（文章來源：CAE仿真）

亞琛工業(yè)大學(xué)（RWTH Aachen）的博士生Pascal Drichel團隊致力于開發(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解決方案是他們進行FEA和多體仿真的關(guān)鍵工具。他們還進行現(xiàn)場測試用于參數(shù)設(shè)定以及組件、裝配體和系統(tǒng)級模型的驗證。

Drichel是該大學(xué)機械工程學(xué)院機械元件與系統(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?，“當(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行動態(tài)仿真，并且還在一家大型德國汽車OEMs實習(xí)，為電驅(qū)動汽車進行整車仿真?！?/p>

去OEM實習(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團隊目前的研究中，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，提供真實世界的數(shù)據(jù)，以與工程師的模型進行比較。

這是一項正在進行中的工作，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，我們正在努力進一步改進用于評估和優(yōu)化不同傳動系產(chǎn)品的工具?！?/p>

為什么傳動系統(tǒng)（向驅(qū)動輪提供動力的一系列組件）是亞琛團隊工作的主要關(guān)注點？因為它對聲音控制非常重要：無論電機本身多么安靜，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團隊使用多領(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）電機的激勵力。這包括解析和數(shù)值兩種建模方法，用于計算效率高的力計算。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。

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。

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)計中傳動系幾何結(jié)構(gòu)的改變?nèi)绾斡绊懣傮w噪聲水平。

“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，我們喜歡將最先進的非線性求解器、不斷得到改進和擴展的經(jīng)過驗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大的特性，因為它允許把我們自己的子分析思想融入到軟件中?！?/p>

最近，團隊也開始使用Isight進行過程自動化和優(yōu)化。“在這個為期三年項目的第一階段，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，因為我們要分析的領(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，這要求認識、理解并開發(fā)面向特定工程問題（其特點是部件和子系統(tǒng)之間的相互作用）的解決方案?！?/p>

“提供工具和模型實現(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)。”他說。“這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！”

OEM合作伙伴當(dāng)然對這些結(jié)果感興趣。“有了我們開發(fā)的‘混合多領(lǐng)域工具鏈’，汽車工業(yè)將能夠進行‘熱點’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。”

該研究所團隊的下一個研究目標(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)之間實現(xiàn)更好的相關(guān)性；其次，為了平衡結(jié)果精度和計算時間，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復(fù)雜的挑戰(zhàn)，因為它取決于響度、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很喜歡自己團隊項目的復(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，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進行的這項研究將有助于使未來的電動汽車更安靜，更實惠。
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