洗扫车用吸尘盘气动噪声的优化

单宝来，张琪昌，张沛，刘君; Shan Baolai; Zhang Qichang; Zhang Pei; Liu Jun

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洗扫车用吸尘盘气动噪声的优化

- ORCID：
单宝来 ^1,2
- ORCID：
张琪昌 ^1,2
- ORCID：
张沛 ³
- ORCID：
刘君 ³

1. 天津大学机械工程学院，天津 300072； 2. 天津市非线性动力学与控制重点实验室，天津 300072； 3. 郑州宇通重工有限公司，郑州 450000

最近更新：2021-01-05

DOI：10.6052/1672-6553-2020-087

目录contents

摘要

吸尘盘作为洗扫车的关键组成部件，降低吸尘盘的气动噪声可极大提升产品性能.基于FLUENT软件和FW-H声比拟模型，对吸尘盘的气动噪声强度进行了计算，设计了一种带有肩部结构和倾斜壁面的新型吸尘盘结构，重点研究了肩部夹角和上壁面倾角对吸尘盘气动噪声产生的综合影响，基于MATLAB软件，采用多项式拟合方法分别建立了两参数与吸尘盘全压以及总声压级之间的函数关系，并结合多目标优化遗传算法对目标函数进行了优化分析.数值结果表明：肩部夹角对气动噪声的影响较为显著，在0°~20°范围内，夹角每增加1°，噪声可以降低0.4dB；合理地增大肩部夹角，可以在降低能量损失的同时有效降低吸尘盘的气动噪声，最大降幅为6.2dB.

关键词

吸尘盘; 气动噪声; FW-H声比拟模型; 多目标优化; 遗传算法

引言

吸尘盘作为洗扫车的关键组成部件，产生的气动噪声占整车噪声的较大部分，极大危害了司乘人员的身心健康.鉴于此，“十三五”国家重点研发计划“新能源汽车”重点专项6.2将降低吸尘盘的气动噪声列为重点研发子项目.

截至目前，鲜见吸尘盘气动噪声的研究，在相关理论研究方面，张健^［

1］利用噪声频谱分析、近场测量以及可视化分析等技术找到了吸尘器的噪声源，并通过添加阻力部件以及消音材料等方法成功降低了吸尘器的气动噪声，对低噪音吸尘器的开发设计具有一定的指导意义.与之相似，龙智勇^{［参考文献 2

百度学术}2］也分析探讨了吸尘器噪声的产生机理，并基于统计能量法对吸尘器的气动噪声进行了预测分析和控制研究，提出了对吸尘器安装栅格风口和施加阻尼等一系列降噪措施，实验验证实际降噪效果良好；范成高等^{［参考文献 3

百度学术}3］则对类似于吸尘盘的复杂空腔结构进行声学系统简化波函数建模，给出了中低频噪声场的分析预测解，并建立了复杂封闭腔体的有源消声模型，有效降低了噪声强度.

在噪声控制方面，Cudina等^［

4］指出特定噪声源对总噪声水平的贡献取决于吸入装置的几何形状和工作条件，即改变几何形状可以有效降低气动噪声，为日后吸尘盘的降噪研究指明了方向.如Daichin等^{［参考文献 5

百度学术}5］和Park等^{［参考文献 6

百度学术}6］即通过改变吸尘器进气流道的沟槽高度和连接腔形状，成功降低了吸尘器的气动噪声，并与试验结果进行了对比分析，验证了仿真结果的正确性；与之相似，Marsden^{［参考文献 7

百度学术}7］也通过改变结构的形状降低了由于层流和紊流引起的气动噪声强度，再次印证了Cudina等人观点的正确性.

近些年来，随着研究的不断深入，也出现了一些新的降噪方法，如Jr^［

8］改变以往的研究理念，不再从吸尘器结构本身出发，而是设计了一款新型的滤筒结构，该滤筒可以选择性地安装在吸尘器排气路径上，进而有效降低气动噪声.与之不同，Kale等^{［参考文献 9

百度学术}9］直接设计了一款新型的吸收式消声器结构，使得吸尘器的气动噪声值降低了1.1dB，并将仿真结果与实验数据对比，验证了仿真结果的正确性.

综上所述，关于吸尘盘的降噪仍没有统一的解决方案，人们多是通过试值的方法改变结构的形状和尺寸来降低气动噪声，缺乏理论基础和系统分析.

有鉴于此，本文将设计一种带有肩部结构和倾斜壁面的新型吸尘盘结构，并重点研究肩部夹角和上壁面倾角对吸尘盘气动噪声产生的综合影响，运用多项式拟合方法分别建立两参数与吸尘盘全压以及总声压级之间的函数关系，并结合多目标优化遗传算法求解最优的参数组合，以便最大程度降低吸尘盘的能量损失和气动噪声，为日后吸尘盘的优化设计提供参考.

1 吸尘盘的几何参数

对于本文研究的某洗扫车用吸尘盘，其结构示意图如图1所示，主要结构参数如表1所示.

图1 吸尘盘结构示意图

Fig.1 The schematic diagram of dust collector’s structure

表1 吸尘盘主要结构参数

Table 1 Main structural parameters of the dust collector

Structural parameters	Values (mm)
Diameter of straw	168
Height of straw	199
Distance between two straws	1270
Length of dust collector	2000
Top width of dust collector	265
Bottom width of dust collector	212
Height of dust collector	91
Height from the ground	11

2 数值计算

2.1　计算模型及网格划分

基于CATIA软件建立吸尘盘的流体域模型，考虑到吸尘盘进风口处的速度、压力均未知，气流运动情况比较复杂，因此，在吸尘盘进风口四周建立气流扩展区.

运用ANSYS中的Mesh模块对其进行有限元网格划分，为提高计算精度，在气流扩展区与吸尘盘相连接的位置进行网格加密处理，最终网格总数量约为288万，网格划分结果如图2所示.

图2 有限元网格划分图

Fig.2 The meshing diagram of finite element

为了保证数值计算结果的准确性和有效性，首先进行了网格无关性验证，当网格总数量由267万增加到288万时，数值计算得到吸尘盘进出口全压的压差仅为0.15%，满足网格无关性要求.

2.2　数值计算方法

运用FLUENT软件，采用三维雷诺守恒型N-S方程和Standard k-ε湍流控制方程对吸尘盘内部流场进行数值计算，其中，近壁面方程选取标准壁面函数，压力速度耦合采用SIMPLE算法，压力修正采用PRESTO格式，动量方程、能量方程以及湍流耗散方程均采用二阶迎风格式，并给定进口总压强为一个标准大气压，给定出口平均静压强为-6150Pa（由吸尘盘实际工作状态下测量得知）.

将稳态计算结果作为初始值，进行非稳态计算，并采用FW-H声比拟模型对吸尘盘的气动噪声强度进行计算.

3 原始吸尘盘的气动噪声计算

1969年，Ffowcs Williams和Hawkings运用广义函数理论解决了在静止流体中作任意运动的控制面的发声问题，并推导出著名的声学计算方程，即FW-H方程^［

10］，如下所示.

\begin{array}{l} \frac{1}{c_{0}^{2}} \frac{\partial^{2} p'}{\partial t^{2}} - \nabla^{2} p' = \frac{\partial \{[ρ_{0} v_{n} + ρ (u_{n} - v_{n})] δ (f)\}}{\partial t} \\ - \frac{\partial \{[P_{i j} n_{j} + ρ u_{i} (u_{n} - v_{n})] δ (f)\}}{\partial x_{i}} + \frac{\partial^{2} [T_{i j} H (f)]}{\partial x_{i} \partial x_{j}} \end{array}

（1）

式中， $c_{0}$ 为远场声速， $p^{'}$ 代表观测点在t时刻的声压值， $ρ_{0}$ 表示流体密度， $u_{i}$ 为流体在 $x_{i}$ 方向上的速度分量， $u_{n}$ 、 $v_{n}$ 分别为垂直于积分面的流体速度分量和积分面移动速度分量， $δ (f)$ 为Dirac函数，且 $f = 0$ 为声源数据积分面， $P_{i j}$ 表示应力张量， $n_{j}$ 为控制面上的单位外法向矢量， $T_{i j}$ 代表Lighthill张量， $H (f)$ 为Heaviside函数.

方程（1）右侧三项分别代表单极子源项、偶极子源项以及四极子源项，其中单极子源和偶极子源都属于面声源，而四极子源属于体声源.对于吸尘盘而言，气动噪声主要是由面声源产生，因此可以忽略四极子声源.

对于本文研究的吸尘盘，实际工作时的流量为Q=10000m³/h，因此本文的气动噪声计算全部基于此工况下进行.噪声源选择为吸尘口壁面和吸管壁面，噪声监测点设置在距离吸尘盘主进风口1米远的位置，如图3所示.

图3 噪声监测点位置示意图

Fig.3 The schematic diagram of noise monitoring point’s location

计算得到噪声监测点处的总声压级为74.3dB，其噪声频谱图如图4所示.

图4 噪声频谱图

Fig.4 The diagram of noise spectrum

由图4可知，在整个频率范围内，吸尘盘的气动噪声都以涡流噪声为主，且在低频范围内，噪声值较高，尤其当频率小于250Hz时，表现的最为明显.随着频率的不断增加，噪声值不断降低，当频率大于1000Hz时，噪声值将基本维持在10dB左右.由此可知，低频噪声对吸尘盘整体噪声的贡献较大，应该着力降低低频噪声值.

声压脉动时均值（dpdt RMS，简称Prms）^［

11］，即静态压力对时间偏导数（

\partial p / \partial t

）的均方根值，可直观反映噪声源所在位置及噪声源强度分布.如图5所示，即为该吸尘盘壁面处的声压脉动时均值云图.

图5 声压脉动时均值云图

Fig.5 The map of mean value of pressure fluctuation

由图5可知，吸尘口上壁面以及吸管与吸尘口上壁面相连接的部位对噪声的贡献量最大，为主要的噪声源.

4 新型吸尘盘结构设计及优化

4.1　新型吸尘盘结构

吸尘口上壁面以及吸管与吸尘口上壁面相连接的部位为吸尘盘的主要噪声源，这是因为吸尘口上壁面是水平的，导致一部分气流进入到吸尘口后会径直撞向上壁面，产生较大的压力脉动，进而引发气动噪声；其次，由于吸管与吸尘口上壁面之间采用的是直角过渡，从吸尘口到吸管，横截面积突然变小，导致速度骤然升高，进而产生漩涡，引发涡流噪声.

鉴于上述分析，本文参考高速列车^［

12］和飞机座舱^{［参考文献 13

百度学术}13］的降噪研究实例，采取增加肩部结构的方式改变吸管与吸尘口上壁面之间的连接方式，并将吸尘口上壁面改成倾斜的形状，其结构示意图如图6所示.

图6 改进后的吸尘盘结构

Fig.6 The structure of improved dust collector

4.2　目标函数建立

为了确定最优的肩部夹角和上壁面倾角，基于MATLAB软件，采用最小二乘法分别建立吸尘盘全压P以及吸尘盘总声压级L_p关于肩部夹角α和上壁面倾角β之间的函数关系式.如表2所示，即为P和L_p的部分样本点信息.

表2 P和L_p的部分样本点信息

Table 2 Partial sample points’ information of P and L_p

α/(°)	β/(°)	p/Pa	L_p/dB
2	7.80	-3372.77	73.1
4	15.35	-3375.79	70.3
6	22.42	-3340.39	66.0
8	28.88	-3266.47	71.2
10	34.69	-3188.82	70.9
14	44.38	-3071.40	69.1
18	51.90	-3054.06	68.5
20	55.00	-2897.38	73.9

根据表2所示数据，建立函数关系如下：

（1）吸尘盘全压P

\begin{array}{l} P = - 3755 + (1.097 e + 04) α - 2703 β \\ + 182 α^{2} - 255.7 α β + 45.83 β^{2} \end{array}

（2）

（2）吸尘盘总声压级L_p

\begin{array}{l} L_{p} = 72.8 + 190.8 α - 48.05 β + 4.905 α^{2} \\ - 5.642 α β + 1.016 β^{2} \end{array}

（3）

其中各拟合函数的决定系数 $R^{2}$ 和修正决定系数 $R_{a}^{2}$ 的值均在0.98以上，接近于1，表明拟合效果较好，目标函数值足够逼近真实值，可以用来预测和进行优化分析.

为了满足吸尘盘结构的合理性，实现吸尘口上壁面与肩部结构之间无缝对接（如图6所示），应使肩部夹角α与上壁面倾角β之间满足一定的对应关系，如表2所示.运用最小二乘法，将其表示成函数形式，如下所示：

\begin{array}{l} β = (8.526 e - 9) α^{7} - (5.884 e - 7) α^{6} \\ + (1.145 e - 5) α^{5} + 0.0001134 α^{4} \\ - 0.006559 α^{3} + 0.002447 α^{2} \\ + 3.922 α - 2.674 e - 6 \end{array}

（4）

将式（4）分别代入到式（2）和式（3）中，即可得到吸尘盘全压P和吸尘盘总声压级L_p仅关于肩部夹角α的函数关系式，如下所示.

（3）吸尘盘全压P

\begin{array}{l} P = 368.834 α - 255.7 α ϕ + 45.83 ϕ^{2} \\ + (1.75385759000000007291 e + 2) α^{2} \\ + (1.77289770000000004302 e + 1) α^{3} \\ - (3.06520200000000020424 e - 1) α^{4} \\ - (3.09493500000000004713 e - 2) α^{5} \\ + (1.59044519999999986112 e - 3) α^{6} \\ - (2.30457779999999986165 e - 5) α^{7} \\ - (3.75499277217799999562 e + 3) \end{array}

（5）

（4）吸尘盘总声压级L_p

\begin{array}{l} L_{p} = - 5.642 α ϕ + 1.106 ϕ^{2} \\ + (4.78742164999999999964 e + 0) α^{2} \\ + (3.15159949999999966508 e - 1) α^{3} \\ - (5.44887000000000010225 e - 3) α^{4} \\ - (5.50172499999999984471 e - 4) α^{5} \\ + (2.82726199999999976576 e - 5) α^{6} \\ - (4.09674300000000022411 e - 7) α^{7} \\ + 72.80012848570000016935 \end{array}

（6）

其中，

\begin{array}{l} ϕ = (8.52599999999999971583 e - 9) α^{7} \\ - (5.88399999999999948386 e - 7) α^{6} \\ + (1.14500000000000004877 e - 5) α^{5} \\ + (1.13400000000000005245 e - 4) α^{4} \\ - (6.55899999999999972627 e - 3) α^{3} \\ + (2.44699999999999995640 e - 3) α^{2} \\ - 2.67400000000000014793 e - 6 \\ + 3.922 \cdot α \end{array}

（7）

由式（5）和式（6）可知，P与α之间，以及L_p与α之间均存在复杂的非线性对应关系，无法实现P和L_p同时达到各自的最优值.因此，需要结合多目标优化算法寻找最优的肩部夹角，获得理论上的理想设计点.

4.3　基于遗传算法的多目标函数优化

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于生物自然选择和遗传机理的随机搜索与优化方法，其基本思想是基于Darwin的进化论和Mendel的遗传学说，作为一种智能型随机搜索算法，遗传算法具备很强的全局寻优能力，尤其适用于全局解空间优化，因此被广泛应用于航空航天、汽车、船舶、化工等领域.

与传统搜索算法不同，遗传算法是从一组随机产生的初始解，称为群体，开始搜索过程.群体中的每个个体都是问题的一个解，称为染色体，这些染色体在后续迭代中不断进化，称为遗传.遗传算法主要是通过交叉、变异及选择运算实现.染色体的好坏用适应度来衡量，根据适应度的大小从上一代和后代中选择一定数量的个体，作为下一代群体，再继续进化，这样经过若干代之后，算法收敛于最好的染色体，即为问题的最优解^［

14］，用流程图表示如下.

图7 遗传算法流程图

Fig.7 The flow chart of genetic algorithm

基于MATLAB软件，借助软件自带的优化工具箱（Optimization Tool），采用多目标优化遗传算法（gamultiobj-Multiobjective Optimization using Genetic Algorithm）求解器对目标函数P和L_p进行优化，出于工程实际考虑，肩部夹角α不宜过大，因此确定α的取值范围为0°≤ α ≤20°.

经计算，可得到P和L_p均取得较小值时的一系列Pareto点，如表3所示.

表3 部分Pareto点信息

Table 3 The information of partial pareto points

α/(°)	p/Pa	L_p/dB
2.58	-3354.90	72.1
3.07	-3346.72	71.3
4.94	-3345.78	69.2
6.15	-3328.35	68.8
13.95	-3051.31	68.8
14.38	-3049.98	68.6
16.15	-3045.50	67.8

对于本文研究的吸尘盘，其理想的最优设计目标是使吸尘盘的全压损失绝对值和总声压级均取得最小值.由表3可知，当α=16.15°时，满足此优化目标，因此确定最优的肩部夹角α=16.15°，此时θ=48.65°（注：此结果与表3所示数据变化趋势一致）.

4.4　优化结果验证

为了验证多目标优化结果的正确性，现对优化后的吸尘盘（α=16.15°，θ=48.65°）进行气动噪声强度计算，并与优化结果进行对比分析，如表4所示.

表4 优化结果验证

Table 4 Verification of optimized results

Performance parameters	Optimized results	Calculated results	Relative error
Total pressure of outlet (Pa)	-3049.98	-3075.79	1%
Aerodynamic noise (dB)	68.6	68.1	0.4%

由表4知，计算得到噪声监测点处的总声压级为68.1dB，与多目标优化结果仅相差0.4%，且此时吸尘盘的出口全压为-3075.79Pa，误差仅为1%，由此证明多目标优化结果是正确的.

5 优化结果对比

5.1　总声压级及噪声频谱图对比

如表5所示，即为吸尘盘优化前后，在噪声监测点处的总声压级对比结果.

表5 总声压级对比

Table 5 The comparison of total sound pressure level

State	L_p/dB
Original dust collector	74.3
Optimal dust collector	68.1
Difference value	6.2

由表5可知，经过优化之后，吸尘盘的总声压级降低了6.2dB，约为8.3%，降噪效果显著.

绘制优化吸尘盘的噪声频谱图，并与原始吸尘盘进行对比，如图8所示.

图8 噪声频谱图对比

Fig.8 The contrast diagram of noise spectrum

由图8可知，对吸尘盘结构优化之后，低频噪声值有较大程度的降低，尤其是在0~250Hz范围内（图中绿色圆圈所示），表现的最为明显，其中峰值噪声降低了约6.8dB，降噪效果显著.虽然其他频率处噪声值基本保持不变，但数值较小，且吸尘盘噪声是以低频噪声为主，因此可以说明优化结果是合理的.

5.2　声压脉动时均值云图对比

为了验证本文的优化方法确实降低了吸尘盘的气动噪声强度，现截取优化吸尘盘壁面处的声压脉动时均值云图，如图9所示.

图9 声压脉动时均值云图（优化后）

Fig.9 The map of mean value of pressure fluctuation (after optimization)

对比图9和图5得知，对吸尘盘结构优化之后，其声压脉动时均值有较大程度的降低，其中最大值降低了约24%，降幅明显.且吸管与吸尘口上壁面相连接的部位不再是主要的噪声源，改善了噪声源强度分布，有效降低了吸尘盘的气动噪声.

6 结论

本文基于FLUENT软件和FW-H声比拟模型对吸尘盘的气动噪声强度进行了计算.基于MATLAB软件，分别建立了吸尘盘全压以及总声压级关于肩部夹角和上壁面倾角两个结构参数之间的函数关系，并结合多目标优化遗传算法得到了最优的参数组合，降低能量损失的同时有效降低了吸尘盘的气动噪声，并得出以下主要结论：

① 肩部夹角对气动噪声的影响较为显著，在0°~20°的范围内，夹角每增加1°，噪声可以降低0.4dB.

② 合理地增大肩部夹角，可以在降低能量损失的同时有效降低吸尘盘的气动噪声，最大降幅为6.2dB.

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洗扫车用吸尘盘气动噪声的优化

摘要

关键词

引言

1 吸尘盘的几何参数