Page 86 - 《应用声学》2020年第5期
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                    0.14                                       其中,R 双层夹层玻璃的隔声量,m 1 、m 2 为组成构
                    0.12                                       建的面密度,∆R 1 为双层构建中间层的附加隔声
                   Ҫဋ/mW  0.08                                 量,对于常用的 PVB 膜来说,当膜厚为 0.76 mm 时
                    0.10
                    0.06
                    0.04                                       取 5.5 dB;当膜厚为 1.14 mm 时取 6 dB;当膜厚为
                    0.02
                                                               1.52 mm 时取 7 dB;可以通过增加夹层厚度来提高
                      0
                         Ғ᮳૕  ࢻဝၕ᫃  Կဝၕ᫃  Ցဝၕ  ࢻՑဝၕ  ԿՑဝၕ  ᮇ౜  अ౜  Ցڊ౜  隔声量。左右侧板及后围板则主要以共振方式向驾
                                                               驶室传递能量,需要通过减少共振来达到降噪目的。
                                   ߕጇፒ                         可以通过粘贴阻尼材料减少噪声。
                                                                   利用 VA ONE 软件中的 NCT 功能对子系统覆
                        图 13  驾驶室非共振能量输入
                                                               盖材料进行调整,以及修改软件各子系统材料属
                 Fig. 13 Non-resonant energy input to the cab
                                                               等方法对各种改进方案进行模拟,并仿真计算改进
                                                               后拖拉机驾驶室噪声声压级,与未改进数据进行对
             4 改进措施
                                                               比,如表 3 所示,可以看出增加夹层玻璃夹层厚度
                 声学子系统间的能量传递通过非共振响应路                           可以达到降噪效果,而增加玻璃厚度反而提高了噪
             径且该路径占比较高时,增加子系统的阻尼可能不                            声声压级;对侧板等板件粘贴阻尼材料也可以降噪
             会减少声音的传输,此时需要通过改变子系统物理                            0.6 dB 左右。最终改进方案为方案一、方案三、方
             性质来增加隔声量。夹层玻璃隔声量计算公式为                             案四综合,改进后驾驶室噪声在各频段均有一定下
                                                               降,整体声压级下降 2.5 dB。图 14为综合改进方案
                    R = 13.5 lg(m 1 + m 2 ) + 13 + ∆R 1 ,  (3)  仿真值与未改进仿真值对比。


                                                   表 3   改进措施及效果
                                        Table 3 Improvement measures and effects


                                             原车                       改进               单独改进效果/dB
                                                           方案一    夹层 1.52 mm 玻璃 8 mm        −0.6
                           前风挡        夹层 0.76 mm 玻璃 8 mm
                                                           方案二   夹层 0.76 mm 玻璃 12 mm        +0.7
                      左右玻璃门及玻璃窗          钢化玻璃 5 mm         方案三    夹层 0.76 mm 玻璃 5 mm        −0.8
                       左右侧板及后围板          PU 泡沫 10 mm     方案四    5 mm 阻尼材料 + 泡沫 10 mm        −0.6

                   100                                         室模型,对比单一采用有限元方法建立的模型有着

                    80                                         建模速度快和分析时间短优势,相较于统计能量分
                   ܦԍጟ/dB(A)  60                               析方法,FE-SEA混合法拓宽了其应用频段,提高了
                                                               噪声预测的精度,混合建模方法对比传统建模方法
                    40

                    20                    ஈᤉՑ͌ᄾϙ               在中频段的使用有着较高的分析精度,是一种有效
                                          ஈᤉҒ͌ᄾϙ
                                                               的中频段噪声研究分析方法。
                     0
                       20  32  50  80  125  200  315  500  800  1250  2000  3150  5000  (2) 分析了驾驶室声腔能量输入的主要途径和
                              1/3φᮠሮ˗ॷᮠဋ/Hz                    子系统的贡献量,发现仅通过抑制板件的振动难以
                                                               达到较好的降噪的目的。
                         图 14  驾驶室改进仿真结果
                                                                   (3) 针对性的增加隔声量和抑制振动可以使得
                  Fig. 14 Simulation results of improved cab
                                                               驾驶室噪声降低2.5 dB。
             5 结论
                                                                              参 考 文        献
                 (1) 使用有限元方法建立拖拉机驾驶车架结构
             子系统,统计能量分析方法建立驾驶室板件子系统,
                                                                 [1] 王德海, 周以齐, 燕同同. 拖拉机驾驶室模态分析与耳旁噪声
             并正确耦合各个子系统所建立的FE-SEA混合驾驶                              控制 [J]. 噪声与振动控制, 2018, 38(S2): 397–401.
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