智能座舱极限空间下的仪表板前除霜性能优化

随着新能源汽车的发展,传统座舱向智能座舱转变,相应的电气功能件也越来越多。5G天线、HUD等占据了较大的仪表板内空间,对前除霜格栅的性能提出了较大的挑战。目前常规的前除霜格栅的Y向尺寸基本大于600 mm,但是一方面为了增强造型的可观性,另一方面由于智能化座舱的普及,前除霜格栅Y向尺寸受到很大限制。基于此,本文采用计算流体动力学(CFD)分析方法,研究在智能座舱极限空间下的仪表板前除霜性能,并提出优化方案以实现高性能除霜的效果。改进后的仪表板前除霜性能得到显著提升,超过了国际标准要求。

基于灰色关联分析的汽车前风窗玻璃除霜格栅注塑成型工艺多目标优化

以汽车前风窗玻璃除霜格栅为研究对象,采用20%滑石粉填充聚丙烯(PP+20%Talc),并借助Moldex3D模流分析软件进行注塑成型模拟。根据分析结果,优化产品成型质量,以解决体积收缩率和凹痕位移等缺陷。采用正交试验法,以充填时间、熔体温度、模具温度、保压压力和保压时间为试验因素,并基于灰色关联分析对注塑成型工艺参数进行了优化。结果表明:各工艺参数对灰色关联度的影响程度排序为:熔体温度>模具温度>充填时间>保压时间>保压压力。最佳工艺参数组合为A_(2)B_(1)C_(2)D_(3)E_(4)。将最佳工艺参数进行试模验证,与优化前相比,体积收缩率改善了6.55%,凹痕位移改善了13.50%。因此,灰色关联分析可以实现注塑成型质量多目标优化,提高了塑件成型质量和试模效率。