1 引言

近年來，汽車行業快速發展，消費者對車輛的要求也在逐步提高。以前，汽車只是一個交通運輸工具；現在，汽車是一種提升生活品質的方式。NVH 性能的好壞，很大程度上決定了一輛車的檔次高低。異響作為NVH 性能的一部分，它不但影響著消費者的乘坐舒適性，甚至會引起消費者對車輛安全性的懷疑。根據Greg Goetchius 在2019 年SAE 論文上引用的數據，在新能源車上，異響問題占NVH 問題的20%，在所有NVH 問題中并列第二。

對于汽車內飾的異響仿真，目前國內最先進的方法之一是SnRD 異響仿真分析流程。但是，一個常規的SnRD 仿真分析流程只能得到一個名義仿真結果。對于材料參數的不穩定性以及車輛長期行駛之后橡膠塑料老化帶來的異響性能變化不能進行預測。因此，需要在常規SnRD 異響分析流程的基礎上增加多樣本分析，以實現對于異響性能更穩健的預測和優化。

圖1 新能源車異響問題占比

2 SnRD 異響仿真分析流程

無論是敲擊異響還是摩擦異響，其產生都有一個必要條件——部件之間發生相對位移。

圖2 敲擊異響和摩擦異響產生原理

SnRD 異響仿真分析流程正是基于這一原理，以部件之間的相對位移為考查對象，結合國外異響仿真對標的工程經驗，從而形成的一套異響仿真解決方案。其主要流程如下：

1)內飾建模及模型連接

考慮預壓緊的影響以及卡扣連接的剛度

2)創建E-line

Evaluation-line 方法是獲取部件之間相對位移的關鍵，需要考查異響的區域都可以創建E-line

3)采集載荷并進行轉換

載荷有多重獲取方式，工程上目前推薦采用樣車減震器與車身連接位置在異響路面的載荷

4)加載求解

采用強迫位移加載，模態時域方法求解

5)后處理得到異響仿真結果

自動生成敲擊異響風險率以及摩擦異響風險情況

6)診斷優化

根據模態貢獻量以及模態振型找到關鍵點進行優化

圖3 SnRD 技術路線——從發現問題到解決問題

表1 常見DOE 算法及其特點

3 試驗設計（DOE）與多樣本分析（MSA）

試驗設計（Design of Experiment）通常簡稱為DOE，可以用來揭示不同因子（設計變量）對響應的影響。它有以下3 個基本概念：

■ 因子/設計變量：一系列系統參數，通過改變它的大小，可以影響響應的大小；

■ 水平：是因子/設計變量的具體取值。可以是連續的，也可以是離散的。每個變量需要的水平取決于問題的非線性程度。線性問題，兩個水平就足夠了；非線性問題，往往需要3 個及以上的水平。

■ 響應：用戶關心的性能或者問題，都可以定義為響應。對于不同的響應，因子/設計變量的靈敏度往往是不一樣的。

DOE 有很多種算法，常見算法總結如下。CAE 軟件可以根據用戶定義的變量及響應自動選擇最優的算法。當然，用戶也可以自己選擇喜歡的算法（表1）。

多樣本分析可以分為載荷多樣本和結構多樣本。SnRD 異響仿真多樣本分析屬于結構多樣本。最新的SnRD 可以自動生成DOE 模板文件，并將計算成功后的DOE 結果進行可視化后處理，得到多樣本分析結果。用戶可以對異響問題最嚴重的樣本進行優化，從而達到在整個變量取值區間，都有較好的異響性能這一目的。

4 多樣本分析流程

本文以某車型儀表板系統為例，考查結構多樣本對SnRD 異響分析結果以及優化策略的影響。儀表板系統安裝在臺架上，激振器通過臺架對儀表板系統施加恒定幅值的掃頻激勵。本文僅考查敲擊異響，模型中一共有24 條敲擊異響E-line，共包含222 個節點對。

圖4 儀表板系統SnRD 異響分析模型

4.1 前處理

在完成SnRD 常規分析工況定義之后，就可以定義多樣本分析工況。默認的可以定義的變量包括材料彈性模量、密度、bush 單元剛度、板件厚度以及模態阻尼。本文考查了以下3 個類型設計變量：

■ 材料彈性模量：13 個變量，變化范圍為初始值±30%；

■ 材料密度：13 個變量，變化范圍為初始值±30%；

■ Bush 單元連接剛度：54 個變量，變化范圍為初始值±50%；

圖5 多樣本分析前處理設置

4.2 計算

DOE 在計算的時候需要用到HyperStudy來調用Optistruct 求解器。本文采用的DOE算法是修正的可擴展格柵序列法（Modified Extensible Lattice Sequence）。共計算了100 個試驗。

圖6 HyperStudy 進行DOE 分析

通過帕累托圖（Pareto Plot），可以找到對于每一個響應影響最大的設計變量。柱狀圖高低表示貢獻量大小，曲線斜率代表正/負效應。

4.3 后處理

后處理需要用到HyperView 的SnRD 模塊。單個樣本的SnRD 后處理結果如下圖。可以看到，在名義設計參數下，有風險的E-line 共4 條，有風險的節點對數量共14 個。

圖7 帕累托圖

圖8 名義樣本SnRD 分析結果

多樣本后處理結果如下圖。左圖表示在每一次試驗中有風險的E-line 數量；右圖表示在每一次試驗中有風險的節點對數量。因為E-line 在建模過程中的數量和長短是不固定的，所以不能根據E-line 的數量來判斷異響問題的嚴重程度。因此，實際上重點關注的是每一次試驗中節點對的風險情況，也就是右圖。從圖上可以看出，100 次多樣本試驗中，有風險的節點對數量在6 個到31 個之間。

圖9 多樣本異響風險匯總圖

圖10 優化方案1 ～4 示意圖

也就是說，在單個樣本的名義分析中，有敲擊異響風險的區域共有14 處；在多樣本分析中，有敲擊異響風險的區域平均16 處左右。可見，對于本文分析的儀表板系統，如果用單樣本名義結果來評估異響風險會有所不足，用多樣本分析結果進行評估會更加的穩健。

4.4 優化

對于單樣本的名義分析，可以通過模態貢獻量和模態振型鎖定優化區域，然后直接進行優化。考慮結構多樣本的影響之后，優化策略會有所改變。首先需要選擇優化樣本。通常有兩種選擇方式：

圖11 優化方案5 ～8 示意圖

圖12 名義設計樣本優化方案多樣本分析結果

圖13 最惡劣樣本優化方案多樣本分析結果

■ 選擇性能最惡劣的樣本：這種選擇方式從性能的角度出發比較保險，但是可能會過設計，增加產品成本；

■ 選擇名義設計樣本或者性能平均的樣本；這種方式性價比較高，能夠以較少的成本達到比較好的性能。但是可能出現部分產品異響性能較差，或者車輛長期行駛之后異響性能下滑明顯等情況。

實際上，選取優化樣本的時候兩種方式可以同時選取，分別提出優化方案。項目組再根據產品異響性能的定位以及優化方案所需的成本綜合評判。

對需要優化的樣本進行模態貢獻量及模態振型分析，據此提出優化方案。針對名義樣本的方案如下：

■ 方案1：縮小紅圈位置卡扣與邊緣的距離；

■ 方案2：將紅圈內下端卡扣盡量向下走，上端卡扣相應的向下移動；

■ 方案3：白圈內增加一個卡扣；

■ 方案4：增加白圈內卡扣的安裝臺面，縮短卡扣長度（圖10）。

針對最惡劣的樣本，除了方案1 ～4 之外，還需要方案5 ～7：

■ 方案5：縮短卡扣之間距離，將圖示位置一個卡扣換成兩個卡扣；

■ 方案6：增加手套箱緩沖塊干涉量，以加大對于手套箱關閉狀態運動的約束；

■ 方案7：增加儀表板上本體右側與CCB 連接（圖11）。

優化后，再一次對儀表板系統進行多樣本SnRD 異響分析。下面兩個圖分別是針對最惡劣樣本和名義樣本優化方案進行的多樣本分析結果。

從分析結果可以看到：

■ 如果針對最惡劣樣本進行優化，那么優化之后，100 個樣本中，90%沒有風險；出現風險的10 個樣本中，都僅有1 個節點對有敲擊異響風險。優化效果非常好。

■ 如果針對名義樣本進行優化，那么優化之后，100 個樣本中，58%沒有風險；出現風險的42 個樣本中，71.4%僅有1 個節點對有敲擊異響風險。優化效果顯著。但是100個樣本中仍有12 個樣本有2 個以上節點對有敲擊異響風險。

圖14 為詳細對比結果

5 總結

本文介紹了DOE 與多樣本分析在SnRD異響分析流程中的應用。常規的基于名義設計單樣本異響分析，可以反映出車輛異響性能的平均水平。但是對于材料參數的不一致性、生產安裝的誤差以及長期使用帶來的性能變化，并不能很好的預測。采用結構多樣本分析的SnRD 異響解決方案，可以考慮到這些不確定因素對于車輛異響性能的影響，在開發前期為異響工程師提供更穩健的決策依據。通過該方法，可以盡可能降低車輛已經存在的或者潛在的異響風險，提升車輛的NVH 性能及產品競爭力。

參考文獻:

[1]Squeak & Rattl e simulation - A S uccess Enabler in the Development of the New Saab 9-5 Cockpit without Prototype Hardware Jens Weber and Ismail Benhayoun SAE 2010-01-1423.

[2]Squeak &Rattle Correlation in Time Domain using the SAR-LINETM Method Jens Weber and Ismail Benhayoun SAE 2012-01-1533.

來源：期刊-《時代汽車》；作者：李奕慈 劉杰昌 顧曉丹 王玉雷 常光寶

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