由于全球各地道路上電動汽車(EV)的日益增多，我們需要采用先進的聲學(xué)數(shù)值仿真技術(shù)來開發(fā)用于電動汽車的高效聲音示警系統(tǒng)

當(dāng)純電以及混合動力汽車以全電動模式運行時不會產(chǎn)生任何引擎聲，這可能會給交通弱勢群體(VRU)帶來危險。如果車輛是以低速運行，則連胎噪都不會產(chǎn)生，這種情況下，交通弱勢群體的處境就更為危險。隨著法律法規(guī)的不斷完善，政府鼓勵汽車制造商們研究電動汽車外部示警信號，以提高其他道路使用者的安全性。要設(shè)計示警聲音系統(tǒng)（如圖1），就需要設(shè)計恰當(dāng)?shù)穆曇魞?nèi)容，實現(xiàn)示警效果與環(huán)境干擾的平衡，所設(shè)計的聲音系統(tǒng)應(yīng)采用單揚聲器或多揚聲器配置，從而達(dá)到所需的聲音指向性要求。

為了確保全方位示警信號不污染環(huán)境，最好引導(dǎo)聲音傳播到需要作用之處，因此就需要對聲音系統(tǒng)進行配置。如果將一排揚聲器安裝在前保險桿上或發(fā)動機艙中，則采用波束成形技術(shù)有助實現(xiàn)示警聲音所需的指向性。對汽車保險杠幾何形狀和揚聲器配置建立虛擬原型,則可通過頗具吸引力的視角，對各種環(huán)境條件(存在其他車輛、建筑物、天氣條件等)快速評估不同的波束成形算法。

對于在此類應(yīng)用中采用LMSVirtual.LabTM聲學(xué)軟件分析外部聲音傳播方面，LMS工程團隊具有極其豐富的經(jīng)驗。當(dāng)考慮諧波非耦合聲音輻射時，借助施加的法向速度邊界條件來模擬揚聲器激勵，并通常在當(dāng)前工程實踐中采用兩種數(shù)值建模方法。

在僅需要考慮保險杠的情境下，通常會將有限元方法(FEM)與自動匹配層(AML)結(jié)合使用,以在外部FEM邊界實現(xiàn)無反射邊界條件（如圖2）。此方法有利于工程師們快速獲取揚聲器與VRU觀察者之間必要的傳遞函數(shù)，并將該傳遞函數(shù)反過來用于波束成形算法，從而確定不同揚聲器之間的延遲，以便對聲音進行恰當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)。

對于附近有其他汽車的情境，邊界元方法(BEM)提供了一種極具吸引力的可替換方案，原因是與面向此類情境的FEM方法相比，縮小了模型。BEM模型包含其他所有汽車和道路表面的幾何圖形（包括反射屬性），也可以包含其他車輛所產(chǎn)生的其他噪音源，其中包括排氣尾管噪音、內(nèi)燃機引擎噪音或其他示警信號。圖3展示的是停在距示范運行車輛前方5米路旁的兩輛汽車的模型。

工程師可利用該仿真來預(yù)測站在所停車輛之間的行人所能聽到的示警信號的音量大小。如圖3所示，兩輛汽車的存在會屏蔽該區(qū)域，從而增加覺察不到的風(fēng)險。得益于用于聲學(xué)仿真的先進數(shù)值方法，此項性能評估可以快速實施，并能夠在制作任何物理原型之前對多種設(shè)計進行評估，從而降低了總體開發(fā)成本。各汽車制造商可對其示警系統(tǒng)設(shè)計的性能進行仿真，從而著重進行幾何學(xué)-聲學(xué)和控制方面的優(yōu)化。聲學(xué)仿真可讓設(shè)計在不同環(huán)境下的性能和魯棒性得到快速的評估。仿真模型可以考慮溫度和濕度所產(chǎn)生的影響。這樣有利于評估在不同天氣條件下波束成形算法的魯棒性。