功率范围宽 1756-M16SE 操作简单

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01

生成数值数据以进行测试决策

整体流程如图1所示。首先通过数值模型进行虚拟测试（pseudotest），通过扬声器振膜激励计算出麦克风上的声压响应。接下来，通过这些麦克风响应利用逆方法反推一个虚拟扬声器表面的加速度场。再利用此加速度场进行自由场的声压计算，并对比此声压结果与前一步振膜激励计算的声压结果以进行验证。这个流程可以把复杂的扬声器模型简化为一个较为简单的等效边界表面加速度输入。

图1：所提出的流程图

为了提取表面振动情况，使用 Actran 中的反向薄膜（inversepellicular）分析。该技术可以基于多个麦克风的结果来识别扬声器的振型。为确保识别振型的准确，麦克风的数量必须足以完全代表远场中的声场分布，特别是随着频率的增加，声场空间会变得更加复杂。GM以虚拟方式测试（pseudo test）了布置不同麦克风数量的情况，从少布置38个麦克风到多371 个麦克风（图2）。

图2：使用不同数量的麦克风产生的声场

他们发现，尽管可以用76个麦克风表示1米处3kHz的辐射声场，但实际测试的条件多变，这意味着需要进行稳健性研究。Yang提到：“实际测试总是受到测量误差的影响。我们在测量传声器位置以及每个传声器的声压测量（包括幅度和相位）时可能会出现误差。因此，我们希望检查这些错误是如何发生的，并为此在输入数据中添加了人工扰动”。这可以通过仿真轻松完成。

评估对象包括三个影响因素：麦克风位置、声压幅度和声压相位。他们发现，尽管在使用76个麦克风时，可以很好地复现特定位置和条件下的振型，但它们不足以确保将该过程转化为物理测试所需的稳健性（图3）。下一阶段需要大约300个麦克风：接下来是物理测试。

图3：关于不同测量误差因素的稳健性分析

02

物理测试和验证

图4：物理扬声器的声学测试

测试阶段在 GM的测试实验室中进行。将扬声器放置在麦克风阵列的中心（图4），并将测量结果与仿真结果在不同麦克风位置以及声辐射功率方面进行了比较（图5）。

图5：三种频率下麦克风的声压级

总体而言，在所有麦克风的测量和仿真之间实现了非常好的关联，在低频的差异很小，在高频的差异略大，但未影响仿真的整体质量。图6展示了一个特定麦克风处的声压级示例。

图6：特定麦克风处的声压级

经过验证后，就可以根据物理测量结果，使用反向薄膜分析法提取表面振动。然后可以将其集成到整车模型仿真中，用这种等效边界条件取代扬声器模型。

03

将虚拟扬声器集成到整车中

图7：虚拟扬声器的表面振型

提取的表面振动（图7）作为加速度边界条件被引入整车模型，使通用汽车能够评估扬声器作为完整系统一部分的性能。在计算声学传递函数的三个调节麦克风位置对结果进行评估。声学传递函数被定义为自由声场源功率减去传声器处的声压级。

图8：从扬声器到车辆外部位置的声学传递函数，红色曲线为单极子假设激励，蓝色曲线为逆向识别的表面加速度振型激励

这一新方法的传递函数与之前基于单极子声源的方法进行了比较，结果看起来比以前更真实（图8）。Yang总结道：“尽管两种方法的声功率级相同，但我们可以看到，在特定频率和位置的差异高达4 dB。这进一步证明了我们必须在车辆开发的 AVAS扬声器设计过程中正确对待声源指向性这一因素。”

04

结论和未来工作

借助仿真，Yang 和通用汽车团队成功开发出一种方法，考虑了AVAS扬声器的声学指向性，并在过程中研究了其物理测试设置的稳健性。

这促使他们开发出一个合适的测试设备，帮助他们创建一个几何形状更简单，但具有实际扬声器所有基本声音特性的虚拟扬声器。虚拟扬声器作为整车模型的一部分经过独立验证。

未来，通用汽车将利用在此间获得的所有知识，将虚拟扬声器应用于车内噪音预测，并评估扬声器对于车辆声学包的影响。

他们将把这一概念扩展到其他具有独特声学指向性且难以jingque测量表面振动的车辆部件上。

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