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新能源汽車傳動系的NVH仿真分析

電子設(shè)計(jì) ? 來源:電子設(shè)計(jì) ? 作者:電子設(shè)計(jì) ? 2020-12-26 15:20 ? 次閱讀
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挑戰(zhàn):

亞琛工業(yè)大學(xué)(RWTH) 使用高級計(jì)算工具用于幫助研發(fā)人員開發(fā)高效工具以優(yōu)化電動汽車的噪聲性能。

方案:

SIMULIA 旗下 Abaqus,Simpack 和 Isight 提供與內(nèi)部工具的快速集成,用于進(jìn)行仿真、結(jié)構(gòu)動力學(xué)和過程自動化,以幫助確定噪聲出現(xiàn)的部位。

收益:

該大學(xué)正在積累非常有用的數(shù)據(jù), 并和領(lǐng)先的汽車制造商合作, 用于改善電動汽車的聲學(xué)性能, 使產(chǎn)品對消費(fèi)者更具吸引力, 并促進(jìn)更環(huán)保汽車的推廣。

當(dāng)你外出散步,一輛電動汽車在你身后行駛時,你可能會感到意外。你能聽到的只有輕柔的嗡嗡聲,或者還有路面上輪胎的胎噪聲。當(dāng)然,這比內(nèi)燃機(jī)汽車的外部噪聲要小很多。

但具有諷刺意味的是,電動汽車的行駛安靜使駕駛員和乘客能聽到更多的發(fā)生在車內(nèi)的噪聲。敲擊、擠壓和振動等噪聲和異響在內(nèi)燃機(jī)汽車中可以被掩蓋,但在電動汽車中會變得更加明顯。更重要的是,在某個速度行駛時,這種電動汽車獨(dú)特的嗡嗡聲會放大到整個車內(nèi),達(dá)到明顯被人討厭的程度。

那么汽車工程師該怎么做呢?對于德國亞琛工業(yè)大學(xué)的一組研究人員來說,答案是使用仿真和系統(tǒng)工程來發(fā)現(xiàn)電動汽車隱藏的噪聲源并探索減輕它們的方法。

尋找電動汽車噪聲產(chǎn)生的原因

亞琛工業(yè)大學(xué)(RWTH Aachen)的博士生Pascal Drichel團(tuán)隊(duì)致力于開發(fā)用于車輛振動噪聲(即NVH)性能的分析、優(yōu)化和評估的方法和模型。SIMULIA解決方案是他們進(jìn)行FEA和多體仿真的關(guān)鍵工具。他們還進(jìn)行現(xiàn)場測試用于參數(shù)設(shè)定以及組件、裝配體和系統(tǒng)級模型的驗(yàn)證。

Drichel是該大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院機(jī)械元件與系統(tǒng)工程研究所(MSE)驅(qū)動技術(shù)部門NVH小組的負(fù)責(zé)人。大約六年前,當(dāng)他來到研究所時,他已經(jīng)掌握了仿真方面的專業(yè)知識?!笆嗄昵埃议_始和使用Abaqus和Simpack軟件?!彼貞浀溃爱?dāng)我在2007年開始學(xué)習(xí)時,我作為研究所的學(xué)生使用這兩款軟件進(jìn)行動態(tài)仿真,并且還在一家大型德國汽車OEMs實(shí)習(xí),為電驅(qū)動汽車進(jìn)行整車仿真?!?/p>

去OEM實(shí)習(xí)適用于RWTH Aachen的積極學(xué)生。該大學(xué)具有與各類主流行業(yè)密切合作的理念。就MSE研究所而言,它與風(fēng)電制造商(他們也對傳動系技術(shù)感興趣)以及汽車制造商保持緊密聯(lián)系。好處是雙向的:在Drichel團(tuán)隊(duì)目前的研究中,與德國領(lǐng)先的驅(qū)動技術(shù)公司合作,在德國動力傳動工程研究協(xié)會(FVA)協(xié)調(diào)下,提供真實(shí)世界的數(shù)據(jù),以與工程師的模型進(jìn)行比較。

這是一項(xiàng)正在進(jìn)行中的工作,Drichel指出?!败囕v不斷增加的電氣化,例如e.Go, 大眾 E-Golf 和Tesla Model 3,帶來關(guān)于NVH性能新的挑戰(zhàn)?!彼f,“虛擬產(chǎn)品開發(fā)方法正變得非常有助于解決這些問題,我們正在努力進(jìn)一步改進(jìn)用于評估和優(yōu)化不同傳動系產(chǎn)品的工具?!?/p>

傳動系統(tǒng)研究

為什么傳動系統(tǒng)(向驅(qū)動輪提供動力的一系列組件)是亞琛團(tuán)隊(duì)工作的主要關(guān)注點(diǎn)?因?yàn)樗鼘β曇艨刂品浅V匾簾o論電機(jī)本身多么安靜,從它開始的聲音激勵通過變速器、差速器、傳動軸、車軸等部件傳遞到汽車內(nèi)部,都會導(dǎo)致振動和其它噪聲的產(chǎn)生條件,電動汽車需要減輕這種問題。

“處理與傳動系相關(guān)的NVH問題是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工程任務(wù)?!?Drichel說,“要求工作在一個高度復(fù)雜的系統(tǒng)中,通常涉及不同的多物理領(lǐng)域。”為了理解傳動系中潛在的噪聲發(fā)生器的整體情況,Drichel團(tuán)隊(duì)使用多領(lǐng)域混合方法,包括仿真和測量組件,研究電學(xué)、結(jié)構(gòu)動力學(xué)和噪聲,其中核心部分是傳動系的多體動力學(xué)模型。

電磁學(xué):該小組正在開發(fā)一種模型,用來描述變頻(inverter-fed)電機(jī)的激勵力。這包括解析和數(shù)值兩種建模方法,用于計(jì)算效率高的力計(jì)算。解析建模法使用激勵表和保角映射(conformal mapping)得到的數(shù)據(jù),而數(shù)值建模使用有限元方法。對力-激勵譜進(jìn)行分析,以確定最主要的且下一步應(yīng)該著重處理的影響因素。

電磁分析

結(jié)構(gòu)動力學(xué):該小組已經(jīng)創(chuàng)建了他們自己的用戶子程序,用于把之前確定的電磁力施加到傳動系上。傳動系組件的Abaqus FEA 模型包括所有的柔性箱體和傳動軸。這些子模型和Simpack多體仿真模型相結(jié)合,使自由度數(shù)量顯著減少。這樣建立了一個高效的模型,很多不同的工況可以快速仿真。研究對象包括定子的橫向各向同性性能、定子箱體與冷卻劑的流固耦合,以及非線性軸承剛度。

結(jié)構(gòu)動力學(xué)分析

聲學(xué):電動汽車完整的聲學(xué)性能必須同時包括空氣和結(jié)構(gòu)噪聲。一旦建立了傳動系仿真,就可以使用內(nèi)部聲學(xué)工具計(jì)算來自整個傳動系的輻射空中聲音。這樣可以使用傳遞路徑合成法外推得到車廂內(nèi)噪聲。在不同的電機(jī)轉(zhuǎn)速和裝置調(diào)整(避免引起激勵和過大噪聲)下研究系統(tǒng)的共振效應(yīng)??梢赃M(jìn)行客觀以及產(chǎn)生的“耳朵信號”主觀評價,評估電動汽車設(shè)計(jì)中傳動系幾何結(jié)構(gòu)的改變?nèi)绾斡绊懣傮w噪聲水平。

聲學(xué)分析

SIMULIA是解決問題的關(guān)鍵

“在很多工作中,Simpack和Abaqus是我們常用的工具?!盌richel說,“從研究的角度來看,我們喜歡將最先進(jìn)的非線性求解器、不斷得到改進(jìn)和擴(kuò)展的經(jīng)過驗(yàn)證的建模元件庫和用戶子程序功能結(jié)合在一起。用戶子程序是非常強(qiáng)大的特性,因?yàn)樗试S把我們自己的子分析思想融入到軟件中。”

最近,團(tuán)隊(duì)也開始使用Isight進(jìn)行過程自動化和優(yōu)化?!霸谶@個為期三年項(xiàng)目的第一階段,我們沒有使用Isight,手動將所有東西集成在一起真的很痛苦?!盌richel說。“在第二階段,我們決定使用Isight讓一切變得更加自動化?,F(xiàn)在我們可以將不同的軟件工作流程結(jié)合在一起,這在我們的環(huán)境中尤其重要,因?yàn)槲覀円治龅念I(lǐng)域太多了。”

Drichel指出,多體、多尺度的仿真和過程自動化使產(chǎn)品開發(fā)人員能夠在設(shè)計(jì)系統(tǒng)過程中快速地獲取對系統(tǒng)的深刻理解。“現(xiàn)代方法允許對電動汽車傳動系的系統(tǒng)仿真采取整體方法,這要求認(rèn)識、理解并開發(fā)面向特定工程問題(其特點(diǎn)是部件和子系統(tǒng)之間的相互作用)的解決方案。”

電動汽車的電機(jī)和傳動系是噪聲獨(dú)特的來源

“提供工具和模型實(shí)現(xiàn)電動汽車傳動系噪聲本質(zhì)問題的研究,這是一個有趣的挑戰(zhàn)?!彼f?!斑@種能力對于汽車行業(yè)來說是非常重要的,他們可以花更多的時間來開發(fā)汽車,而不用研究該流程!”

成果幫助汽車行業(yè)發(fā)展

OEM合作伙伴當(dāng)然對這些結(jié)果感興趣?!坝辛宋覀冮_發(fā)的‘混合多領(lǐng)域工具鏈’,汽車工業(yè)將能夠進(jìn)行‘熱點(diǎn)’分析,使得他們能夠識別特定速度下的共振效應(yīng)?!盌richel說?!巴瑫r,又幫助他們優(yōu)化由電傳動系統(tǒng)引起的汽車內(nèi)部噪聲,使電動汽車更舒適,對潛在的買家更有吸引力。”

心理聲學(xué)

該研究所團(tuán)隊(duì)的下一個研究目標(biāo)有兩個:第一,增加所有領(lǐng)域的模型保真度,以便在測量和仿真數(shù)據(jù)之間實(shí)現(xiàn)更好的相關(guān)性;其次,為了平衡結(jié)果精度和計(jì)算時間,使用“心理聲學(xué)”度量來分析不同的模型保真度,以適應(yīng)人類用戶對聲音的感知。對聲音的主觀評價是一項(xiàng)復(fù)雜的挑戰(zhàn),因?yàn)樗Q于響度、清晰度和音調(diào),尤其是所有這些都根據(jù)聲音來自車輛內(nèi)不同的地方而變化。

顯然,Drichel很喜歡自己團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目的復(fù)雜性,但是他有自己的電動車嗎?“我想買輛電動車,但是現(xiàn)在對我來說太貴了。”他說。同時,作為一個自稱的“激情駕駛員”,他駕駛寶馬M3系列E46汽車上班。“這是一輛漂亮的車?!彼院赖卣f。聽起來,Drichel和他的同事們在RWTH Aachen進(jìn)行的這項(xiàng)研究將有助于使未來的電動汽車更安靜,更實(shí)惠。

審核編輯 黃昊宇

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