ProBiot Acoustics丨SEA模型中纤维材料的BIOT特性预测

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-------本期推荐本期分享Terence Connelly发表在SAE International上的经典论文“Prediction of Biot Properties for Describing Fibrous Materials in SEA Models"(SAE2013 Noise and Vibration Conference and Exhibition, SAE Int. J. Mater. Manf.6(3):611-617,2013)。在该篇论文中，概述了对基于纤维材料进行建模，确定Biot（比翱）特性并估算厚度变化对车辆和声学包模型的影响过程。

导读  GuideSEA模型广泛应用于评估车辆NVH水平或车身降噪目标时预测声学包的性能。CAE工程师面临的挑战之一是在设计阶段评估声学包中使用的不同材料的性能的能力。工程师们可以使用插入损失和随机入射吸声的测量数据，也可以使用Biot（比翱）模型来预测材料的性能。对材料使用完整的多孔弹性Biot模型需要了解其流体和弹性特性，但是可以使用仅基于流体特性的柔性或刚性模型来描述材料。本文概述了一种方法，该方法允许从材料供应商提供的基本法向入射数据估算纤维材料的声学特性。同时该方法还可以预测压缩对材料性能的影响和评估其对声学性能的影响。此外，这将使分析人员能够估计增加或减少纤维重量的影响。
创新研究  Innovative Research
车辆的SEA建模已在全球汽车工业中广泛用于预测车内声学水平。建立车辆SEA模型的第一个任务是创建分为板和壳子系统的车辆结构，其中子系统定义为一组存储能量的相似类型的共振模态。第二项任务是将内部和外部空气空间划分为SEA声腔，以通过模型扩散能量。子系统的能量可以转换为变量，例如，声学空间的平均声压级或板和壳的振动级。对于由动力总成、轮胎和排气引起的空气传播噪声，SEA模型可用于预测315Hz至10kHz频率范围内的绝对声压级或车身降噪（NR）。在对原型车进行测试之前，要从SEA模型中确定声学包，因此，准确表示内饰材料非常重要。对于纤维材料，这可能涉及更换工具以压缩纤维材料。对于声学包建模，如何建模这些改变的问题通常是棘手的问题。在该篇论文中，概述了一种基于纤维材料进行建模，确定Biot特性并估算厚度变化对车辆和零部件模型的影响过程。
图文速览  Picture and Text Browsing图1  不同多孔弹性材料模型所需的Biot特性图2  Tarnow方格模型图3  Tarnow 随机晶格模型图4  预测的法向入射吸声系数图5  预测的法向入射吸声系数图6  美国棉纤维图图7  估计Biot特性的流程图图8  预测的Delaney＆Bazeley模型与测得的法向入射吸声系数图9  预测的多孔柔性模型与测得的法向入射吸声系数图10.法向入射吸声系数与实测吸声系数的关系图11  基于单次测量的20g/ft²玻璃纤维的预测流阻率和曲折度图12  预测的法向入射吸声系数 
总结  Conclusion在本文中，提出了一个结合已发布的模型的方程组，以预测纤维材料的Biot特性，这些方程组可以以不同的方式使用。这为参与声学包建模的CAE工程师提供了一种直接估算不同纤维类型的Biot特性的方法。同样重要的是，它允许在材料模型中估计纤维压缩对Biot特性的影响。当进行声学包分析以直接预测Biot模型所需的材料特性时，这提供了一种系统的方法，这在对组件厚度的变化进行建模时很重要。
如果声学包工程师可以访问测得的法向入射吸声数据和/或流阻率数据，则Tarnow模型可以直接预估被测材料的纤维旦数。这使工程师能够进行声学包分析，从而获得一个评估Biot模型所需材料特性的系统。当基于有限数量的样本数据对组件厚度的变化建模时，这一点很重要，该样本数据预测了材料模型中纤维的压缩效果。 需要注意的是，当使用来自材料样本的测量数据时，许多材料可能具有不止一种纤维类型，并且可能是不同纤维类型和旦数的混合物，尽管通常在混合物中主要存在一种纤维类型。材料中的纤维混合物是供应商的专有信息，因此使用SEA的CAE工程师将无法获得此信息。因此，该模型可以为材料模型提供平均纤维旦度的估计。它至少为材料模型的决策提供了一个框架和过程。
点击阅读原文或以下链接了解详细信息。https://saemobilus.sae.org/content/2013-01-1993/

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