注： 本文首發(fā)在我個人微信公眾號：誤入CAE的程序員

來源：誤入CAE的程序員

作者:朱淑強

汽車的懸置系統(tǒng)有兩個作用，首先是固定和支撐動力總成，限制動力總成在工作中的位置，防止與其他部件碰撞，其次就是隔振作用，將內(nèi)燃機的振動盡可能少的傳遞到車身，提高車輛的音振性能水平。要想提高動力總成的隔振性能，核心就是解決動力總成剛體模態(tài)的頻率分配和振動耦合問題，說白了就是動力總成剛體模態(tài)的解耦。

這里有兩點:一個是動力總成的剛體模態(tài)到底應(yīng)該分布在哪個地方，第二是動力總成的剛體模態(tài)之間應(yīng)該達到怎么樣的解耦率，解決了這兩個問題，就大致解決了懸置的設(shè)計，動力總成的振動能力才能最少的傳遞到車身。以傳統(tǒng)的燃油車為思考點，參考一些文章，主要有一下幾點：

1. 動力總成剛體模態(tài)頻率需要和發(fā)動機怠速頻率達到隔振目的，依據(jù)隔振理論，這部分關(guān)系為：動力總成剛體頻率/怠速模態(tài)頻率=1/√2；

2. 動力總成是剛體模態(tài)中的Lateral模態(tài)容易與Roll模態(tài)耦合，需要相互避開；

3. 考慮整車路躁，動力總成是剛體模態(tài)中的Bounce模態(tài)應(yīng)該與前懸的上下同步跳動HOP模態(tài)避開；

4. 動力總成是剛體模態(tài)中的Roll模態(tài)必須低于怠速時發(fā)動機點火脈沖頻率的1/2；

5. 動力總成是剛體模態(tài)中的Pitch模態(tài)容易與Roll模態(tài)耦合，這兩個模態(tài)需要有一定的頻率間隔；

6. 同樣是路躁考慮，動力總成是剛體模態(tài)中的Pitch模態(tài)應(yīng)該與前懸上下異步跳動的TRAMP模態(tài)避開；

7. 動力總成是剛體模態(tài)中的Yaw模態(tài)容易與Roll模態(tài)耦合，這兩個模態(tài)需要有一定的頻率間隔；

以一般常見的4缸發(fā)動機為例，怠速轉(zhuǎn)速一般750轉(zhuǎn)，怠速頻率為25Hz，依據(jù)隔振理論，動力總成剛體模態(tài)不應(yīng)該大于17Hz，解耦率一般大于70%，個別重要模態(tài)解耦率希望達到90%，這樣匯總?cè)缦卤硭荆?/p>

同時，考慮到車在實際運行中存在急剎碰撞等工況，在前進方向有較大加速度，所以，懸置的設(shè)計還應(yīng)該保證其在X向的懸置剛度足夠大，否則，動力總成會碰撞到其他部件。

概念設(shè)計階段，就依據(jù)以上一些基本邊界條件進行懸置的剛度設(shè)計。這是時候做了大量問題的簡化：動力總成簡化成質(zhì)量和慣性的剛體，懸置為XYZ三向剛度的六自由度-懸置系統(tǒng)的解耦問題，使用優(yōu)化算法，對懸置的剛度，坐標位置進行優(yōu)化，達到解耦的目的，這一過程一般采用MATLAB編程優(yōu)化解決。這方面的建模計算，程序設(shè)計以及工程應(yīng)用，已經(jīng)有很成熟。但這只能應(yīng)用于模型較為簡單的狀態(tài)，整車數(shù)學方程組合起來還算簡單，可以快捷的得到計算結(jié)果，但其實不太符合在車身上，或者說在整車上的實際狀況。

在車身或者說整車上要得到懸置解耦的結(jié)果，即使用GPKE輸出動力總成模態(tài)動能，然后來求解動力總成剛體模態(tài)的頻率和解耦率。

這又會出現(xiàn)一個問題，整車情況下，模態(tài)結(jié)果非常多，每個模態(tài)結(jié)果下，均有動力總成模態(tài)動能結(jié)果，例如在整車模態(tài)下60Hz內(nèi)有近300階模態(tài)結(jié)果，需要從這300階模態(tài)結(jié)果中提取出動力總成剛體模態(tài)，還要求得各自的解耦率，也是一個比較繁瑣的過程。笨方法確實有，一階一階看，多看幾遍，多花幾個鐘頭，總能得到個大概。其他姑且不說，要說在整車下，動力總成的剛體模態(tài)常常與其他部件模態(tài)耦合，人的肉眼其實也不容易找到，就算找到，也可能是錯誤的。

既然輸出了模態(tài)動能，就應(yīng)該從動能的角度輔助查找模態(tài)，然后根據(jù)輸出的各個方向動能，得到模態(tài)的解耦率。到這個時候，強大的Python就能排上用場了。使用Python處理得到的數(shù)據(jù)，然后通過Excel將處理的結(jié)果寫出來進行可視化。

以上示例中在60Hz內(nèi)一共52階模態(tài)，采用python提取模態(tài)動能結(jié)果，輸出到Excel中，分別輸出各方向模態(tài)動能在每階模態(tài)下的直方圖：

統(tǒng)計識別計算得到模態(tài)解耦情況（示例，忽視結(jié)果值）：

最后，使用第三方軟件Python對模態(tài)動能輸出的結(jié)果進行后處理，對懸置在整車上的優(yōu)化提供了想象空間。通過第三方軟件對計算結(jié)果進行處理，然后與NASTRAN或者OptiStruct進行相互交互，作為優(yōu)化卡片中的響應(yīng)，將是懸置優(yōu)化在整車上自動運行起來。