亚琛工业大学(RWTH)使用的先进计算工具被用来帮助|体育外围

泡沫雕刻机 | 2020-12-07
本文摘要:挑战:亚琛工业大学(RWTH)使用的先进计算工具被用来帮助R&D人员开发高效工具,以优化电动汽车的噪声性能。

挑战:亚琛工业大学(RWTH)使用的先进计算工具被用来帮助R&D人员开发高效工具,以优化电动汽车的噪声性能。方案:SIMULIA的Abaqus、Simpack、Isight慢慢获取和构建内部工具,用于展开建模、结构动力学、过程自动化,帮助识别经常出现噪声的部位。好处:该大学正在积累非常简单的数据,并与领先的汽车制造商合作,以提高电动汽车的声学性能,使产品对消费者具有吸引力,并促进绿色汽车的推广。当你出去散步,一辆电动车从你身后经过,你可能会感觉到一场车祸。

挑战

你能听到的只有轻微的嗡嗡声,或者路上的轮胎声。当然,这比内燃机车的外部噪音小得多。然而,具有讽刺意味的是,电动汽车的安静运行使司机和乘客都能听到噪音再次发生。

爆震、断裂、振动等噪声和异常噪声在内燃机车中是可以隐蔽的,但在电动车中不会更明显。更重要的是,在以一定速度行驶时,电动车特有的嗡嗡声不会缩放到整辆车,这是人们非常喜欢的。那么汽车工程师应该怎么做呢?对于德国亚琛工业大学的一批研究人员来说,答案是用建模和系统工程的方法来寻找电动汽车隐藏的噪声源,探索降低噪声的途径。

寻找电动汽车噪声的原因,RWTHAachen的博士生PascalDrichel致力于开发用于分析、优化和评估车辆振动噪声(NVH)性能的方法和模型。SIMULIA解决方案是他们开发有限元分析和多体建模的关键工具。他们还进行现场测试,以检查原始参数以及组件、组件和系统级模型。

Drichel是该大学机械工程学院机械部件与系统工程研究所(MSE)驱动技术部NVH团队的负责人。大约六年前,当他回到研究所时,他已经掌握了建模方面的专业知识。

"十多年前,我开始使用Abaqus和Simpack软件."他回忆说,“我2007年开始自学的时候,作为研究所的学生,我用这两个软件进行动力学建模,我还在一家大型德国汽车原始设备制造商(OEMs)学习,为电动车进行整车建模。”去代工深造仅限于RWTHAachen的朝气蓬勃的学生。大学有与各主流行业紧密合作的理念。

就MSE研究院而言,与风电厂商(也对传动技术感兴趣)和汽车厂商保持着密切联系。好处是双向的:在Drichel团队目前的研究中,我们与德国领先的驱动技术公司合作,在FVA的谈判下获得真实世界的数据,以便与工程师的模型进行比较。Drichel认为,这是一项正在进行的工作。

“电动汽车、大众电动高尔夫和TeslaModel3等电动汽车的电气化程度大大降低,给NVH性能带来了新的挑战。”他说,“虚拟世界产品开发方法对解决这些问题很有帮助。我们希望进一步改进用于评估和优化不同变速器产品的工具。

”传动系统研究为什么传动系统(从驱动轮获得动力的一系列部件)是亚琛团队工作的主要重点?因为控制声音是最重要的:无论电机本身有多安静,它发出的声音激励都是通过变速器、差速器、传动轴、车轴等部件传递到车内的,会造成振动等噪音情况,电动车必须减少这个问题。"解决传动系统中的噪声问题是一项具有挑战性的工程任务."Drichel说,“拒绝在高度简单的系统中工作,一般会涉及到不同的物理领域。

”为了解释传动系中潜在噪声发生器的整体情况,Drichel团队采用了多领域混合方法,包括建模和测量部件、研究电学、结构动力学和噪声,核心部分是传动系的多体动力学模型。电磁学:该团队正在开发一个模型来描述变频电机的激振力。它还包括解析和数值两种建模方法,用于高效地计算力。激励表和共形映射得到的数据采用解析建模方法,有限元方法采用数值建模方法。

通过对激励序列的分析,确定了下一步需要重点处理的最重要的影响因素。电磁分析结构动力学:该组已经创建了自己的用户子程序,用于向动力传动系产生之前确认的电磁力。

传动系统的AbaqusFEA模型由部件组成,还包括所有的柔性箱和传动轴。这些子模型和Simpack多体建模模型的结合大大增加了维数。这样就创建了一个高效的模型,很多不同的工况可以慢慢建模。

研究对象还包括定子的纵向各向同性性能、定子壳体与冷却剂之间的流固耦合以及非线性轴承刚度。结构动力学分析声学:电动车原有的声学性能还必须包括空气和结构噪声。一旦传动系被建模,它就可以在内部声学工具中用于计算来自整个传动系的电磁辐射的空气传播声音。

这可以用来外推传输路径准备方法以获得车内噪声。系统的共振效应在不同的电机扭矩和设备调整下进行研究(以防止激励和过度噪声)。可以对“耳信号”进行客观和主观的评价,来评价电动汽车设计中传动系统从几何结构的变化对整体噪声水平的影响。声学分析SIMULIA是解决问题的关键。

挑战

"在许多工作中,Simpack和Abaqus是我们常用的工具."Drichel说,“从研究的角度来说,我们讨厌集成最先进设备的非线性求解器,经过大幅改进和扩展的测试建模组件库和用户子程序功能。用户子程序是一个非常强大的功能,因为它允许我们将自己的子分析思想带入软件。

”最近,团队也开始使用Isight来自动化和优化流程。“在这个为期三年的项目的第一阶段,我们没有将它用于Isight,手工构建所有东西是很痛苦的。”德歇尔说。

“在第二阶段,我们要求Isight让一切更加自动化。现在我们可以集成不同的软件工作流,这在我们的环境中尤其重要,因为我们有太多的领域需要分析。”Drichel认为,多体多尺度的建模和过程自动化使得产品开发人员在设计系统的过程中需要慢慢提供对系统的深入了解。

“现代方法允许对电动汽车传动系的系统建模采用整体方法,这种方法拒绝理解、解释和开发以部件和子系统之间的相互作用为特征的特定工程问题的解决方案。”电动汽车的电机和传动系统是唯一的噪声源。“获得工具和模型来研究电动汽车传动系统中的噪声特性是一项有趣的挑战。”他说。

“这种能力对于汽车行业来说非常重要,他们可以花更多的时间开发汽车,而不必研究过程!”结果有助于汽车工业的发展代工伙伴当然对这些结果感兴趣。“随着我们开发的‘混合多领域工具链’,汽车行业将需要进行‘热点’分析,以便他们需要识别特定速度下的共振效应。

”德歇尔说。“与此同时,它帮助他们优化了电动驱动系统造成的汽车内部噪音,使电动汽车更加舒适,对潜在买家更具吸引力。

”心理声学研究小组的下一个研究目标有两个:第一,降低所有领域模型的保真度,以便在测量和建模数据之间建立更好的相关性;其次,为了平衡结果的准确性和计算时间,通过“心理声学”测量来分析模型的不同保真度,以适应环境人类用户对声音的感知。声音的主观评价是一个简单的挑战,因为它在响度、清晰度和音调上有所不同,尤其是因为它们都根据声音来自车内不同的地方而变化。

看起来Drichel很讨厌自己团队项目的复杂,但是他有自己的电动车吗?“我想买一辆电动车,但是现在对我来说太贵了。”他说。

与此同时,作为一名自称“热情的司机”,他下班后开着宝马M3系列E46汽车。“这是一辆可爱的车。

”他自豪地说。一起听听,Drichel和他在RWTHAachen的同事进行的研究将有助于使未来的电动汽车更安静,更实惠。


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