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发表于 2021-12-1 15:52:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
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多样本分析在汽车内饰异响仿真中的应用
李奕慈 刘杰昌 顾晓丹 王玉雷 常光宝
上汽通用五菱汽车股份有限公司 广西柳州市 545007
摘 要: 传统的仿真分析,都是根据名义设计值得到相应的名义结果,仿真结果为一个确切的值。工程实践中,材料生产、部件装配都会产生一些误差,导致实际产品偏离名义设计,从而使得实际产品表现出的性能处于一个区间。因此,传统的仿真分析方法并不能预测实际产品可能出现的全部情况。对于车辆内饰异响分析,涉及的塑料件材料参数以及卡扣连接参数,往往会在较大范围内波动。此外,随着车辆使用时间的增长,塑料和橡胶的老化也会带来材料参数的变化。因此,用名义仿真结果来预测车辆的实际异响性能,是不够稳健的。采用多样本分析方法,考虑相关参数的浮动,可以得到更加稳健的仿真结果,更好的指导异响性能开发。
关键词:异响 SnRD 试验设计 多样本分析
1 引言

近年来,汽车行业快速发展,消费者对车辆的要求也在逐步提高。以前,汽车只是一个交通运输工具;现在,汽车是一种提升生活品质的方式。NVH 性能的好坏,很大程度上决定了一辆车的档次高低。异响作为NVH 性能的一部分,它不但影响着消费者的乘坐舒适性,甚至会引起消费者对车辆安全性的怀疑。根据Greg Goetchius 在2019 年SAE 论文上引用的数据,在新能源车上,异响问题占NVH 问题的20%,在所有NVH 问题中并列第二。

对于汽车内饰的异响仿真,目前国内最先进的方法之一是SnRD 异响仿真分析流程。但是,一个常规的SnRD 仿真分析流程只能得到一个名义仿真结果。对于材料参数的不稳定性以及车辆长期行驶之后橡胶塑料老化带来的异响性能变化不能进行预测。因此,需要在常规SnRD 异响分析流程的基础上增加多样本分析,以实现对于异响性能更稳健的预测和优化。

图1 新能源车异响问题占比

2 SnRD 异响仿真分析流程

无论是敲击异响还是摩擦异响,其产生都有一个必要条件——部件之间发生相对位移。

图2 敲击异响和摩擦异响产生原理

SnRD 异响仿真分析流程正是基于这一原理,以部件之间的相对位移为考查对象,结合国外异响仿真对标的工程经验,从而形成的一套异响仿真解决方案。其主要流程如下:

1)内饰建模及模型连接

考虑预压紧的影响以及卡扣连接的刚度

2)创建E-line

Evaluation-line 方法是获取部件之间相对位移的关键,需要考查异响的区域都可以创建E-line

3)采集载荷并进行转换

载荷有多重获取方式,工程上目前推荐采用样车减震器与车身连接位置在异响路面的载荷

4)加载求解

采用强迫位移加载,模态时域方法求解

5)后处理得到异响仿真结果

自动生成敲击异响风险率以及摩擦异响风险情况

6)诊断优化

根据模态贡献量以及模态振型找到关键点进行优化

图3 SnRD 技术路线——从发现问题到解决问题

表1 常见DOE 算法及其特点

3 试验设计(DOE)与多样本分析(MSA)

试验设计(Design of Experiment)通常简称为DOE,可以用来揭示不同因子(设计变量)对响应的影响。它有以下3 个基本概念:

■ 因子/设计变量:一系列系统参数,通过改变它的大小,可以影响响应的大小;

■ 水平:是因子/设计变量的具体取值。可以是连续的,也可以是离散的。每个变量需要的水平取决于问题的非线性程度。线性问题,两个水平就足够了;非线性问题,往往需要3 个及以上的水平。

■ 响应:用户关心的性能或者问题,都可以定义为响应。对于不同的响应,因子/设计变量的灵敏度往往是不一样的。

DOE 有很多种算法,常见算法总结如下。CAE 软件可以根据用户定义的变量及响应自动选择最优的算法。当然,用户也可以自己选择喜欢的算法(表1)。

多样本分析可以分为载荷多样本和结构多样本。SnRD 异响仿真多样本分析属于结构多样本。最新的SnRD 可以自动生成DOE 模板文件,并将计算成功后的DOE 结果进行可视化后处理,得到多样本分析结果。用户可以对异响问题最严重的样本进行优化,从而达到在整个变量取值区间,都有较好的异响性能这一目的。

4 多样本分析流程

本文以某车型仪表板系统为例,考查结构多样本对SnRD 异响分析结果以及优化策略的影响。仪表板系统安装在台架上,激振器通过台架对仪表板系统施加恒定幅值的扫频激励。本文仅考查敲击异响,模型中一共有24 条敲击异响E-line,共包含222 个节点对。

图4 仪表板系统SnRD 异响分析模型

4.1 前处理

在完成SnRD 常规分析工况定义之后,就可以定义多样本分析工况。默认的可以定义的变量包括材料弹性模量、密度、bush 单元刚度、板件厚度以及模态阻尼。本文考查了以下3 个类型设计变量:

■ 材料弹性模量:13 个变量,变化范围为初始值±30%;

■ 材料密度:13 个变量,变化范围为初始值±30%;

■ Bush 单元连接刚度:54 个变量,变化范围为初始值±50%;

图5 多样本分析前处理设置

4.2 计算

DOE 在计算的时候需要用到HyperStudy来调用Optistruct 求解器。本文采用的DOE算法是修正的可扩展格栅序列法(Modified Extensible Lattice Sequence)。共计算了100 个试验。

图6 HyperStudy 进行DOE 分析

通过帕累托图(Pareto Plot),可以找到对于每一个响应影响最大的设计变量。柱状图高低表示贡献量大小,曲线斜率代表正/负效应。

4.3 后处理

后处理需要用到HyperView 的SnRD 模块。单个样本的SnRD 后处理结果如下图。可以看到,在名义设计参数下,有风险的E-line 共4 条,有风险的节点对数量共14 个。

图7 帕累托图

图8 名义样本SnRD 分析结果

多样本后处理结果如下图。左图表示在每一次试验中有风险的E-line 数量;右图表示在每一次试验中有风险的节点对数量。因为E-line 在建模过程中的数量和长短是不固定的,所以不能根据E-line 的数量来判断异响问题的严重程度。因此,实际上重点关注的是每一次试验中节点对的风险情况,也就是右图。从图上可以看出,100 次多样本试验中,有风险的节点对数量在6 个到31 个之间。

图9 多样本异响风险汇总图

图10 优化方案1 ~4 示意图

也就是说,在单个样本的名义分析中,有敲击异响风险的区域共有14 处;在多样本分析中,有敲击异响风险的区域平均16 处左右。可见,对于本文分析的仪表板系统,如果用单样本名义结果来评估异响风险会有所不足,用多样本分析结果进行评估会更加的稳健。

4.4 优化

对于单样本的名义分析,可以通过模态贡献量和模态振型锁定优化区域,然后直接进行优化。考虑结构多样本的影响之后,优化策略会有所改变。首先需要选择优化样本。通常有两种选择方式:

图11 优化方案5 ~8 示意图

图12 名义设计样本优化方案多样本分析结果

图13 最恶劣样本优化方案多样本分析结果

■ 选择性能最恶劣的样本:这种选择方式从性能的角度出发比较保险,但是可能会过设计,增加产品成本;

■ 选择名义设计样本或者性能平均的样本;这种方式性价比较高,能够以较少的成本达到比较好的性能。但是可能出现部分产品异响性能较差,或者车辆长期行驶之后异响性能下滑明显等情况。

实际上,选取优化样本的时候两种方式可以同时选取,分别提出优化方案。项目组再根据产品异响性能的定位以及优化方案所需的成本综合评判。

对需要优化的样本进行模态贡献量及模态振型分析,据此提出优化方案。针对名义样本的方案如下:

■ 方案1:缩小红圈位置卡扣与边缘的距离;

■ 方案2:将红圈内下端卡扣尽量向下走,上端卡扣相应的向下移动;

■ 方案3:白圈内增加一个卡扣;

■ 方案4:增加白圈内卡扣的安装台面,缩短卡扣长度(图10)。

针对最恶劣的样本,除了方案1 ~4 之外,还需要方案5 ~7:

■ 方案5:缩短卡扣之间距离,将图示位置一个卡扣换成两个卡扣;

■ 方案6:增加手套箱缓冲块干涉量,以加大对于手套箱关闭状态运动的约束;

■ 方案7:增加仪表板上本体右侧与CCB 连接(图11)。

优化后,再一次对仪表板系统进行多样本SnRD 异响分析。下面两个图分别是针对最恶劣样本和名义样本优化方案进行的多样本分析结果。

从分析结果可以看到:

■ 如果针对最恶劣样本进行优化,那么优化之后,100 个样本中,90%没有风险;出现风险的10 个样本中,都仅有1 个节点对有敲击异响风险。优化效果非常好。

■ 如果针对名义样本进行优化,那么优化之后,100 个样本中,58%没有风险;出现风险的42 个样本中,71.4%仅有1 个节点对有敲击异响风险。优化效果显著。但是100个样本中仍有12 个样本有2 个以上节点对有敲击异响风险。

图14 为详细对比结果:

5 总结

本文介绍了DOE 与多样本分析在SnRD异响分析流程中的应用。常规的基于名义设计单样本异响分析,可以反映出车辆异响性能的平均水平。但是对于材料参数的不一致性、生产安装的误差以及长期使用带来的性能变化,并不能很好的预测。采用结构多样本分析的SnRD 异响解决方案,可以考虑到这些不确定因素对于车辆异响性能的影响,在开发前期为异响工程师提供更稳健的决策依据。通过该方法,可以尽可能降低车辆已经存在的或者潜在的异响风险,提升车辆的NVH 性能及产品竞争力。



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