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Description

本発明は、移動中の構造物の周囲の流れ場(例えば、流速及び渦度等)と、構造物の内部に到達する風切音との関係を解析する解析装置に関する。 The present invention relates to an analyzer that analyzes the relationship between a flow field around a moving structure (eg, flow velocity, vorticity, etc.) and wind noise reaching the inside of the structure.

車両を始めとする構造物の移動中に発生する音を解析するための技術が開発されている。例えば、従来の装置は、車両モデルを走行させるシミュレーションにより当該車両モデル表面の任意の位置における「圧力変動の振幅」と「平均流速」とを取得し、これらの値に基づいて車両モデル表面から放射される音の総エネルギーである音響パワーを算出する(例えば、特許文献1を参照。)。 Techniques for analyzing sounds generated during the movement of structures such as vehicles have been developed. For example, a conventional device acquires the "amplitude of pressure fluctuation" and the "average flow velocity" at an arbitrary position on the surface of the vehicle model by a simulation of running the vehicle model, and radiates from the surface of the vehicle model based on these values. The sound power, which is the total energy of the sound to be produced, is calculated (see, for example, Patent Document 1).

特開2017-062727号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2017-06727

ところで、構造物(例えば、車両)の移動中においては、構造物周囲の流体の流れによって発生した騒音が、構造物内部にまで到達する。本明細書では、このように構造物内部にまで到達する騒音を「風切音」と称呼する。風切音は、構造物周囲の流れ場の影響を受けて変化する。このため、風切音を低減するためには、構造物周囲の流れ場のうちどの部分(位置)が風切音に強く影響を与えているのかを特定し、当該部分の流れ場を変更する(即ち、構造物の部品形状を変更する)必要がある。しかしながら、「風切音に大きく寄与している流れ場の部分を特定する方法」には統一された手法があるわけではなく、実際には技術者が自身のノウハウ及び知見に基づいて当該流れ場の部分を特定している。このため、技術者によって検討結果にばらつきが生じ、試行錯誤が多く発生するという問題があった。 By the way, while the structure (for example, a vehicle) is moving, the noise generated by the flow of the fluid around the structure reaches the inside of the structure. In the present specification, the noise that reaches the inside of the structure in this way is referred to as "wind noise". Wind noise changes under the influence of the flow field around the structure. Therefore, in order to reduce the wind noise, it is specified which part (position) of the flow field around the structure has a strong influence on the wind noise, and the flow field of the relevant part is changed. (That is, it is necessary to change the shape of the parts of the structure). However, there is no unified method for "the method of identifying the part of the flow field that greatly contributes to the wind noise", and in reality, the engineer is based on his own know-how and knowledge. The part of is specified. For this reason, there is a problem that the examination results vary depending on the engineer and a lot of trial and error occurs.

本発明は、上記の問題を解決するためになされたものであり、その目的の一つは、車両を始めとする構造物の周囲の流れ場と、構造物の内部に到達する風切音との関係を解析することにより、風切音に大きく寄与している構造物周囲の流れ場の位置を適切に特定することが可能な技術を提供することにある。 The present invention has been made to solve the above problems, and one of the objects thereof is a flow field around a structure such as a vehicle and a wind noise reaching the inside of the structure. It is an object of the present invention to provide a technique capable of appropriately identifying the position of a flow field around a structure, which greatly contributes to wind noise, by analyzing the relationship between the two.

本発明の解析装置(以下、「本発明装置」と称呼される場合がある。)は、移動中の構造物に発生する風切音を解析する解析装置(10)である。
当該解析装置は、
前記構造物をモデル化した構造物モデル(20)を移動させる非定常CFD計算処理を実行して、前記構造物モデル(20)の周囲の流れ場のうち所定領域(21)内の流れ場の所定時間における平均流速(U-)及び平均渦度(Ω-)を、当該所定領域(21)内の節点である空間節点(z)毎に算出するとともに、風切音の解析対象となる角周波数帯である着目角周波数帯([θ,θ])において、前記所定領域(21)内における乱れ流速の振幅(u~θ)に基づく値を、前記空間節点(z)毎に算出する第1計算手段(11、ステップ605、ステップ610、ステップ615)と、
前記第1計算手段によって算出された前記平均流速(U-)と、前記平均渦度(Ω-)と、前記乱れ流速の振幅(u~θ)に基づく値と、に基いて、前記構造物における解析表面の観測点(x)にて法線方向に沿って入射する音響インテンシティ(Iin)に対する前記空間節点(z)における流れ場の寄与度を示す第1指標(IDS)を算出する第2計算手段(11、ステップ620)と、
前記第2計算手段によって算出された前記第1指標に基いて、前記解析表面に到達する音響パワー(Pin)を算出するとともに、前記解析表面に到達する前記音響パワーに対する前記空間節点(z)における流れ場の寄与度を示す第2指標(APwDS)を算出する第3計算手段(11、ステップ630)と、
前記所定領域内における前記第2指標の大きさの分布に関する情報を表示する表示手段(13、19、ステップ640)と、
を備える。
The analysis device of the present invention (hereinafter, may be referred to as "the device of the present invention") is an analysis device (10) that analyzes wind noise generated in a moving structure.
The analyzer is
The unsteady CFD calculation process for moving the structure model (20) that models the structure is executed, and the flow field in the predetermined region (21) of the flow fields around the structure model (20) is executed. The average flow velocity (U-) and average vortex (Ω-) at a predetermined time are calculated for each spatial node (z) which is a node in the predetermined region (21), and the angle to be analyzed for wind noise. In the angular frequency band of interest ([θ l , θ h ]), which is a frequency band, a value based on the amplitude (u to θ ) of the turbulence flow velocity in the predetermined region (21) is calculated for each spatial node (z). First calculation means (11, step 605, step 610, step 615) and
The structure is based on the average flow velocity (U−) calculated by the first calculation means, the average vorticity (Ω−), and the value based on the amplitude (u to θ ) of the turbulence flow velocity. The first index (IDS) indicating the contribution of the flow field at the spatial node (z) to the sound intensity (Iin n ) incident along the normal direction at the observation point (x) on the analysis surface in the above is calculated. The second calculation means (11, step 620) and
Based on the first index calculated by the second calculation means, the acoustic power (Pin) reaching the analysis surface is calculated, and at the spatial node (z) with respect to the sound power reaching the analysis surface. A third calculation means (11, step 630) for calculating a second index (APwDS) indicating the contribution of the flow field, and
Display means (13, 19, step 640) for displaying information regarding the distribution of the size of the second index in the predetermined region, and
To prepare for.

本発明装置によれば、解析表面に到達する音響パワーに対する空間節点(z)における流れ場の寄与度を示す第2指標の大きさの分布に関する情報が、表示手段により表示される。従って、ユーザは、構造物の内部に到達する風切音に大きく寄与している構造物周囲の流れ場の位置を適切に特定することができる。 According to the apparatus of the present invention, information regarding the size distribution of the second index indicating the contribution of the flow field at the spatial node (z) to the sound power reaching the analysis surface is displayed by the display means. Therefore, the user can appropriately identify the position of the flow field around the structure, which greatly contributes to the wind noise reaching the inside of the structure.

なお、上記説明においては、発明の理解を助けるために、実施形態に対応する発明の構成に対して、実施形態で用いた符号を括弧書きで添えているが、発明の各構成要件は前記符号によって規定される実施形態に限定されるものではない。 In the above description, in order to help understanding of the invention, the reference numerals used in the embodiments are attached in parentheses to the configurations of the invention corresponding to the embodiments, but the constituent elements of the invention are the above-mentioned reference numerals. It is not limited to the embodiment defined by.

本発明の実施形態に係る解析装置(以下、「本実施装置」と称する。)の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the analysis apparatus which concerns on embodiment of this invention (hereinafter, referred to as "the present-implementing apparatus"). 非定常CFDシミュレーションの対象となる車両モデル及びフロードメインの模式図である。It is a schematic diagram of the vehicle model and the flow domain which is the object of the unsteady CFD simulation. 本実施装置において風切音(車内音)を解析する際の指標として用いられる音響インテンシティを説明する図である。It is a figure explaining the acoustic intensity used as an index at the time of analyzing the wind noise (in-vehicle sound) in this implementation device. APDS計算式の導出方法を説明するために用いる図であり、剛体モデル及びフロードメインの模式図である。It is a figure used to explain the derivation method of the APDS calculation formula, and is a schematic diagram of a rigid body model and a flow domain. 剛体モデル及びフロードメインの模式図である。It is a schematic diagram of a rigid body model and a flow domain. 本実施装置のCPUが実行する「解析ルーチン」を示したフローチャートである。It is a flowchart which showed the "analysis routine" which the CPU of this execution apparatus executes. 車両モデルの解析表面(左側フロントサイドガラス)における音響インテンシティの分布図である。It is a distribution map of the sound intensity on the analysis surface (left front side glass) of a vehicle model. APwDSの第1参照値に基いて表示画面に画像表示されたAPwDSの等値面分布の一例である。This is an example of the isosurface distribution of APwDS displayed as an image on the display screen based on the first reference value of APwDS. APwDSの第2参照値に基いて表示画面に画像表示されたAPwDSの等値面分布の一例である。This is an example of the isosurface distribution of APwDS displayed as an image on the display screen based on the second reference value of APwDS. IDSを構成するパラメータの分布図が作成される平面(評価断面)を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the plane (evaluation cross section) in which the distribution map of the parameter constituting an IDS is created. 評価断面(図10の破線Lを参照。)における左側サイドミラーの周囲の平均流速の分布図である。It is a distribution map of the average flow velocity around the left side mirror in the evaluation cross section (see the broken line L in FIG. 10). 評価断面(図10の破線Lを参照。)における左側サイドミラーの周囲の乱れ流速の分布図である。It is a distribution map of the turbulence flow velocity around the left side mirror in the evaluation cross section (see the broken line L in FIG. 10). (a)は、本実施装置を用いて第1車両モデルに対して解析処理を実行した場合における「解析表面(左側フロントサイドガラス)における音響インテンシティの分布図」であり、(b)は、本実施装置を用いて第2車両モデルに対して解析処理を実行した場合における「解析表面(左側フロントサイドガラス)における音響インテンシティの分布図」である。(A) is a "distribution map of sound intensity on the analysis surface (left front side glass)" when the analysis process is executed for the first vehicle model using the present implementation device, and (b) is the present. It is a "distribution map of the sound intensity on the analysis surface (left front side glass)" when the analysis process is executed for the 2nd vehicle model using the executing apparatus. 「第1車両と第2車両との間での実測車内音の差」と、「本実施装置を用いて第1車両モデルを解析することにより算出された音響パワーと、本実施装置を用いて第2車両モデルを解析することにより算出された音響パワーとの差」とを示したグラフである。"Difference in measured in-vehicle sound between the first vehicle and the second vehicle", "Sound power calculated by analyzing the first vehicle model using the present implementation device, and the implementation device. It is a graph which showed "the difference from the acoustic power calculated by analyzing the 2nd vehicle model".

<本実施装置の構成>
本実施装置は、様々な構造物の移動時に発生する風切音を解析するが、本実施形態では、構造物のうち車両を例に挙げて説明する。
<Configuration of this implementation device>
The present embodiment analyzes wind noise generated when various structures move, but in the present embodiment, a vehicle among the structures will be described as an example.

図1に示すように、解析装置10は、演算部11と、入力部12と、出力部13とを備える。演算部11は、CPU14と、RAM15と、ROM16と、ハードディスク(HDD)17と、I/Oインタフェース18とを備える。 As shown in FIG. 1, the analysis device 10 includes a calculation unit 11, an input unit 12, and an output unit 13. The arithmetic unit 11 includes a CPU 14, a RAM 15, a ROM 16, a hard disk (HDD) 17, and an I / O interface 18.

上記のROM16及び/又はHDD17には、風切音の解析対象となる車両の三次元モデルのデータ、解析範囲を示すフロードメインのデータ、及び、非定常CFD(数値流体力学)シミュレーションに必要なデータ等が予め格納されている。 In the ROM 16 and / or HDD 17, the data of the three-dimensional model of the vehicle to be analyzed for wind noise, the data of the flow domain showing the analysis range, and the data necessary for the unsteady CFD (computational fluid dynamics) simulation. Etc. are stored in advance.

更に、ROM16には、CPU14が実行するインストラクション(プログラム、ルーチン)が格納されている。CPU14は、当該インストラクションを実行することにより以降で説明する各種機能を実現するようになっている。 Further, the ROM 16 stores instructions (programs, routines) executed by the CPU 14. The CPU 14 is adapted to realize various functions described below by executing the instruction.

演算部11は、I/Oインタフェース18を介して入力部12及び出力部13に接続されている。入力部12は、ユーザからの各種要求を受け付ける装置であり、キーボード及びマウスを含む。従って、ユーザは、入力部12を用いて、指標(後述するAPwDS)の参照値及びパラメータ等を指定することができる。出力部13は、ユーザが視認可能な表示画面19を有する。 The arithmetic unit 11 is connected to the input unit 12 and the output unit 13 via the I / O interface 18. The input unit 12 is a device that receives various requests from the user, and includes a keyboard and a mouse. Therefore, the user can specify the reference value, the parameter, and the like of the index (APwDS described later) by using the input unit 12. The output unit 13 has a display screen 19 that can be visually recognized by the user.

<車両モデルの構成>
図2は、車両の三次元モデル20(以下、単に「車両モデル20」と称する。)及びフロードメイン21を模式的に示す図である。なお、車両モデル20は、「構造物モデル」の一例に相当する。図2に示すように、車両モデル20の空間座標系は、e1軸(車両の前後方向)、e2軸(車両の車幅方向)及びe3軸(高さ方向)からなる。加えて、原点は、車両モデル20の基準点(例えば、重心)から所定の方向に所定の距離(ゼロ値を含む)だけ離れた位置に設定される。
<Vehicle model configuration>
FIG. 2 is a diagram schematically showing a three-dimensional model 20 of a vehicle (hereinafter, simply referred to as “vehicle model 20”) and a flow domain 21. The vehicle model 20 corresponds to an example of a "structure model". As shown in FIG. 2, the spatial coordinate system of the vehicle model 20 includes an e1 axis (vehicle front-rear direction), an e2 axis (vehicle width direction), and an e3 axis (height direction). In addition, the origin is set at a position separated from the reference point (for example, the center of gravity) of the vehicle model 20 by a predetermined distance (including a zero value) in a predetermined direction.

フロードメイン21は、車両モデル20の周囲の空間のうち、非定常CFD計算が実施される範囲を示す領域である。フロードメイン21は、「車両モデル20の周囲の流れ場のうち、左側フロントサイドガラス22における表面の法線方向に入射する音響インテンシティ(後述)に影響を与える可能性のある部分の流れ場を含んだ領域」として設定される。具体的には、フロードメイン21は、左側フロントサイドガラス22、左側サイドミラー23、左側フロントピラー及びフロントガラスの左半分等を含む略直方体形状の空間から車両モデル20と重複している部分がくりぬかれた形状を有する。フロードメイン21は、車両モデル20のうちどの部分を解析対象とするかによって自由に設定可能である。なお、フロードメイン21は、「所定領域」の一例に相当する。 The flow domain 21 is a region in the space around the vehicle model 20 that indicates the range in which the unsteady CFD calculation is performed. The flow domain 21 includes "a flow field of a portion of the flow field around the vehicle model 20 that may affect the sound intensity (described later) incident on the surface of the left front side glass 22 in the normal direction. It is set as "the area". Specifically, in the flow domain 21, a portion overlapping with the vehicle model 20 is hollowed out from a space having a substantially rectangular parallelepiped shape including the left front side glass 22, the left side mirror 23, the left front pillar, the left half of the front glass, and the like. Has a shape. The flow domain 21 can be freely set depending on which part of the vehicle model 20 is to be analyzed. The flow domain 21 corresponds to an example of a “predetermined area”.

<風切音の解析>
以下では、車両の走行時に発生する風切音を解析する具体的な方法について説明する。以下では、風切音(車両の内部に到達する騒音)を「車内音Pout」と称呼する(図3を参照。)。
<Analysis of wind noise>
In the following, a specific method for analyzing the wind noise generated when the vehicle is running will be described. Hereinafter, the wind noise (noise reaching the inside of the vehicle) is referred to as "in-vehicle sound P out " (see FIG. 3).

(車内音と車両表面に到達する音響パワーとの関係式)
下記式(1)に示すように、車内音Poutは、車両表面に到達する音響パワーPinと車両表面透過損失TLによって決定される。なお、車両表面透過損失TLは、車両表面の材料特性に依存する。車両表面透過損失TLは、事前に計測により求めることができる。

Figure 0007074001000001
(Relationship between the sound inside the vehicle and the acoustic power that reaches the surface of the vehicle)
As shown in the following equation (1), the vehicle interior sound P out is determined by the sound power Pin reaching the vehicle surface and the vehicle surface transmission loss TL. The vehicle surface transmission loss TL depends on the material properties of the vehicle surface. The vehicle surface transmission loss TL can be determined in advance by measurement.
Figure 0007074001000001

ここで、車内音Poutと車両周囲の流れ場との関係を解析するために、音響パワーPinと車両周囲の流れ場との関係を表す関係式を構築する。 Here, in order to analyze the relationship between the sound inside the vehicle and the flow field around the vehicle, a relational expression expressing the relationship between the sound power Pin and the flow field around the vehicle is constructed.

音響パワーPinは、下記式(2)及び式(3)により表すことができる。従って、音響パワーPinは、車両表面における音圧(以下、単に「表面音圧」と称呼する場合がある。)を用いて算出することができる。

Figure 0007074001000002
The sound power pin can be expressed by the following equations (2) and (3). Therefore, the sound power Pin can be calculated using the sound pressure on the vehicle surface (hereinafter, may be simply referred to as “surface sound pressure”).
Figure 0007074001000002

なお、式(2)及び式(3)内の記号は以下の通りである。

Figure 0007074001000003
The symbols in the equation (2) and the equation (3) are as follows.
Figure 0007074001000003

表面音圧paは、以降で説明する「APDS(Acoustic Pressure Density Source(音圧ソース密度))」により評価することができる。APDSは、車両周囲の流れ場と表面音圧の変動との関係を定量的に示す指標(別言すれば、「車両周囲の任意の位置における流れ場(の状態)」が「車両表面の任意の位置における表面音圧の変動」にどれくらい寄与しているかを示す指標)である。APDSは、車両周囲の任意の位置における流れ場の平均流速(後述するU-)、乱れ流速(後述するu~θ)及び平均渦度(後述するΩ-)等の物理量をパラメータとして有する。 The surface sound pressure pa can be evaluated by the "APDS (Acoustic Pressure Density Source)" described later. APDS is an index that quantitatively indicates the relationship between the flow field around the vehicle and the fluctuation of the surface sound pressure (in other words, the "flow field (state) at any position around the vehicle" is "arbitrary on the vehicle surface". It is an index showing how much it contributes to the fluctuation of the surface sound pressure at the position of. The APDS has physical quantities such as an average flow velocity (U- described later), a turbulence flow velocity (u- θ described later), and an average vorticity (Ω- described later) of the flow field at an arbitrary position around the vehicle as parameters.

加えて、「車両表面の任意の位置における表面音圧の変動」は、APDSを車両周囲の所定領域(フロードメイン21)内の流れ場で空間積分した値に基づいて算出(予測)することができる。このため、本実施装置は、非定常CFD計算処理により、流れ場の平均流速、乱れ流速及び平均渦度をフロードメイン21内の位置毎に算出し、これらの値に基づいて、APDSをフロードメイン21内の位置毎に算出する。 In addition, the "fluctuation of surface sound pressure at an arbitrary position on the vehicle surface" can be calculated (predicted) based on the value obtained by spatially integrating the APDS in the flow field in the predetermined region (flow domain 21) around the vehicle. can. Therefore, this implementation device calculates the average flow velocity, turbulence flow velocity, and average vorticity of the flow field for each position in the flow domain 21 by unsteady CFD calculation processing, and based on these values, APDS is calculated in the flow domain. Calculated for each position within 21.

より具体的には、非定常CFD計算処理により、周波数(角周波数)毎に乱れ流速(厳密には、乱れ流速の振幅)u~θの自己相関関数が算出される(θ:角周波数。θ=2πf)。なお、「乱れ流速の振幅u~θの自己相関関数」は「乱れ流速の振幅に基づく値」の一例に相当する。 More specifically, the unsteady CFD calculation process calculates an autocorrelation function of turbulence flow velocity (strictly speaking, the amplitude of the turbulence flow velocity) u to θ for each frequency (angular frequency) (θ: angular frequency. θ). = 2πf). The "autocorrelation function of the amplitude u to θ of the turbulence flow velocity" corresponds to an example of the "value based on the amplitude of the turbulence flow velocity".

自己相関関数は、風切音の解析対象となる周波数帯において算出される(以下、当該周波数帯を「着目周波数帯」とも称する。)。着目周波数帯はユーザによって選択可能であり、例えば、中心周波数fが500Hz、1kHz、2kHz又は4kHzの周波数帯が選択され得る。典型的には2kHz以上の周波数帯が選択され得る。例えば、着目周波数帯として2kHz(下限周波数f=1420Hz、上限周波数f=2840Hz)が選択された場合、乱れ流速の自己相関関数は、1420Hzから2840Hzの範囲内で、フロードメイン21内の位置毎に算出される。 The autocorrelation function is calculated in the frequency band to be analyzed for wind noise (hereinafter, the frequency band is also referred to as "the frequency band of interest"). The frequency band of interest can be selected by the user, and for example, a frequency band having a center frequency fm of 500 Hz, 1 kHz, 2 kHz, or 4 kHz can be selected. Typically, a frequency band of 2 kHz or higher can be selected. For example, when 2 kHz (lower limit frequency f l = 1420 Hz, upper limit frequency f h = 2840 Hz) is selected as the frequency band of interest, the autocorrelation function of the turbulence flow velocity is the position within the flow domain 21 within the range of 1420 Hz to 2840 Hz. Calculated for each.

なお、任意の関数Fθの自己相関関数は、下記式(4)によって定義される。

Figure 0007074001000004
ここで、上記式(4)中のθ及びθは、着目角周波数帯の下限角周波数及び上限角周波数をそれぞれ表し、Fθ は、関数Fθの複素共役を表す。即ち、本明細書では、自己相関関数は、「任意の関数Fθとその複素共役関数Fθ との積(後述)を着目角周波数帯において積分した値」として定義される。 The autocorrelation function of any function F θ is defined by the following equation (4).
Figure 0007074001000004
Here, θ l and θ h in the above equation (4) represent the lower limit angular frequency and the upper limit angular frequency of the angular frequency band of interest, respectively, and F θ * represents the complex conjugate of the function F θ . That is, in the present specification, the autocorrelation function is defined as "a value obtained by integrating the product (described later) of an arbitrary function F θ and its complex conjugate function F θ * in the angular frequency band of interest".

車両モデル20の左側フロントサイドガラス22の表面を「解析表面」と規定する。更に、解析表面上の任意の基準節点から数えてi番目の節点xをx(i:1~m)と規定し、フロードメイン21内の任意の基準空間節点から数えてj番目の空間節点zをz(j:1~n)と規定する。k番目の節点x(k:1~m)についてのAPDSは、フロードメイン21内の全空間節点zにおいてそれぞれ算出される。 The surface of the left front side glass 22 of the vehicle model 20 is defined as an "analyzed surface". Further, the i-th node x counted from any reference node on the analysis surface is defined as xi (i: 1 to m), and the j-th spatial node counted from any reference space node in the flow domain 21 is defined. z is defined as z j (j: 1 to n). The APDS for the kth node x k (k: 1 to m) is calculated at the total space node zj in the flow domain 21, respectively.

ここで、節点xについての着目周波数帯におけるAPDSをフロードメイン21内の全空間節点zで空間積分した値は、「節点xにおける着目周波数帯の表面音圧変動paθ(x)の自己相関関数」の近似値である(後述)。このため、各空間節点zにおける着目周波数帯のAPDSの値は、フロードメイン21の単位体積当たりの「節点xにおける着目周波数帯の表面音圧変動paθ(x)の自己相関関数」の近似値を表していると解釈することができる。なお、以下では、ある節点xを他の節点xと区別する必要がない場合は、「k」及び「i」の表記を省略する。空間節点zについても同様である。 Here, the value obtained by spatially integrating the APDS in the frequency band of interest for the node x k at the entire spatial node z j in the flow domain 21 is “the surface sound pressure fluctuation pa θ (x k ) of the frequency band of interest at the node x k ). It is an approximate value of "autocorrelation function of" (described later). Therefore, the value of APDS of the frequency band of interest at each spatial node zj is the autocorrelation function of the surface sound pressure fluctuation pa θ ( x k ) of the frequency band of interest at the node x k per unit volume of the flow domain 21. It can be interpreted as representing an approximate value of. In the following, when it is not necessary to distinguish a certain node x k from another node x i , the notation of "k" and "i" is omitted. The same applies to the spatial node zi .

(APDS計算式の導出)
次に、APDSの計算式及びその計算式の導出方法について記載する。以下では、構造物表面における、圧力変動の振幅、音圧変動の振幅及び流体流動圧力変動の振幅を、それぞれ「表面圧力変動」、「表面音圧変動」及び「表面流体流動圧力変動」と称する。更に、節点xを「観測点x」と称し、空間節点zを「評価点z」と称する。
(Derivation of APDS calculation formula)
Next, the APDS calculation formula and the method for deriving the calculation formula will be described. Hereinafter, the amplitude of pressure fluctuation, the amplitude of sound pressure fluctuation, and the amplitude of fluid flow pressure fluctuation on the surface of the structure are referred to as "surface pressure fluctuation", "surface sound pressure fluctuation", and "surface fluid flow pressure fluctuation", respectively. .. Further, the node x is referred to as an "observation point x", and the spatial node z is referred to as an "evaluation point z".

APDSは、公知のパウエル(Powell)式に基づいて算出される「剛体モデルにおける表面圧力変動(即ち、表面音圧変動と表面流体流動圧力変動との和)とその周囲の流れ場との関係式」を時間ドメインから周波数ドメインに変換した式に基づいて定義される。但し、上記パウエル式は、APDS計算式の導出に適した形式で表現される。このため、以下では、まず、図4を参照して剛体モデル及びフロードメインについて説明し、続いて、APDS計算式の導出に適した形式のパウエル式の導出について説明する。次いで、時間ドメインにおける表面圧力変動と流れ場との関係式の導出について説明し、その後、APDS計算式の導出について説明する。 APDS is a relational expression between the surface pressure fluctuation (that is, the sum of the surface sound pressure fluctuation and the surface fluid flow pressure fluctuation) in the rigid body model calculated based on the known Powell equation and the flow field around it. Is defined based on the formula converted from the time domain to the frequency domain. However, the Powell formula is expressed in a format suitable for deriving the APDS calculation formula. Therefore, in the following, the rigid body model and the flow domain will be described first with reference to FIG. 4, and then the derivation of the Powell formula suitable for the derivation of the APDS calculation formula will be described. Next, the derivation of the relational expression between the surface pressure fluctuation and the flow field in the time domain will be described, and then the derivation of the APDS calculation formula will be described.

1.剛体モデル及びフロードメイン
図4は、剛体モデル41及びフロードメイン42の模式図を示す。剛体モデル41(以下、単に「剛体41」とも称する。)は、その表面S上に観測点xを有する。フロードメイン42は、剛体41の周囲の流れ場のうち、観測点xにおける表面圧力変動に影響を与える可能性のある部分の流れ場である。フロードメイン42は、その内部に複数の評価点zを有する。APDS(x,z)は、観測点xにおける表面音圧変動に対する評価点zにおける流れ場の寄与度を表す指標である。なお、図4中のその他の文字については後述する。
1. 1. Rigid body model and flow domain FIG. 4 shows a schematic diagram of the rigid body model 41 and the flow domain 42. The rigid body model 41 (hereinafter, also simply referred to as “rigid body 41”) has an observation point x on its surface S. The flow domain 42 is a flow field of a portion of the flow field around the rigid body 41 that may affect the surface pressure fluctuation at the observation point x. The flow domain 42 has a plurality of evaluation points z inside thereof. APDS (x, z) is an index showing the contribution of the flow field at the evaluation point z to the surface sound pressure fluctuation at the observation point x. The other characters in FIG. 4 will be described later.

2.パウエル式の導出
下記式(5)は、体積力がゼロの場合のナビエ-ストークス方程式(Navier-Stokes equation)を示す。

Figure 0007074001000005
ここで、ρは流れ場の密度であり、uは流れ場の流速(ベクトル量)であり、D/Dtは物質微分であり、pは剛体41の表面における圧力(圧力変動、表面圧力変動)であり、ηは流れ場の粘性係数である。 2. 2. Derivation of Powell equation The following equation (5) shows the Navier-Stokes equation when the body force is zero.
Figure 0007074001000005
Here, ρ is the density of the flow field, u is the flow velocity (vector amount) of the flow field, D / Dt is the material derivative, and p is the pressure (pressure fluctuation, surface pressure fluctuation) on the surface of the rigid body 41. And η is the viscosity coefficient of the flow field.

上記式(5)の物質微分を偏微分を用いて書き直し、その後、以下の関係式;

Figure 0007074001000006
を用いて式変形すると、下記式(6)が得られる。なお、上記の関係式中のAは任意のベクトルを表す。
Figure 0007074001000007
ここで、νは流れ場の動粘性係数であり、ν=η/ρである。 The material derivative of the above equation (5) is rewritten using the partial derivative, and then the following relational expression;
Figure 0007074001000006
By transforming the equation using, the following equation (6) is obtained. In addition, A in the above relational expression represents an arbitrary vector.
Figure 0007074001000007
Here, ν is the kinematic viscosity coefficient of the flow field, and ν = η / ρ.

続いて、上記式(6)を以下の関係式;

Figure 0007074001000008
を用いて式変形すると、下記式(7)が得られる。なお、ωは流れ場の渦度(ベクトル量)であり、Bはエンタルピーである。
Figure 0007074001000009
Subsequently, the above equation (6) is changed to the following relational equation;
Figure 0007074001000008
By transforming the equation using, the following equation (7) is obtained. Note that ω is the vorticity (vector quantity) of the flow field, and B is the enthalpy.
Figure 0007074001000009

本実施形態の流れ場は非圧縮性流体又は微圧縮性流体であるが、この場合、以下の関係式;

Figure 0007074001000010
が成立するため、上記式(7)は下記式(8)によって近似できる。
Figure 0007074001000011
The flow field of this embodiment is an incompressible fluid or a microcompressible fluid, but in this case, the following relational expression;
Figure 0007074001000010
Therefore, the above equation (7) can be approximated by the following equation (8).
Figure 0007074001000011

上記式(8)の両辺に流れ場の密度ρを乗算して発散をとると、下記式(9)が得られる。

Figure 0007074001000012
なお、上記式(9)中の「×」は乗算記号を表す。本明細書では基本的に乗算記号は省略して記載するが、明示したほうが理解し易い場合は例外的に記載する。 By multiplying both sides of the above equation (8) by the density ρ of the flow field and taking the divergence, the following equation (9) is obtained.
Figure 0007074001000012
The "x" in the above equation (9) represents a multiplication symbol. In this specification, the multiplication symbol is basically omitted, but if it is easier to understand, it is described as an exception.

ここで、流れ場の流速uと流れ場の密度ρとの間には、下記式(10)に示す関係式が成立する。

Figure 0007074001000013
「流れ場の密度ρ」と「流れ場の流速uの時間についての偏微分」との積の発散(即ち、下記式(11)の左辺)を上記式(10)を用いて式変形すると、下記式(11)の右辺のようになる。
Figure 0007074001000014
ここで、cは流れ場の音速である。表面圧力変動p、流れ場の密度ρ、及び、流れ場の音速cの間には以下の関係が成立する。
Figure 0007074001000015
Here, the relational expression shown in the following equation (10) is established between the flow velocity u of the flow field and the density ρ of the flow field.
Figure 0007074001000013
When the divergence of the product of "the density ρ of the flow field" and "the partial differential with respect to the time of the flow velocity u of the flow field" (that is, the left side of the following equation (11)) is transformed by the above equation (10), It is as shown on the right side of the following equation (11).
Figure 0007074001000014
Here, c is the speed of sound in the flow field. The following relationship holds between the surface pressure fluctuation p, the density ρ of the flow field, and the speed of sound c of the flow field.
Figure 0007074001000015

ところで、本実施形態の流れ場は高レイノルズ数流れ(即ち、流速が比較的に大きい流れであり、例えば、100km/h~140km/h。)である。高レイノルズ数流れでは、以下の関係式;

Figure 0007074001000016
が成立する。なお、レイノルズ数Reは、Re=uL/νとして定義され、Lは流れ場の代表長さを表す。上記式(11)の右辺の括弧内の項を以下に示すように式変形して上記関係式を適用すると、式(11)の右辺の括弧内の項は下記式(12)によって近似される。
Figure 0007074001000017
By the way, the flow field of the present embodiment is a high Reynolds number flow (that is, a flow having a relatively large flow velocity, for example, 100 km / h to 140 km / h). In the high Reynolds number flow, the following relational expression;
Figure 0007074001000016
Is established. The Reynolds number Re is defined as Re = uL / ν, where L represents the representative length of the flow field. When the term in parentheses on the right side of the above equation (11) is transformed as shown below and the above relational expression is applied, the term in parentheses on the right side of the equation (11) is approximated by the following equation (12). ..
Figure 0007074001000017

上記式(9)を上記式(11)及び式(12)を用いて式変形(近似)すると、下記式(13)が得られる。

Figure 0007074001000018
When the above equation (9) is modified (approximate) using the above equations (11) and (12), the following equation (13) is obtained.
Figure 0007074001000018

ここで、本実施形態の流れ場は、低マッハ数流れ(即ち、音速に対する流体の流速の比が比較的に低い流れ場)である。低マッハ数流れでは以下の関係式;

Figure 0007074001000019
が成立するため、上記式(13)をこれらの関係式を用いて式変形すると、下記式(14)に示すパウエル式が得られる。なお、上記の関係式のcは静止状態のときの流れ場の音速であり、ρは静止状態のときの流れ場の密度である。
Figure 0007074001000020
Here, the flow field of the present embodiment is a low Mach number flow (that is, a flow field in which the ratio of the flow velocity of the fluid to the speed of sound is relatively low). In the low Mach number flow, the following relational expression;
Figure 0007074001000019
Is satisfied. Therefore, by transforming the above equation (13) using these relational equations, the Powell equation shown in the following equation (14) can be obtained. In the above relational expression, c 0 is the speed of sound of the flow field in the stationary state, and ρ 0 is the density of the flow field in the stationary state.
Figure 0007074001000020

3.時間ドメインにおける表面圧力変動と流れ場との関係式の導出
グリーン(Green)関数Gは、下記式(15)の関係式を満たす。

Figure 0007074001000021
ここで、観測点x及び評価点zは上述したとおりであり(図4参照)、τは過去の時刻である。なお、δ(x)はディラックデルタ関数である。加えて、上記式(15)中のグリーン関数Gは、自由空間においては下記式(16)のように表される。
Figure 0007074001000022
3. 3. Derivation of the relational expression between the surface pressure fluctuation and the flow field in the time domain The Green's function G satisfies the relational expression of the following equation (15).
Figure 0007074001000021
Here, the observation point x and the evaluation point z are as described above (see FIG. 4), and τ is a past time. Note that δ (x) is a Dirac delta function. In addition, the Green's function G in the above equation (15) is expressed as the following equation (16) in free space.
Figure 0007074001000022

物体境界条件を考慮すると、上記式(14)に示すパウエル式は、下記式(17)のように表される。

Figure 0007074001000023
H(z)はヘビサイド関数(Heaviside Unit Function)であり、下記式(18)によって定義される。
Figure 0007074001000024
ここで、図4に示すように、Vはフロードメイン42を表すかたまりであり、S+は剛体41の表面Sを取り囲む仮想表面である。上記式(18)中の「z in V」とは、評価点zがフロードメイン42の内部に位置している場合を示し、「z inside S+」とは、評価点zが仮想表面S+の内部に位置している場合を示す。 Considering the object boundary conditions, the Powell equation shown in the above equation (14) is expressed as the following equation (17).
Figure 0007074001000023
H (z) is a Heaviside Unit Function and is defined by the following equation (18).
Figure 0007074001000024
Here, as shown in FIG. 4, V is a mass representing the flow domain 42, and S + is a virtual surface surrounding the surface S of the rigid body 41. “Z in V” in the above equation (18) indicates a case where the evaluation point z is located inside the flow domain 42, and “z inside S +” means that the evaluation point z is inside the virtual surface S +. Indicates the case where it is located in.

このヘビサイド関数H(z)は、下記式(19)の積分方程式を満たす。

Figure 0007074001000025
ここで、式中の(・)は任意の値との内積を表す。加えて、図4に示すように、剛体41は、その表面Sのうち観測点xとは異なる位置に評価点yを有する。式中のnは、当該評価点yの法線ベクトルn(y)を表し、dSは、評価点y近傍の表面面積dS(y)を表す。 This Heaviside function H (z) satisfies the integral equation of the following equation (19).
Figure 0007074001000025
Here, (・) in the formula represents an inner product with an arbitrary value. In addition, as shown in FIG. 4, the rigid body 41 has an evaluation point y at a position different from the observation point x on the surface S thereof. In the formula, n represents the normal vector n (y) of the evaluation point y, and dS represents the surface area dS (y) in the vicinity of the evaluation point y.

上記式(17)の左辺の1項目、2項目及び右辺は、それぞれ下記式(17-1)、(17-2)及び(17-3)のように変形できる。

Figure 0007074001000026
The one item, two items, and the right side of the left side of the above equation (17) can be transformed as the following equations (17-1), (17-2), and (17-3), respectively.
Figure 0007074001000026

上記式(17-1)~(17-3)を上記式(17)に代入すると、下記式(20)が得られる。

Figure 0007074001000027
By substituting the above equations (17-1) to (17-3) into the above equation (17), the following equation (20) is obtained.
Figure 0007074001000027

上記式(20)の右辺の2項目(-符号は省略)は、下記式(20-1)のように式変形できる。

Figure 0007074001000028
The two items on the right side of the above equation (20) (-signs are omitted) can be transformed as in the following equation (20-1).
Figure 0007074001000028

上記式(20-1)を上記式(20)に代入すると、下記式(21)が得られる。

Figure 0007074001000029
By substituting the above equation (20-1) into the above equation (20), the following equation (21) is obtained.
Figure 0007074001000029

上記式(16)を用いると、上記式(21)の積分表示は下記式(22)のようになる。

Figure 0007074001000030
When the above equation (16) is used, the integral display of the above equation (21) becomes as shown in the following equation (22).
Figure 0007074001000030

上記式(22)の右辺の1項目を上記式(21)を用いて展開すると、下記式(22-1)が得られる。なお、以下では、表記の都合上、上記式(22)の右辺の各項の式変形を記載する際は、時間積分を省略して記載する。

Figure 0007074001000031
When one item on the right side of the above equation (22) is expanded using the above equation (21), the following equation (22-1) is obtained. In the following, for convenience of notation, when describing the equation modification of each term on the right side of the equation (22), the time integral is omitted.
Figure 0007074001000031

上記式(22)の右辺の2項目及び3項目を上記式(21)を用いて展開すると、下記式(22-2)が得られる。

Figure 0007074001000032
By expanding the two items and three items on the right side of the above equation (22) using the above equation (21), the following equation (22-2) is obtained.
Figure 0007074001000032

上記式(22)の右辺の4項目は、下記式(22-3)のように式変形できる。

Figure 0007074001000033
The four items on the right side of the above equation (22) can be transformed as shown in the following equation (22-3).
Figure 0007074001000033

上記式(22-1)~(22-3)を上記式(22)に代入すると、下記式(23)が得られる。

Figure 0007074001000034
By substituting the above equations (22-1) to (22-3) into the above equation (22), the following equation (23) is obtained.
Figure 0007074001000034

仮想表面S+を剛体41の表面Sに収束させると、上記式(23)は下記式(24)のように書き直すことができる。

Figure 0007074001000035
When the virtual surface S + is converged on the surface S of the rigid body 41, the above equation (23) can be rewritten as the following equation (24).
Figure 0007074001000035

ここで、高レイノルズ数流れでは、上記式(24)の右辺の3項目は4項目に対して無視できるほど小さい。加えて、剛体41が静止している場合は流速がないため、当該右辺の2項目はゼロに等しい。従って、上記式(24)は、下記式(25)のように簡略化できる。

Figure 0007074001000036
Here, in the high Reynolds number flow, the three items on the right side of the above equation (24) are so small that they can be ignored with respect to the four items. In addition, when the rigid body 41 is stationary, there is no flow velocity, so the two items on the right side are equal to zero. Therefore, the above equation (24) can be simplified as the following equation (25).
Figure 0007074001000036

静止物体表面上では流速がないため、エンタルピーBは下記式のように表される。

Figure 0007074001000037
Since there is no flow velocity on the surface of a stationary object, the enthalpy B is expressed by the following equation.
Figure 0007074001000037

上記式の右辺p/ρをp/ρ=pと定義してエンタルピーBを上記式(25)に代入すると、下記式(26)の関係式が得られる。この関係式が、「時間ドメインにおける表面圧力変動と流れ場との関係式」である。

Figure 0007074001000038
By defining the right-hand side p / ρ of the above equation as p / ρ = p * and substituting the enthalpy B into the above equation (25), the relational expression of the following equation (26) is obtained. This relational expression is "the relational expression between the surface pressure fluctuation and the flow field in the time domain".
Figure 0007074001000038

4.APDS計算式の導出
上記式(26)の関係式は、表面圧力変動pに基づく値(関数)p(=p/ρ)をその両辺に含むため、観測点xにおける表面圧力変動pを流速u及び渦度ωから直接的に計算することができない。このため、以下では、式変形により右辺からpを含む項を消去し、「観測点xにおける表面圧力変動p」と「流れ場の流速u及び渦度ω」との関係式を導出する。
4. Derivation of APDS calculation formula Since the relational formula of the above formula (26) includes the value (function) p * (= p / ρ) based on the surface pressure fluctuation p on both sides, the surface pressure fluctuation p at the observation point x is the flow velocity. It cannot be calculated directly from u and vortex degree ω. Therefore, in the following, the term including p * is deleted from the right side by the transformation of the equation, and the relational expression between "surface pressure fluctuation p at the observation point x" and "flow velocity u of the flow field and vorticity ω" is derived.

図5に示すように、剛体41の表面S上の観測点xの近傍領域を表面領域Sxと定義し、表面領域Sxの法線ベクトルをn(x)とする。表面領域Sxは十分に大きい平面である。加えて、法線ベクトルn(x)上に、観測点xからの距離が等しい2個の点x+、x-を定義する。点x+は剛体41の外部に位置しており、点x-は剛体41の内部に位置している。なお、その他の文字については後述する。点x+、x-をそれぞれ観測点として上記式(25)に代入すると、下記式(25-1)、(25-2)が得られる。 As shown in FIG. 5, the region near the observation point x on the surface S of the rigid body 41 is defined as the surface region Sx, and the normal vector of the surface region Sx is n (x). The surface region Sx is a sufficiently large plane. In addition, two points x + and x− having the same distance from the observation point x are defined on the normal vector n (x). The point x + is located outside the rigid body 41, and the point x− is located inside the rigid body 41. Other characters will be described later. By substituting the points x + and x- into the above equation (25) as observation points, the following equations (25-1) and (25-2) are obtained.

Figure 0007074001000039
Figure 0007074001000039

式(25-1)と式(25-2)の両辺をそれぞれ足し合わせてx-とx+についてxに近づくときの極限をとると、下記式(27)が得られる。なお、以下の式変形では、H(x+)=1及びH(x-)=0を利用している(式(18)参照)。

Figure 0007074001000040
The following equation (27) is obtained by adding both sides of equations (25-1) and (25-2) and taking the limit when approaching x for x- and x +, respectively. In the following equation modification, H (x +) = 1 and H (x−) = 0 are used (see equation (18)).
Figure 0007074001000040

上記式(27)の右辺の1項目及び2項目は、それぞれ下記式(27-1)及び(27-2)のように式変形できる。なお、式中のS\Sxは、剛体41の表面Sのうち表面領域Sxを含まない部分を表す(図5参照)。

Figure 0007074001000041
Figure 0007074001000042
The items 1 and 2 on the right side of the above equation (27) can be transformed into the following equations (27-1) and (27-2), respectively. Note that S \ Sx in the equation represents a portion of the surface S of the rigid body 41 that does not include the surface region Sx (see FIG. 5).
Figure 0007074001000041
Figure 0007074001000042

上記式(27-1)、(27-2)を上記式(27)に代入すると、下記式(28)が得られる。

Figure 0007074001000043
By substituting the above equations (27-1) and (27-2) into the above equation (27), the following equation (28) is obtained.
Figure 0007074001000043

フーリエ変換は下記式によって定義される。

Figure 0007074001000044
ここで、式中のAθ(x)は角周波数θにおける関数A(x,t)の大きさ(振幅)を表す。Aθ(x)は複素数であり、その複素共役Aθ (x)は下記(29)の関係式を満たす。
Figure 0007074001000045
The Fourier transform is defined by the following equation.
Figure 0007074001000044
Here, A θ (x) in the equation represents the magnitude (amplitude) of the function A (x, t) at the angular frequency θ. A θ (x) is a complex number, and its complex conjugate A θ * (x) satisfies the relational expression (29) below.
Figure 0007074001000045

上記式(27)にフーリエ変換を適用し、畳み込み積分のフーリエ変換結果を用いると、下記式(30)が得られる。

Figure 0007074001000046
When the Fourier transform is applied to the above equation (27) and the Fourier transform result of the convolution integral is used, the following equation (30) is obtained.
Figure 0007074001000046

ここで、グリーン関数Gをフーリエ変換したGθ(x,z)は下記式(31)のように表され、下記式(32)の関係式(いわゆるヘルムホルツ(Helmholtz)方程式)を満たす。

Figure 0007074001000047
ここで、kは角周波数θ成分の波数(いわゆる音響波数)であり、k=θ/cである。rは観測点xと評価点zとの距離である。 Here, G θ (x, z) obtained by Fourier transforming the Green's function G is expressed by the following equation (31) and satisfies the relational equation (so-called Helmholtz equation) of the following equation (32).
Figure 0007074001000047
Here, k 0 is the wave number of the angular frequency θ component (so-called acoustic wave number), and k 0 = θ / c 0 . r is the distance between the observation point x and the evaluation point z.

θ(x,z)の勾配は、上記式(31)を用いて下記式(33)のように表すことができる。なお、式中のベクトルrは、観測点xから評価点zへ向かうベクトルである。

Figure 0007074001000048
The gradient of G θ (x, z) can be expressed by the following equation (33) using the above equation (31). The vector r in the equation is a vector from the observation point x to the evaluation point z.
Figure 0007074001000048

ここで、剛体41の表面に生じる圧力は流体流動圧力変動と音圧とにより構成されている。流体流動圧力変動は流体流速で移動しそれほど遠方まで伝播しないため、音響コンパクト条件(kr<<1)を満たす。従って、上記式(33)のGθ(x,z)の勾配のうち表面流体流動圧力変動に寄与する部分は、下記式(33-1)で表されるように角周波数θに依存しておらず、距離rの関数のみによって近似できる。

Figure 0007074001000049
Here, the pressure generated on the surface of the rigid body 41 is composed of the fluid flow pressure fluctuation and the sound pressure. Since the fluid flow pressure fluctuation moves at the fluid flow velocity and does not propagate to a long distance, the acoustic compact condition (k 0 r << 1) is satisfied. Therefore, the portion of the gradient of G θ (x, z) in the above equation (33) that contributes to the surface fluid flow pressure fluctuation depends on the angular frequency θ as expressed by the following equation (33-1). It can be approximated only by the function of the distance r.
Figure 0007074001000049

一方、音圧は音速で移動し遠方まで伝播するため、音響コンパクト条件は成立しない(即ち、遠方点では(kr>>1)となる。)。このため、上記式(33)のGθ(x,z)の勾配のうち表面音圧変動に寄与する部分は下記式(33-2)のように表される。

Figure 0007074001000050
On the other hand, since the sound pressure moves at the speed of sound and propagates to a distant place, the acoustic compact condition is not satisfied (that is, (k 0 r >> 1) at a distant point). Therefore, the portion of the gradient of G θ (x, z) in the above equation (33) that contributes to the surface sound pressure fluctuation is expressed by the following equation (33-2).
Figure 0007074001000050

上記式(30)の左辺である「観測点xにおける表面圧力変動pθ(x)に基づく関数p*θ(x)」の自己相関関数(上記式(4)参照)は、下記式(34)のように表される。

Figure 0007074001000051
The autocorrelation function (see the above equation (4)) of the "function p * θ (x) based on the surface pressure fluctuation p θ (x) at the observation point x" on the left side of the above equation (30) is the following equation (34). ).
Figure 0007074001000051

上記式(34)は、Gθ(x,z)の勾配(式(33)参照)の音響コンパクト条件を用いて下記式(35)のように表される。

Figure 0007074001000052
The above equation (34) is expressed as the following equation (35) using the acoustic compact condition of the gradient of G θ (x, z) (see equation (33)).
Figure 0007074001000052

ここで、着目角周波数帯[θ,θ]における任意の観測点xの物理量の相関距離lx,cr、相関面積Sx,cr(図5参照)及び相関体積Vx,crをそれぞれ下記式(36-1)、(36-2)及び(36-3)によって定義する。なお、式中のθは着目角周波数帯の中心角周波数である(θ=2πf)。

Figure 0007074001000053
Here, the correlation distance l x, cr , the correlation area S x, cr (see FIG. 5) and the correlation volume V x, cr of the physical quantity of any observation point x in the angular frequency band of interest [θ l , θ h ] are set, respectively. It is defined by the following equations (36-1), (36-2) and (36-3). Note that θ m in the equation is the central angle frequency of the angular frequency band of interest (θ m = 2πf m ).
Figure 0007074001000053

即ち、相関面積Sx,crは平均流速の二乗に比例しており、相関体積Vx,crは平均流速の三乗に比例している。 That is, the correlation area S x, cr is proportional to the square of the average flow velocity, and the correlation volume V x, cr is proportional to the cube of the average flow velocity.

本実施形態の着目角周波数帯は比較的大きいので、相関距離lx,crは比較的小さい。従って、相関面積Sx,cr及び相関体積Vx,crも比較的小さい。このため、図5に示すように、相関面積Sx,crは表面領域Sx内に含まれている(Sx,cr⊂Sx)。ここで、上記式(35)の右辺の1項目の被積分項には剛体41の表面S上の評価点yが含まれており、表面Sのうち表面領域Sxを含まない領域(S\Sx)で積分されている。このため、観測点xの物理量は評価点yの物理量と無相関となり、この結果、上記式(35)の右辺の1項目はゼロに等しくなる。 Since the angular frequency band of interest in this embodiment is relatively large, the correlation distances l x and cr are relatively small. Therefore, the correlation area S x, cr and the correlation volume V x, cr are also relatively small. Therefore, as shown in FIG. 5, the correlation area S x, cr is included in the surface region S x (S x, cr ⊂ Sx). Here, the integrand of one item on the right side of the above equation (35) includes the evaluation point y on the surface S of the rigid body 41, and the region (S \ Sx) of the surface S that does not include the surface region Sx. ) Is integrated. Therefore, the physical quantity of the observation point x has no correlation with the physical quantity of the evaluation point y, and as a result, one item on the right side of the above equation (35) becomes equal to zero.

加えて、以下では、任意の関数Fθとその複素共役関数Fθ との積を「関数Fθのノルム」と称し、下記式(37)のように定義する。

Figure 0007074001000054
即ち、自己相関関数(式(4)参照)は、任意の関数Fθのノルムを着目角周波数帯において積分した値である。 In addition, in the following, the product of an arbitrary function F θ and its complex conjugate function F θ * is referred to as a “norm of the function F θ ” and is defined as in the following equation (37).
Figure 0007074001000054
That is, the autocorrelation function (see equation (4)) is a value obtained by integrating the norm of an arbitrary function F θ in the angular frequency band of interest.

これにより、上記式(35)は、下記式(38)のように表すことができる。

Figure 0007074001000055
Thereby, the above equation (35) can be expressed as the following equation (38).
Figure 0007074001000055

この自己相関関数は、下記式(39)に示すように式変形できる。

Figure 0007074001000056
This autocorrelation function can be transformed as shown in the following equation (39).
Figure 0007074001000056

ここで、式中のz1、z2は、フロードメイン42内の任意の評価点であり、z1≠z2である。着目角周波数帯における評価点z1の物理量と評価点z2の物理量との相関は、評価点z1が評価点z2の相関体積Vz2,crに含まれていない場合は無視することができる。このため、上記式(39)は、更に下記式(40)のように変形できる。

Figure 0007074001000057
Here, z1 and z2 in the equation are arbitrary evaluation points in the flow domain 42, and z1 ≠ z2. The correlation between the physical quantity of the evaluation point z1 and the physical quantity of the evaluation point z2 in the angular frequency band of interest can be ignored when the evaluation point z1 is not included in the correlation volume V z2, cr of the evaluation point z2. Therefore, the above equation (39) can be further modified as the following equation (40).
Figure 0007074001000057

上記式(40)の右辺の「着目角周波数帯について積分される部分」のうち表面音圧変動に寄与する部分は、上記式(33-2)を用いて下記式(41)のように近似できる。

Figure 0007074001000058
Of the "part integrated for the angular frequency band of interest" on the right side of the above equation (40), the portion that contributes to the surface sound pressure fluctuation is approximated as in the following equation (41) using the above equation (33-2). can.
Figure 0007074001000058

上記式(41)の流速uは、下記式(42-1)、(42-2)に示すように、平均成分としての平均流速U-と、乱れ成分としての乱れ流速u~に分解でき、渦度ωは、平均成分としての平均渦度Ω-と、乱れ成分としての乱れ渦度ω~に分解できる。なお、「U-」及び「Ω-」の「-」は何れも平均を表す表記であり、後述する式中の文字U及びΩの上に付されたバーに替わるものである。「u~」の「~」は、流速uを平均化処理したときの乱れ成分を表す表記であり、後述する式中の文字uの上に付されたチルダに替わるものである。「ω~」の「~」は、渦度ωを平均化処理したときの乱れ成分を表す表記であり、後述する式中の文字ωの上に付されたチルダに替わるものである。

Figure 0007074001000059
As shown in the following equations (42-1) and (42-2), the flow velocity u of the above equation (41) can be decomposed into an average flow velocity U- as an average component and a turbulence flow velocity u-as a turbulence component. The vorticity ω can be decomposed into an average vorticity Ω− as an average component and a turbulence vorticity ω or more as a turbulence component. In addition, "-" of "U-" and "Ω-" is a notation representing an average, and is a substitute for the bar attached above the letters U and Ω in the formula described later. The "-" in "u-" is a notation representing a turbulence component when the flow velocity u is averaged, and is a substitute for the tilde attached above the letter u in the formula described later. The "~" in "ω ~" is a notation representing the turbulence component when the vorticity ω is averaged, and is a substitute for the tilde attached above the character ω in the formula described later.
Figure 0007074001000059

加えて、剛体41の空間座標系において、ベクトルrを下記式(43)によって規定する。

Figure 0007074001000060
ここで、r1、r2及びr3は、観測点xを原点としたときのベクトルrのe1成分、e2成分及びe3成分である。 In addition, in the spatial coordinate system of the rigid body 41, the vector r is defined by the following equation (43).
Figure 0007074001000060
Here, r1, r2, and r3 are the e1 component, the e2 component, and the e3 component of the vector r when the observation point x is the origin.

これらの式(42-1)、(42-2)及び(43)を上記式(41)の右辺に代入すると、当該右辺は、下記式(44)のように式変形できる。なお、乱れ成分同士の積は無視できるほど小さいため、下記式(44)では、その記載を省略している。

Figure 0007074001000061
By substituting these equations (42-1), (42-2) and (43) into the right-hand side of the above equation (41), the right-hand side can be transformed into the following equation (44). Since the product of the turbulent components is so small that it can be ignored, the description is omitted in the following equation (44).
Figure 0007074001000061

ここで、2つの任意な関数Eθと関数Fθの相関関数を着目角周波数帯において下記式(45)のように定義する。

Figure 0007074001000062
Here, the correlation function of two arbitrary functions E θ and the function F θ is defined as the following equation (45) in the angular frequency band of interest.
Figure 0007074001000062

上記式(4)及び式(45)を用いると、渦一様等方性仮説より、下記式(46-1)~(46-6)に示す関係式が得られる。

Figure 0007074001000063
ここで、kは流速uθと渦度ωθとの関係を規定した定数である。 Using the above equations (4) and (45), the relational expressions shown in the following equations (46-1) to (46-6) can be obtained from the vortex uniform isotropic hypothesis.
Figure 0007074001000063
Here, k is a constant that defines the relationship between the flow velocity u θ and the vorticity ω θ .

表面流体流動圧力変動への寄与度を算出する際は、空間微分と時間微分との間に以下の関係式;

Figure 0007074001000064
が成立するため、乱れ渦度ω~の自己相関関数は下記式(46-7)のように近似できる。
Figure 0007074001000065
When calculating the contribution to surface fluid flow pressure fluctuation, the following relational expression between the spatial derivative and the time derivative;
Figure 0007074001000064
Therefore, the autocorrelation function of the turbulence vorticity ω ~ can be approximated by the following equation (46-7).
Figure 0007074001000065

一方、表面音圧変動への寄与度を算出する際は、音速で移動する音圧の空間微分と時間微分との間に以下の関係式;

Figure 0007074001000066
が成立するため、乱れ渦度ω~の自己相関関数は下記式(46-8)のように近似できる。
Figure 0007074001000067
On the other hand, when calculating the degree of contribution to surface sound pressure fluctuation, the following relational expression between the spatial derivative and the time derivative of the sound pressure moving at the speed of sound;
Figure 0007074001000066
Therefore, the autocorrelation function of the turbulence vorticity ω ~ can be approximated by the following equation (46-8).
Figure 0007074001000067

上記式(46-1)~(46-8)を用いて上記式(44)の右辺を整理すると、上記式(41)の左辺は、最終的に下記式(47)のように表される。

Figure 0007074001000068
When the right side of the above equation (44) is rearranged using the above equations (46-1) to (46-8), the left side of the above equation (41) is finally expressed as the following equation (47). ..
Figure 0007074001000068

上記式(47)の右辺は、上記式(40)の右辺の「着目角周波数帯について積分される部分」のうち表面音圧変動に寄与する部分に相当する。このため、式(47)の右辺を式(40)の該当部分に代入すると、下記式(48)が得られる。

Figure 0007074001000069
The right side of the above equation (47) corresponds to a portion of the "part integrated for the angular frequency band of interest" on the right side of the above equation (40) that contributes to the surface sound pressure fluctuation. Therefore, by substituting the right side of the equation (47) into the corresponding part of the equation (40), the following equation (48) is obtained.
Figure 0007074001000069

上記式(48)の右辺の被積分項に「流れ場の密度の二乗ρ」を乗算し、評価点z2を一般の表記zに書き換えると、下記式(49)に定義されるAPDSの計算式が得られる。本明細書では、このようにして導出された式(49)を、「剛体41の観測点xにおける表面音圧変動paθ(x)」に対する「フロードメイン42内の評価点zにおける流れ場」の寄与度を表す指標として定義している。なお、ρを乗算するのは、APDS計算式の導出過程でp=p/ρを用いたことによるものである。

Figure 0007074001000070
Multiplying the integrand on the right side of the above equation (48) by "the square of the density of the flow field ρ 2 " and rewriting the evaluation point z2 to the general notation z, the APDS calculation defined in the following equation (49). The formula is obtained. In the present specification, the equation (49) derived in this way is referred to as “a flow field at the evaluation point z in the flow domain 42” with respect to “the surface sound pressure fluctuation pa θ (x) at the observation point x of the rigid body 41”. It is defined as an index showing the degree of contribution of. The reason for multiplying by ρ 2 is that p * = p / ρ was used in the process of deriving the APDS calculation formula.
Figure 0007074001000070

なお、観測点xにおける表面音圧変動paθ(x)とAPDS(x,z)との間には、下記式(50)に示す近似式が成立する(式(38)、式(48)及び式(49)参照)。

Figure 0007074001000071
The approximate expression shown in the following equation (50) holds between the surface sound pressure fluctuation pa θ (x) and the APDS (x, z) at the observation point x (Equations (38) and (48). And equation (49)).
Figure 0007074001000071

即ち、「観測点xにおける表面音圧変動paθ(x)のノルム」の着目角周波数帯における積分値(別言すれば、観測点xにおける表面音圧変動paθ(x)の自己相関関数)は、「観測点xについてのAPDSをフロードメインで空間積分した値」として近似することができる。このため、APDSは、観測点xにおける表面音圧変動paθ(x)に対する評価点zにおける流れ場の寄与度を表す指標として高い精度で機能する。以上が、APDS計算式の導出についての説明である。 That is, the integral value of the "norm of the surface sound pressure fluctuation pa θ (x) at the observation point x" in the angular frequency band of interest (in other words, the autocorrelation function of the surface sound pressure fluctuation pa θ (x) at the observation point x). ) Can be approximated as "a value obtained by spatially integrating the APDS for the observation point x in the flow domain". Therefore, APDS functions with high accuracy as an index showing the contribution of the flow field at the evaluation point z to the surface sound pressure fluctuation pa θ (x) at the observation point x. The above is the description of the derivation of the APDS calculation formula.

(IDSの算出)
式(49)及び式(50)から、APDSは、「評価点zにおける流れ場の空間流れ(音源)によって発生し且つ空間伝播を経て観測点xに到達する音圧」を表すと考えることができる。従って、「評価点zにおける流れ場の空間流れ(音源)によって発生し且つ空間伝播を経て観測点xに到達する、音圧伝播方向の単位ベクトル」は、下記式(51)により表すことができる。

Figure 0007074001000072
(Calculation of IDS)
From equations (49) and (50), it can be considered that APDS represents "sound pressure generated by the spatial flow (sound source) of the flow field at the evaluation point z and reaching the observation point x via spatial propagation". can. Therefore, the "unit vector in the sound pressure propagation direction generated by the spatial flow (sound source) of the flow field at the evaluation point z and reaching the observation point x via the spatial propagation" can be expressed by the following equation (51). ..
Figure 0007074001000072

式(2)と、式(50)及び式(51)とから、観測点xにて剛体41の表面の法線方向に沿って入射する音響インテンシティIin(即ち、着目角周波数帯[θ,θ]における任意の観測点xの音響インテンシティのスペクトル平均)は、下記式(52)のように表すことができる。

Figure 0007074001000073
なお、
Figure 0007074001000074
は、観測点xにおける剛体41の表面の法線ベクトルである。 From equation (2), equation (50) and equation (51), the sound intensity Iin n (that is, the angular frequency band of interest [θ] incident along the normal direction of the surface of the rigid body 41 at the observation point x The spectral average of the sound intensity of any observation point x at [ l , θ h ] can be expressed by the following equation (52).
Figure 0007074001000073
note that,
Figure 0007074001000074
Is the normal vector of the surface of the rigid body 41 at the observation point x.

更に、式(49)に示すAPDSの式を上記式(52)に代入すると、音響インテンシティIinは、下記式(53)のように表すことができる。

Figure 0007074001000075
Further, by substituting the APDS equation shown in the equation (49) into the above equation (52), the sound intensity Iin n can be expressed as the following equation (53).
Figure 0007074001000075

式(53)における被積分項は、「観測点xにて剛体41の表面の法線方向に沿って入射する音響インテンシティIinに対する評価点zにおける流れ場の寄与度」を表す。この被積分項を、下記式(54)のように、IDS(Intensity Density Source)として定義する。以降、IDSは「第1指標」と称呼される場合がある。

Figure 0007074001000076
The integrand in the equation (53) represents "the contribution of the flow field at the evaluation point z to the sound intensity Iin n incident along the normal direction of the surface of the rigid body 41 at the observation point x". This integrand is defined as an IDS (Intensity Density Source) as shown in the following equation (54). Hereinafter, the IDS may be referred to as a "first index".
Figure 0007074001000076

(音響パワーの算出)
音響パワーPinは、下記式(55)のように、音響インテンシティIinを剛体41の表面にて表面積分することにより算出することができる。

Figure 0007074001000077
(Calculation of sound power)
The sound power Pin can be calculated by surface-integrating the sound intensity I in n on the surface of the rigid body 41 as in the following equation (55).
Figure 0007074001000077

式(55)の面積分項を下記式(56)のように、APwDS(Acoustic Pressure Power Density Source)として定義する。

Figure 0007074001000078
The surface integral of the equation (55) is defined as APwDS (Acoustic Pressure Power Density Source) as in the following equation (56).
Figure 0007074001000078

従って、式(55)は下記式(57)のように書き換えることができる。

Figure 0007074001000079
上記式(57)より、APwDSは、「剛体41の表面に到達する音響パワーPinに対する評価点zにおける流れ場の寄与度」と考えることができる。以降、APwDSは「第2指標」と称呼される場合がある。以上で説明した指標(IDS及びAPwDS等)を用いることにより、音響パワーPinと車両周囲の流れ場との関係から、車内音Poutと車両周囲の流れ場との関係を分析/解析することが可能になる。 Therefore, the equation (55) can be rewritten as the following equation (57).
Figure 0007074001000079
From the above equation (57), APwDS can be considered as "the contribution of the flow field at the evaluation point z to the sound power Pin reaching the surface of the rigid body 41". Hereinafter, APwDS may be referred to as a "second index". By using the indicators (IDS, APwDS , etc.) described above, the relationship between the sound inside the vehicle and the flow field around the vehicle can be analyzed / analyzed from the relationship between the sound power Pin and the flow field around the vehicle. Will be possible.

<本実施装置の具体的作動>
本実施装置の具体的作動について説明する。演算部11のCPU14(単に「CPU」と称呼する。)は、所定時間が経過する毎に、図6により示した「解析ルーチン」を実行するようになっている。
<Specific operation of this implementation device>
The specific operation of this implementation device will be described. The CPU 14 (simply referred to as “CPU”) of the calculation unit 11 executes the “analysis routine” shown in FIG. 6 every time a predetermined time elapses.

なお、CPUは、本ルーチンを開始するにあたって、ROM16及び/又はHDD17から、風切音の解析対象となる車両モデル20のデータ、解析範囲を示すフロードメイン21のデータ、非定常CFD(数値流体力学)シミュレーションに必要なデータ、及び、風切音の解析に必要な式(APDS、IDS、Iin及びAPwDS等の計算式)のデータ等を読み出し、これらのデータをRAM15に格納している。この例では、車両モデル20の左側フロントサイドガラス22の表面が「解析表面」として規定されている。 At the start of this routine, the CPU performs data from the vehicle model 20 to be analyzed for wind noise, data from the flow domain 21 indicating the analysis range, and unsteady CFD (numerical fluid dynamics) from the ROM 16 and / or HDD 17. ) The data necessary for the simulation and the data of the formulas (calculation formulas such as APDS, IDS, Inn and APwDS ) necessary for the analysis of the wind noise are read out, and these data are stored in the RAM 15. In this example, the surface of the left front side glass 22 of the vehicle model 20 is defined as the "analytical surface".

所定のタイミングになると、CPUは、ステップ600から図6のルーチンを開始して以下のステップ605乃至ステップ650の処理を順に行い、その後、ステップ695に進んで本ルーチンを終了する。 At a predetermined timing, the CPU starts the routine of FIG. 6 from step 600, performs the following processes of steps 605 to 650 in order, and then proceeds to step 695 to end this routine.

ステップ605:CPUは、解析範囲(フロードメイン21)内の各空間節点zについて、流れ場の流速の時刻歴データu(z,t)及び渦度の時刻歴データω(z,t)を所定時間に亘ってそれぞれ算出する。なお、フロードメイン21内の空間節点zの位置は、空間節点zが車両モデル20の表面上に存在することがないように(即ち、空間節点zが車両モデル20の表面から離間するように)予め設定されている。 Step 605: The CPU determines the time history data u (z, t) of the flow velocity of the flow field and the time history data ω (z, t) of the vorticity for each spatial node z in the analysis range (flow domain 21). Calculate each over time. The position of the space node z in the flow domain 21 is such that the space node z does not exist on the surface of the vehicle model 20 (that is, the space node z is separated from the surface of the vehicle model 20). It is preset.

ステップ610:CPUは、流速の時刻歴データu(z,t)及び渦度の時刻歴データω(z,t)をそれぞれ平均化処理して、フロードメイン21内の各空間節点zについて、平均流速U-(z)及び平均渦度Ω-(z)を算出する。 Step 610: The CPU averages the time history data u (z, t) of the flow velocity and the time history data ω (z, t) of the vorticity, and averages each space node z in the flow domain 21. The flow velocity U- (z) and the average vorticity Ω- (z) are calculated.

ステップ615:CPUは、ステップ605で算出された流速の時刻歴データu(z,t)を高速フーリエ変換(FFT)処理して、着目角周波数帯における乱れ流速u~θ(z)の自己相関関数を算出する。この自己相関関数は空間節点z毎に算出される。例えば、着目周波数帯として2kHzが選択された場合、乱れ流速u~θ(z)の自己相関関数は、1420Hzから2840Hzの範囲内で、フロードメイン21内の各空間節点zについて算出される。以上のステップ605乃至ステップ615までの処理が「非定常CFD計算処理」に相当する。 Step 615: The CPU processes the time history data u (z, t) of the flow velocity calculated in step 605 by fast Fourier transform (FFT), and autocorrelates the turbulence flow paths u to θ (z) in the angular frequency band of interest. Calculate the function. This autocorrelation function is calculated for each spatial node z. For example, when 2 kHz is selected as the frequency band of interest, the autocorrelation function of the turbulence flow velocity u to θ (z) is calculated for each spatial node z in the flow domain 21 within the range of 1420 Hz to 2840 Hz. The above processes from step 605 to step 615 correspond to "unsteady CFD calculation process".

ステップ620:CPUは、APDSの計算式(式(49))及びIDSの計算式(式(54))等に基いて、観測点xについてのIDSをフロードメイン21内の各評価点zにおいて算出する処理を、解析表面上の全観測点xについて行う。上述したように、解析表面上の節点xをx(i:1~m)と規定し、フロードメイン21内の空間節点zをz(j:1~n)と規定すると、CPUは、観測点xについてのIDSをn個(評価点zの個数)算出する。CPUは、全観測点xについてこの処理を行うので、全部でmn個のIDSを算出する。 Step 620: The CPU calculates the IDS for the observation point x at each evaluation point z in the flow domain 21 based on the APDS calculation formula (formula (49)) and the IDS calculation formula (formula (54)). This process is performed for all observation points x on the analysis surface. As described above, if the node x on the analysis surface is defined as xi (i: 1 to m) and the spatial node z in the flow domain 21 is defined as zj ( j : 1 to n), the CPU determines. N IDS (the number of evaluation points z) for the observation points x k are calculated. Since the CPU performs this process for all observation points x k , it calculates mn IDS in total.

ステップ625:CPUは、ステップ620にて算出されたIDSに基づいて、下記式(58)に従って、音響インテンシティIinを算出する。

Figure 0007074001000080
Step 625: The CPU calculates the sound intensity Iinn according to the following formula (58) based on the IDS calculated in step 620.
Figure 0007074001000080

上述のように、「任意の観測点xについてのIDSをフロードメイン21で空間積分した値」は、「当該観測点xにおける音響インテンシティIin」を表す。そのため、CPUは、観測点xについてのn個のIDS(x,z)を抽出し、抽出されたIDS(x,z)を足し合わせる(即ち、IDS(x,z)をフロードメイン21で空間積分する)ことにより、観測点xにおける音響インテンシティIinを算出する。CPUは、m個(観測点xの個数)の音響インテンシティIinを算出する。 As described above, the "value obtained by spatially integrating the IDS for any observation point x in the flow domain 21" represents "sound intensity I in n at the observation point x". Therefore, the CPU extracts n IDS (x k , z j ) for the observation point x k , and adds the extracted IDS (x k , z j ) (that is, IDS (x k , z j ). ) Is spatially integrated in the flow domain 21) to calculate the sound intensity Iin n at the observation point x k . The CPU calculates m sound intensity I in n (the number of observation points x).

更に、CPUは、算出した音響インテンシティIinのデータを表示画面19に画像表示させる表示指令を出力部13に送信する。出力部13は、当該表示指令を受信すると、表示画面19に当該データを画像表示する。図7は、当該表示指令に基づいて表示画面19に画像表示された解析表面(左側フロントサイドガラス22)における音響インテンシティIinの分布図の一例である。着目周波数帯は2kHzに設定されている。図7の例では、音響インテンシティIinが大きい観測点ほど、濃色の色データが対応づけられている。この表示によれば、ユーザは、「解析表面のうち、音響インテンシティIinが大きい位置」を認識することができる。即ち、ユーザは、解析表面のどの位置に対して、車内音に寄与する度合いが大きい音響インテンシティIinが入射しているかを認識することができる。 Further, the CPU transmits a display command for displaying the calculated sound intensity Iinn data on the display screen 19 as an image to the output unit 13. Upon receiving the display command, the output unit 13 displays the data as an image on the display screen 19. FIG. 7 is an example of a distribution map of sound intensity I in n on the analysis surface (left front side glass 22) displayed as an image on the display screen 19 based on the display command. The frequency band of interest is set to 2 kHz. In the example of FIG. 7, the observation point having a larger sound intensity Iin n is associated with darker color data. According to this display, the user can recognize "a position on the analysis surface where the sound intensity Iinn is large". That is, the user can recognize to which position on the analysis surface the acoustic intensity Iin n , which has a large degree of contribution to the sound inside the vehicle, is incident.

ステップ630:CPUは、式(55)に従って、音響パワーPinを算出する。即ち、CPUは、ステップ625にて算出された音響インテンシティIinを解析表面で面積分することにより、音響パワーPinを算出する。更に、CPUは、式(56)及び式(57)の関係から、APwDSを算出する。上述したように、APwDSは、「車両表面に到達する音響パワーPinに対する評価点zにおける流れ場の寄与度」である。CPUは、APwDSをフロードメイン21内の各評価点zにおいて算出する。 Step 630: The CPU calculates the sound power Pin according to the equation (55). That is, the CPU calculates the sound power Pin by dividing the sound intensity Iin n calculated in step 625 by the surface integral on the analysis surface. Further, the CPU calculates APwDS from the relationship between the equation (56) and the equation (57). As described above, APwDS is "the contribution of the flow field at the evaluation point zj to the sound power Pin reaching the vehicle surface". The CPU calculates APwDS at each evaluation point zj in the flow domain 21.

ステップ635:CPUは、APwDSの参照値を入力するための画面を表示画面19に表示する。ユーザは、APwDSの参照値(以下、「第1参照値」と称呼する。)を入力する。 Step 635: The CPU displays a screen for inputting a reference value of APwDS on the display screen 19. The user inputs a reference value of APwDS (hereinafter, referred to as "first reference value").

ステップ640:CPUは、第1参照値に基いて、APwDSの等値面分布を示す画面を表示画面19に表示する。図8は、第1参照値に基いて表示画面19に画像表示されたAPwDSの等値面分布の一例である。評価点zのうちAPwDSの値が第1参照値よりも大きい点は、濃い灰色で表示されている。即ち、音響パワーPinに対して寄与度の高い流れ場の位置が、濃い灰色で表示されている。従って、ユーザは、フロードメイン21内のどの位置の空間流れが、音響パワーPinに対して大きく寄与しているかを認識することができる。 Step 640: The CPU displays a screen showing the isosurface distribution of APwDS on the display screen 19 based on the first reference value. FIG. 8 is an example of the isosurface distribution of APwDS image-displayed on the display screen 19 based on the first reference value. Of the evaluation points z j , the points where the APwDS value is larger than the first reference value are displayed in dark gray. That is, the position of the flow field having a high contribution to the sound power Pin is displayed in dark gray. Therefore, the user can recognize which position of the spatial flow in the flow domain 21 greatly contributes to the sound power Pin.

なお、CPUは、APwDSの複数の参照値を入力するための画面を表示画面19に表示させてもよい。この構成において、ユーザは、第1参照値と、第1参照値よりも大きい第2参照値を入力したと仮定する。図9は、第2参照値に基いて表示画面19に画像表示されたAPwDSの等値面分布の一例である。図9の画像では、濃い灰色の領域の大きさが、図8の画像に比べて小さくなっている。従って、ユーザは、音響パワーPinに対してより大きく寄与している空間流れの位置を特定することができる。 The CPU may display a screen for inputting a plurality of reference values of APwDS on the display screen 19. In this configuration, it is assumed that the user has entered a first reference value and a second reference value that is greater than the first reference value. FIG. 9 is an example of the isosurface distribution of APwDS image-displayed on the display screen 19 based on the second reference value. In the image of FIG. 9, the size of the dark gray region is smaller than that of the image of FIG. Therefore, the user can identify the position of the spatial flow that contributes more to the sound power Pin.

ステップ645:CPUは、IDSを構成するパラメータを指定するための画面、及び、指定したパラメータの評価断面を指定する画面を表示画面19に表示する。本例において、指定可能なパラメータは、平均流速U-、乱れ流速u~θ、及び、平均渦度Ω-である。なお、IDSを構成する他のパラメータ(例えば、観測点と評価点を結ぶベクトルr)が指定可能になっていてもよい。ユーザは、ステップ625にて表示された音響インテンシティIinの分布及びステップ640にて表示されたAPwDSの等値面分布を参考にして、着目したいパラメータを指定する。 Step 645: The CPU displays a screen for designating the parameters constituting the IDS and a screen for designating the evaluation cross section of the designated parameters on the display screen 19. In this example, the parameters that can be specified are the average flow velocity U−, the turbulence flow velocity u to θ , and the average vorticity Ω−. It should be noted that other parameters constituting the IDS (for example, the vector r connecting the observation point and the evaluation point) may be specifiable. The user specifies the parameter to be focused on with reference to the sound intensity Iinn distribution displayed in step 625 and the APwDS isosurface distribution displayed in step 640.

更に、ユーザは、指定したパラメータの評価断面を指定する。本例において、ユーザは、図10の破線Lによる断面を指定したと仮定する。 Further, the user specifies an evaluation section of the specified parameter. In this example, it is assumed that the user has specified a cross section by the broken line L in FIG.

ステップ650:CPUは、ステップ645にて指定されたパラメータの分布図を表示画面19に表示させる。図11は、評価断面(図10の破線Lを参照。)における左側サイドミラー23の周囲の平均流速U-(z)の分布図を示す。更に、図12は、評価断面(図10の破線Lを参照。)における左側サイドミラー23の周囲の乱れ流速u~θ(z)の分布図を示す。ユーザは、これらの分布図を参照することにより、車内音に寄与している空間流れの特徴(即ち、平均流速U-(z)、乱れ流速u~θ(z)、及び、平均渦度Ω-(z))を特定し、左側サイドミラー23の設計(位置及び形状等)を検討することができる。 Step 650: The CPU causes the display screen 19 to display the distribution map of the parameters specified in step 645. FIG. 11 shows a distribution map of the average flow velocity U− (z) around the left side mirror 23 in the evaluation cross section (see the broken line L in FIG. 10). Further, FIG. 12 shows a distribution diagram of turbulence flow velocities u to θ (z) around the left side mirror 23 in the evaluation cross section (see the broken line L in FIG. 10). By referring to these distribution maps, the user can refer to the characteristics of the spatial flow that contribute to the sound inside the vehicle (that is, the average flow velocity U- (z), the turbulence flow velocity u to θ (z), and the average vorticity Ω. -(Z)) can be specified and the design (position, shape, etc.) of the left side mirror 23 can be examined.

<指標(IDS及びADwDS)の信頼性>
次に、上記で説明した第1指標(IDS)及び第2指標(ADwDS)の信頼性について説明する。発明者は、図2で示した車両モデル20と同じ形状を有する実車両を用意した。以降、当該実車両を「第1車両」と称呼し、当該第1車両に対応する車両モデル20を「第1車両モデル」と称呼する。
<Reliability of indicators (IDS and ADwDS)>
Next, the reliability of the first index (IDS) and the second index (ADwDS) described above will be described. The inventor prepared an actual vehicle having the same shape as the vehicle model 20 shown in FIG. Hereinafter, the actual vehicle will be referred to as a "first vehicle", and the vehicle model 20 corresponding to the first vehicle will be referred to as a "first vehicle model".

発明者は、第1車両に関して車内音の測定を行った。更に、発明者は、本実施装置を用いて、第1車両モデルに対して上述した解析処理を行った。そして、発明者は、解析処理の結果を検討し、第1車両の左サイドミラーの位置を200mmだけ車両前方側に移動させて取り付けた。このように設計変更された車両を「第2車両」と称呼する。更に、発明者は、当該第2車両に対応する車両モデルを用意した。この車両モデルを「第2車両モデル」と称呼する。 The inventor measured the sound inside the vehicle with respect to the first vehicle. Further, the inventor performed the above-mentioned analysis processing on the first vehicle model using the present implementation device. Then, the inventor examined the result of the analysis process and moved the position of the left side mirror of the first vehicle to the front side of the vehicle by 200 mm and attached it. The vehicle whose design has been changed in this way is referred to as a "second vehicle". Further, the inventor has prepared a vehicle model corresponding to the second vehicle. This vehicle model is referred to as a "second vehicle model".

発明者は、第2車両に関して車内音の測定を行った。発明者は、車内音が第1車両に比べて低減されていることを確認した。このように、左側サイドミラーの設計(位置)を変更することにより、車内音を低減することができた。車内音の具体的な改善効果は後述する図14において示されている。 The inventor measured the sound inside the second vehicle. The inventor confirmed that the sound inside the vehicle was reduced as compared with the first vehicle. In this way, by changing the design (position) of the left side mirror, it was possible to reduce the noise inside the vehicle. The specific effect of improving the sound inside the vehicle is shown in FIG. 14, which will be described later.

更に、発明者は、本実施装置を用いて、第2車両モデルに対して上述した解析処理を行った。図13(a)は、第1車両モデルに対して解析処理を実行した場合における「解析表面(左側フロントサイドガラス)における音響インテンシティIinの分布図」である。図13(b)は、第2車両モデルに対して解析処理を実行した場合における「解析表面(左側フロントサイドガラス)における音響インテンシティIinの分布図」である。図13(a)及び図13(b)に示すように、左側サイドミラーの設計(位置)を変更することにより、解析表面の全体を通して音響インテンシティIinの大きさが低減している。特に、第2車両モデルにおいては、車内音に寄与する度合いが大きい音響インテンシティIinの領域(黒領域)が、第1車両モデルの場合と比較して小さくなっている。 Further, the inventor performed the above-mentioned analysis processing on the second vehicle model using the present implementation device. FIG. 13A is a “distribution diagram of sound intensity I in n on the analysis surface (left front side glass)” when the analysis process is executed for the first vehicle model. FIG. 13B is a “distribution diagram of sound intensity I in n on the analysis surface (left front side glass)” when the analysis process is executed for the second vehicle model. As shown in FIGS. 13 (a) and 13 (b), the magnitude of the sound intensity Iinn is reduced throughout the analysis surface by changing the design (position) of the left side mirror. In particular, in the second vehicle model, the region (black region) of the acoustic intensity Iinn , which contributes greatly to the sound inside the vehicle, is smaller than that in the case of the first vehicle model.

図14は、「第1車両と第2車両との間での実測車内音の差」と、「本実施装置を用いて第1車両モデルを解析して算出された音響パワーと、本実施装置を用いて第2車両モデルを解析して算出された音響パワーとの差」とを示したグラフである。当該グラフに示されているように、本実施装置を用いた解析処理による改善効果の算出結果は、実測での車内音の改善効果と比較して誤差が小さい。従って、上記で説明した指標(IDS及びADwDS)は、車内音を解析する上で信頼性が高い指標であることが分かる。よって、風切音をより高い精度で解析することができる。 FIG. 14 shows "difference in measured in-vehicle sound between the first vehicle and the second vehicle", "sound power calculated by analyzing the first vehicle model using the present implementation device, and the present implementation device. It is a graph showing "the difference from the acoustic power calculated by analyzing the second vehicle model using." As shown in the graph, the error in the calculation result of the improvement effect by the analysis processing using the present implementation device is smaller than the improvement effect of the in-vehicle sound in the actual measurement. Therefore, it can be seen that the indexes (IDS and ADwDS) described above are highly reliable indexes for analyzing the sound inside the vehicle. Therefore, the wind noise can be analyzed with higher accuracy.

以上より、本実施装置によれば、上述した指標(IDS及びADwDS)を利用して、車内音に大きく寄与している流れ場の位置を特定することにより、車内音を効率的に且つ確実に低減できることができる。 Based on the above, according to the present implementation device, by using the above-mentioned indicators (IDS and ADwDS) to identify the position of the flow field that greatly contributes to the sound inside the vehicle, the sound inside the vehicle can be efficiently and reliably obtained. Can be reduced.

具体的には、本実施装置では、表示画面19にAPwDSの等値面分布が表示される。ユーザは、APwDSの参照値を適宜設定することにより、音響パワーPinに対してより大きく寄与している空間流れの位置を特定することができる。 Specifically, in the present implementation device, the isosurface distribution of APwDS is displayed on the display screen 19. The user can specify the position of the spatial flow that contributes more to the sound power Pin by appropriately setting the reference value of APwDS.

そして、ユーザは、APwDSの等値面分布を参考にして、APwDS値への寄与が相対的に大きいパラメータ(平均流速U-、乱れ流速u~θ、及び、平均渦度Ω-)を特定する。ユーザは、APwDSが高くなる原因となっているパラメータを容易に把握でき、車両の形状をより効率的に検討及び変更することができる。 Then, the user specifies parameters (average flow velocity U-, turbulence flow velocity u to θ , and average vorticity Ω-) having a relatively large contribution to the APwDS value with reference to the isosurface distribution of APwDS. .. The user can easily grasp the parameters that cause the APwDS to increase, and can more efficiently examine and change the shape of the vehicle.

以上、実施形態の解析装置について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。 Although the analysis device of the embodiment has been described above, the present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications can be made as long as the object of the present invention is not deviated.

例えば、上記実施形態では解析対象となる構造物モデルとして車両モデルが用いられたが、これに限定されず、例えば、航空機及び船舶等の構造物モデルが用いられてもよい。 For example, in the above embodiment, the vehicle model is used as the structure model to be analyzed, but the present invention is not limited to this, and for example, a structure model such as an aircraft or a ship may be used.

ステップ625にて表示画面19に表示される情報は、図7の例に限定されず、解析表面における音響インテンシティIinの大きさの分布に関する情報であればよい。例えば、CPUは、音響インテンシティIinの大きさが所定の値以上となる解析表面の位置(観測点x)を表示画面19に表示してもよい。 The information displayed on the display screen 19 in step 625 is not limited to the example of FIG. 7, and may be any information regarding the distribution of the magnitude of the sound intensity I in n on the analysis surface. For example, the CPU may display the position (observation point x) of the analysis surface on the display screen 19 where the magnitude of the sound intensity Iin n is equal to or greater than a predetermined value.

ステップ640にて表示画面19に表示される情報は、図8及び図9の例に限定されず、フロードメイン21内におけるAPwDSの大きさの分布に関する情報であればよい。例えば、CPUは、APwDSの大きさごとに色分けした画像を表示画面19に表示してもよい。 The information displayed on the display screen 19 in step 640 is not limited to the examples of FIGS. 8 and 9, and may be any information regarding the distribution of the size of APwDS within the flow domain 21. For example, the CPU may display an image color-coded according to the size of APwDS on the display screen 19.

10:解析装置、11:演算部、12:入力部、13:出力部、14:CPU、15:RAM、16:ROM、17:ハードディスク(HDD)、18:I/Oインタフェース、19:表示画面、20:車両モデル、21:フロードメイン、22:左側フロントサイドガラス、23:左側サイドミラー。

10: Analysis device, 11: Calculation unit, 12: Input unit, 13: Output unit, 14: CPU, 15: RAM, 16: ROM, 17: Hard disk (HDD), 18: I / O interface, 19: Display screen , 20: Vehicle model, 21: Flow domain, 22: Left front side glass, 23: Left side mirror.

Claims (1)

移動中の構造物に発生する風切音を解析する解析装置であって、
前記構造物をモデル化した構造物モデルを移動させる非定常CFD計算処理を実行して、前記構造物モデルの周囲の流れ場のうち所定領域内の流れ場の所定時間における平均流速及び平均渦度を、当該所定領域内の節点である空間節点毎に算出するとともに、風切音の解析対象となる角周波数帯である着目角周波数帯において、前記所定領域内における乱れ流速の振幅に基づく値を、前記空間節点毎に算出する第1計算手段と、
前記第1計算手段によって算出された前記平均流速と、前記平均渦度と、前記乱れ流速の振幅に基づく値と、に基いて、前記構造物における解析表面の観測点にて法線方向に沿って入射する音響インテンシティに対する前記空間節点における流れ場の寄与度を示す第1指標を算出する第2計算手段と、
前記第2計算手段によって算出された前記第1指標に基いて、前記解析表面に到達する音響パワーを算出するとともに、前記解析表面に到達する前記音響パワーに対する前記空間節点における流れ場の寄与度を示す第2指標を算出する第3計算手段と、
前記所定領域内における前記第2指標の大きさの分布に関する情報を表示する表示手段と、
を備える解析装置。

It is an analysis device that analyzes the wind noise generated in a moving structure.
The unsteady CFD calculation process that moves the structure model that models the structure is executed, and the average flow velocity and average vorticity of the flow field in the predetermined region of the flow fields around the structure model at a predetermined time. Is calculated for each spatial node, which is a node in the predetermined region, and a value based on the amplitude of the turbulence flow velocity in the predetermined region is calculated in the angular frequency band of interest, which is the angular frequency band for which wind noise is analyzed. , The first calculation means calculated for each spatial node,
Based on the average flow velocity calculated by the first calculation means, the average vorticity, and the value based on the amplitude of the turbulence flow velocity, along the normal direction at the observation point of the analysis surface in the structure. A second calculation means for calculating a first index indicating the contribution of the flow field at the spatial node to the incident acoustic intensity.
Based on the first index calculated by the second calculation means, the sound power reaching the analysis surface is calculated, and the contribution of the flow field at the space node to the sound power reaching the analysis surface is calculated. A third calculation means for calculating the second index shown, and
A display means for displaying information regarding the distribution of the size of the second index in the predetermined region, and
An analyzer equipped with.

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101896313B1 (en) 2012-12-12 2018-09-07 현대자동차 주식회사 Apparatus of fail safety controlling for variable rack stroke system and method thereof

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112182751B (en) * 2020-09-24 2024-04-16 揭阳市美度实业有限公司 Simulation evaluation and optimization design method of integrated upward convex pressure-stabilizing and flow-distributing automobile condenser
CN112328340B (en) * 2020-10-23 2021-07-23 前海飞算云创数据科技(深圳)有限公司 Model process display method, device, electronic equipment and storage medium
CN114664279B (en) * 2022-03-21 2024-12-13 中国舰船研究设计中心 An active control method for underwater vehicle propeller noise
CN115358154B (en) * 2022-08-30 2023-03-24 中国科学院地理科学与资源研究所 Method for identifying influence factors of urban extreme rainfall under unstable condition
CN115615652B (en) * 2022-09-09 2026-02-24 广州汽车集团股份有限公司 Automobile wind noise performance judging method, device, controller and storage medium
CN116305565A (en) * 2023-03-15 2023-06-23 江铃汽车股份有限公司 A method based on SNGR to solve the whistling sound in the gap between the hood and the grille

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007263691A (en) 2006-03-28 2007-10-11 Isuzu Motors Ltd Sound pressure prediction method
JP2013134742A (en) 2011-12-27 2013-07-08 Daihatsu Motor Co Ltd Prediction method for aerodynamic noise level
JP2015040723A (en) 2013-08-20 2015-03-02 トヨタ自動車株式会社 Fluid noise estimation method
US20170370751A1 (en) 2016-06-22 2017-12-28 Exa Corporation Flow-Induced Noise Source Contribution
JP2019191110A (en) 2018-04-27 2019-10-31 トヨタ自動車株式会社 Wind noise analysis device, and wind noise analysis method
JP2019200665A (en) 2018-05-17 2019-11-21 トヨタ自動車株式会社 Wind noise analyzing apparatus and method for analyzing wind noise

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007263691A (en) 2006-03-28 2007-10-11 Isuzu Motors Ltd Sound pressure prediction method
JP2013134742A (en) 2011-12-27 2013-07-08 Daihatsu Motor Co Ltd Prediction method for aerodynamic noise level
JP2015040723A (en) 2013-08-20 2015-03-02 トヨタ自動車株式会社 Fluid noise estimation method
US20170370751A1 (en) 2016-06-22 2017-12-28 Exa Corporation Flow-Induced Noise Source Contribution
JP2019191110A (en) 2018-04-27 2019-10-31 トヨタ自動車株式会社 Wind noise analysis device, and wind noise analysis method
JP2019200665A (en) 2018-05-17 2019-11-21 トヨタ自動車株式会社 Wind noise analyzing apparatus and method for analyzing wind noise

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
山田和幸 外1名,音響インテンシティ法を用いた障害物周辺の音場の可視化,日本音響学会2003年春季研究発表会講演論文集-I-,社団法人日本音響学会,2003年03月18日,pp.639-640

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101896313B1 (en) 2012-12-12 2018-09-07 현대자동차 주식회사 Apparatus of fail safety controlling for variable rack stroke system and method thereof

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