摘要：目前对于汽车风振噪声的优化研究主要以声压级(Sound pressure level,SPL)作为单一评价指标,既不能全面反映噪声的物理属性,也无法考虑人耳对噪声的主观认知过程。为准确评价风振噪声,引入声品质,运用大涡模拟(Large eddy simulation,LES)对风振噪声进行数值仿真,根据实车道路试验判断仿真的准确性;对仿真结果进行声品质客观评价与主观评价,综合声品质客观评价参数与声品质主观评价试验结果建立BP神经网络预测模型;利用遗传算法(Geneticalgorithm,GA),进一步对BP神经网络的结构参数进行优化,建立GA-BP声品质预测模型。研究结果表明,GA-BP声品质预测模型在训练速度和预测精度上都优于BP神经网络预测模型。预测模型基于声品质主客观评价结果,其预测值可以代替传统的声压级评价指标,为风振噪声提供更为准确合理的评价。

摘要：为了研究汽车在自然侧风环境下的稳定性,建立了汽车空气动力学与汽车多体系统动力学的实时双向耦合仿真系统,并通过风洞试验验证了空气动力学模拟方法的准确性,通过调整风压中心的方法分析了汽车多体系统动力学模型的鲁棒性。采用动边界方法对ISO12021汽车侧风稳定性试验工况进行了单向和双向耦合分析研究,并将汽车在标准工况下的侧风稳定性模拟结果与自然侧风模拟结果进行对比分析。研究结果表明:汽车在标准侧风工况下的车身姿态变化会反过来影响汽车周围流场的变化,特别是底部流场和背风侧流场,汽车在侧风下的运动同时受侧风和悬架的共同作用,对汽车侧风稳定性的研究需要采用双向耦合分析方法;相较于标准侧风,自然侧风对汽车周围流场的作用更加迅速和不稳定,峰值气动侧力和横摆力矩使汽车稳定性较标准侧风更差。对汽车侧风稳定性的评价需要综合考虑不同侧风工况的影响。

摘要：风振噪声的控制研究目前是汽车领域的研究热点与重点之一。通过数值模拟分析研究了空气射流方法对风振噪声的抑制效果。运用大涡模拟(LES),引入更加准确有效的声品质评价参数,分别对天窗和右后窗的空气射流结构进行优化分析,得到了最优结构参数结果。仿真结果表明,空气射流结构对风振噪声的抑制效果显著。

摘要：为了准确地模拟客车变道时受到侧风的场景,建立了基于空气动力学软件Star-CCM+和多体动力学软件ADAMS/Car的双向耦合数据交换方法,其中通过重叠动网格技术实现客车在流体中的运动,利用SST(Menter)k-ωIDDES模型计算瞬态气动负载,分析了稳态侧风中不同侧风边界条件计算结果的准确性,并对比了单双向耦合方法在客车变道过程中响应产生的差异。结果表明:动边界方法和单向耦合应用在客车俯仰稳定性分析时误差较大。

摘要：针对汽车天窗开启引发的风振噪声问题,在分析了天窗风振噪声生成机理的基础上,提出采用压强射流板结构对风振噪声进行控制的方法。通过数值仿真模拟,对比分析了汽车原始天窗和添加压强射流板的风振噪声,验证了压强射流板降噪的有效性。并以风振噪声的声压级为优化目标,对压强射流板的射流压强和射流角度进行了优化设计,通过对比筛选出最优的降噪方案。结果表明,压强射流板可以有效降低风振噪声的脉动压力波动幅度和声压级强度,从而提高汽车的乘坐舒适性。