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汽车空调的气动噪声分析与降噪方案设计

时间: 2024-07-09 17:03:11 |   作者; 江南app软件库

  摘要:气动噪声是汽车空调最主要的噪声源之一,本文以工程实际应用需求为出发点,通过数值仿真和试验相结合的方法,开展在研车型空调系统气动噪声的研究。运用宽频噪声源模型和计算气动声学方法(CAA),对某的气动噪声进行数值模拟仿真,得到空调内部的噪声源分布情况,仿真和试验的频谱变化趋势比较吻合,风量最大偏差3.5%。依据数值仿真方法和试验,给出了风道的造型优化、蜗舌结构的改变、风道包裹吸音棉等降噪措施,为空调低噪声设计预估提供了简洁手段,可有效快速的指导工程应用。

  随着人们对汽车舒适性的要求慢慢的升高,车内噪声问题成为消费者关注的焦点[1],除了发动机噪声和轮胎噪声以外,汽车空调噪声是车内的主要噪声源之一[2],尤其新能源汽车没有传统发动机产生的背景噪声,空调系统的噪声凸显出来。空调系统由进气壳体、空调箱、鼓风机、风道和出风口组成,产生的气动噪声是主要噪声源[3],为此,分析空调的气动噪声,提出降噪改进措施,显得很重要。

  本文针对某在研车型的空调系统来进行了气动噪声仿真,搭建了鼓风机、空调箱、蒸发器、风门、风道、出风口等空调系统部件的计算模型,较为准确的给出了空调系统流场分布和气动噪声源分布,并结合空调的台架试验,评估气动噪声的声源计算,对鼓风机的蜗舌提出了降噪改进措施,为后续的车型提供参考。

  气动噪声是研究在非定常流体下噪声源的产生与声音的传播。空调的气动噪声主要是鼓风机旋转,在蜗壳、空调箱和风道内产生强烈的压力波动和涡流导致的噪声。数值仿真分析将稳态RANS方法和瞬态CAA方法相结合[4],在保证计算精度的情况下降低计算量。稳态RANS方法用宽频带直接获取噪声信息,包括Curle噪声源模型和Proudman噪声源模型,准确判断噪声源的位置。瞬态CAA方法求解气动噪声的产生和传播,通过指定监测点,声学信息可以直接从CFD结果提取。

  Curle噪声源模型计算在低马赫数情况下,对刚性表面上压力产生的辐射声压进行积分[5],得到边界层表面产生的偶极子噪声源,可表示固体边界在流体上产生的波动表面压力。Curle模型针对的噪声源为偶极子声源,每个单位表面对整体噪声声功率的贡献量,在优化分析中,常用来筛选改进方案,评估噪声源位置和近似的分贝值。

  Proudman噪声源模型采用统计方法,在低马赫数和高雷诺数情况下,分析了各向同性湍流的体单元产生的噪声[6],其针对的噪声属于四极子声源。Proudman噪声源是宽频噪声,能单一表达流体在湍流过程中的声功率强弱,可进行两组方案的对比或一个方案中不一样的部位的对比,快速识别早期设计的噪声缺陷,不具有数值的绝对准确性。

  计算气动声学方法的基本思想是,在噪声源位置的流体流动和声音的传播都是流动现象,对流场进行求解的过程中也对压力脉动进行充分的瞬态求解,计算出噪声的产生与传播[4]。通过指定测试点所有的声学信息,可直接从流场结果中提取,声压级表示为

  这种方法不需要引入额外的声学模型,只需记录测试点的压力脉动信息,考虑了噪声的反射、散射、共鸣等物理现象,声压级可通过频谱分析来确定,对不同空调的气动噪声源进行预测,更好的理解噪声产生和传播的机理。

  空调的传统设计方法主要是依靠经验,随着气动噪声理论的快速的提升,数值仿真已成为对空调开发设计的一种重要方法。在汽车空调设计初期,通过对空调做多元化的分析,快速提出改进方案。

  空调系统包括滤芯、风机、空调箱、风门、蒸发器、风道和出风口等,图1为某车型的空调系统仿真模型,主要研究在吹面模式下的气动噪声,出风口的格栅处于正交方向。空调内部结构较为复杂,在保证计算结果准确的前提下,对模型适当简化,删掉短边和合并碎面,采用三角形的面网格,网格大小0.5mm~2.0mm。考虑边界层的影响,在零部件表面生成三层棱柱网格,生成的体网格为六面体,网格数量约为2200万。

  计算域采用大气压力入口和大气压力出口,风机转速为试验测量的空调最高档内循环工况下的转速,即3355rpm。为了模拟旋转的风机叶片,将计算域划分为旋转域和静止域,旋转域由叶轮和圆柱区域之间的空气组成,静止域是圆柱区域外部的空气域,通过interface命令实现旋转域与静止域的数据传递。将空调系统的纸滤芯和蒸发器简化成多孔介质,压降特性来自供应商提供的试验数据。

  空调系统内部的流动为完全发展的湍流,流体为可压缩气体,压力与速度耦合采用SIMPLE。稳态计算采用标准k~ε模型和多重坐标参考系技术,计算收敛的稳态结果作为瞬态计算的初始值,瞬态计算采用LES模型和滑移网格技术,瞬态求解的时间步长5×10-5s,计算总时间2s,由于流场从震荡到稳定有一个过程,采样时间从1s开始,得到不同位置的噪声特性。为便于后续的分析和试验对比,在空调的出风口位置监控各风道的风量,在距出风口10cm处布置声压监测点(P1~P4),方向为出风口中心斜向下45°。

  为了验证数值计算方式和模型,并量化气动噪声的仿真结果,在全消音室内搭建了空调系统的台架,如图2所示。试验用的测试设备最重要的包含LMS数据采集系统、风速仪、1/2英寸传声器单元等,试验前使用标准声学校准器(114dB和1000Hz)对传声器进行校准,采样带宽≥12800Hz,分辨率1Hz,输出格式为线性自功率谱。试验过程中,应保证空调系统各部件牢固的固定在总成上,避免发生振动,产生不必要的振动噪声。试验与仿真的工况相同,传声器单元布置在出风口位置,通过稳压电源给定空调系统的电压和电流,使风机转速达到七档内循环的工况。

  表1为出风口的仿真和试验结果比较,仿真结果和试验测试偏差较小,最大误差3.5%,由此可见,LES模型具有较高的精度,可满足工程计算的要求。

  图3为试验和仿真的声压频谱对比,能够准确的看出,两者存在一定的误差,但是仿真结果的变化趋势和试验结果较为吻合。考虑到试验过程存在一定的测试误差,并且在仿真过程中,对计算模型做了很多的简化和假设,如纸滤芯和蒸发器处理成多孔介质,因此误差在合理范围内,可应用仿真模型和数值办法来进行空调系统的降噪改进的研究。

  图4为Curle表面声功率图,可用于计算偶极子声源产生的原因,能够准确的看出,在空调系统主要部件中,风机对应的声压级最大,总声压级为60~85dB,在空调箱和风道表面,局部声压级为87dB。图5为空调系统表面的dp/dt分布图,dp/dt为偶极子声源的积分项,它的分布代表了噪声源强度和分布情况,能够准确的看出,噪声大的位置与静压梯度大的位置相对应。

  图6为Proudman声功率图,可很直观地看出空间声源的强弱分布,指示四极子噪声源,在风机和风道内存在比较大的四极子噪声,可达79dB。如图7所示,风机是整个空调系统流动最为紊乱的区域,也是声源较大的地方,风道内部存在气流分离且旋转。在气流分离严重的位置,存在比较大涡流,涡流分布区域与四极子噪声分布区域基本相同,可见噪声的产生在某些特定的程度上与涡的产生呈对应关系。

  在风道设计时,需对气流的流动方向合理的引导,避免大尺度和小尺度的涡流,减小气流分离,降低气动噪声。最基本的设计方法是优化风道的造型设计,经过多轮计算和对比分析,最终得到的吹面风道结构,如图8所示。图9和图10为风道内宽频噪声的计算结果,在左侧两根风道内,优化方案明显降低了的四极子噪声源。

  根据瞬态计算,得到图11和图12的频谱曲线。通过优化风道的造型设计,在频率大于3000Hz时,优化方案的气动噪声明显降低。

  蜗舌位置是风机内部流动较复杂的区域,蜗舌位置的压力脉动明显,流动紊乱,局部流速大,因此蜗壳位置的气动噪声最为突出[8]。如图13所示,改变蜗石的形状(小圆角、大圆角和平角),研究不同的蜗舌对气动噪声的影响。

  图14为不同蜗舌的仿真流线图。从仿真结果看,蜗舌为平角后,内部流动分离明显减少,大涡消失,流动情况改善显著,有利于降低气动噪声。此外,蜗舌为大圆角后,涡流强度增大,是诱导振动的重要原因,不利于噪声的控制。

  根据仿真模型,加工了三种不同结构的蜗舌(大圆角、小圆角和平角),验证蜗舌的效果。图15为空调中间风挡的试验结果,蜗舌由大圆角改为平角,除了150Hz~220Hz和650Hz~1350Hz的声压降低不明显,其他频段的声压降低明显,因此通过优化蜗舌的结果,可降低气动噪声。

  对吹面风道包裹吸音棉(规格600g/m2,厚度15mm),如图16所示,验证整车空调的降噪效果,测试点位于驾驶员右耳,空调风道以高密度聚乙烯(HDPE)为主要的组成原材料吹塑成型,厚度2mm。

  表2给出了风道包裹吸音棉的测试结果,在空调中间风档时,总声压级降低了1.2dB(A),语音清晰度提高了0.8%AI,可明显降低声压级,提高了声品质。图17为包裹吸音棉前后的噪声频谱曲线,能够准确的看出,吸音棉对整个频段的声压均有影响,改变了频谱曲线Hz的时候,声压降低明显,说明吸音棉对中高频的噪声影响较大。由于风道包裹吸音棉可明显降低噪声,在车型设计阶段,建议对风道包裹吸隔声材料。

  本文通过数值仿真和具体的试验测试,结合气动噪声仿真的理论,确定了气动噪声的仿真分析流程和方法,同时考虑了表面压力波动的偶极子噪声和空间涡流的四极子噪声,可应用于空调系统的降噪方案设计,快速找出措施,加快产品研究开发周期。优化风道造型,以及改进蜗舌的结构,在整个频段内,均降低了空调噪声,为空调系统的设计提供了改进方向。风道包裹吸音棉,能够更好的降低总声压级1.2dB(A),语音清晰度提高了0.8%AI,频率大于1415Hz的声压明显降低,对于中高频噪音的抑制有显著效果。这些降噪方案较好的降低了空调噪声,具备极其重大的实用价值,为降低汽车空调噪声提供了数据支撑。

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