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엔지니어와 요술쟁이의 공통점이 무엇인지 아시나요? 표면적으로는 서로 매우 다른 분야처럼 보입니다. 그러나 좀 더 깊이 파고들면 곡예사가 한 번에 여러 물체를 공중에 유지해야 하는 것처럼 엔지니어도 복잡한 설계 공간을 탐색할 때 상호 연결되어 있지만 충돌하는 여러 대상의 균형을 유지해야 한다는 것을 알 수 있습니다.
차량 개발 세계에서는 성능, 효율성, 성능 등의 설계 목표를 동시에 충족하는 최적의 설계 변수를 찾기 위해 이러한 섬세한 균형 작업이 수행됩니다. NVH(소음, 진동, 거친 정도). 그러나 활용할 수 있는 '무료 점심'이 없기 때문에 이는 실제로 어려운 작업입니다. 하나의 설계 목표를 개선하는 수정은 적어도 다른 하나를 악화시키는 경향이 있습니다.
이러한 설계 변수의 전형적인 예는 중량 감소입니다. 엔지니어는 전체적으로 더 가벼운 차량을 위해 전략적으로 특정 구성 요소의 무게를 줄일 수 있습니다(구조적 강성을 유지하면서). 이는 일반적으로 차량의 가속 질량이 줄어들고 구름 저항이 낮아지기 때문에 성능과 효율성이 향상됩니다. 그러나 반면에 가벼운 구성 요소는 소음과 진동 에너지를 덜 흡수하여 일반적으로 NVH 성능이 저하된다는 점입니다.
이 딜레마는 오늘날 전기 자동차 개발의 핵심입니다. 한편으로 고객은 주어진 배터리 용량에 대해 최대 사용 가능 범위를 결정하므로 효율적인 차량을 원합니다. 반면, 시끄러운 연소 구동 파워트레인이 없으면 작은 삐걱거리는 소리도 들리기 때문에 고객은 NVH 성능에 대해 그 어느 때보다 중요합니다.
그렇다면 엔지니어는 고객의 모든 요구 사항을 충족하는 최적의 균형을 어떻게 찾을 수 있습니까? 가상 프로토타입 조립과 NVH 시뮬레이터라는 두 가지 최첨단 기술을 결합한 Simcenter Testlab의 고유한 워크플로를 사용하여 이 질문을 살펴보겠습니다.
설계 목표를 저글링하기 위한 NVH 엔지니어 가이드
첫 번째 단계는 구성 요소 수준 데이터를 사용하여 차량 수준 NVH 성능을 예측하는 프로세스를 구현하는 것입니다. 이러한 프로세스를 구축하면 모든 설계 변수 수정에 대한 예상 NVH 성능의 민감도를 쉽게 모니터링할 수 있습니다.
이 과정을 VPA(가상 프로토타입 조립) Simcenter Testlab에서. 기본적으로 차량의 모든 구성 요소는 구성 요소 유형에 따라 서로 다른 데이터(예: 연결 FRF, 불변 하중 스펙트럼, 동적 강성 등)를 포함하는 독립적인 주파수 영역 모델을 사용하여 표현될 수 있습니다. 이러한 구성 요소 모델은 다음을 사용하여 수학적으로 결합됩니다. 주파수 기반 부분구조화(FBS)이를 통해 가상 어셈블리의 NVH 성능을 예측할 수 있습니다. 결정적으로 모든 구성요소는 개발 성숙도에 따라 CAE 또는 테스트 기반 데이터를 사용하여 표현될 수 있습니다.
두 번째 단계는 시간 영역에서 예측된 주파수 영역 차량 NVH 성능을 합성하여 결과를 인간의 주관적인 인식과 연관시키는 것입니다. 이를 통해 의미 있는 설계 변경의 영향을 직접 평가하거나(차이를 듣거나 느끼면서) 음질 지표와 같은 시간 영역 처리 방법을 사용하여 정량화할 수 있습니다.
Simcenter 테스트랩 NVH 시뮬레이터 시간 영역에서 차량 NVH 성능에 대한 주파수 영역 기여를 종합하기 위한 통합 문서입니다. 기본적으로 각 기여도(파워트레인, 바람, 도로 소음 등)는 모든 관련 작동 조건을 포괄하는 주파수 영역 NVH 모델로 표현됩니다. 이러한 NVH 모델은 상향식(예: VPA를 사용하여 예측) 또는 하향식(예: 전체 차량 분해) 기술. 그런 다음 차량 토폴로지에서 여러 NVH 모델을 결합하여 현실적인 전체 차량 NVH 환경을 생성합니다. 마지막으로, 각 NVH 모델은 사전 정의된 주행 프로필에서 직접 또는 실제 운전자 입력에 연결된 실시간 성능 모델을 사용하여 시뮬레이션하여 차량의 작동 상태를 모니터링하여 실시간으로 합성됩니다.
안녕 오랜 친구
이 워크플로가 실제로 어떻게 적용될 수 있는지 알아보기 위해 체중 감량 예시를 다시 살펴보겠습니다. 구조로 인한 도로 소음을 최적화하려는 구체적인 목표를 가지고 기존 플랫폼에서 새로운 차량 변형을 개발하고 있다고 상상해 보십시오. 무게 감소에 대한 이 변형의 민감도를 연구하기 위해 우리는 바디 캐비티, 서브프레임 및 서스펜션 모델이 CAE 기반인 VPA 모델을 만들었고, 스트럿 마운트 모델은 공급업체가 제공한 동적 강성을 사용하고 타이어는 실제 타이어에서 특성화되었습니다. 거친 표면 프로파일을 사용하는 테스트 벤치.
이 VPA 모델의 원시 출력은 타이어 테스트 벤치에서 특성화한 모든 속도에 대해 예측된 구조 기반 도로 소음이 됩니다. 이러한 예측을 NVH 모델에 매핑한 후 NVH 시뮬레이터를 사용하여 임의의 속도 프로필을 사용하여 구조 기반 도로 소음을 합성할 수 있습니다. 아래 결과는 70km/h에서 0km/h까지의 합성 해안 감속을 사용하여 생성되었습니다.
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