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一 當電動車越來越“安靜”,NVH 工程為什么反而更難了?
在內燃機汽車時代,噪聲幾乎是與生俱來的。氣缸燃燒、傳動系統運轉、機械摩擦產生的轟鳴聲與隆隆聲,長期以來定義了我們對“車輛正在行駛”的聽覺認知。
然而,當電機逐漸取代發動機,車輛運行的聲音背景被徹底改變。發動機消失,并不意味著 NVH 問題消失,相反,它讓許多原本被掩蔽的問題被放大并暴露出來。

二 發動機“退場”之后,高頻噪聲走到了臺前
在傳統燃油車中,發動機噪聲在一定程度上掩蔽了其他聲源;而在電動汽車中,這層聲學背景消失后,用戶對噪聲的感知發生了明顯變化。
尤其是在高速工況下,氣動噪聲正在成為車內最主要的高頻噪聲來源之一。
風噪、路噪、電驅系統相關的中高頻成分變得更加清晰,哪怕整體聲壓級下降,主觀聽感卻可能變差。
對 NVH 工程師而言,這意味著評價目標發生了變化:不再只是“夠不夠安靜”,而是噪聲來自哪里、如何傳播、能否在設計階段被控制。

三 為什么風噪問題越來越依賴“預測”,而不是“試出來”?
長期以來,氣動聲學問題在工程實踐中更多依賴經驗與實驗。
高成本的原型樣車、昂貴的風洞試驗,以及在后期發現問題后被迫進行的設計修改,已經成為行業中反復出現的情景。
問題在于,這種方式很難支撐當前電動車開發的節奏。
為了降低成本、縮短周期,越來越多企業開始將風噪問題前移到數字階段,通過數值方法提前評估其對車內噪聲的影響。其中,一種被廣泛采用的思路是:
將用于描述風噪激勵的非定常 CFD結果,與用于結構聲學分析的統計能量分析(SEA)方法進行耦合。

其核心邏輯并不復雜:將 CFD 得到的面板脈動壓力轉化為結構功率輸入,再通過 SEA 模型預測車廂內部的聲學響應,從而量化不同車身面板(如側窗、擋風玻璃等)對車內噪聲的貢獻。
這種方法使風噪問題第一次變得可分解、可比較、可趨勢分析,特別適用于中高頻段的噪聲預測。
Noise Control Treatment (NCT):高頻 NVH 的關鍵調節手段
當主要噪聲貢獻路徑被識別后,真正的工程決策隨之而來:
如何通過合理的聲學設計,在滿足重量、成本和造型約束的前提下控制車內噪聲?
在電動車中,Noise Control Treatment(NCT)成為中高頻 NVH 優化的重要抓手。吸聲材料、隔聲結構、多層聲學包的組合方式,都會對車內聽感產生顯著影響。
相比依賴樣車反復驗證,基于 SEA 的 NCT 建模方法,使工程師能夠在數字樣機階段對不同方案進行對比分析,在設計早期做出更理性的取舍。這種“提前看見結果”的能力,正在成為電動車 NVH 開發中的關鍵競爭力。
四“太安靜”的另一面:AVAS 為什么成為電動車的必選系統?
如果說車內噪聲更多關乎舒適性,那么車外聲音則直接關系到安全。與內燃機汽車不同,電動汽車在低速行駛時幾乎沒有機械噪聲。這使得行人,尤其是視力障礙人群,很難通過聽覺判斷車輛是否正在接近。

正因如此,AVAS(聲學車輛警報系統)成為電動車不可或缺的重要配置。
從工程角度看,AVAS 并不是簡單地“發出一個聲音”。它需要在嚴格的法規約束下,確保聲音在特定速度范圍內可被識別,同時又不能對環境和車內舒適性造成干擾。
與此同時,AVAS 也逐漸承載起新的角色——在電動車時代,聲音正在成為品牌體驗的一部分。

五 車內 NVH 與 AVAS,其實是同一個系統問題
一個常被忽略的事實是,車內 NVH 與 AVAS 并非兩個孤立的話題。AVAS 的聲音如何向外輻射,是否會通過結構或空氣路徑傳入車內,本身就是整車聲學系統的一部分。
外部造型的變化、NCT 方案的調整,可能同時影響車內舒適性與車外可感知性。如果缺乏 CFD、SEA、BEM 等方法的協同分析,這種相互影響往往只能在后期試驗中被動發現。
正因如此,本次網絡研討會將聚焦兩個看似不同、實則高度相關的核心問題:
電車內高頻噪聲的預測與分析
AVAS 行人警示音的聲學建模與評估
通過系統化的 CAE 方法,探討如何在開發早期實現更清晰的判斷,幫助 NVH 工程師在復雜約束中做出更有把握的決策。
如果你正在參與電動車平臺或改款車型的 NVH 開發,正在思考風噪、車內高頻噪聲以及 AVAS 對整車聲學性能的影響,那么這場網絡研討會或許能為你提供一些新的視角。
會議時間:4月24日 14:00
騰訊會議:947-213-688
會議將結合實際工程場景,討論如何利用統計能量分析(SEA)、聲學邊界元(BEM)等方法,在數字樣機階段提前識別關鍵噪聲貢獻路徑,并評估 Noise Control Treatment (NCT)方案。
歡迎加入這場圍繞 “電動車聲音如何被重新定義” 的工程交流。研討會中填寫問卷,參與討論有好禮歐~
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