整车路噪传递路径分析怎么做？NVH工程实践

说明：

本文中的整车路噪分析全称是基于路面谱和模态轮胎的整车噪声与振动随机分析，对应的整车性能试验是NVH路面（光滑和粗糙）整车路噪试验。相对于现在流行的基于轴头（SPINDLE）激励的整车路噪分析，本文所述的方法CAE手段使用更加纯粹，可以在开发前期介入，且精度与之相当，应用更加广泛，可以充分发挥CAE分析的优势（路面激励和轮胎模型可以独立使用到不同项目）。两者优劣对比可参考：误入CAE的程序员写的《我们为什么要做虚拟路谱激励的整车路噪仿真？》。

转向节加速度响应的分析与测试结果对比示例：

驾驶员外耳声压响应的分析与测试结果对比示例：

整车路噪传递路径分析在本人开发的程序中主要涉及三个模块：传递路径 2.2.3 Transfer Path、轮胎建模 1.5 Tire、路面数据处理 1.6 Road。

整车路噪传递路径分析采用OPTISTRUCT求解（建议使用2019.1.1及以后版本），单纯的整车路噪分析可采用NASTRAN或OPTISTRUCT求解，程序开发采用 C++/Python。

整车路噪分析NVH模型示例：

传递路径分析在整车NVH分析中已经非常流行了，但分析的前提是保证其准确性，对于整车路噪分析，其激励来自路面，就涉及到两个要点：一是路面PSD谱生成；二是模态轮胎建模。    

根据CAE分析目的（NVH、耐久和操控）的不同，由激光扫描得到路面不平度数据处理有不同的方式，详见路面数据处理（ 1.6 Road）。经过验证，如果无法得到实际激光扫描的路面不平度数据，也可以通过输入标准等级（A或B）来随机生成路面不平度数据，来进行整车路噪的 定性 分析。    

NVH用的NASTRAN模态轮胎建模和耐久与操控用的ADAMS轮胎建模详见轮胎建模（ 1.5 Tire）。注意NASTRAN 模态轮胎只能用于NVH分析 ，不要试图转换成MNF柔性体在ADAMS下用于耐久与操控分析，因为轮胎的状态不一样。

整车路噪之所以属于随机分析，原因就是行驶时输入路面不平度数据的随机性，其数据处理方式是基于随机振动中载荷谱功率谱密度（Power Spetral Density）理论，将路面扫描的时域数据转换为分析用的频域PSD数据如下所示：

模态轮胎之所以加上模态，原因是轮胎NVH模型的生成是基于纯滚动并加载状态下轮胎的模态分析结果，滚动轮胎（轮荷4000N、轮胎型号205/55R16）在不同车速（0/60/100 kph）下模态测试结果示例如下图：

模态测试结果

传递路径分析模型

传递路径计算公式

由此可知，可以从激励源—路径—响应这三个方面入手进行优化，具体到整车路噪分析就是：

1、激励源—路面/轮胎/底盘：

对于路面，选择专用于路噪测试的光滑和粗糙两种路面，即路面标准等级为A~B级。

粗糙路面图

对于轮胎，要控制路面到轮心（轴头）的峰值频率（车轮模态与轮胎声腔模态）和不同频率段传递率。 注意此时轮胎是纯滚动并加载状态（即整车行驶时轮胎的实际状态），不是静止或自由状态。

2、路径— 接附点：

对于底盘，要控制轮心（轴头）到接附点的峰值频率（副车架模态与悬架模态）和传递率。

对于底盘与车身之间的接附点，要控制关键路径（即正负贡献量在前的）的衬套刚度与接附点动刚度。

3、响应—驾驶员/乘员外耳声压、方向盘/座椅安装点/踏板加速度：

对于内饰车身（TrimmedBody，简称TB），就是控制关键路径上噪声传递函数和振动传递函数。进行节点、模态、面板等贡献量分析，重点关注车厢内大件（前围板、顶盖、背门、地板）和车厢声腔模态。

要注意：不要强制要求TB传递函数必须全部小于目标值，要根据随后的整车传递路径分析结果才能判断该频率TB传递函数值的合理性，因为每条路径贡献量未必都为正。

整车路噪测试中要增加测试转向节和底盘与车身接附点的响应，同时记录车辆与环境状态，并且每种工况至少要重复三次以保证一致性。在进行分析评估时，要注意排除其它因素如风噪和动力总成激励的影响。

转向节测试点示意图

对于声压响应目标值，分析频率范围建议20~300Hz，考虑建模精度和计算资源，也可以到400~500Hz。对于振动响应目标值，分析频率范围建议5~100Hz。

整车路噪分析声压目标值示例如下图：

整车路噪分析声压目标值

功能：

1、根据车速与路面扫描数据生成NASTRAN格式路面PSD数据（1.6 Road）；

2、根据车速、轮荷、外倾角与轮胎材料和几何等数据生成NASTRAN格式模态轮胎模型（ 1.5 Tire）；

3、自动选择接附点和PSHELL属性，输出整车路噪传递路径分析及Trimmed Body贡献量分析卡片（2.2.3 Transfer Path）；

4、针对路噪分析目标，底盘衬套刚度自动优化（2.2.3 Transfer Path）；

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