汽車氣動性能優化
關注創建者：朱老師 創建時間：2016-05-16
汽車氣動性能優化的視頻教程
isight集成catia_icem_fluent_仿真進行氣動優化（基于Kriging代理模型）
catia參數化建模與二次開發； ICEM網格劃分方法設置（非結構+邊界層）、rpl文件錄制； Fluent的TUI語言教學，計算工況的建立； 基于Kriging代理模型的多島遺傳算法用于氣動優化工作：初始樣本點選擇、代理模型搭建、多島遺傳算法設置等； isight集成catia+icem+fluent用于氣動優化工作。
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Hypermesh車身性能分析與優化
后續會逐步進行內容補充與完善，有想交流的內容也歡迎留言，我會錄進去）： PS：初始定價20元，后續上傳新視頻會逐步調整價格，原創不易，謝謝理解 第一章.車身模型搭建 1.1Batchmesher批量劃分網格及參數配置； 1.2焊點、膠水、螺栓處理； 1.3TCL二次開發自動賦材料屬性、批量更改ID號、名稱、料厚等； 1.4模型檢查（單元檢查、連接檢查）； 1.5零件替換 第二章.車身基礎性能分析
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汽車氣動性能優化的實例教程
摘要：以某新能源汽車的7葉片的冷卻風扇為研究模型，通過STAR CCM+軟件中Realizable k-ε湍流模型對其進行定常三維數值計算.首先進行了網格數量的無關性驗證；然后通過試驗驗證了數值計算模型的準確性，并對冷卻風扇內部流場壓力與速度分布進行了分析；最后分析了葉片個數參數對冷卻風扇氣動性能的影響.結果表明：相同轉速的工況下，當冷卻風扇靜壓相同時，隨著葉片個數增多，其產生的流量越大.在冷卻風扇的靜壓效率方面，在風扇靜壓170-200 Pa左右時，9葉片風扇靜壓效率最高.在其他靜壓區間，當葉片數為7、8時，風扇靜壓效率要高于9葉片風扇.研究可以為新能源汽車冷卻風扇氣動性能優化提供依據.
近些年新能源汽車在中國發展迅速，新能源汽車的電子冷卻風扇是整車熱管理重要組成部分，電子冷卻風扇的設計要滿足電驅系統、電池系統與空調系統的冷卻需求；同時，電子冷卻風扇也會對新能源汽車的NVH性能影響很大.因此，設計出冷卻性能好與低噪音的電子冷卻風扇是至關重要的.CFD仿真分析技術的出現可以縮短產品的開發周期，同時降低開發成本，更可以從機理上研究冷卻風扇的流動細節，目前已經廣泛應用到冷卻風扇的開發中.當前對冷卻風扇的研究主要集中在輪轂比、葉片個數、葉頂間隙、葉片安裝角與葉片形狀等方面對冷卻風扇性能的影響.
展開 軸流式風機通常用在流量要求較高而壓力要求較低的場合，由此軸流風機的氣動性能成為評判其性能優劣的重要指標。
本文即將展示的是某軸流風機的氣動性能優化的全流程介紹。通過對軸流風機的葉片和風道進行調整優化以提高其流量與效率。
01
優化前準備工作：
為了方便對葉片進行調整，建立葉輪的全參數化模型，并將葉片分為六個控制截面來調整參數變化。之后設定參數變化規律或給定算法，在優化軟件中會自動生成不同模型并啟動CFD軟件進行仿真計算。
021
優化目標：PQ性能與效率
模型優化過程中，主要分為風道及葉片的調整，調整內容如下：
031
優化過程：
首先我們在軟件當中建立全參數化的模型，然后優化軟件設置中的參數以及參數變化范圍，接下來與CFD軟件進行耦合，最后進行全自動的性能優化。其中對于優化參數部分，主要是對扇葉進行優化：有葉片的翼形、弦長、三個方向的角度以及葉片數量，除此之外本次對風道也進行了一定程度的優化。
展開 首先考慮下箱體材料的不同，鋼材的導熱系數為36?54W/(m·k)，鋁合金的導熱系數為160W/(m·k)，鋁合金比鋼材的導熱性能強，與仿真結果相反，因此材料導熱性能不是影響本文電池包隔熱保溫性能的主要原因。
其次考慮下箱體結構的不同，剛制與鋁制電池包下箱體截面圖如下圖所示。鋼制電池包下箱體底板為單層高強鋼板，其厚度為0.8mm，鋁制電池包下箱體底板為多層中空結構，其厚度為15mm。中空結構內存在空氣，空氣的導熱系數約為0.0267W/(m·k)遠小于鋼材和鋁合金的導熱系數，所以即使鋁合金的導熱性能比鋼材的高，但是由于中空結構中的空氣使得鋁合金下箱體整體的導熱性能比鋼制電池包的導熱性能低。因此電池包下箱體結構是影響本文電池包隔熱保溫性能的主要原因。
3.4 箱體隔熱保溫方案優化
3.4.1 鋼制電池包方案優化
根據仿真的結果，目前鋼制電池包的保溫性能無法滿足冬季工況設計要求，需要對其進行優化。
方法一：通過增加海綿橡膠的厚度來提升電池包下箱體的保溫性能。保持上蓋保溫材料厚度不變，將下箱體保溫材料的厚度由原來的5mm增加到15mm并使用Taitherm軟件進行仿真分析，根據結果計算出4小時內電芯的平均溫度變化率為2.58℃/h，仍然無法滿足設計要求。由于電池包內空間限制無法繼續增加保溫材料的厚度。
方法二：選用保溫性能更高的材料。綜合考慮保溫性能與生產成本選取泡沫石棉為下箱體的保溫保溫材料，材料厚度的選擇通過使用Taitherm算進對模型多步迭代計算，最后得出當泡沫石棉厚度為15mm時，4小時內電芯的平均溫度變化率為1.92℃/h，電池包保溫性能滿足設計要求。
展開 原方案及優化方案車內噪聲仿真對比數據，如圖 10所示，在100Hz以內優化方案相對于原方案車內噪 聲有明顯降低，幅值降低可達8B。確定實施此方案并 進行樣件制作，后續需進行實車效果驗證。
3．5 方案總結確定
同時采用后縱臂軸套剛度變更及增加 電池支 架 2套方案并進行實車效果驗證 ，驗證結果 ，如 ll 所示 ，設計車與合資車處于同一水平。
從圖9和圖10的數據對比可知，仿真數據和實測 數據比較接近，總體誤差在6%以內，說明試驗汽車達 到了仿真的效果，達到了TVC穩定性控制的預期效 果，唯一不足之處是TVC觸發時，電機在正反向驅動 導致整車有一定的抖動，使乘坐舒適性不是很好，因此 在后期有必要對扭矩進行平滑處理來降低扭矩對整車 抖動的影響。
4 結論
1)整車仿真模型的利用可以有效降低開發成本并縮短開發周期。隨著仿真精度的提高，仿真工具將會車輛開發及優化過程中得到更多的應用。
2)路噪性能屬于整性能，只進行單一零部件優化無法達成優化目標。
3)低頻噪聲問題需著重關注橡膠件的隔振性能及大面積鈑金件的剛度。
作者：劉偉 韓騰飛 楊少鵬 詹定海 耿鵬飛
作者單位：長城汽車股份有限公司
來源：汽車工程師
文章來源：汽車nvh云講堂
展開 Keys: electricvehicle, power battery, vibration fatigue, Morphology optimization, FrequencyResponse.
0 引言
隨著越來越嚴重的能源消耗，環境污染等一系列問題，電動汽車的需求及銷售量越來越大。據中汽協數據統計，2016年新能源汽車生產51.7萬輛，銷售50.7萬輛，均實現50%以上的同比增幅。而隨著電動汽車的存量增加，電動汽車安全事故明顯增多，成為關注熱點；據統計， 2016年全球電動汽車發生起火事故35起，其中我國發生安全事故29起，涉及電動車合計40輛；我國電動汽車2016年事故數是2015年（14起）的2倍多，安全性能必須作為電動汽車設計中最重要問題考慮。
動力電池是電動汽車安全相關重要部件，動力電池安全性能是電動汽車安全性能的重中之重[1]。為保證動力電池安全，國內外制定了一系列動力電池相關技術法規；相關技術法規(例如ISO12405-3，IEC 62660，ECE R100.2，SAE J2929，UL 2580，GB/T 31467.3等)，對動力電池振動性能及其試驗測試都做出相關規定。
動力電池振動性能法規基于整車應用角度出發，對電池系統因車輛正常行駛所受振動載荷下的安全性能進行考察。對于動力電池振動性能，可采用試驗方法進行分析優化[2]，國際上也存在較成熟的數值仿真方法進行模擬分析[3]。由于CAE仿真可以在動力電池樣件制造出之前對其振動能否達到要求進行預估計算，近期在國內動力電池設計中作為有效驗證手段得到應用[4-5]。
某電動汽車設計開發過程中，其動力電池無法借用成熟資源，需重新開發。動力電池振動性能參考GB/T 31467.3標準進行仿真，分析結果發現電池上箱體存在振動疲勞風險。
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概述
汽車控制臂（Control Arm）是懸架系統的關鍵部件，其核心作用是將車輪與車架連接，并在車輛行駛過程中承受并傳遞來自車輪的多方向力和力矩。拓撲優化的目標是在給定的設計空間、材料和工況下，找到材料的最優分布，使結構在滿足多種性能要求（如剛度、強度、頻率）的同時，實現輕量化。
“多工況加權柔度響應”指的是將結構在多種不同載荷工況下的柔度（Compliance） 進行加權求和，作為拓撲優化的目標函數或約束條件
在顯示屏全貼合制造過程中，Mura（顯示不均）是一個常見的外觀不良現象。具體表現為在低灰階畫面下，屏幕出現局部亮暗不均、色斑或條紋，嚴重影響視覺體驗與產品質感。本文將從Mura的成因出發，探討其與OCA（光學膠）力學性能之間的關系，并提出基于材料力學測試的改善思路。
Mura的成因與
應力來源
01
PART
OAS軟件搞定系統性能優化1個月前
簡介
激光擴束準直系統是激光傳輸、激光加工、激光雷達及天文觀測等領域的核心光學組件，可按指定倍率擴大光束直徑、壓縮發散角，保障長距離傳輸時的高平行度與高能量密度。本案例依托 OAS 光學軟件，完成激光擴束準直系統的全流程建模、仿真、優化與性能驗證，精準量化光束傳播特性、像差水平與準直性能，為工程化設計提供可靠數據支撐與優化方向。
案例設置與操作
模型構建
采用 OAS 軟件序列光線追跡模式
在汽車智能化與數字孿生加速融合的時代，仿真速度已成為推動軟件定義汽車發展的關鍵。Virtualizer NativeExecution（VNE）通過將虛擬化與系統級建模深度結合，使ARM64軟件幾乎以原生速度運行，大幅提升SoC虛擬原型的整體仿真效率。
4月17日，新思科技芯課程eDT系列主題第2講將推出「突破仿真性能極限： VNE賦能汽車數字孿生與軟件創新加速」，將帶來VNE技術的深度解析，
<p class="ql-align-justify"><strong>今日14:00，</strong>新思科技<strong>「突破仿真性能極限：VNE賦能汽車數字孿生與軟件創新加速」</strong>正式開講！感興趣的下滑預約學習??</p><p class="ql-align-center"><img src="https://img.jishulink.com/202604/imgs/1b94e5ee8b774363a1773fd554253d82
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設備整體設計
<p>國內大排量街車與高功率電摩的興起，使得消費者們越來越注重車輛的駕乘體驗與操穩性能，如何仿真及優化摩托車成為了主機廠日益關注的問題。</p><p>在本次網絡研討會中，VI-grade的工程師將解讀如何使用VI-grade的工具鏈去優化摩托車性能，涵蓋摩托車的操縱性，穩定性，舒適性，死亡搖擺，零部件強度及電控算法。</p><p><br></p><p><strong>??直播內容與亮點</strong
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