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比翱工程实验室丨声学包开发新视角与策略:通过主动-被动协同优化成本和重量

ProAcoustics Prosynx 2023-02-13


在二氧化碳排放法规的推动下,减轻车辆重量是减少能源消耗和污染的关键。由于声学包和声学组件占汽车总重量的很大一部分,这一要求促使汽车设备制造商专注于创新以减轻其产品的重量,同时保持或提高声学性能。

 

被动声学解决方案对于减少乘客舱内的噪音至关重要,无论是通过减少传播还是通过吸收声能。然而,对于单壁系统和经典的弹簧质量概念或其他更高级的多层概念,被动声学概念的传输损失取决于其重量。此外,多孔材料的吸声性能往往在中高频范围内更有效。

 

全球领先的汽车零部件集团佛吉亚Faurecia正在研究并提供主动噪声控制系统。主动控制的主要原理是产生相位相反的波,从而降低舱内的噪音。基于主动和被动系统之间的协同作用,这种集成为声学包装的重量减轻提供了新的视角。最终目标是在优化的内饰中保持用户舒适度和减少疲劳。

 

介绍

正如专业媒体的测试报告所证明的那样,车厢内的噪音水平与舒适度息息相关,并已成为最终消费者的重要标准。

 

因此,低噪音水平是一种质量特性,另外还有助于道路安全。

 

汽车开发中的不一致要求导致在全球声学包的成本、重量和性能之间找到最佳折衷方案。声学包的优化是通过不同类型的方法来实现的,并且通过寻找主动噪声控制新技术之间的协同作用而更具吸引力。

 

主动噪声控制解决方案

主动噪声控制(ANC)系统使用车辆扬声器主动降低舱内的噪声水平。近年来,ANC系统在车辆中的使用越来越普遍,无论是作为寻求更轻设计、更大自主性和更低功耗的被动解决方案的替代方案,还是作为被动解决方案的补充,以进一步提升增值NVH性能。

 

佛吉亚为发动机指令控制(EOC : Engine Order Control)和道路噪声控制(RNC : Road Noise Control)开发并提供ANC解决方案。这些技术使用嵌入在DSP中的前馈控制算法,将代表噪声的参考信号作为输入,以降低噪声,并通过汽车音响系统输出这些信号的滤波版本。使用适当放置在驾驶室中的一组控制话筒,不断调整过滤器,以最小化收听位置的声压。

 

对于EOC,系统使用由发动机转速CAN信号生成的单个参考信号来降低机舱中选定发动机指令音的声级。还可以使用佛吉亚的发动机声音增强(ESE)技术将音调调整到特定级别。对于RNC,系统使用安装在靠近车轮的优化位置的加速计测量的多个参考信号,以减少驾驶室内道路噪声的宽带结构传播成分。RNC既可以作为一种全局解决方案,使用安装在车顶衬里中的音响系统扬声器和麦克风,也可以作为一种局部解决方案,使用安装在头枕中的麦克风和扬声器(如果车辆配备了超声波头枕)。全局方法可以控制高达400 Hz的频率,在300 Hz以下最有效,而局部方法可以将该范围扩展到600 Hz及以上。

 

全局发动机指令控制/道路噪声控制 : 如图1所示,用于EOCRNC的全局ANC系统通过车辆扬声器使用集成在顶篷中的麦克风来降低所有乘客位置的声音。需要一种高效的DSP算法来确保在所有操作条件下都保持降低,但软件并不是对系统性能至关重要的唯一方面。

图1:用于道路噪声控制的全局主动噪声控制系统 

在设计全局EOCRNC系统时,必须满足几个物理要求。1)系统必须是因果关系:在道路噪声到达乘客耳朵之前,只有大约3ms的时间在源头测量道路噪声,将其过滤并将产生的控制声音传输到驾驶室内。2)对于RNC,参考信号必须与受控位置的声音信号高度一致。3)扬声器和麦克风的布置方式必须使乘客耳朵周围的干扰主声场可以通过控制次声场在空间上匹配。4)最后,必须实施有效的自适应算法以保持次声场与主声场反相。1)通过为RNC适当放置加速度计来确保,数字和模拟滤波器的有效选择与DSP上的低延迟信号处理相结合。2)通过在底盘上最佳放置加速度计来确保,以最大限度地提高加速度计信号和机舱中选定麦克风之间的多重相干性,同时保持因果关系。3)通过在顶篷上最佳放置麦克风来确保。4)通过高效灵活的自适应算法确保窄带发动机噪声和宽带道路噪声。

 

佛吉亚开发了解决方案和流程,以提供最先进的全局EOCRNC解决方案,以及与硬件无关的内部ANC软件实施。图2显示了在测试车辆上测量的RNC性能示例。


图2 : 在高端SUV中每10秒测量一次RNC开启和关闭 

局部主动噪声控制: 通过车门扬声器和车顶麦克风控制所有乘客位置的声场限制了全局ANC解决方案的有效频率范围。为了将此范围扩展到更高的频率,解决方案是使用安装在头枕上的麦克风和扬声器(图3)。

图3 : 局部主动噪声控制系统 

这在乘客周围创建了一个局部安静区,发动机或道路噪音降低了8 dB600 Hz及更高。由于头枕扬声器的尺寸有限,该系统仅限于在通常高于100 Hz的频率下工作,如果低频是关键利益范畴,则可以最有效地与全局ANC解决方案结合使用。在这项被动 - 主动协同研究的框架中,感兴趣的频率范围限制在150500 Hz之间,并且局部ANC方法是合适的。

 

为了评估主动 - 被动协同作用的潜力,在对局部RNC系统进行优化并将其安装在试验车辆上的情况下,进行了预研究。前排乘客座椅配有一个带有内置低音反射扬声器的佛吉亚超声波头枕和一个安装有控制麦克风的仿真头。如图4所示,车辆在提供6个参考信号的优化位置额外配备了6个加速计。该系统由佛吉亚的RNC算法控制,该算法在原型ECU上实现。


图4 : 局部RNC传感器设置 

如图5所示,在开阔道路上以60 km/h的速度行驶期间测得的结果显示,在150600Hz之间,宽带降低了6 dB,峰值降低了10 dB


图5 :在崎岖道路上以60 km/h速度测量的局部RNC效应

 

轻量化被动解决方案

通过被动声学概念的使用和尺寸设计,可以通过各种阻尼机制消散传播的声能,而无需任何外部供应,从而降低和优化车厢内的声压级。示例是阻尼垫,还有图6中示例性的车辆NVH内饰。另一方面,被动声学包对车辆总重量的贡献可达40 kg以上,尤其是在低频下需要高隔音隔热的需求的情况下。


图6 :车辆NVH内饰 

如今,面对气候环境严峻性、二氧化碳减排、电动汽车自主性和车载技术的普及,在保持声学舒适性的同时减少声学包重量的必要性仍在增加。

 

因此,汽车供应商应专注于创新和优化方法,以减少和优化其产品的重量,同时保持或提高声学性能。

 

被动声学解决方案仍然是减少车内宽带噪声的关键,无论是通过减少传输还是通过吸收声能。然而,对于单壁系统和经典弹簧质量概念或其他更先进的多层概念,被动声学概念的传输损耗取决于其重量。基于测量、模拟或两者结合的优化方法已经表明,取决于传递性能,提供绝缘和吸收特性的混合技术允许提出轻量化声学包。

 

此外,融合到轻量化声学系统的有效方法是一种系统方法,它基于从外部到内部的每个车辆模块的考虑(图7)。例如,考虑到车辆的前部模块,为了优化声学包重量和性能,发动机舱处理必须与内部仪表板绝缘体一起考虑。


图7 :车辆主要模块 

这种方法允许提出系列新的轻量化技术。

 

MAPLITE:一种新型轻质仪表板内饰技术。对于前模块,发动机舱内增加的吸收表面使其能够提供在重量和声学性能方面优化的仪表板内部解决方案。之前的几项研究表明,吸收层与绝缘弹簧- 质量系统的结合可显著降低部件重量,并具有等效的降噪性能。借助这些轻量化概念技术(LWC),可实现高达 30% 的重量减轻,同时具有相同的声学性能。当车辆在通过时几乎没有声音弱点时,这项技术特别有效。


图8 : MapLite仪表板内部
图9 : 仪表板内部的子区域定义

图10 : 分区上的表面质量重划分

 

新的轻质地毯技术:Monotec地毯技术包括外部和内部部件之间协同作用的模块方法也适用于地板模块,并允许将吸音概念用于车辆地毯。在保持舱内声学性能的同时,没有任何厚层或挤压背衬的吸音地毯概念提供了进一步减轻重量的潜力。在地板下的空腔中放置外部声学处理,如吸收织物整流罩或电池解耦器,可减少该空腔中的空气噪声,从而减少对地板区域的激励。因此,绝缘的需要也减少了,因此可以提出用于地板处理的轻质吸声地毯。


图11 : Monotec地毯技术
 

车辆新技术验证 : 上述系统方法包括最近的被动声学技术,在与雷诺的共同声学研究中得到验证。这项研究的第一个目的是通过保持车内声学性能来减轻声学包的重量。

图12 :与Monotec地毯相比,覆膜地毯的扩散场吸声系数
 

轻量化方案的声学验证通过车载传递函数的测量和在四轮转毂试验台上测量车辆运行状态进行的。图1213显示了不同车速下的车载传递函数和声压级。


图13 : 空气声传递函数:左:转运乘客舱/发动机舱 右:转移乘客舱/地板下腔
图14 : 底盘测功机运行条件下的声压级 

与局部道路噪声控制的协同作用: 在试验车辆上进行了初步研究,以确定局部道路噪声控制和被动声学处理之间协同作用的可能性。已根据前文所述,使用了佛吉亚超声波头枕、传感器和适当的信号处理复制了本地RNC设置。


图15 :左:串行轻量化配置;右图:实物模型增重配置图16 : 两种驾驶条件下人体模型左侧监视器的结果 

结论

经济高效和轻量化是汽车发展的关键词。噪音控制措施也可以减轻重量和控制成本,同时保持甚至改善声学舒适性。佛吉亚通过采用适应的方法,提出了创新的声学解决方案,如MapLite仪表板和Monotec地毯,用于被动解决方案,但也包括主动噪声控制解决方案,通过高效灵活的算法,实现局部和全局道路噪声和发动机指令控制。被动和主动技术的结合为声学包优化提供了广阔的前景。这些解决方案可用于任何类型的动力传动系统,但特别适用于电动车辆,其中重量约束非常重要,且对声级的期望很高。道路噪声控制的进一步发展正在进行中,集成了深度学习方法,以提高系统的性能,尤其是在更高频率下,并降低安装成本。

 原文来源: AUTOMOTIVE NVH COMFORT LE MANS 2020,Cost and weight optimization through active-passive synergy,L. Dejaeger(Faurecia AST, Z.I. François Sommer, Acoustic TechCenter)N. Pignier(Faurecia Creo), T. Pépin(École Polytechnique)
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