导读
精确的流阻率预测模型和声学材料特性综合数据库对工程师而言极为重要。随着有限元分析软件的进步，用于初步测试的物理原型的开发已经过时。这是由于可用资源有限以及行业对工程师的压力，需要在更短的时间内完成任务。因此，本研究的主要目的是开发一个综合的声学材料特性数据库，例如流阻率、体密度、纤维密度和纤维直径，供设计人员参考，因为目前文献中没有综合数据库。其次，为了方便设计者和工程师，本研究试图提供可用流阻率预测模型的完整列表。此外，这项研究试图通过将每个模型与实验数据进行基准测试来评估可用模型的准确性，这将允许模型的正确实施。最后，本研究提出了一个通用的流阻率预测经验模型，这是必要的，因为当前可用的模型在其预测范围内是有限的。基于该模型，发现流阻率的预测百分比误差与体密度和纤维直径没有明显的相关性。因此，范围（即体密度和纤维直径范围）不会影响测量的和预测的流阻率之间的百分比误差。最后，确定需要进一步研究的方向与内容以改进知识体系。
本研究的目的是为设计师提供一种资源，以帮助他们开发和实施新的吸音产品。这被认为是必要的，因为多年来有限元分析(FEA)取得了很大发展，并且设计人员正在利用这些软件包进行新产品的初步原型设计。如果没有足够的材料属性数据库，在有限的或没有实验测试来寻找材料属性的情况下，准确的FEA模型将变得徒劳无功。目前没有单一的综合资源或数据库可供设计人员参考以了解声学材料特性。此外，现有文献没有对用于预测流阻率的数学模型的可用性和准确性进行充分研究，如果材料特性和实验测试设施不可用，则需要利用该模型。因此，本研究的主要重点是开发声学材料特性的综合数据库。这尤其具有挑战性，因为近年来环保材料有了很大的发展，类别和数量都非常多。其次，本研究试图提供可用流阻率预测模型的综合列表。此外，本研究试图通过根据实验数据对每个模型进行基准测试来评估可用模型的准确性。最后，本研究试图提供一个通用的流阻率预测模型，开发的模型适用于任何纤维类型。多年来，已经开发了几种数学和经验模型，用于预测多孔纤维材料的流阻率。这些模型在快速原型制作和/或实验测试设施不可用时特别有用。这是有利的，因为声学测试设备和实验测试在成本和时间上都是昂贵的。当使用基于经验的模型来预测多孔弹性材料的吸声系数时，流阻率是一个重要的属性。吸声系数对于准确确定车厢内的声压级(SPL)尤为重要，因为在大多数情况下充当吸声体的车辆内饰件需要输入材料吸声数据。但是，如果用于预测声学特性的可用模型在准确性方面不可靠，则这可能是有害的。因此，在对车厢进行建模时，最重要的是拥有正确的材料吸声系数，以便在仿真软件中进行准确预测。如果吸声系数的预测模型精度较低，则可能会导致产品开发周期延长。这最终会影响制造公司的竞争力，并导致更高的开发成本。如果具有高精度的数学和/或经验模型可用，并且它们的有效工作范围被明确定义，那么它们在快速原型制作中的使用可以安全地实现，这可能是非常有益的。
表4 一般纤维的特性
表5 流阻率模型的准确性（数据子集）
文中用于开发模型的数据来自表3。根据严格的标准，从表3中提取了由167个数据样本组成的子集。数据必须是原始的，因此没有使用预测值。此外，数据必须遵循有关性能的现有知识（例如，体密度的增加会导致流阻的增加）。一旦提取了数据子集，就绘制数据点。此后，数据中的异常值被识别并从数据集中删除。清理完数据集后，使用MATLAB对数据进行最小二乘回归幂函数拟合，如图 1 所示。曲线的R2决定系数）值为0.9654，这意味着96.54%总数据方差的百分比由最佳拟合回归模型解释。此外，幂函数系数的置信区间为95%。
模型开发完成后，有必要使用独立数据集对模型进行基准测试，以确定模型的准确性。用于测试开发模型的数据集是由来自表2的24个数据样本组成的子集。该数据子集是随机选择的，包括聚酯、玻璃、棉花、椰壳纤维和椰枣纤维。用于对本研究中开发的模型进行基准测试的流阻率模型是根据其预测精度选择的。因此，本文开发的模型以四个最佳性能模型为基准，如表2所示。预测精度使用三个标准确定，首先，最低平均百分比误差预测值，其次，最低的最小百分比误差预测值，第三，最大百分比误差预测值，对于所有测试的样品。在仔细分析本工作中开发的模型产生的预测结果后，发现百分比误差与材料特性（例如堆积密度和纤维直径）之间没有相关性。这是通过将产生最低百分比误差和最高百分比误差的所有材料分成两个单独的组来建立的。发现产生最低百分比误差的堆积密度和纤维直径范围与产生最高百分比误差的范围一致。这项研究旨在为设计师和工程师提供可靠的声学材料信息来源，可用于初步设计目的。在此过程中，测试了许多可用流阻率模型的准确性，随后建立了声学材料特性数据库。此外，还开发了一种新的流阻率模型，并针对当前可用的最佳模型进行了基准测试。基于这个新模型，发现百分比误差和材料特性没有明显的相关性。这可能是因为预测模型的主要误差只能来自两个主要来源：1) 纤维直径和材料堆密度范围（意味着模型仅在特定范围内准确）和2) 测量数据的不准确性。结果表明，范围不影响百分比误差，因此，大多数高百分比误差必须来自现有文献中提供的数据的不准确之处。然而，一个错误点可能是这项工作中引用的相当一部分期刊论文报告了平均纤维直径。这可能是错误的来源，因为预测模型对纤维直径非常敏感。因此，建议在尝试使用这些预测模型时不使用平均纤维直径。因为为了获得准确的结果，必须使用正在开发的特定吸声材料样品的实际平均纤维直径。[1]Wu, R. and D. Herrin, Utilization of Empirical Models to Determine the Sound Absorptionand Bulk Properties of Compressed Materials. 2017.
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文章来源：Applied Acoustics 173 (2021) 107730作者：R.K. Dunne a, D.A. Desai a, P.S. Heyns b
单位：a: Department of Mechanicaland Automation Engineering, Faculty of Engineering and the Built Environment,Tshwane University of Technology, Pretoria 0001, South Africa b: Department ofMechanical & Aeronautical Engineering, Faculty of Engineering, BuiltEnvironment & IT, University of Pretoria, Pretoria 0001, South Africa
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