電気自動車開発のロードノイズについて、私が自動車分野のエンジニアとして働いていることを息子に伝えたところ、あまり興味を示しませんでした。 しかし、エンジニアには魔法のようなタスクを実行できると説明すると、彼はすぐに興味を持ちました。 彼はその魔法を直接目撃したかったので、私のテーブルに来て、私の仕事が実際にどのようなものであるかを発見しました。 5 歳児の同意のレベルを判断するのは困難ですが、彼は自分が観察したものに魅了されたと思います。 私が彼に示したことを一緒に探ってみましょう。
電気自動車開発 – どのように始めればよいですか?
車両の NVH 開発に関しては、どこから始めてどのようにアプローチするかという問題が生じます。 さらに、車両全体の早期の着手を目指します。
幸いなことに、近年、特に自動車業界において、コンポーネントを仮想的に組み合わせてアセンブリを作成し、騒音や振動の性能を予測する革新的な TPA 手法の使用が急速に増加しています。 これらの方法論は、エンジニアがコンポーネントの変更シナリオを評価し、車両の全体的な NVH (騒音、振動、ハーシュネス) 性能を効率的に評価するための強力なツールであることが証明されています。 ロードノイズに対して当社が取り組んできた例を示し、一緒に魔法を垣間見てみましょう。
C-TPA とロードノイズ用の仮想プロトタイプのアセンブリ
コンポーネントベースの伝達経路解析 (TPA) では、個々のコンポーネントの独立した特性評価を利用して、アセンブリ内の NVH 解析を予測できます。 これらのコンポーネントは、FBS (Frequency Based Substructuring) を使用して仮想的に結合されます。 ソースコンポーネントは出力接続における不変負荷とインピーダンスによって特徴付けられ、レシーバーコンポーネントは入力接続と出力接続の間のインピーダンスと伝達感度によって特徴付けられます。
タイヤホイールのブロック力を測定するために、現場 TPA 法が採用されています。 多くの場合、主成分分析 (PCA) が各インジケーターのクロスパワー マトリックスに適用されます。 この分解手法により、さまざまな励起現象の特定が可能になり、主成分ごとの操作インジケーターの応答スペクトルの分析が可能になります。
2 番目のセットアップでは、タイヤとホイールのインピーダンス FRF が測定されます。 ここでも、仮想点変換 (VPT) が適用されます。
これで、身体の FRF とポイント インピーダンスの測定を続けることができますが、この場合はシミュレーション データと結合したいと考えます。 以下の画像は、テスト データと CAE データを使用した仮想プロトタイプ アセンブリ (VPA) セットアップを示しています。
シミュレーション結果から VPA コンポーネント ライブラリを作成するにはどうすればよいですか?
仮想プロトタイプ アセンブリ (VPA) には、標準化されたテンプレートとマッピング テーブル、およびテストまたはシミュレーションから完全な Simcenter Testlab モデルを作成できる一連のコンポーネントを含む専用のセットアップがあることはすでにご存知でしょう。
以下は、Simcenter 3D から取得した OP2 ファイルを使用するコンポーネントのプロセスです。 自動化されたポイント マッピングとテンプレートの使用により、OP2 ファイルから VPA データベース エントリへのパブリッシュ時間は 1 分未満です。
テスト/CAE データを結合するアプリケーション ケースの小さな魔法がここにあります。
このパートでは、車両のロードノイズ性能の評価と改善に焦点を当てます。 4 つのターゲット位置の合計ノイズ レベルが分析され、最高の応答スペクトル レベルが 300 ～ 400 Hz で発生し、300 ～ 340 Hz の範囲に 2 つのピークがあることが明らかになりました。
ドライバーの耳圧はタイヤホイールごとの部分的な寄与に分解され、左前輪のタイヤホイールが主要な成分として特定されます。 左前輪のパスごとの部分的な寄与にさらに分解すると、直接 RX DOF が支配的なパスであることがわかります。 このパスのアセンブリ接触力とトランスファー FRF を分析すると、問題のある 300 ～ 400 Hz の範囲で、高い力レベルが比較的高いトランスファー感度と重なっていることがわかります。
さらに深く掘り下げると、個々の身体の取り付け点からの騒音の寄与がランク付けされます。 車両の前部を刺激する力が、関心のあるピークの主な原因であることが明らかになります。 サブフレームの取り付けポイントとボディへの直接のサスペンション ストラット マウントの両方が、ロード ノイズに大きな影響を与えます。
一歩下がって私たちが達成したことを考えてみると、それは非常に驚くべきことです。 私たちが使用したワークフローは、仮想アセンブリ内で測定データとシミュレーション結果を組み合わせるというもので、ほとんど魔法のようです。 これにより、アセンブリのクリティカル ゾーンを正確に特定することができ、このアセンブリの作成にかかる作業時間は数分です。 しかし、それだけでは終わりません。 クリティカルゾーンを特定したら、さらに一歩進んで、問題に取り組むための最適なアプローチを決定します。
感度分析
このワークフローを使用すると、さまざまな代替案を数分以内に迅速にテストできます。 コンポーネントにかなり大きな変更 (剛性、減衰など) を加えることで、そのコンポーネントが結果に影響を与えるかどうかをすぐに評価できます。 全体的なワークフローが効率的であるため、短時間で多数のバリアントをスクリーニングできます。
ボディアタッチメントの貢献に関する上記の結果を考慮することで、私たちはサブフレームとフロントストラットマウントに直接調査を向けています。 私たちの目的は、これらのコンポーネントがロードノイズ性能にどのような影響を与えるかを評価することです。
サブフレームを評価するために、剛性の増加、減衰の増加、剛性の減少という 3 つの異なる変更をテストします。
これらの変更がコンポーネントの周波数応答関数 (FRF) に与える影響を調べます。 FRF はピークの位置と振幅の変化を非常に制限し、ドライバーの耳の音圧レベルへの影響も非常に限定し、対象となる 2 つの主要なピークで約 1.5 ～ 2 dB(A) の減少が観察されました。
次にフロントのストラットマウントに注目してみます。 回転剛性を下げることで、ドライバーの耳の音圧レベルに与える影響を調査しました。 この変更により、ターゲット ピークの 1 つが大幅に減少するだけでなく、より高い周波数のピークも改善されることがわかります。
VPA プロセスは、これらの変更の実装と評価において、適応性が高く、効率的であることが証明されています。 感度分析の結果は、車両の NVH 問題のトラブルシューティングと対処におけるこのプロセスの有効性を浮き彫りにします。
おそらくあなたも、私が言及した魔法のいくつかを目撃したことがあるでしょう。 仮想アセンブリを使用した NVH で達成できることは、特に、その結果が対処する必要がある車両の重要な位置に直接誘導される場合に、印象的であると思います。 息子にとって最も印象的だったのは、コンピュータ内の現実の部品と仮想の部品を結合することだったと思います。 そこでは画像がとても役に立ちました。
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