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(shí)，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(shí)，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(shí)，他已經(jīng)掌握了仿真方面的專業(yè)知識。“十多年前，我開始和使用Abaqus和Simpack軟件?！彼貞浀?，“當(dāng)我在2007年開始學(xué)習(xí)時(shí)，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?！睘榱死斫鈧鲃酉抵袧撛诘脑肼暟l(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(shí)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(jià)，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。”Drichel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?！?/p>

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?！霸诘诙A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?！?/p>

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?！艾F(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?！?/p>

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(shí)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(shí)，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?！?/p>

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(shí)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(jià)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?！彼f。同時(shí)，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?！斑@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