在汽车的通过中使用波束成形识别噪声源外文翻译资料

 2021-12-12 09:12

英语原文共 26 页

在汽车的通过中使用波束成形识别噪声源

摘要

交通噪声是最重要的环境噪声源。标准化方法不能识别主要噪声源或对车辆中心区域以进行更具体的分析。可以用其他测量技术定位噪声源但存有在通过期间如何定位传感器以测量噪声源的问题。目前最好的技术是近场全息(NAH),但它存在的问题是只适用于低频。在本文中,已经考虑了波束成形在通过测量中的应用。该技术不仅可以在汽车通过期间定位主要噪声源,还可以在源强度方面对其进行表征。为了在这种测量中测试波束成形的精度,已经进行了一些通过测量,使用不同测量技术的文献中的其他结果进行了比较。一旦识别出主要噪声源,就可以对包含这些噪声源的扇区进行详细分析,获得它们的声学特性,例如它们的光谱,声压级,它们对齿轮的依赖性,速度或斯特劳哈尔数。

关键词

波束成形 经过 汽车 排列

1.简介

交通噪声是工业化国家最重要的噪声源之一。欧洲共同体,指令70/157 / EEC建立了对认证汽车的监管[1].尽管自1970年以来这些限制已经减少,但由于交通强度增加和道路/街道网络扩展,交通噪音水平并未降低。

基于加速测试的认证过程迫使车辆制造商减少发动机和进气/排气噪声。这些来源强烈的依赖于发动机负载,因此主导低速,高负载的加速测试。然而,该过程对轮胎噪音和以超过50 km / h的速度的车辆造成的噪音影响较小。发动机和进气/排气中的噪音降低使得轮胎/道路噪音成为需要降低的主要噪音源[2].

为了正确识别和量化这些噪声源,必须注意一些与车辆速度密切相关的事实。正如米歇尔所揭示的那样,[3]静态测试是不合适,因为一些声源只存在于车辆移动的情况下,而另一些声源则无法在静态测试设施中被完全模拟。由于其对路面的依赖性,无法模拟轮胎/道路噪声。因此,可能的解决方案在于使用允许识别移动对象上的声源的相位麦克风阵列。

将注意力集中在车辆和轮胎/道路噪声测量的标准化方法上,这些可以分为两类[4].在第一组中,包括关于噪声发射的轮胎分类方法。此类别包含Coast-By方法[5], [6],Close-Proximity方法[7],实验室鼓法[8],拖车Coast-By方法[5]和加速传递方法(ISO 362)[9].在第二组中,存有根据它们对噪声发射的影响来比较路面的方法。在这些方法中,有统计传递方法[10],Close-Proximity方法[7],受控Pass-By方法[11]和Coast-By方法[5].这些典型的方法只能获得声音的时间历史,发出的声压级或频谱,但是无法识别主要噪声源或在车的中心区域做一个更具体的分析[4], [12].

除标准化方法外,还有其他先进的测量方法用于研究目的[4].在这些方法中,人们发现了基于激光多普勒振动测量法的方法[13],源高测量[14],声强[15],近场声全息[16]和声场的空间变换[17].尽管声强测量给出了对于许多应用而言足够精确的结果,但是由于强度探测器的方向特性,噪声反射和其他源可能影响结果,因此可以仅分离间隔良好的源。另一种技术是在在整个轮胎上安装加速度计并测量它们的输出,但它没有提供有关辐射声音的信息。这两种技术还会产生如何定位和固定强度探头或加速度计以在通过期间测量噪声源的问题[4].最好的技术似乎是近场全息术(NAH)[12],它使用近场中的麦克风阵列和一些参考资料来获得噪声图,但这种技术仅适用于低频率,高达1600 Hz左右[4].虽然波束成形已被广泛用于飞机或火车中的噪声源识别[18],这种技术应用于汽车的情况很少[12].

在参考文献[19]中,采用随机二维稀疏阵列测量移动车辆产生的声场。在一个时刻的加速度测试期间辐射的声场的宽带可视化显示主要噪声源是两个轮胎,并且可能是排气。很明显,从车辆的其他区域发出的噪音非常小。

在参考文献[20]中,用阵列测量汽车的通过量,以证明即使在高速行驶时也能准确地在移动车辆上映射声源。以160 km / h的恒速通过测试,在2 kHz和4 kHz之间通过频带,表明在该速度下轮胎/路面接触噪声占主导地位。

在参考文献[21]中,提出了由DLR开发的用于分析运动源的系统。车速为117 km / h的汽车声源位置示例显示为280至4500 Hz的带通频率范围内。除了在前轴和后轴附近的轮胎/道路接触区域附近识别出不同的声源之外,还发现后轴附近产生的噪声更大。在非常高的速度下,额外的空气动力学产生的声源变得明显,然而,这不能实现轮胎/道路噪声的声级特性。

在参考文献[22]中,包含6,10和20个麦克风的三个线性麦克风阵列被用于测量通过噪声的统计量。根据水平分布,至少可以识别两个声源,根据作者的说法,这可能与阵列所见的两个移动轮胎相对应。

该概述表明,虽然波束成形已经应用于移动车辆上的噪声源的测量,但是关于在汽车的通过期间的噪声源识别和那些噪声源的表征,结果仍然非常有限。

在文献中[19], [21],

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