ansys转子动力学问题的处理

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1、ANSYS转子动力学问题的处理  除了在像Civic和Accord车型上获得了长久的商业成功之外,Honda还因其实现了很高的舒适性、安全性和性能标准的承诺而受到称赞。在影响车辆的舒适性的因素里面,控制路面噪声是最重要的。在Honda最近已开发的几种车辆里面,其发动机公司成功地通过利用一种新的混合模拟方法减少了路面噪声。同LMS工程咨询部门一起,Honda实施了混合模拟过程,能够快速和精确地模拟一直到300Hz路面噪声。这种方法由连接一个基于试验的内饰车身模型和一个悬架系统的有限元模型而组成。获得的整车混合模型使Honda能够在开发阶段的更早期评价更多的悬架设计

2、选择,并针对改善的路面噪声性能提出更有效的对策。  传统方法的局限性  无论是在进行一个热烈的讨论,还是在安静的行使过程中享受一支轻音乐,一个安静内部的舒适性将会使氛围有很大的区别。一个潜在的干扰因素就是路面噪声,它能通过车辆的机械结构和连接进行传播。在众多的传播路径中,悬架装配零件起着重要的作用,因此很难控制和减少路面噪声。先于物理样机修改阶段之前,进行路面噪声级别的预测一直是个有难度的挑战。在早期的悬架设计中最常用的方法是依赖于根据已有经验的粗略判断,例如,悬架连接的共振频率应高于一个给定频率或是悬架刚度应在一个特定的范围。这种方法的主要问题是,没有办法依据

3、这些规则说明一个设计修改将会增加或减少路面噪声。  开发整个有内饰车身和所有悬架部件的有限元模型是评价路面噪声性能的另外一种方法。使用纯粹的基于有限元的全内饰车辆模型的一个缺点就是,建模非常棘手。当焦点仅仅局限在车辆悬架上时,在车身建模上投入太多是不必要的。使用纯粹的有限元模型进行模拟的另外一个缺点就是高频预测的精度会降低。  混合的Test-CAE方法增加了速度和精度  为了评价混合建模和模拟方法的精度和可用性,这种混合方法已经用于一个现有的Honda车型。LMS工程服务部门从创建一个基于有限元的单个悬架系统部件模型开始,包括悬架连杆、减振器、副车架等等。这些

4、模型是通过跟它们各自对应样件的试验相比较来验证的。针对减振器进行的专门试验能确定其动态特性,例如,弯曲模态、刚度和阻尼影响。这些试验的结果可以用于调整减振器的有限元模型。工程师通过连接不同部件和由轴衬特性的定义整合连接,成功获得了完整的悬架模型。采用一个把悬架固定在刚性边界上专门试验,来验证整个悬架模型。这个设置保证了所有轴衬的真实预载条件,这对用于有限元模型的线性轴衬刚度值的修改很关键。车身的结构频响函数和振动噪声频响函数是在所有悬架与车身的连接点上测量出来的。需测量的有内饰车身既可以是一个有内饰的车身原型,也可以是与新设计车型类似的旧车身。  为了连接悬架系

5、统的计算频响函数和车身的测量频响函数,这里使用了基于频响函数的子结构综合方法。这种方法通过建立部件的频响函数来定义一个装配体的频响函数。用间接方法识别车辆运行中的轮轴力,作为动载荷。这种模型被证实在整个感兴趣的频率范围内,20到300Hz之间,模拟被测振动和路面噪声非常精确。  促进有效的设计修改  在建立整车模型之后,LMS和Honda工程师可以评价各种不同设计修改的影响,对于这些设计修改,路面噪声的物理测试结果是已知的。他们既可以通过修改适当的部件有限元模型的几何形状,也可以通过更新耦合定义来对悬架系统模型进行修改。他们能计算已修改的悬架系统模型的频响函数,

6、并把这些频响函数同那些被测有内饰车身的频响函数连接起来。工程师通过修改悬架有限元模型,然后把它们重新集成于基于试验的车身模型,他们能系统地评价一系列其它修改方案的路面噪声性能。其中一名参与项目的Honda工程师评价到:“混合FBS模型能够预测较大修改或较多局部修改的道路噪声影响,这些修改包括改变单一部件的几何形状或增加局部质量等等。LMS工程师也使用此模型计算结构和振动声学传递函数,而且还在整车上与测得的频响函数进行比较,以验证并进一步改进模型。”  LMS的进一步开发:NVH轮胎模型  轮轴力的间接识别方法是非常重要的方法,它常应用于研究NVH(振动、噪声)问

7、题。然而,此方法的缺点是获得的力与所用轮胎的类型密切相关。另外,当修改悬架模型以预测修改方案时,这些力通常也会改变,结果导致预测精度的降低。最近,LMS开发出一种改进型方法,将轮胎试验模态模型与轮轴进行耦合。此模型可以利用给定位移作为载荷,这与道路表面几何结构直接相关。这种方法使模型完全独立于所用的轮胎类型和对悬架系统进行的修改。轮胎模型也可以在考虑到轮胎旋转对其动力学特性影响的条件下进行修改。现在,这种模型的使用还只限于低位移的光滑道路上的噪声评价。  从验证到主流开发  与传统开发流程相比,将混合悬架/车身建模用于减小道路噪声是有很多优势的。Honda的工程

8、师总结说:“直到现在,H

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