マツダが取り組む音源寄与度分析、簡易モデルを用いた車内音予測手法による効率化事例：SIMULIA Community Virtual Conference Japan 2021（2/3 ページ）

[八木沢篤，MONOist]

CAE解析モデルについて

　山本氏は、CAE解析モデルについて次のように説明する。まず、音源については、Curle（カール）の式に基づき、非圧縮性CFDで計算した車両表面の圧力変動を利用。感度解析では、車外音波について車両のトップハット部をBEM（Boundary Element Method：境界要素法）の境界面とした音響解析を行い、次にガラス部をFEM（Finite Element Method：有限要素法）、室内空間についてはgradient SEA（Statistical Energy Analysis：統計的エネルギー解析法）でモデル化し、全てを連携させて解析を実施する。また、透過音に関してはBEMの境界面上におけるacoustic analogy sourceを入力として計算。一方、感度については、耳位置の単位体積速度音源を入力として計算する。これら全てを、非圧縮性CFDとダッソー・システムズの振動騒音解析ソフトウェア「Wave6」を用いてモデル化していった。

CAE解析モデル ※出典：マツダ ［クリックで拡大］

　CAE解析モデルの精度については、無響室で感度計測を実施することで精度検証を行った。具体的にはサイドミラーの表面上で150点程度のポイントを計測。実際に、CAEでの予測結果と実験結果を比べてみると、帯域、周波数特性ともにCAEの予測結果が実験結果をよく再現していることが分かったという。その結果、「全体的に精度良好であり、寄与度分析技術を車両開発に適用可能であると判断した」と山本氏は述べる。

CAE解析モデルの精度検証 ※出典：マツダ ［クリックで拡大］

音源寄与度分析の適用例

　講演では、CAE解析モデルの精度が良好であることが確認できたことを受け、音源寄与度分析の適用事例（例題）を紹介。ある2車種について、サイドミラーの空間平均音源レベルと車内音レベルを比較し、ある周波数帯域での傾向について分析を行った。

音源寄与度分析の例題 ※出典：マツダ ［クリックで拡大］

　その結果、ある特定帯域（4kHz帯域）に着目してみると、サイドミラーの空間平均音源レベルは車両A、車両Bともに同等レベルであるのに対して、車内音レベルで見てみると、車両Aの方が車両Bよりも大きいことが判明した。「すなわち、音源レベルと車内音レベルで傾向が異なる周波数帯域が存在している。今回はこの現象を分析対象として考えた」（山本氏）。

　実際に、4kHz帯域における車両A、車両Bのサイドミラーからの「寄与」「音源」「感度」についてコンター図を用いて比較分析を実施。寄与のコンターについて確認すると、車両Aの方がミラーの付け根部分のコンターが赤くなっていることから、車両Bよりもミラーからの寄与が大きいことが分かった。また、音源のコンターについて見てみると、車両A、車両Bともにある指定領域のコンターが赤くなっていることから、音源レベルは同等であると判断。そして、感度のコンターに関しては、車両Aの方がミラーのハウジング付近、ミラーの付け根部分において、車両Bよりも感度レベルが高くなっていることが確認できた。この結果を受け、山本氏は「車両A、車両Bは音源のレベルは同等程度であるが、感度のレベルは車両Aの方が高く、それがそのまま『車両Aの方が車内音が大きい』という結果につながっている可能性があると考えられる」と説明する。

4kHz帯域における車両A、車両Bの「寄与」「音源」「感度」についての比較分析 ※出典：マツダ ［クリックで拡大］

　さらに、車両Bについては、音源レベルの高い指定領域がそのまま車内音への寄与が大きい領域として現れていることが分かる一方で、車両Aは音源レベルの高い指定領域が寄与レベルの大きい領域とはなっていないことが分かる。逆に、車両Aの寄与レベルの大きいエリアに注目してみると、音源レベルが高いわけではなく、感度のレベルが高いといったことが見て取れる。「つまり、音源レベルの大きい箇所に着目するだけでは非効率な対策となる可能性があり、感度も含めて検討していかなければならない」と山本氏は音源寄与度分析の結果を読み解く。