マツダ技報2023

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finttF.115CDfint21Jkdkdd11jkCD03.jkCD22/tJKd10/KdJKd3 （1）（2）（3）（4）（5）（6）―93―ABd(leveL erusserPdnuoS leveL erusserPdnuoS)ABd(ReF KK )4 23 . )Imj,(FKd102.d200d1147.Fig. 8　Airflow Noise Prediction Results for Simple Mu■erMgrefintSPLMb05.dFj16000d047Fig. 9　Airflow Noise Prediction Results for Product 4.1　解析フロー　脈動音の解析フローをFig. 10に示す。まず，排気システムに流入する排気脈動を1Dシミュレーション（GTPOWER）で算出する。次に，排気システム内から管外の計測位置までの音の伝達を3D音響解析ツール（Actran）で求め，入力と伝達を合わせて予測する。なお，本稿では，この伝達特性をマフラーの機能である消音特性と言い換えて説明する。また，いくつかある消音特性を表す指標のうち，Fig. 11に示すNR（Noise Reduction：2点間の圧力の比，以降NRと表記）を用いる。Fig. 10　Analysis Flow of Exhaust Pulsating Noise Fig. 11　Schematic Diagram of NR Measurement4.2　従来の予測精度　脈動音予測における入力について，1Dシミュレーションで求まるENG本体近傍の排気脈動の予測精度は，Fig. 12に示すとおり，おおむね良好であることが分かっている。一方，排気システムの消音特性NRについては，特にマフラーに関しては，Fig. 13に示すとおり，流れがない状態，すなわち音響加振時は予測精度が高い。対して，Fig. 14に示すとおり，4気筒エンジン実稼働時の代表的な次数成分のNRは，予実差が大きく，高次高回転になるほど予実差が拡大する傾向にあった。Frequency（Hz）4. 排気脈動音予測モデルの概要flow20dB101001000Simulation(New)ExperimentENGFluid DynamicsCFDMeshCFD ComputationsVelocityflowSimulation(New)Mu■erPredictionCAD ModelThermalMapping+ FFTTemperatureMappingSPL20dB10Noise Reduction (NR)1DEngine Cycle SimulationAcoustic source characteristicsAcousticsAcoustic MeshAcoustic ComputationsSPL Results100Frequency（Hz）Microphonesound absorbing materialExperiment1000の状態量である圧力と粒子速度を結び付ける係数）として，孔部に定義することで，Fig. 6の青実線に示すように精度改善を実現した。reF　ここに， t ：連通孔の厚さ［m］d ：連通孔直径［m］σ ：多孔度［－］k ：波数［rad/m］c ：音速［m/s］CD ：流量係数［－］J ：ベッセル関数ν ：動粘度 μ/ρ0［m2/s］ρ0 ：媒質密度［kg/m3］μ ：断熱動粘度μ′＝2.179μ［Pa s］Mg ：マッハ数（孔近傍のgrazing方向の流れ）［－］Mb ：マッハ数（孔近傍のbias方向の流れ）［－］（3）製品形状への適用　STEP1で得たCFD解析のメッシュ最適化による異常音源生成の抑制と，音響解析における微小すき間部の音響伝達に対する抵抗定義の2つの精度改善ノウハウをSTEP2，3の簡易マフラーと製品形状マフラーに適用した結果をFigs. 8，9に示す。簡易マフラー及び複雑な内部構造をもつ製品マフラーにおいても精度よく予測できることを確認した。