虚拟仿真

前言

使用测试和仿真相结合的方法预测汽车 NVH 性能

汽车行业正在经历新一轮变革，造车新势力正在涌现，传统车企正在加速向新能源汽车市场转型。. 经过几十年的发展，NVH性能开发已经有了比较成熟的研发流程。很多研发工作在原型出来之前就已经推进了，比如：标杆分析、目标设定与分解、数据检验、有限元分析等。本文介绍的虚拟样机装配技术可以进一步推进NVH的研发工作，在样机出来之前可以解决大部分NVH问题。有效提高NVH团队的工作效率，缩短模型开发周期。

本文首先介绍了虚拟样机装配的基本原理和步骤，然后结合实验和仿真结合三个案例展示了汽车NVH性能预测的广阔应用前景。

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虚拟样机组装的基本原理和步骤

Virtual Prototype Assembly（VPA = Virtual Prototype Assembly）是一种基于传输路径分析的“源-路径-响应”模型。“源”和“路径”通过实验或模拟的方式模块化，模块化数据分别代表这些零点。组件的各个特性以及虚拟组装在一起以进行 NVH 性能预测的灵活性。

以电动汽车为例，与NVH相关的零部件或子系统有：电驱动总成、悬架、雨刮电机、悬架、压缩机、转向系统、车身等。OEM NVH工程师或零部件供应商可以通过一个统一的方法来表征它们的 NVH 特性，并通过组件库共享这些数据信息。有了零件库数字孪生开发 ，NVH 工程师可以轻松组装虚拟车辆，预测其 NVH 特性并对结果进行进一步分析。

【这里需要补充一点，传统TPA得到的激励源结构载荷与激励源的安装结构有关西门子虚拟仿真软件是什么，不能单独表征激励源的结构载荷特性。“基于零件的TPA”技术获得的载荷是独立于安装结构的受阻力，可用于虚拟样机装配。】

虚拟样机装配技术的应用分为三个步骤：NVH元件定义、虚拟样机装配、预测分析。

1、NVH组件定义

Simcenter Testlab VPA 模块用于创建和定义组件模型、负载和测试条件。数据以图形方式定义并存储在数据库中。组件和组件变体模型可以很容易地重复使用，使工程师可以很容易地调用存储在组件库中的数据进行 NVH 性能预测。

目前支持的零部件类型主要有以下几类：激励源，以Blocked force为代表，如动力总成、车轮、转向系统、雨刷电机、压缩机等；连接元件，以动态刚度为代表，如悬架、衬套等；载体结构，以通信为代表，如车身等。测试场景主要包含装配体的运行状态数据，可以是时域数据，也可以是数据块数据，可以通过实测或编辑获得。

测试和仿真工程师、OEM 和组件供应商都可以参与这项工作，组件模型可以在 Simcenter Testlab、Simcenter 3D、Simcenter Amesim 甚至第三方工具中创作。

3.虚拟汽车维修

2. 虚拟原型组装（VPA）

Simcenter Testlab 虚拟原型组装模块可以创建不同配置的虚拟原型，并以简单直观的方式比较它们的性能。可以在现有零件数据库中快速查找和替换装配中的零件，并可以保存新的装配，便于比较和分析不同装配形式的 NVH 性能。

虚拟装配定义完成后西门子虚拟仿真软件是什么，将启动求解器，它会收集零件的数据，并根据定义的测试场景在我们关心的转速或车速条件下计算结果零件定义链接。以下是VPA软件界面。

Simcenter Testlab VPA 软件界面

3. NVH性能预测与分析

完成前两步后，还要计算虚拟装配的预测结果，例如车内目标点的声音或座椅导轨的振动。我们可以对这个结果进行详细而深入的分析，包括与设计目标值的对比、与竞品的对比、传递路径分析等。如果发现预测结果中存在 NVH 问题，可以进行更详细的根本原因分析，以确定问题是由源头还是某些路径引起的。可以对零件的数据进行修改，然后将修改后的数据替换为原装配体中的数据，再次进行预测，比较两次预测的结果。这个过程可以为设计变更提供有效的指导。

实验和模拟相结合的模式使得该方法非常灵活，可以在车辆开发的任何阶段使用，具体取决于我们拥有的数据。接下来，结合几个实际案例，展示了该方法的广泛应用前景。

02

预测电动汽车的内部噪声

以下几个案例是电驱动单元（EDU）集成到车身及其在软件 Simcenter Testlab VPA Assembler 模块中的 NVH 性能预测。以下三个不同的场景层进展：

场景 1：使用测试获得的 EDU 负载和车辆传输进行预测

首先，我们从建立 NVH 预测的过程开始，使用现有组件来验证该方法的可靠性。因此，我们将用纯测试数据来表征现有车辆。

使用基于组件 TPA 的方法从测试台的测量中提取 EDU 的不变载荷（结构和声学）。下一步是测量车辆“被动侧”（即EDU下方的所有部件，如EDU支架、副车架、车身等）不同级别的动态刚度或频率响应函数（FRF）。 ) 来描述从 EDU 负载到车辆内部目标点的转移路径。

虚拟样机装配技术常用数据

“被动侧”组件使用基于频率的子结构 (FBS) 技术组装在一起。然后将从台架测试中提取的 EDU 负载（结构和声学）添加到该组件中以预测内部噪声。

如下图所示，合成后的噪声与测试结果吻合较好。表明该方法可靠，模型精度较好。

车内噪声比较，测试值与预测值

我们可以对预测结果做进一步的研究。例如，在车内听到的某个噪音问题是纯声学问题还是由 EDU 振动引起的结构问题。为此，我们可以分别考察结构和声学路径的贡献，将整体噪声分解为三个部分：EDU结构声、EDU空气声和悬挂结构声。从下图可以看出，EDU的声学贡献在整个频率范围内都很大西门子虚拟仿真软件是什么，并且一些特定的峰值是由EDU结构载荷引起的，例如：2200 Hz、2700 Hz、3250 Hz。

内部噪声的结构和声学贡献

场景二：测试与仿真相结合的方法，将测试得到的EDU负载整合到不同的车身中，通过CAE模型得到车身数据

在这种情况下，我们检查了不同内饰对室内噪音的影响。

首先在 Simcenter 3D 中构建车辆的振动声学模型，以计算从 EDU 到驾驶室的 FRF。在这个例子中，我们检查了防火墙对车辆的影响，并比较了没有防火墙和有防火墙的车辆对车辆 NVH 的影响。

这是模型的信息：

车辆声音和振动模型

以下是有防火墙和无防火墙的声学传输对比。从图中可以看出，防火墙主要影响600Hz以上的传输。

从振动声学模型中提取的声学传递函数

然后，将从之前的测试中提取的 EDU 负载（声学）耦合到这两个不同配置的虚拟车辆。如下结果所示，防火墙可以有效降低车内高频（1kHz以上）噪声，使用防火墙的分析结果与实车测试结果吻合较好。

车内驾驶员左右耳噪声预测结果及实测值

场景三：完全基于CAE的方法，将仿真得到的EDU载荷整合到不同的车身中，通过CAE模型得到车身数据

通过 Simcenter 3D，我们可以基于 CAE 方法识别 EDU 电机的负载。总的思路是把电流信号转换成电磁负载和电机近场的声压，再转换成声负载。

使用 Simcenter 3D，我们可以计算出电驱动的声辐射西门子虚拟仿真软件是什么，可以结合前面场景中的车辆配置。

在 CAE 环境中，我们的仿真计算范围可以从电流到电磁负载，从近场声压到声学负载等等，我们想要的任何设计修改都可以通过仿真轻松评估。

Simcenter 3D电磁声学仿真提取EDU声学负载示意图

在这个场景中，我们将通过仿真得到的电机声载荷耦合到场景2中两种不同的车身配置，并检验了车辆中8阶噪声的表现AR开发，如下图所示。

车内驾驶员左右耳8阶噪声预测结果及实测值

在整车开发初期，该方法可以非常方便地评估EDU设计变更对整车NVH性能的潜在影响。可以通过仿真获得变化的 EDU 负载，并将其耦合到 CAE 主体，然后可以对设计进行检查。变化对室内噪音的影响。

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结语

通过以上案例，相信大家都体会到了虚拟样机组装技术的威力。测量数据和模拟数据均可用于车辆级 NVH 性能预测。这种灵活性可以促进测试和仿真团队、OEM 和组件供应商之间的协作，并显着推进 NVH 开发工作。大多数 NVH 问题都可以在原型出来之前解决。有效提高NVH团队的工作效率，缩短模型开发周期。

更进一步，如果有一种技术/设备可以主观评估虚拟原型（VPA）技术预测的NVH的客观结果，那就更完美了。