基于统计能量分析和半无限流体方法的轿车车外噪声预测

合集下载

车辆噪声的测量、评价、控制以及噪声源的识别

车辆噪声的测量、评价、控制以及噪声源的识别1车外噪声源影响车外噪声的主要有发动机噪声、冷却噪声、排气噪声、轮胎辐射噪声和排气系统的再生辐射噪声以及其他机械噪声。

这些噪声一般在中高频范围内，由于车外噪声直接构成了对周围环境的污染排放，因此各国都有严格的限值和测试方法。

2车外噪声的测量和评价A、加速行驶车外噪声测量及评价：加速行驶车外噪声是对于整车噪声水平等综合评价，是汽车认证最重要的指标之一。

各国的认证标准对测量方法的规定基本相同(包括刚刚颁布我国标准GB1495-2002)，由于各国发展水平不同因此限制有一定的差异(比如：GB1495-2002对于轿车的限值要比欧洲大3dB(A))。

目前最具先进性而且被广泛采用的要属欧共体51号法规(ECE Reg. No. 51)。

测量方法和相应的限值。

值得说明的是：法规只是国家或地区间总体水平等体现，汽车企业为了保持产品的领先地位，往往有更为严格的公司内部限值，作为产品开发的目标。

B、汽车定置噪声测量：它实际上是整车无负荷状态下对发动机和排气噪声的评价，一般作为对车外噪声评价的补充，其方法和限值标准也是作为车外加速噪声测量标准的附件。

3车外NVH噪声的控制车外噪声的控制主要是对于噪声源的控制，有效的降低各声源的噪声是保证整车噪声的唯一和根本途径。

降噪是一项费时且投入很高的工作，因此必须首先正确识别影响整车噪声的主要声源。

常用的方法是噪声分解，在整车级分解方法是通过工况排除，系统(或部件)排除和包裹法。

其目的是为了把某一声源从总的噪声中分离出去。

在噪声的振动控制中，进行噪声源进行识别是重要的工作内容之一。

它为噪声的控制提供了基础，决定着噪声控制所努力的方向。

因此，国际上对噪声源识别方法的研究随着科学技术的发展不断深入。

A.传统的噪声源识别方法主观评价法: 近场测量法、选择运行法、铅覆盖法、表面振动速度(加速度)法、频率分析法B.利用现代信号处理技术进行噪声源识别：相干诊断方法、分布噪声源的相干诊断方法、噪声源的层次诊断法、倒频谱法、自回归谱法、.表面声强法、声强法、自适应除噪技术(ANC)C.利用现代图象识别技术进行振动噪声测量：全息摄影技术、电图象干涉测量车外噪声控制的最重要得组成部分是发动机噪声的控制，发动机是汽车的主要噪声源，因此降低发动机的噪声是降低整车噪声的主要措施。

基于FE-SEA混合法的车内结构噪声预测分析

基于FE-SEA混合法的车内结构噪声预测分析罗文俊;蒋峻楠;雷晓燕;刘全民【摘要】为分析预测高速列车车内结构噪声,本文基于声固耦合理论,结合有限元法(FE)、统计能量分析法(SEA)的优点,采用FE-SEA混合法建立车体-车内声腔耦合车内结构噪声预测模型,分析在垂向二系悬挂力作用下车体结构振动响应、0~500 Hz 频段车内结构噪声及车体各组成部分对车内结构噪声的贡献度.分析结果表明:混合FE-SEA模型能够准确预测车体结构振动及车内结构噪声,具有较高的计算效率;在垂向二系悬挂力作用下,车内各部位噪声值相差较小,其变化趋势与二系悬挂力变化趋势一致;车体振动在低频段较明显,车体底板振动加速度、速度最大,对车内结构噪声的影响最大,可通过对底板采取减振措施降低车内结构噪声.%In order to predict the structural noise within a high-speed train ,a hybrid method that integrates the advantages of the finite element method (FEM ) and statistical energy analysis (SEA ) was employed based on the acoustic-solid coupling theory ,to build a model to predict the internal structure noise resulting from the ve-hicle-acoustic cavity coupling .When the train body is under the vertical secondary suspension force ,its struc-turevibration ,internal noise at a wide frequency band (0~500 Hz) and the contribution from each component of train body to the internal noise were analyzed .The results show that the proposed FE-SEA model can accu-rately predict the vibration and internal noise of the train with high calculation efficiency .Under the vertical secondary suspension force ,the discrepancies of the internal noise at different positions within the train are small ,and the variation trend of the internal noise is almost the same asthat of the vertical secondary suspen-sion force .In addition ,the structure vibration of the train body is more remarkable at low frequencies .It was also found that the floor has the largest vibration acceleration and speed among all the components within the train body ,and has the most significant influence on the internal noise of the train .Therefore ,it is feasible to reduce the internal noise by optimizing the floor structure .【期刊名称】《铁道学报》【年(卷),期】2017(039)012【总页数】9页(P137-145)【关键词】FE-SEA混合法;车内结构噪声;车体振动;贡献度【作者】罗文俊;蒋峻楠;雷晓燕;刘全民【作者单位】华东交通大学铁路环境振动与噪声教育部工程研究中心,江西南昌330013;华东交通大学铁路环境振动与噪声教育部工程研究中心,江西南昌330013;华东交通大学铁路环境振动与噪声教育部工程研究中心,江西南昌 330013;华东交通大学铁路环境振动与噪声教育部工程研究中心,江西南昌 330013【正文语种】中文【中图分类】TB53;O241.82伴随着高速铁路的发展，国内外学者及工程人员在高速列车振动、噪声方面做了很多研究。

采用统计能量解析法(SEA)预测车内噪声的研究

阿久津
摘
腾刖，（等日）
要：绍了统计能量解析法（Ｅ在铁道车辆的车内噪声预测方面的研究成果，述了近郊型车辆介ＳＡ）阐
车内噪声预测中采用的ＳＡ实例，将其结果与定置试验及运行试验中获得的车辆内外噪声级测定结果进Ｅ并
降低铁道车辆的车内噪声，提高乘坐舒适性的是重要内容之一。降低车内噪声的对策，常采用反馈通方法，利用运行试验等，实施了各种降低噪声对策的对车辆进行车内噪声测定，行振动传递路径、进噪声的侵入处所的界定，同时，分别确认各项对策的效果。不过
行了比较，示出ＳＡ的实用性。显Ｅ
关键词：道车辆；计能量解析法；内噪声；铁统车日本中图分类号：７．６Ｕ２０１文献标识码：Ｂ
ＰｒｄｃｉｎｏｎｔｒｏｉｅｏｉｗａｈｃｅｅｉｔｏｆＩｅｉｒＮｏｓｆＲａｌｙＶｅｉｌｓ
振动、声音的传播对车内噪声的影响达到很高频域，解
析这些影响时，ＥＢＭ等解析方法必须用多个振ＦＭ、Ｅ动模式解析，声学一构振动耦合解析等。为进行高精结
则使有效降低噪声的车辆的开发成为可能。因此，研
Ｋｅｒｓｒｉｙｖｈｃｅ；ｓａｉｔａｎｒｙａａｙｉ；ｉｔｒｏｏｓｆｖｈｃｅａａｙｗｏｄ：ａｌｗａｅｉｌｔｔｉｌｅｅｇｎｌｓｓｎｅｉｒｎｉｅｏｅｉｌ；Ｊｐｎｓｃ

轿车车内噪声统计能量仿真与降噪方法研究

和位置，并得出以下结论：１碰撞过程中产生的大冲击力与连（）
［］４李颖，杨艳梅．铁路车辆编组连挂中车钩缓冲装置冲击特性分析［ｊＪ．交
通科技与经济，０８６：６９２０（）９－．
［］５马明江，冲击作用时间的分析计算［］陈丽．Ｊ平顶山工学院学报，０，．２４１０３
机械设计与制造
ＭａｈｎｒＤｅｉｎｃｉｅｙｓｇ
文章编号：０１３９（０１０ — ０００１０ — ９７２１）６０４ — ３
第６期２１年６月０１
＆
Ｍａｆｃｕｅｎｕａｔｒ
轿车车内噪声统计能量仿真与降噪方法研究术
；ｎｅ０ｉｄｒｆｑｅｃｅｉｉ，ｅｒｉｎｌｅｏｓａｎｔｂｉｓｉｅｓｈＢｓ｛ｕｄｒｇａｏｒｕｎｃａｏｔａｔａｍｔｄｃｏｏｔｎａｓｄｅｓａｄｎｈｈｎｂａｅｙｘｔｎｈｔｉｈｎａｆｒｕ．ｅｏｄｔｄｏｔｉ
行了分析，得出了各子系统对车内噪声贡献度日此后在对主要子系结构、，拼装方式、吸声结构和吸声材料的分布情况，将样车车身划统进行声学处理，获得了良好的降噪效果。以某国产轿车为研究对分为２４个部分，每个部分作为单一子系统来处理。通过对声空间
象，采用ＳＡ方法计算各个子系统间的能量流动，Ｅ揭示车内噪声的子系统和外部结构子系统的划分最后得到整车的ＳＡ收缩模Ｅ产生机理，重点研究不同车用声学阻尼材料对车内噪声的影响，为型。如图２所示，给出了整车各子系统的连接情况。轿车车内声学设计提供参考。统计能量分析以振动能量为基本参数，将复杂结构动力系统的模态参数处理成随机变量，根据振动波和模态间的内在关系，建立各子系统间功率流平衡方程，而求解方程中的未知参进数。它克服了复杂系统的高阶模态参数对系统的不确定性因素的影响，适用于解决高频区内的复杂系统动力学问题ｆ对于简单振７】。动子系统，其损耗功率可表示为：

基于混合FE-SEA方法的汽车驾驶室声学包优化设计

基于混合FE-SEA方法的汽车驾驶室声学包优化设计
王一鸣;卢剑伟
【期刊名称】《农业装备与车辆工程》
【年(卷),期】2024(62)3
【摘要】以某车型为研究对象,基于混合有限元——统计能量方法建立了驾驶室的中频噪声预测模型,通过实车试验,获取待测工况下的激励信号,并验证构建的驾驶室混合FE-SEA模型的准确性;然后分析车内噪声贡献度,确定声学包优化的主要方向,采用拉丁超立方设计方法,以此构建克里金近似模型。

基于遗传算法对声学包布置参数进行优化设计,并验证了优化方案效果。

结果表明,合理优化关键板件的声学包布置参数能够有效降低驾驶室噪声水平。

【总页数】5页(P61-65)
【作者】王一鸣;卢剑伟
【作者单位】合肥工业大学汽车与交通工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】U461.4
【相关文献】
1.基于有限元——统计能量数值混响室法的声学包设计与优化
2.利用混合FE-SEA 方法的前围隔声性能优化设计
3.基于统计能量分析方法的工程车辆驾驶室声学包优化
4.某皮卡驾驶室声学包设计和结构优化
5.基于驾驶室悬置性能参数优化的载货汽车平顺性提升方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

2020年度进展24：轨道交通桥梁减振降噪

2020年度进展24：轨道交通桥梁减振降噪前言随着高速铁路与城市轨道交通的迅猛发展，振动与噪声问题愈发突出。

传统直立式声屏障对轮轨噪声降噪效果明显，但当列车运行速度超过250km/h时，直立式声屏障降噪量不足；为此，我国高速铁路正力推全封闭声屏障的使用。

同时，近年来，钢桥或钢-混组合桥在我国高速铁路和城市轨道交通中逐步得到广泛应用，研究表明[1]：钢桥或钢-混组合桥的声辐射能力更强，具有频谱宽、幅值大和难控制等特点，因此，在环境敏感区域建造钢桥或钢-混组合桥亟待解决其噪声控制问题。

本文在《轨道交通桥梁减振降噪2019年研究进展》[2]基础上，围绕“高速铁路声屏障降噪性能”和“钢桥减振降噪”两个研究方向，简要评述该方向的研究动态及发展趋势。

检索文章主要来自于国内外高水平学术期刊，包括：《铁道学报》、《交通运输工程学报》、《振动与冲击》、《西南交通大学学报》、《土木工程学报》、《中国公路学报》、《Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics》、《Engineering Structures》、《Applied Acoustics》、《Journal of Sound and Vibration》等。

限于水平和时间，本文所作的国内外进展回顾难免存在疏谬，敬请读者指正。

01高速铁路声屏障降噪性能1.1 高速铁路声屏障降噪特性研究预测声屏障的降噪效果对评估声屏障的声学性能具有重要作用。

开展声屏障降噪效果分析，一般包含以下研究内容：（1）列车声源特性；（2）安装声屏障前后列车声源的空间分布特性；（3）声屏障降噪性能评价。

1.1.1 高速列车声源特性声源特性研究是高速铁路声屏障降噪分析的前提。

通过高速线路噪声实测，可以获得列车声源的构成及其声场分布。

一般采用多通道阵列式声源识别系统对声源进行定位、识别和测量，如：伍向阳[3]、鞠龙华[4]等基于我国高铁线路对高速列车声源及其空间分布特征进行现场测试，测试车速范围为170～380km/h。

基于NSGA-Ⅱ算法对发动机噪声激励下的整车声学包优化

机械设计与制造72Machinery Design&Manufacture第5期2021年5月基于NSGA-域算法对发动机噪声激励下的整车声学包优化李添翼12,张永仁3,甘进4，邱斌12（1.汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室,重庆400039;2.中国汽车工程研究院股份有限公司，重庆401122；3.岚图汽车科技公司，湖北武汉430058；4.武汉理工大学，湖北武汉430070）摘要：通过整车声学包合理设计能有效的改善发动机传至车内的噪声。

基于统计能量法，利用Hypermesh和VAOne 软件搭建整车SEA模型，对比测试与仿真分析的PBNR值验证模型的精度。

前围板作为发动机到驾驶室的主要传递路径，以前围内外侧声学包材料的厚度、属性、堵孔件厚度及声学材料覆盖率为自变量，利用创建的SEA模型得到主驾右耳的PBNR值、声学材料的总质量及总价格并作为响应。

在MATLAB中建立自变量与响应间的数学模型，对各响应赋予一定权重，利用非支配排序遗传算法(NSGA-域)获得Pareto最优解。

通过SEA模型分析最优解及任意三组Pareto解的响应，验证最优解的可信性;对比原声学包响应:PBNR值提高2.0dB、总重量降低8.5%、价格降低3.6%。

分析表明，通过对SEA模型进行PBNR分析结合NSGA-域算法能快速得到整车的最优声学包设计方案。

关键词:发动机噪声;SEA模型；PBNR分析;NSGA-II算法;声学包优化中图分类号:TH16；U491.9+1文献标识码:A文章编号：1001-3997(2021)05-0072-05Vehicle Acoustic Package Optimization Under Engine NoiseExcitation Based on NSGA-II AlgorithmLI Tian-yi12,ZHANG Yong-ren3,GAN Jin4,QIU Bin1,2(1.State Key Laboratory of Vehicle NVH and Safety Technology,Chongqing400039,China;2.China Automotive Engineering Research Institute Co.,Ltd.,Chongqing401122,China;3.Dongfeng Motor Corporation,Hubei Wuhan430058,China;4.Wuhan University of Technology,Hubei Wuhan430070,China)Abstract：The vehicle interior noise transmitted from engine can be effectively optimized via the rational design of vehicle sound package.The SEA model of a car is built by using HyperMesh and VA One softwares based on the statistical energy analysis.The accuracy of the model is verified by comparing simulation PBNR with test results.As the main transfer path from the engine to the vehicle cabin,the properties and thickness of the bulkhead acoustic materials,as well as the thickness of the plugging parts will be taken as independent variables.The power based noise reduction(PBNR)qfdriver''s right ear,total weight and the total price of sound package are obtained in response by the SEA model.The mathematical model between independent variable and response is established in MATLAB,and each response is given to a certain weight,and the Pareto optimal solution is gained by using the non dominated sorting genetic algorithm(NSGA-域).By analyzing the response of the optimal solution and stochastic three Pareto solutions with SEA model,the credibility of the optimal solution is verified as pared with the original sound package,it is found that the PBNR increased by2.0dB,t he total weight decreased by 8.5%,and the price decreased by3.6%.The analysis shows that the PBNR analysis of SEA model combined with NSGA-域algorithm can quickly get the optimal sound package design scheme ofthe whole vehicle.Key Words：Engine Noise；SEA Model；PBNRAnalysis；NSGA-域；Sound Package Optimization1引言在汽车怠速及行驶时，发动机噪声对车内NVH性能有重要影响。

用流体动力学计算模型进行汽车消声器尾管噪音预测试验的研究

用流体动力学计算模型进行汽车消声器尾管噪音预测试验的研究汽车消声器尾管噪音是汽车行驶过程中产生的一种噪音污染源，对驾驶员和环境都会造成不良影响。

因此，通过流体动力学计算模型进行汽车消声器尾管噪音预测试验的研究，对于改善汽车噪音污染问题具有重要意义。

本文将通过1200字以上的篇幅，详细介绍这方面的研究内容。

首先，我们需要建立汽车消声器尾管的流体动力学计算模型。

该模型应包含以下要素：汽车尾管结构、尾气流场、消声器结构和声学特性等。

通过传统的噪音测试方法收集的数据，我们可以构建可靠的流体动力学计算模型。

该模型将提供流体动力学的基本参数，如气流速度、压力和温度等。

这些参数将用于预测汽车尾管噪音产生的机理和特性。

其次，我们需要在计算模型中引入适当的数学方程和数值算法。

流体动力学的基本方程包括连续性方程、动量方程和能量方程等。

通过求解这些方程，我们可以得到尾气流场的速度、压力和温度等参数。

同时，我们还需要引入声学方程和声学算法，以模拟尾管噪音传播的机制。

通过以上的计算和分析，我们可以预测汽车尾管噪音的产生机理、传播特性以及降噪效果等。

第三，我们需要验证流体动力学计算模型的准确性和可靠性。

对于模型的验证，我们可以通过对比模型预测数据和实测数据的差异来评估模型的准确性。

此外，也可以通过对不同参数和条件的敏感性分析，来验证模型的可靠性和适用性。

这些验证将为进一步的研究和改进提供可靠的依据。

最后，我们需要利用建立的流体动力学计算模型，进行相关的预测试验研究。

通过对不同尾管结构、消声器材料和尾气流场参数的预测试验，我们可以评估不同方案对汽车尾管噪音的降噪效果。

此外，我们还可以通过模拟不同工况下的尾管噪音产生及传播特性，为工程设计和控制提供技术支持。

综上所述，通过流体动力学计算模型进行汽车消声器尾管噪音预测试验的研究，对于降低汽车噪音污染具有重要的意义。

该研究将通过建立准确可靠的计算模型，预测尾管噪音的产生及传播特性，为汽车消声器的优化设计提供指导，并为改善城市环境的噪音问题提供科学依据。

汽车后视镜与雨刮的风噪优化

汽车后视镜与雨刮的风噪优化侯兆平;付年;黄元毅;徐铁;陈瑞锋;沈艳涛【摘要】为得到某SUV的车内噪声,分别采用计算流体力学法和统计能量法对该车型进行外部流场和乘坐舱内噪声计算,获得驾驶员头部区域的声压级曲线.在原车仿真结果基础上,对后视镜和雨刮进行改进,并采用数值仿真和道路试验对原车和改进后的噪声进行评估和对比.仿真和试验得到的声压级曲线整体趋势一致,表明仿真结果的有效性;后视镜和雨刮改进后,仿真结果显示两种改进方案的噪声,在全频段均有改善,其中声压级最大降幅达5.6dB(A),两种方案的总声压级分别降低1.5和1.8dB(A);路试结果显示在干扰噪声较小的高频段,改进后的声压级有较明显的降低,部分高频段最大降幅达5.1dB(A),两种方案的总声压级分别降低0.2和0.7dB(A),表明了改进的有效性和研究方法的可行性.【期刊名称】《汽车工程》【年(卷),期】2018(040)012【总页数】6页(P1475-1479,1487)【关键词】后视镜;雨刮;风噪优化;数值仿真;道路试验【作者】侯兆平;付年;黄元毅;徐铁;陈瑞锋;沈艳涛【作者单位】上汽通用五菱汽车股份有限公司技术中心,柳州 545007;上汽通用五菱汽车股份有限公司技术中心,柳州 545007;上汽通用五菱汽车股份有限公司技术中心,柳州 545007;上汽通用五菱汽车股份有限公司技术中心,柳州 545007;上海海基盛元信息科技有限公司,上海 200235;上海海基盛元信息科技有限公司,上海200235【正文语种】中文前言车辆在高速行驶时的动力总成噪声、轮胎／路面噪声得到一定控制之后，气动噪声已成为高速行驶车辆的主要噪声源［1-4］，受到汽车企业和研究人员的重视。

风洞试验、道路试验和数值计算是整车风噪研究的主要技术手段。

路试经济易于实施，其缺点是无法避免引入发动机、车身结构和轮胎等的干扰噪声。

风洞试验精确，认可度高，但目前国内风洞资源紧张、费用高。

基于统计能量分析方法的工程车辆驾驶室声学包优化

本文针对某型工程车辆，应用统计能量分析方法分析预测驾驶室司机耳旁噪声，并对比试验结果校核模型。根据仿真数据进行噪声源分析，确定
声学包优化方案，通过仿真与试验方法确定优化效果。
1 工程车辆驾驶室SEA模型的建立
1.1 统计能量分析基本原理统计能量分析（SEA）是一种把研究对象划分
成子系统后，用功率流描述子系统间复杂作用关系的模型化分析方法。统计能量分析模型有6个基本假设：（1）模型的子系统间是线性守恒的耦合，不存在非保守性质的耦合特征；（2）能量是在具有共振频率的子系统之间流动；（3）子系统受到的激励为互不相关的宽带随机激励，统计上独立，具有模态非相干性；（4）在一个子系统中，固定频带内所有共振的模态能量均分；（5）互易性原
DESIGN & CALCULATION
理适应于不同子系统间；（6）任两个子系统间的能量流与振动时耦合的子系统间的能量成正比。
根据能量守恒原理，外界对子系统输入的能量应等于该子系统阻尼消耗的能量与输出到相邻子系统的能量之和。功率流平衡关系式如下［2，3］：
Pi， in
= Pid +
N j 1 ji
LIU Chun-lei，GENG Yan-bo，WANG Hong-qiang，ZHANG Zhan-wen
随着技术的进步与发展，车辆驾驶室内声舒适性越来越受到客户的重视。驾驶室内噪声水平已经成为车辆重要性能指标之一。为改善驾驶室内舒适性，需要对驾驶室声学包进行优化改进，降低室内噪声［1］。
传统的声学分析通常依赖于有限元FEM （Finite Element Method）及边界元BEA （Boundary Module Analysis），但其仅适用于解决中低频噪声问题。随着频率增加，波长变短，系统的动态特性变得更为复杂，单位带宽内的模态数量急剧增加，模型计算量巨大，模型无法准确计算。介于上面的缺点，人们开始使用统计的方法处理复杂的动态响应特性。统计能量分析方法SEA （Statistical Energy Analysis），已被成功应用于车辆的声学、振动传递路径分析，并可以准确地进行各种结构于车辆的振动、声学预测［2］。

2024年汽车噪声控制技术的最新进展与发展趋势（3篇）

2024年汽车噪声控制技术的最新进展与发展趋势摘要汽车噪声是一个长期以来引起人们关注的问题。

为了提高驾驶者和乘客的舒适度，同时满足环境保护的要求，汽车制造商和研究机构一直在致力于降低汽车噪声。

本文将介绍2024年汽车噪声控制技术的最新进展与发展趋势，其中包括主动噪声控制技术、全车噪声控制技术和电动汽车噪声控制技术。

一、主动噪声控制技术主动噪声控制技术是通过检测车内外噪声源，并通过喇叭或振动装置发出逆向声波或振动，以抵消原始噪声的技术。

目前，该技术已经在高端汽车上得到应用，在2024年预计会得到更进一步的发展。

这些系统通过使用先进的传感器和算法来监测噪声源的位置和频率，并使用高性能喇叭和振动装置来抵消噪声。

预计未来的主动噪声控制系统将更加智能化，能够自动适应不同的驾驶环境和乘客需求。

二、全车噪声控制技术全车噪声控制技术是一种综合应用各种技术手段来降低整车噪声的技术。

它包括车身隔音技术、悬挂系统噪声控制技术、发动机和传动系统噪声控制技术等。

预计在2024年，全车噪声控制技术将更加成熟和普及。

通过改进车身隔音材料和结构，优化悬挂系统设计，使用先进的发动机和传动系统，汽车制造商将能够提供更低的噪声水平。

三、电动汽车噪声控制技术电动汽车具有非常低的噪声水平，这是其优势之一。

然而，在低速范围内，电机和轮胎噪声仍然是噪声的主要来源。

为了提高驾驶者和行人的安全感，并遵守道路交通规则，法规要求电动汽车在低速行驶时发出人为产生的声音。

预计在2024年，电动汽车噪声控制技术将进一步发展，以满足这些要求。

这些技术包括电机噪声控制技术和外部声音发生器技术。

通过优化电机设计和控制算法，以及使用外部声音发生器来模拟引擎声音，电动汽车制造商将能够提供符合要求的人为声音。

结论随着技术的不断发展和进步，2024年汽车噪声控制技术将实现更大的突破和进步。

主动噪声控制技术将更加智能化，全车噪声控制技术将更加成熟和普及，电动汽车噪声控制技术将满足更高的安全要求。

基于半无限流场的汽车外噪声预测

第１卷第４期２１０１年９月
汽车工程学报
ＣｈｎｓｏｒａｉｅｅＪｕｎｌＡｕｔｍｏｉｇｎｅｉｇｏｆｏｔｖｅＥｎｉｅｒｎ
Ｖ＿．０１ＮＯ．１４Ｓｐ．０１ｅｔ２１
基于半无限流场的汽车外噪声预测
ｂｓｇｓａｓｉｌｎｒｙａａｓＳＡ）ｔｏ．ｅＳＡｍｏｅｉｄｉｅｏ４ｕｓｓｍｓＴｈｅ — ｙｕｉｔｔｔａｅｅｇｎｌｉＥｍｅｈｄＴｈＥｄｌｓｉｄｄｔ２ｓｂｙｔ．ｅｓｍｉｎｉｃｙｓ（ｖｅ
ｉｉｉｅｆｉｒｒａｅｎｂｔｉｅｆｔｅａｔｍｏｉｅＳＥＡｄｅ．ｅｍｏｌｄｎｓｔｎｄＤＬＦｆｒｇｌｒｎｆｔｕｄｓｗｅｅｃｅｔｄｏｏｈｓｄｓｏｈｕｏｔｖｎｌｍｏ１Ｔｈｄａｅｉａｙｏｅｕａｓｂｙｓｅｒａｃｌｔｄｎｄｔｅｍｏｌｄｎｉｙｏｈｅｃｍｐｉａｅｕｂｙｔｍｓｃｍｐｔｄｕｉｎｉｅｕｓｔｍｓｗｅｅｃｌｕａｅ，ａｈｄａｅｓｔｆｔｏｌｃｔｄｓｓｓｅｗａｏｕｅｓｎｇｆｔｉ
２ＳａｅＫｅｂｒｔｒｆＡｕｏｔｅｉｌｔｎａｄＣｏｔｏ，ＪｉｉｅｓｙＣｈｎｃｕ．ｔｔｙＬａｏａｏｙｏｔｍｏｉｍｕａｉｎｎｒｌｉｎＵｎｖｒｉ，ｖＳｏｌｔａｇｈｎ，Ｊｌ３０２Ｃｉａｉｎ１０２，ｈｎ）ｉ
关键词：统计能量分析；半无限流体；汽车；噪声

基于统计能量法的轻型客车降噪处理

ｓｕｙｓｍｅｐａｓｏｅｖｏｓｎｕｎｅｔｈｕｓａｅｆｕｕｎｅｔｔｉｄｆｅｅｔｅｔｅｔｎｓＴｅｔｄ，ｏａｆａｙｎｉｅｉｆｅｃｏｔｅｂｒｏｎｄｏｔａｄｄａｈｋｎｓｏｆｃｉｒａｍｅｔ．ｈｎｈｌｌｗｉｖｔｅｇｏｏｓｅｕｔｎｗａｏｔｎｈｏｄｎｉｅｒｄｃｉｙｉｇｔ．ｏｓｅＫｅｒｓｌｇｔｕ；ｏｓｅｕｔｏ；ｔｔｔａｎｒｙａａｙｉ；ｎｒｏｙｗｏｄ：ｉｈｓｎｉｅｒｄｃｉｎｓａｉｉｌｅｇｎｌｓｓｅｅｇｆｗｂｓｃｅｙｌ
并结合试验验证之。
一
：
¨ ２
… ＋ ∑町）
１统计能量法
统计能量分析法（ａｓｃｌｎｒｙｎｂｉ简记作ＳｔｔａＥｅｇａｒｓｔｉｉＡｓ
式中，Ｅ，，分别为第ｉ子系统的能量、输入功，个率、模态密度以及内部损耗因子，是两个子系统的耦
ＨＬ５０是我公司生产的一款商务车，Ｋ６４主打高端轻客市场，因而对整车的ＮＨ要求较高。Ｖ最初的样车虽能通过国标对整车的噪声要求，但不能满足客户的要求，
因而尝试不同研究方法以降低车内噪声。
计和故障诊断。
∑ ＋ｍ；
叶
根据能量守恒原理翻，子系统消耗的能量加上传递
大的部位，采取较为经济的措施，到良好的降噪效果。并得关键词：型客车；噪；计能量法；量流轻降统能

整车NVH介绍(正文)

汽车NVH技术探析摘要：随着汽车工业的迅速发展,人们对于汽车的舒适性和振动噪声控制的要求越来越严格。

据国外有关资料表明,城市噪声的70%来源于交通噪声,而交通噪声主要是汽车噪声。

它严重地污染着城市环境,影响着人们的生活、工作和健康。

所以噪声的控制,不仅关系到乘坐舒适性,而且还关系到环境保护。

然而一切噪声又源于振动,振动能够引起某些部件的早期疲劳损坏,从而降低汽车的使用寿命;过高的噪声既能损害驾驶员的听力,还会使驾驶员迅速疲劳,从而对汽车行驶安全性构成了极大的威胁。

所以噪声控制,也关系到汽车的耐久性和安全性。

因此振动、噪声和舒适性这三者是密切相关的,既要减小振动,降低噪声,又要提高乘坐舒适性,保证产品的经济性,使汽车噪声控制在标准范围之内关键词：汽车、NVH、控制一、整车NVH介绍（一）NVH定义NVH是指Noise(噪声),Vibration(振动)和Harshness(声振粗糙度),由于以上三者在汽车等机械振动中是同时出现且密不可分,因此常把它们放在一起进行研究。

声振粗糙度是指噪声和振动的品质，是描述人体对振动和噪声的主观感觉，不能直接用客观测量方法来度量。

由于声振粗糙描述的是振动和噪声使人不舒适的感觉，因此有人称Harshness为不平顺性。

又因为声振粗糙度经常用来描述冲击激励产生的使人极不舒适的瞬态响应，因此也有人称Harshness为冲击特性。

NVH 噪声、振动与声振粗糙度,，是衡量汽车制造质量的一个综合性问题，它给汽车用户的感受是最直接和最表面的。

业界将噪声、振动与舒适性的英文缩写为NVH（Noise、Vibration、Harshness），统称为车辆的NVH问题，它是国际汽车业各大整车制造企业和零部件企业关注的问题之一。

有统计资料显示，整车约有1/3的故障问题是和车辆的NVH问题有关系，而各大公司有近20%的研发费用消耗在解决车辆的NVH问题上。

对于汽车而言，NVH问题是处处存在的，根据问题产生的来源又可分为发动机NVH、车身NVH和底盘NVH三大部分，进一步还可细分为空气动力NVH、空调系统NVH、道路行驶NVH、制动系统NVH等等。

汽车NVH特性研究综述

汽车NVH特性研究综述XXX（桂林电子科技大学机电工程学院，广西桂林541004）摘要:汽车的NVH性能是汽车的重要性能之一。

NVH即是噪声Noise、振动Vibration和声振粗糙度Harshness 3个英文单词首字母的简写。

随着汽车市场竞争的日益激烈和人们对汽车性能的要求越来越高，汽车设计技术得到了飞快的发展。

消费者对汽车乘坐舒适性要求的不断提高，促使汽车设计工程师越来越重视在产品开发早期来分析预测车内噪声性能。

迄今为止，有限元方法（FEM）和边界元方法（BEM）在车内低频噪声分析预测与控制中的应用取得了巨大成功。

然而，这些方法并不适用于像汽车这样复杂声振系统的中高频噪声的分析研究。

随后，统计能量分析方法（SEA）便应运而生，它主要解决了汽车的中高频噪声问题，然后可利用防声材料来起到降噪的效果。

关键词：汽车NVH、噪声、统计能量分析、防声材料A Summary of Research on NVH Characteristics of AutomobileXXX(Guilin University of Electronic Technology ，Guilin 541004，China) Abstract: NVH is one of the important performance of the car. NVH is the shorthand of the initials of the three English words of Noise, Vibration and Harshness. As the mouth of the automobile market competition increasingly fierce and people are increasingly demanding on the properties of automobile, automobile design technology obtained fast development. Consumers to the requirement of vehicle ride comfort is increasing，automotive design engineers pay more and more attention to analyzing in-car noise performance early in product development. Finite element method (FEM) and boundary element method (BEM) have got great success in prediction and control of low-frequency interior noise so far. However, these methods can't be used to study the mid-high frequency problem of the complex acoustic-vibration system. After that, the statistical energy analysis method (SEA) arises.，it is mainly to solve the problem of the high frequency noise in the car, to play the effect of noise reduction by using acoustic materials.Keywords:Vehicle NVH，Noise，Statistical energy analysis method，Acoustic materials0 引言近年来，我国汽车工业正在快速发展，汽车保有量与日俱增，随之产生的汽车噪声污染问题也越发严重。

汽车振动噪声分析的新工具_统计能量分析法

"
#$% 的一般概念
一般来说，结构受到远高于其基本固有频率
激励时的振动响应是不能精确预测的，特别是当结构复杂而激励是窄频随机激励的时候。这是因
《北京汽车》 !""#$ %&$ ’
・#・
・学术论坛 ! "#$#%"&’ ()"*+$ , ・都是采用平均的形式表达的， ()* 不能提供动力系统振动响应任意点的详细信息。但是在很多情况下所得到的信息是足够的。 ()* 采用功率和能量两参数，当应用于振动结构时需要明确有两种能量，即动能 + ,) - 和应变能 + () - 。通常在 ()* 实用中只考虑频带平均响应。平均来看 ,) 和 () 的带平均可近似认为相等。时间和频率带平均能量表达为： ! + ,) - ./0 1 ! + () - ./0 1 2&234 565.78 时域的平均值。 ./0：系式特别有用。对一个简单的质量—弹簧系统 ,) 可通过测试一点的速度来决定。但象板一样的连续结构，点与点之间的速度幅值会明显变化。这就有必要测试整个板表面上平均的均方速度，因为这直接与 +#励-。
由于测量 ,) 比测量 () 要容易得多，这个关
图# 两个耦合子系统
如果满足了这些条件，就可建立振动功率流方程。为简单起见考虑两个耦合的子系统 + 如图 # - 。对每个子系统建立功率平衡就可推导出： ># 1 " + )# ## D )# ##! E )! #!# >! 1 " + )! #! D )! #!# E )# ##! # 是表示阻尼损失因子的符号。可以用矩阵的形式更方便地表达这些等式：

汽车车外噪声预测的统计能量分析方法

汽车车外噪声预测的统计能量分析⽅法万⽅数据万⽅数据机械⼯程学报第４６卷第１０期能够向车外传递。

在距车⾝纵向对称⾯７．５ｍ处，建⽴了厚度为Ｏ．５ｍ的车外噪声预测声腔如图２所⽰。

图１轿车统计能量分析模型图２车外声腔３ＳＥＡ模型参数计算及测试３．１模态密度模型中较规则的平板和近似平板的曲⾯板均简化作为规则板件来处理，以计算其模态密度。

⼆维平板的模态密度Ａ⼑（⼚）２孟（５）式中４——平板⾯积Ｒ——截⾯回转半径ａ——纵波速对于难以⽤解析公式计算其模态密度的复杂结构⼦系统，采⽤导纳法对其进⾏模态密度测试，试验采⽤宽带⽩噪声信号激励，从⽽得到激励点的输⼊导纳⼑（功）：丝—Ｌ［２Ｒｅ［Ｙ］ｄｒｏ（７）７ｃｔｏ：⼀ｑ’１式中ｍ——⼦系统质量∞——ｌ／３倍频带中⼼圆频率上限伤——ｌ／３倍频带中⼼圆频率下限Ｒｅ［Ｙ］——输⼊导纳实部Ｒｅ［Ｙ】——导纳实部的空间平均试验测量前挡泥板、前门、前翼⼦板、前钟型座、后挡泥板和后门等复杂结构⼦系统的模态密度，其中左前门的模态密度如图３所⽰。

遑嚣鬈ｌ／３倍频带中⼼频率ｆ／Ｈｚ图３左前门⼦系统的模态密度３．２内损耗因⼦⼦结构ｆ的内损耗因⼦聃主要是由三种彼此独⽴的阻尼机理构成的碾２％＋％＋，‰（劲式中瑰——车⾝结构⼦系统本⾝材料内摩擦构成的结构损耗因⼦％——车⾝结构⼦系统振动声辐射阻尼形成的损耗因⼦‰——车⾝结构⼦系统边界连接阻尼构成的损耗因⼦车⾝结构材料的内摩擦损耗因⼦可从材料⼿册中查得，如：玻璃的结构损耗因⼦为ｌ×ｌ旷：钢的结构损耗因⼦为３×ｌ酽。

车⾝结构⼦系统的内部损耗因⼦通常受上述三个参数中的⼀个所⽀配。

如果结构的表⾯质量很⼤，⽽结合点处的边界连接损耗可以忽略不计，则结构的内部阻尼成为控制项。

当车⾝结构结合点处只有很少的能量损耗，声辐射阻尼在轻重量车⾝结构中起很重要的作⽤。

结构⼦系统的声辐射损耗因⼦荆＝型Ｆ（ｒｏ）＝型ｒｏＦ（ｒｏ）（６）式中、７～式中式中，（国）——激励点⼒的傅⾥叶变换ｖ（ｒ０１——激励点速度的傅⾥叶变换Ａ（ｒ０１——激励点加速度的傅⾥叶变换根据输⼊导纳进⽽得出模态密度％：丝（９）ｔｏｐ，岛——流体密度ｃ——声速仃——结构的辐射⽐成——结构的表⾯质量基于上述分析可见，简单车⾝结构⼦系统的内万⽅数据万⽅数据机械⼯程学报第４６卷第１０期右前钟型座、左后弹簧、左后阻尼减振器、右后弹簧和右后阻尼减振器，在６个连接点的被动侧分别安装⼀个加速度传感器，以测量路⾯对车⾝的激励。

轻轨车辆内部噪声的仿真预测

轻轨车辆内部噪声的仿真预测董康军【期刊名称】《河南科学》【年(卷),期】2015(000)005【摘要】利用统计能量法软件VA One建立了轨道车辆SEA模型，理论计算了用于SEA分析的各种统计能量参数，最后对车辆内部噪声进行了预测。

仿真结果表明：车内噪声主要集中在频率为500~1600 Hz范围内，不同状态下影响车厢内外噪声的主要噪声源会发生变化，噪声峰值出现的位置不同。

%A SEA model of railway vehicle is established by using statistical energy analysis software(VA One), and various parameters for SEA model are calculated theoretically. Finally,the interior noise predictions of the vehicle are achieved. The simulation results show that the vehicle noise mainly distributes in the frequency range of 500~1600 Hz,the main noise sources which influence the interior noise of the vehicle could change under stationary state and operation condition,and the peak values of the noise are in different positions under different states.【总页数】5页(P753-757)【作者】董康军【作者单位】渭南师范学院物理与电气工程学院，陕西渭南 714000【正文语种】中文【中图分类】TB535;U260.16【相关文献】1.轻轨车辆内部噪声测试 [J], 张晓娟;刘岩;姜长英2.国外轻轨车辆发展情况及对我国开发轻轨车辆的一些看法（中） [J], 鲍维千3.关于某型导轨电车内部噪声的初步分析 [J], 展伟; 田根龙; 黄秋霞4.国外轻轨车辆发展情况及对我国开发轻轨车辆的一些看法(上) [J], 鲍维千5.国外轻轨车辆发展情况及对我国开发轻轨车辆的一些看珐(下) [J], 鲍维千因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

ktc噪声计算

ktc噪声计算【原创实用版】目录1.KTC 噪声计算的背景和意义2.KTC 噪声计算的原理和方法3.KTC 噪声计算的应用案例4.KTC 噪声计算的未来发展趋势正文一、KTC 噪声计算的背景和意义KTC 噪声计算是一种针对机械振动系统噪声的计算方法，它的全称是Knowledge-based Technical Center 噪声计算。

随着现代工业化进程的加速，机械设备的运用越来越广泛，由此带来的噪声问题日益严重。

KTC 噪声计算应运而生，旨在通过科学有效的计算方法，预测和控制机械设备的噪声污染，为我国噪声控制技术的发展提供有力支持。

二、KTC 噪声计算的原理和方法KTC 噪声计算是基于声学原理，运用计算机模拟技术，对机械振动系统进行噪声分析和计算。

其主要步骤包括：建立机械振动系统的数学模型、分析系统振动特性、计算系统噪声辐射特性、优化系统结构以降低噪声等。

具体计算方法主要包括以下几种：1.统计能量分析法：通过分析系统振动信号的统计特性，计算系统的声辐射功率，从而预测噪声水平。

2.有限元分析法：将机械振动系统划分为有限个小元素，分别计算每个小元素的振动特性，然后合成系统的整体振动特性，从而预测噪声水平。

3.边界元分析法：通过在系统的边界上建立边界元模型，计算系统的声辐射特性，从而预测噪声水平。

三、KTC 噪声计算的应用案例KTC 噪声计算在工程实践中得到了广泛应用，以下为一个典型案例：某大型汽轮机组在运行过程中，产生严重的噪声污染，影响周围环境和工作人员的健康。

通过 KTC 噪声计算，工程师们建立了机组的振动系统模型，分析其振动特性和噪声辐射特性，发现噪声主要来源于轴承和齿轮箱。

根据计算结果，工程师们对轴承和齿轮箱进行了优化设计，降低了噪声水平，有效解决了噪声污染问题。

四、KTC 噪声计算的未来发展趋势随着科技的进步和工业化水平的提高，KTC 噪声计算将面临更多挑战和机遇。

未来，KTC 噪声计算将朝着以下几个方向发展：1.计算方法的进一步优化和改进，提高计算精度和效率。