테스트 기반 AVAS 스피커 시뮬레이션

작성자: Wenlong Yang, Sr. General Motors Corporation 소음 및 진동 엔지니어. Thanos Poulos, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 사업부 제품 마케팅 매니저

엔지니어링 리얼리티 2024 Vol. 1

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스마트 제조 가속화

General Motors는 Actran을 활용하여 현실을 정확하게 표현하는 보다 단순한 AVAS 스피커 모델을 만들었습니다.

전동화의 도입은 전 세계 도로에서 운행되는 수백만 대의 차량을 보유한 General Motors(GM)를 포함한 자동차 제조업체에 새 시대를 열어줍니다. 새로운 파워트레인 아키텍처는 차량의 많은 기본적인 측면에 영향을 미치며, 전기차의 고유한 특성을 수용하려면 추가적인 시스템을 고안해야 합니다.

소음 측면에서, 전기차는 내연기관이 없어 매우 조용하므로 보행자나 다른 도로 이용자가 그 존재를 재빨리 인지할 수 없어 명백한 안전 문제로 이어질 수 있습니다. 따라서 도로 이용자에게 전기차의 존재를 알리는 사운드 시스템을 의무화하는 유럽 연합의 규정이 시행되었습니다.

음향 경보 시스템(AVAS)은 특정 위치에서 최소 소음 수준을 제공하여 규정 준수를 보장해야 합니다. 즉, 시스템은 요건을 충족하는 적절한 지향성 패턴을 제공해야 합니다.

AVAS 시스템은 일반적으로 차량 전면에 배치되는 스피커들로 구성됩니다. 스피커 설계에는 시뮬레이션이 사용되는데, 이는 여러 개의 프로토타입을 제작하지 않고도 빠른 결과를 얻을 수 있기 때문에 차량 형식 승인 과정을 적절하게 통과할 수 있도록 보장합니다. 또한 시스템이 철저히 조사되었기 때문에 테스트 시 놀랄 일이 많지 않습니다.

스피커는 일반적으로 직경이 약 100mm로 크기가 작고 그릴의 패턴이 매우 정교합니다. 따라서 차량의 일부로 그 성능을 평가할 때 복잡한 스피커 모델을 활용한다는 것은 매우 높은 주파수(일반적으로 3.5 kHz)까지 해결해야 하는 큰 컴퓨팅 리소스가 필요하므로 쉽지 않습니다. 대신 모노폴과 같은 일반 리소스를 사용하여 스피커를 차량 모델의 일부로 대체하여 실제 스피커에 상응하는 응향 방사력을 생성합니다. 반면, 스피커는 음향 모노폴로는 정확하게 표현할 수 없는 분명한 지향성 패턴을 가진 음장을 생성합니다.

Wenlong Yang, Sr. General Motors에서 이 작업을 주도하고 있는 소음 및 진동 엔지니어는 다음과 같이 말합니다. “이 프로젝트를 통해 우리는 전체 차량 모델에서 AVAS 스피커의 음향 지향성 패턴을 고려하는 방법론을 개발하고 실제 스피커와 동일한 사운드 특성을 갖는 가상 스피커 모델을 개발하기 시작했습니다."

처음부터 제대로 하기

제안된 방법론 및 프로세스는 6단계로 나눌 수 있습니다.

  1. 테스트 설정에 대한 결정을 알리기 위해 수치 결과 생성
  2. 마이크에서 음압 레벨을 수집하기 위해 스피커 테스트
  3. 전체 차량 모델에 통합하기 위해 단순화된 스피커 표면 진동 추출
  4. 테스트 데이터를 사용하여 수치 모델 검증
  5. 전체 차량 모델에 스피커 통합

그림 1: 제안된 프로세스의 순서도.

그림 1: 제안된 프로세스의 순서도.

테스트 결정에 필요한 정보를 제공하는 수치 데이터 생성

표면 진동을 추출하기 위해 Actran의 역 펠리큘러 분석을 사용합니다. 이 기술을 사용하면 여러 마이크의 결과를 기반으로 진동 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 진동 패턴이 정확하려면, 특히 주파수가 증가함에 따라 더 복잡해지므로, 원음장의 음향 패턴을 완전히 나타낼 수 있을 만큼 충분한 수의 마이크가 필요합니다. GM은 최소 38개 마이크에서 최대 371개 마이크까지 다양한 수의 마이크를 가상으로 테스트했습니다.

다양한 수의 마이크를 활용하여 생선된 음장

그림 2: 다양한 수의 마이크를 활용하여 생성된 음장.

 

이를 통해 76개의 마이크를 사용하여 1미터 떨어진 곳에서 3kHz로 방사 패턴을 나타낼 수 있더라도 물리적 테스트의 다양한 조건으로 인해 강건성 연구가 수행되어야 한다는 것을 알아냈습니다. Yang은 다음과 같이 말합니다. "실제 테스트가 항상 측정 오류의 영향을 받습니다. 마이크 위치 측정뿐만 아니라 크기와 위상을 포함하여 각 마이크의 음압 측정(크기 및 위상 포함)에도 부정확성이 있을 수 있습니다. 따라서 이러한 오류가 어떻게 발생하는지 확인하고 이를 위해 입력 데이터에 인위적인 작은 변화를 가했습니다." 이는 시뮬레이션을 통해 쉽게 수행되었습니다.

영향을 미치는 세 가지 요인이 평가되었습니다: 마이크 위치, 음압 크기 및 음압 위상. 이를 통해 76개의 마이크를 사용하면 특정 위치 및 특정 조건에서는 패턴을 잘 나타낼 수 있지만, 프로세스를 물리적 테스트로 변환하는 데 필요한 강건성을 보장하기에 충분하지 않다는 것을 발견했습니다. 다음 단계에서는 약 300개의 마이크가 필요합니다: 물리적 테스트.


다양한 측정 오류 요인에 대한 탄탄한 분석.
그림 3: 다양한 측정 오류 요인에 대한 탄탄한 분석.


물리적 테스트 및 검증

시험 단계는 GM의 시험 시설에서 수행되었습니다. 스피커를 마이크 어레이의 중앙에 배치하고 측정 결과를 다양한 마이크 위치에서의 시뮬레이션뿐만 아니라 음향 방사력 측면에서 비교했습니다.

 

그림 4: 물리적 스피커에 대한 음향 테스트.

그림 4: 물리적 스피커에 대한 음향 테스트.

 

그림 5: 3개의 주파수에서 마이크의 SPL.

그림 5: 3개의 주파수에서 마이크의 SPL.

 

전반적으로 모든 마이크에 대한 측정과 시뮬레이션 간의 상관 관계가 매우 우수했으며, 시뮬레이션의 전반적인 퀄리티를 저해하지 않으면서 그 차이가 낮은 주파수에서는 매우 작았고 높은 주파수에서는 약간 더 커졌습니다. 특정 마이크에서의 음압 레벨의 예는 그림 6을 참조하십시오.

그림 6: 특정 마이크에서의 SPL.

그림 6: 특정 마이크에서의 SPL.

 

검증 후, 표면 진동은 물리적 측정을 기반으로 한 역 펠리큘러 분석을 활용하여 추출할 수 있습니다. 그런 다음 이를 전체 차량 모델 시뮬레이션에 통합하여 스피커 모델을 이와 동등한 경계 조건으로 대체할 수 있습니다.


그림 7: 가상 스피커의 표면 진동 패턴.

그림 7: 가상 스피커의 표면 진동 패턴.

가상 스피커를 전체 차량에 통합

추출된 표면 진동은 GM이 전체 시스템의 일부로서 스피커의 성능을 평가할 수 있도록 가속 경계 조건으로 전체 차량 모델에 도입되었습니다. 결과는 음향 전달 함수가 계산된 3개의 규제 마이크의 위치에서 평가되었습니다. 음향 전달 함수는 자유장 소스 전력에서 마이크의 음압 레벨을 빼는 것으로 정의됩니다.

 

그림 8: 스피커에서 차량 외부 위치까지의 음향 전달 함수.

그림 8: 스피커에서 차량 외부 위치까지의 음향 전달 함수.

 

이 새로운 방법론의 전달 함수는 모노폴 소스를 기반으로 한 이전 방법론과 비교되었으며 결과는 이전보다 더 현실적으로 보입니다. Yang은 다음과 같이 끝맺습니다. "음력 레벨은 두 접근 방식 모두 동일하지만, 특정 주파수와 위치에서는 최대 4dB까지 차이가 난다는 것을 알 수 있습니다. 이는 차량 개발 시 AVAS 스피커 설계 과정에서 음향 지향성을 적절히 고려해야 함을 증명합니다."


결론 및 향후 작업

Yang과 GM 팀은 시뮬레이션을 활용하여 AVAS 스피커의 음향 지향성 패턴을 고려하는 방법론을 개발하여 프로세스의 일환으로 물리적 테스트 설정의 강건성을 조사했습니다.
 
이를 통해 훨씬 단순한 기하학적 구조를 가지면서 실제 스피커의 모든 필수 사운드 특성을 갖춘 가상 스피커를 만드는 데 도움이 되는 적절한 테스트 장비가 개발되었습니다. 가상 스피커는 독립적 그리고 전체 차량 모델의 일부로 검증되었습니다.
 
앞으로 GM은 여기에서 얻은 모든 지식을 활용하여 가상 스피커를 차량 내부 소음뿐만 아니라 차량의 음향 패키지에 대한 스피커의 영향을 알아보는 데도 적용하는 방안을 고려하고 있습니다.
 
또한 뚜렷한 음향 지향성 패턴을 나타내고 정밀하게 측정하기 어려운 표면 진동이 있는 것으로 입증된 다른 차량 구성 요소를 포괄하도록 이 개념을 확장할 것입니다.

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