简化扬声器性能的NVH分析

先进的数值模拟方法最初应用于航空航天和汽车行业。如今，它已广泛应用于各行各业[1]，虚拟产品开发和仿真驱动设计正在迅速普及。越来越多的先进工程分析方法甚至在产品开发的早期阶段就被应用，用于创建数字原型，以便在概念阶段评估产品性能。

这种趋势在音频行业也可见一斑。近20年来，在扬声器硬件问世之前，先进的工程分析方法就已被广泛应用于扬声器的多学科仿真[2]。近年来，汽车等复杂的聆听环境也被纳入仿真模型范畴[3]。

这一进展对汽车工业具有特殊意义。当前行业明显趋向于构建全数字化开发环境，将先进工程分析手段前置到开发流程前端，旨在提升工程效率、减少物理原型使用，甚至致力于实现"零原型"战略目标。

多学科仿真模型

在传感器层面，仿真模型至少需要捕捉以下物理域：

•电磁学

•力学（结构动力学）

•声学

图1展示了各物理域的控制方程及其耦合系统。该模型的详细描述见 [4]。

             

图 1 定义耦合多学科模型的控制方程

在汽车音响领域，我们处理的是系统级仿真。也就是说，需要对整个系统进行建模，包括换能器与箱体和聆听空间之间的相互作用。值得注意的是，电子元件，特别是数字信号处理部分，也需要建模。此外，几何声学方法在全频段仿真中的应用同样值得关注，但这已超出本文论述范围，相关细节可参阅文献[5]。

由于扬声器电机系统（音圈和磁铁之间的气隙仅为1/10毫米）与乘客舱（尺寸达数米）的尺寸差异巨大，我们采用了一维和三维模型相结合的方法。通常，电机系统采用一维集总参数模型（LPM），而机械和声学领域则采用有限元分析（FEA）（见图1）。

如图2所示，可以看到这样一个仿真模型：

             

图 2 换能器-箱体和聆听空间的多学科耦合模型

在这项工作中，我们使用了一个简化的汽车模型，该模型也用于概念研究和培训目的[6]。

音质评估

音频行业与其他许多行业在产品性能评估方面存在显著差异。大多数技术产品的性能可以用参考指标或参数来描述，但音频系统的性能，即再现和感知到的声音质量，却无法用一个封闭形式的定义或可测量、可模拟的明确指标来描述。通常，音频系统对声音质量的评估是基于主观方法，通过听音测试来进行的。

然而，尤其是在概念阶段，有一些易于计算的指标可以用来优化产品性能。

由于在狭小空间（例如汽车内部）中对声音的感知与声功率相关，因此我们的指标基于局部声功率法[7]。该方法使用六个麦克风组成的阵列来测量声压，并进行空间平均，从而有效地近似计算局部声功率。这里的“局部”指的是听者耳朵的接近程度。根据定义，麦克风的位置覆盖了“99% 耳朵椭球体”。也就是说，99% 的驾驶员耳朵所在的区域（见图 3）。

             

图 3 用于测量声压的六个麦克风阵列

本文重点研究仪表板上的所谓前置中央扬声器（见图 4）及其在驱动单元位置的频率响应。我们将利用这种虚拟测量方法来探究扬声器位置的影响，并最终根据局部声功率优化其灵敏度。在扬声器设计和音频工程中，灵敏度指的是扬声器将电能转换为声能的效率。

             

图 4 前置中置扬声器

图 5 给出了典型的全带宽频率响应。

图 5 典型前置中置扬声器全带宽频率响应

我们将使用 100 Hz 至 2 kHz 的带宽来演示工作流程。此外，该带宽对于人声的重现至关重要，因此我们对此非常关注。

工作流程实施

该自动化工作流程已在pSeven Enterprise [8]中实施，这是一个基于服务器的过程集成和设计优化（PIDO）平台。在该环境中，工作流程由模块化模块构成，每个模块通过专用图形用户界面 (GUI) 进行配置，代表工具链中的一个独立操作。通过连接这些模块，整个仿真流程被封装成一个可重复的、参数驱动的过程。

             

图 6 仿真工作流程结构

工作流程（图 6）始于脚本生成模块，该模块为 MSC Apex 生成自定义的输入文件。预先准备好模板脚本，该模块自动将扬声器位置的 X 和 Y 坐标替换为用户定义的值。这确保了可以在不进行手动编辑或不具备 MSC Apex 脚本知识的情况下引入新的配置。

第二个模块用于在连接到 pSeven Enterprise 服务器的远程主机上启动 MSC Apex。执行生成的脚本，该工具会生成一个更新的有限元网格，该网格反映了新的扬声器位置。自动化此步骤消除了手动重复几何操作和网格划分的需要，这通常是声学研究的瓶颈。

第三个模块以远程模式启动 COMSOL Multiphysics，并将更新后的网格应用于现有的仿真项目。该模块将先前的网格文件替换为新生成的网格文件，执行声学仿真，并以标准化数据格式导出结果。这样，仿真设置在整个迭代过程中保持一致，而几何体会根据所选的扬声器坐标进行动态更新。

第四个模块负责后处理。它解析导出的结果文件，提取相关的声学指标，并向用户返回局部声功率的标量值。

工作流程搭建完成后，即可重复执行，每次使用不同的扬声器位置作为输入参数。整个过程——几何体准备、网格划分、仿真和后处理——均自动运行，无需人工干预。这不仅缩短了每次研究的周期，也保证了重复运行结果的一致性。此外，工作流程的模块化结构使其易于扩展，例如，可以添加额外的后处理步骤来计算新的性能指标，如果需要，可以将 COMSOL 模块替换为其他求解器，或者使用不同的工具来生成网格。

如果用户想要对不同的几何模型或模拟项目进行计算，他们可以通过替换项目中的源文件来实现。

Web应用程序

一旦工作流程最终确定，它就会在 pSeven Enterprise 中发布为 Web 应用程序。最终用户不再直接与底层工作流程交互，而是通过简化的 GUI 访问它，该 GUI 指导他们配置运行和查看结果。该界面允许用户通过预定义的字段输入值（例如扬声器坐标），并在计算完成后直接检查由仿真生成的后处理图。这样，设置和分析都整合在一个环境中，无需处理脚本或原始输出文件。 

    

此方法的核心优势是，pSeven Enterprise中的此类界面可以从工作流程自动创建，无需手动编码。这使得提供针对特定任务量身定制的直观应用程序变得简单，同时降低了非专业用户执行和解读声学研究的门槛。

优化

在下一步中，我们组装了一个额外的流程，以自动确定最佳扬声器位置。它集成了驱动仿真的设计空间探索 (DSE) 模块，该模块通过动态引用链接调用先前组装的仿真工作流，以确保其任何修改都自动传播，从而保持一致性并减少重复。 

             

图 8 优化工作流程

设计空间探索模块不是运行单一配置，而是在定义的设计空间内改变扬声器坐标，并为每个候选方案调用自动仿真工作流程。由此产生的性能指标被收集并由优化算法评估，从而引导搜索朝着改进的设计方向发展。

为了评估优化工作流程，问题被表述如下：通过在 -150 毫米到 +150 毫米范围内改变扬声器坐标，最大化驾驶员座舱位置的声功率平均值。

我们选择基于代理模型的优化方法[9]作为优化算法，因其特别适用于函数评估计算成本较高的问题。该方法通过构建目标函数的近似模型来高效执行搜索，从而减少所需仿真次数。   

             

             

图 9 优化结果

图 9 所示的结果表明，与初始扬声器位置相比，目标函数改善了 3.7%。如预期所示，当仿真模型中未考虑其他扬声器及其他座位的平均声功率时，算法推荐的前置中置扬声器最优位置位于驾驶员对侧的远端角落。

目前的研究证明了该方法的可行性。包括多个目标和约束的更复杂的公式可以在相同的工作流程中解决，这为系统化探索设计方案开辟了新途径。

预测建模

为了进一步加速设计探索，我们训练了一个高斯过程 (GP) 模型 [10]，以近似扬声器位置与驾驶员座椅处局部声功率之间的关系。该模型训练完成后，可即时预测新配置的性能指标，无需执行完整仿真。本文使用预生成数据集进行模型训练，但在实际应用中，数据集将随用户执行仿真持续扩展，通过定期重训练不断提升模型精度与可靠性。

模型训练的工作流程（图 10）包含三个组成部分：设计空间探索模块、NVH 分析工作流程和模型构建器。设计空间探索模块使用拉丁超立方算法 [11] 生成一组扬声器位置参数，并为每个配置调用仿真工作流程。然后，将包含输入参数和相应输出的结果数据集传递给模型构建器，该构建器训练预测模型（也称为近似模型、代理模型、ROM 等）。 

             

图 10 预测模型构建工作流程

             

图 11 散点图

模型训练完成后，对单独的测试样本进行验证（图 11），结果得出决定系数（R² = 0.98），证实该替代模型能够准确地捕捉研究设计空间内的声学行为。

此类预测模型可集成至基于仿真工作流构建的应用程序中。无需为每个新的扬声器位置启动完整的仿真，而是通过查询代理模型快速获取预测的局部声功率反馈。高保真仿真仅针对特定情况执行，在保证结果可靠性的同时显著缩短计算时间。

结论

本文展示了如何将扬声器摆位声学仿真转化为可重复、易用且可扩展的流程。通过将几何自适应、网格划分、仿真和结果提取集成到单一的自动化工作流程中，该方法有效减少了人工操作，使设计团队能够开展原本需要专业知识才能完成的研究。

所述工作流不仅支持内饰布局变更时的常规评估，还可扩展至高级应用场景。设计优化功能可在既定约束下自动搜寻最佳扬声器位置，而预测建模技术无需完整仿真即可快速预估声学性能。这些能力共同加速了设计迭代进程，降低了计算成本，并促进声学考量在开发前期的深度融合。

该方法的另一优势在于其基于Web的部署模式。由于工作流与应用程序集中托管于服务器，用户可通过标准网页接口随时随地访问，而仿真任务则在连接服务器的远程计算机上执行。这种架构同时实现了集中式资源管理，确保仿真任务在可用硬件间高效调度与负载均衡。最终，多用户可并行开展工作而互不干扰，在保持性能与可靠性的前提下实现共享资源的协同利用。

总体而言，该方法为汽车音频工程奠定了仿真驱动框架的基础，既能系统化探索设计方案，又能为基于证据的决策提供有力支撑。