【摘要】針對某乘用車外后視鏡風哨聲問題，通過實車主觀評價進行風哨聲問題確認及分析，根據計算流體力學（CFD）方法提出攝像頭與鏡殼間不合理階差消除方案與空腔消除方案，改善流場和監測點壓力，并通過實車測試和主觀評價驗證方案的有效性。結果表明：綜合考慮使用路面、速度段和NVH 嚴重程度的風哨聲錯誤狀態指數（ESI）由1.12 降至0，成功解決了后視鏡風哨聲問題。
主題詞：外后視鏡 風哨聲 階差 間隙 空腔噪聲 計算流體力學
1 前言
隨著汽車工業的快速發展，汽車駕乘舒適性要求不斷提高，高速風噪性能倍受關注。外后視鏡風哨聲的抑制，作為風噪聲性能的關鍵控制指標，對于提升車輛舒適性具有重要意義。
目前，外后視鏡的風噪研究主要集中于噪聲的產生機理和噪聲幅值控制研究。在風噪機理方面，Meng等[1]通過風洞粒子圖像測速（Particle Image Velocimetry，PIV）技術捕捉后視鏡尾渦非定常流信息，采用大渦模擬（Large Eddy Simulation，LES）湍流模型分析了后視鏡尾渦脫落過程。Yao 等[2]探索了外后視鏡風噪聲源及車內的傳播過程，同時采用數值仿真方法實現了風噪湍動壓和聲壓分離。徐明等[3]通過后視鏡內側夾角參數化設計，研究了后視鏡內側夾角對風噪的影響。陳鑫等[4]基于外后視鏡的平板風洞試驗，對5 款后視鏡進行數值模擬分析，識別鏡罩、基座造型、安裝角度等后視鏡風噪關鍵控制因素。
在噪聲幅值控制方面，王亓良等[5]建立汽車簡化模型，模擬實車A 柱及外后視鏡附近的氣流流動，以A 計權聲壓級和語言清晰度為評價指標，研究不同A柱外形對后視鏡風噪幅值的影響。宋妙妍等[6]結合風洞試驗，探究后視鏡鏡臂外形對風噪幅值的影響，通過優化鏡臂周圍曲率改善后視鏡尾渦區域近場噪聲。孫浩等[7]將總聲壓級作為數據集輸出，并基于機器學習實現對外后視鏡風噪幅值的預測。
由于外后視鏡的風噪為寬頻噪聲，而風哨為窄帶噪聲，其相應研究較少。研究表明，風哨聲由鏡殼外形引起，且與后視鏡附近渦流或附近邊界層的分離相關[8-9]。為了解決某乘用車不合理階差及空腔耦合產生的后視鏡風哨聲問題，本文通過實車道路試驗和風洞試驗，以流場和檢測點處聲壓為監控項，基于后視鏡計算流體動力學（Computational Fluid Dynamics，CFD）模擬仿真進行優化，并根據實車驗證效果建立多場景錯誤狀態指數評價方法。
2 外后視鏡哨聲問題分析
2.1 風哨聲問題確認
某乘用車性能驗證過程中，出現外后視鏡風哨聲問題，并且風哨聲產生的起始速度受環境風速與風向影響較大。順風行駛中風哨聲的起始速度為60 km/h，逆風行駛時為40 km/h。
為了排除環境因素干擾，后視鏡風哨聲試驗在國內某氣動聲學風洞中進行。風洞出口的風速由20 km/h勻加速至120 km/h，整車與風洞來流夾角為0°，在前、后排外耳位置分別布置噪聲傳感器，記錄噪聲信號。風哨試驗結果如圖1 所示。當風速超過45 km/h，出現風哨且存在2 倍諧頻信號。同時，哨聲頻率隨風速增加而線性增大，基本滿足斯特勞哈爾準則。
圖1 風哨聲試驗結果
斯特勞哈爾準則即Strouhal 數，用于描述非定常流動時諧性機準則，反映了流體的非定常性影響[10]：
式中：d 為流場中固體結構的特征尺寸，v 為風哨聲源附近的氣流速度，f為哨聲頻率。
在一定的流體流速和密度范圍內，Strouhal 數基本恒定[11]，取值范圍為0.1～0.2。風哨頻率與氣流速度基本呈線性變化關系，如圖2 所示。通過線性擬合，相關系數R2能夠達到0.961 2。產生偏差的主要原因為測速儀的風速測點位置會破壞流場特征，無法布置在后視鏡哨聲區域，實際試驗中將測速儀布置在距車身較遠的風洞出口處，由于幾何特征及渦流影響，后視鏡局部區域風速與風洞出口處風速存在較大差異。
圖2 風哨頻率與風速關系
2.2 風哨聲問題分解
通過在后視鏡殼體粘貼膠帶開展實車風噪主觀評價，經排查，將哨聲源鎖定在攝像頭區域。后視鏡攝像頭局部結構如圖3所示，此位置共有3處縫隙，分別為攝像頭缺口縫隙、攝像頭自身縫隙、攝像頭與鏡殼縫隙。攝像頭風哨聲源排查結果如表1 所示，風哨聲源鎖定在攝像頭與鏡殼縫隙前端。
表1 外后視鏡風哨排查過程
圖3 問題車外后視鏡局部
2.3 原因分析
攝像頭與鏡殼縫隙（縫隙3）剖面如圖4 所示，流場相關的結構特征主要為階差和間隙。階差方面，攝像頭和鏡殼設計值為0.50 mm±0.2 mm，實際測量來流方向中攝像頭的前沿高于鏡殼0.4 mm，存在不合理臺階，容易產生戧風現象，增加氣流擾動；間隙方面，攝像頭和鏡殼設計值為0.65 mm±0.2 mm，實測為0.63～0.65 mm，符合設計公差范圍。
圖4 攝像頭結構剖面
由于哨聲源來自縫隙3 來流前端位置，攝像頭周圈間隙滿足設計且相對均勻，初步判斷風哨產生的主要原因為鏡殼與攝像頭的不合理階差，0.65 mm 間隙引起的空腔噪聲與不合理階差相互耦合將增加風哨發生機率。
3 外后視鏡哨聲CFD仿真
3.1 幾何建模
鑒于建立整車及后視鏡模型的網格數量過多、計算耗時過長，現有計算資源難以支撐仿真分析，因此，建立后視鏡攝像頭局部位置幾何簡化模型，即僅保留鏡殼縫隙和攝像頭間縫隙（縫隙3）細節特征，如圖5所示。該模型未考慮A 柱、后視鏡等關鍵部件對流場的影響，CFD 結果僅用于方案趨勢性分析和效果預估。
圖5 攝像頭簡化模型
3.2 網絡建模
為了捕捉縫隙迎風側流場的梯度變化，同時兼顧計算精度和效率，對縫隙迎風側進行網格局部加密，面網格尺寸為0.1 mm，其他部位為2 mm，體網格為32 mm。將簡化模型附近邊界層劃分為10層，第一層為0.01 mm，依次按1.2倍遞增。網格模型剖視圖及邊界層網格如圖6所示。在攝像頭模型建立近場監測點P1，與攝像頭外輪廓距離為10 mm。
圖6 網格模型剖面圖及邊界層網格
3.3 CFD參數設置
采用流體仿真軟件進行CFD 計算，邊界條件設置如表2 所示。通過k-ω 湍流模型進行穩態求解，待殘差收斂后，轉為瞬態計算。使用分離渦模擬（Detached-Eddy Simulation，DES）模型，將近場場點P1作為監測點。
表2 邊界條件設置
3.4 CFD對比分析
針對鏡殼與攝像頭的不合理階差及間隙，分別優化來流方向鏡殼與攝像頭階差、填充鏡殼與攝像頭間隙，具體結構如表3所示。
表3 風哨優化方案幾何結構對比
各方案上部迎風側的穩態計算速度結果如圖7 所示。原始狀態的階差使臺階處氣流急劇加速，空腔內氣流速度高達30 m/s。方案1 中，空腔內氣流速度明顯降低；方案2中，臺階處氣流速度顯著降低。
圖7 各優化方案速度矢量圖
各方案上部迎風處渦量云圖如圖8所示。方案1和方案2 的渦量明顯降低，有效改善了流場，有利于降低風哨聲源。
圖8 各優化方案渦量云圖
各方案的流體瞬態計算時域信號如圖9 所示，相較于原始狀態，方案1 中監測點壓力的周期性不變，但優化后幅值明顯降低，方案2 中監測點壓力周期性消失，且幅值降低。
圖9 各方案時域壓力對比結果
4 實車驗證
相較于原始方案，兩種優化方案的CFD 穩態和瞬態結果改善效果明顯，但均限于趨勢性分析。因此，通過實車道路驗證優化方案的有效性。
4.1 哨聲優化方案
結合CFD 仿真分析結果，針對外后視鏡風哨聲問題，采取以下方案：
a.方案1：后視鏡的鏡殼與攝像頭階差優化。
由于優化后視鏡外形樣件周期較長，為了提高方案驗證效率，在鏡殼粘貼膠帶從而局部抬高面差，消除攝像頭前沿的階差，如圖10所示。
圖10 后視鏡鏡殼與攝像頭階差優化
b.方案2：攝像頭與鏡殼間隙填充。在攝像頭周圈粘貼植絨膠帶，消除鏡殼和攝像頭間的縫隙，從而消除空腔噪聲，如圖11所示。
圖11 鏡殼和攝像頭間隙填充
4.2 試驗驗證
使用LMS Test Lab 設備對問題車輛進行實車道路試驗，在車速50 km/h時采集駕駛員外耳位置噪聲信號，結果如圖12 所示。試驗樣車原狀態存在單頻率哨聲，由于環境風速風向不穩定，哨聲頻率在4～4.7 kHz范圍內波動。優化后風哨峰值消失，進一步證明風哨是由鏡殼與攝像頭處不合理階差、空腔噪聲相互耦合產生。
圖12 實車道路測試對比結果
風哨聲作為NVH 錯誤狀態，采用錯誤狀態指數（Error State Index，ESI）表征其嚴重程度。ESI 是對多種場景工況及對應感知的綜合評價，能夠全面反映用戶真實使用感受，其值越小，客戶滿意度越高，可表示為：
式中：IPART為感知系數，ICASE為場景工況系數。
在實際工程應用中：IESI=0 時，表示可以接受；IESI≤0.03時，表示讓步接受；IESI＞0.03時，表示不能接受。
IPART用于表征用戶對NVH 問題嚴重程度（見表4）的計權，可分4個級別：表4 NVH問題嚴重程度評分標準
a.所有用戶均能夠明顯感知且抱怨時，IPART=1，對應NVH問題嚴重程度評分低于5.5分。
b.部分用戶能夠感知且抱怨時，IPART=0.3，對應NVH問題嚴重程度評分為6分。
c.挑剔用戶能夠感知，其問題嚴重程度輕微時，IPART=0.1，對應NVH問題嚴重程度評分為6.5分。
d.專業評價人員可感知，其問題嚴重程度十分輕微或無明顯問題時，IPART=0，對應單一問題評分為7 分及以上。
ICASE 表征用戶使用頻次和場景工況的計權，具體系數依照用戶實際應用場景而定。對用戶使用頻次較高或長時間使用的場景，ICASE=1；對使用頻次一般或瞬時使用的場景，ICASE=0.3；對使用頻次較少或極端的場景，ICASE=0.1。
針對后視鏡風哨問題，結合用戶使用場景，定義城市道路、快速路及高速路等3 種路面的場景工況系數和感知系數，綜合評價不同路面行駛中風哨嚴重程度，結果如表5 所示。快速路和高速路的風哨聲嚴重程度評分高于城市道路，主要原因在于風噪隨車速升高而增大，對風哨聲掩蔽作用明顯，人耳聽到的風哨嚴重程度相對較低，優化后的風哨聲ESI由原始狀態1.12降至0，進一步證明了本文方案的可行性。
表5 錯誤狀態ESI優化對比結果
5 結束語
本文通過風洞試驗和實車測試，準確識別后視鏡風哨聲產生位置并分析原因。結合CFD 仿真分析，針對性地消除不合理階差及空腔。所提出的優化方案為外后視鏡風哨問題解決、方案設計、評價指標建立提供一定的工程參考。由于計算資源受限，本文針對后視鏡攝像頭的局部特征進行了流場趨勢性分析，后續將細化網格模型提高仿真精度，降低風哨聲發生風險。
來源：期刊《汽車技術》作者：楊曉濤 潘作峰 馬龍 鄧玉偉 侯杭生（中國第一汽車股份有限公司研發總院，長春 130013）
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