Actran声源识别方法连载（二）：薄膜模态表面振动识别
上期文章我们介绍了基于振动测试结果反推结构载荷，这一期我们将介绍第二种声源识别方法：基于噪声测试的薄膜模态表面振动识别方法。通过实际工作状态下的声音测量数据结合声源结构表面的空气薄膜模态，反推出各阶薄膜模态的参与因子，从而了解声源表面的真实振动情况。
图 1 基于噪声测试的表面振动识别（空气薄膜模态方法）
01薄膜模态的概念
针对机械结构（几何域Ωs）的声辐射问题，将其外部边界记作Γs。此边界与外部的声学层（几何域ΩL）相连，边界ΓL与Γs重合。假设声学层ΩL的厚度tL相对于声波长来说很小（tL << λ），即可以用这种具有无限小厚度的区域来替代原有的流体物理域。而薄膜模态（Pellicular modes）的概念即为与这个薄膜域有关的声学模态的集合。
图 2 薄膜区域示意图
Actran软件当中的模态提取功能不仅可以针对实体结构或者有限体积的空气域进行模态提取，也可提取任意结构表面的薄膜模态。
薄膜模态可以用来评估任何声源的辐射声场问题。首先需要创建一个辐射数据库，计算麦克风与这些薄膜模态之间的传递函数；然后利用上述信息来解决声源识别问题。例如评估产生噪声场的声源表面法向速度分布、重构任意位置麦克风的响应。
02薄膜模态方法识别等效声源的流程
输入数据包括声源表面网格以及声源的噪声测量数据。Actran程序的步骤如下：
1) 模态提取：基于声源表面网格，进行薄膜模态提取，保存模态数据库。
图 3 变速箱表面的薄膜模态
2) 模态辐射传函分析：逐个计算每个薄膜模态的声辐射模式，获得每个模态与各个麦克风之间的传递函数。
图 4 各阶薄膜模态与麦克风测点的传函计算
3) 逆方法（声源识别）：使用每个近场麦克风与薄膜模态之间的传递函数及实验测量数据，求解最小二乘问题匹配实验结果，以计算每个薄膜模态的参与因子。
图 5 恢复声源辐射的薄膜模态参与因子
通过这种方法，可以从实验测量数据出发，结合数值模拟技术，精确地重建声源表面的振动数据，并可以根据实际需求预测不方便测量区域的噪声响应或进一步进行隔声优化。此过程不仅有助于理解设备产生的噪声特性，也为优化设计提供了有力工具，比如确定隔音板的最佳位置和尺寸等。
03工程案例
艾默生空调在处理HVAC（供暖、通风和空调）单元的远场噪声评估时遇到的一些困难：
• 实际安装环境下在HVAC单元周围进行远场测量存在实际复杂性，这使得直接测量变得困难；
• 对于HVAC单元的不同组件（如散热器、风扇、压缩机等）进行全面模拟需要巨大的投资，而且由于部分组件并非由HVAC单元的制造商直接生产，缺乏完整的数模来支持全面的模拟过程。
为了解决这些问题，开发了一种实验和数值混合应用的方法，用来评估HVAC单元在远场中的噪声辐射情况。
ZXDE 030E-TFD-454型户外冷凝机组（单风扇单元）被选作分析对象。首先执行近场噪声测量。在HVAC单元周围设置一个虚拟盒子，尺寸为1200x960x600mm，距离实际设备120mm。在这个盒子上布置了355组测量点，每组4个测点，总共1420个近场测量点。此外，在离设备1米和2米处进行76次远场声压测量。
图 6 近场噪声测量：左图为虚拟盒子；右图为麦克风间距
然后，进行信号相位调整：由于测量组之间的相位差异，需在频域中对每个麦克风的信号进行相位调整。
图 7不同麦克风的空间相关性
在Actran中使用声学有限元辐射模型和麦克风测点的实验数据逆推薄膜模态参与因子，恢复HVAC单元表面的声源分布。
图 8 Actran中的声学模型
图 9 近场麦克风预测和实验值对比
最后进行远场结果的仿真分析。通过对比近场和远场测量数据与仿真结果，验证模型准确性，并构建指向性图评估不同距离下的声辐射特性。
图 10 远场麦克风预测和实验值对比
图 11 HVAC单元附近的声场分布云图
仿真结果显示，对于近场点，重建的声压数值与实验值匹配良好；对于远场位置，特别是在后方、左侧、顶部和右侧方向上的整体趋势也得到了良好的再现。
这种方法极大地减少了大规模测试设施的需求，使得在不方便执行测量的情况下预测HVAC单元在所有方向上的声音成为可能，从而节省成本和时间。利用这种新方法，能够基于获取的等效声源，带入新的安装环境，预测实际的噪声分布，在虚拟环境中测试多种噪音控制解决方案，如吸声墙或声屏障。
更详细的艾默生HVAC案例可查阅2019年Internoise《Hybrid Experimental - Numerical Method to Predict Far Field Noise of HVAC Unit.》文章，当时的声源逆推过程还需要配合脚本实现。在Actran2023.2版本中，这套方法已经成为一个标准的EQUIVALENT_BC_ANALYSIS分析类型，使得这项技术的工程应用更加简单。
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【文章来自海克斯康工业软件】