NVH仿真将是一个挑战。”“对于由Ultium Drive激发的频率，我们需要准确地模拟车辆中存在的所有声学处理手段，以模拟乘客听到的噪音。” 车身Trimmed Body模型被用于计算不同的Ultium Drive安装点与车辆内部的声学响应之间的传递函数。该模型包含不同声学处理的完整描述，并且可以达到目标频率（400-1500Hz）。然后使用传递路径分析方法将计算出的传递函数与安装刚度和Ultium Drive的激励进行组合，以得到乘客处的声学响应。Kunal 表示：“我们意识到基础设计没有达到NVH目标，因为高阶噪声可能会传播到乘客舱。” 回顾仿真结果，我们能够确定问题的原因是某些结构模态出了问题。通过修改和重新运行模型，我们得到了一种解决方案，并很快得到了验证。” 建议的设计方案可以进行优化以满足制造要求。在不增加质量的情况下，车辆的声学性能有了显著改善，从而使新模型最终得以采用。“将这种类型的模型集成到我们的工程流程中，帮助评估车辆的整体性能，发现问题，提出解决方案并进行验证。这项新的仿真功能在整个NVH部门中都得到了好评和赞赏。” Kunal总结说道。
车内的声音混响会影响乘客在车内的许多互动行为（例如对话，语音命令等）。由于客户要求更好的视野，天窗变得越来越普遍，但吸声材料所能安装的表面积较小，因此对室内舒适度也产生了负面影响。诸如上面所述的整车车身模型不仅可用于评估车辆对结构激励的响应，还可以考虑空气声，风噪声和内部激励的影响。在这种情况下，将车身结构从模型中去除，仅考虑车辆内部声腔和声学处理材料，然后评估不同乘客之间的声学传递函数。通用汽车公司全球振动噪声CAE仿真负责人Qijun Zhang说：“我们的项目团队担心车辆内部的混响太高。”声学模型可用来评估减少内部混响的最佳方法。“首先我们使用仿真结果来评估不同吸声表面对室内声学的影响。通过分解不同组件的贡献，我们确定了提高室内语音清晰度的最佳方法是通过增加带孔的座椅表面积来增加声音吸收，因此我们改变座椅的设计。” 在座椅上增加穿孔需要在声学、成本和耐用性之间做出权衡。我们使用仿真模型评估了几种不同表面积的设计。因此，确定了优化的穿孔表面积以减小混响。
左图：当前生产的2020年雪佛兰Tahoe座椅图像，右图：今后电动车中不同的穿孔区域
（图由通用汽车公司提供）
Qijun说：“对于这些类型的研究，可以在整个目标频率范围内准确表示我们的声学处理并在设计的早期阶段为团队提供有价值的指导。”
“我们对Actran为这些应用带来的价值感到非常满意。我们计划将用途扩展到其他应用领域，以帮助进一步捕获、理解和优化各种其他声源。” Kunal和Qijun说。“凭借这些新功能，我们对创建仿真模型的能力充满了信心，无论噪声源、传播路径和降噪策略如何，这些模型都能直接为我们提供乘客感受噪声的信息。”“电动汽车的振动噪声需求与Actran功能之间匹配度很高。最近我们在工具中加入了Actran，提高了预测中频问题的能力，并增强了对开发解决方案和提升车辆性能的信心，这将使得最终客户满意。”的确，电动汽车内部可以产生噪声的部件依然很多。特别是要对Ultium Drive及其附属的传动系统和装置、泵和压缩机进行研究，降低噪音源，确保最终的声音质量。此外，Actran可以进行地板阻尼垫的优化，在考虑噪声的同时权衡阻尼垫的质量；Actran还可以与CFD求解器联合用于风噪声研究。Kunal总结说：“依靠通过Python API命令进行前处理、运行计算和后处理操作，可以为大多数这些工作流程实现自动化，从而更高效地完成工作。”参考文献
1 General Motors, About GM, https://www.gm.com/ our-company/about-gm.html
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