风电齿轮箱微观修形对振动与声振粗糙度性能的影响

基于2MW风电齿轮箱的详细数据,在Romax环境中建立2MW风电齿轮箱刚柔耦合模型.结合ISO6336标准及齿轮箱微观修形理论的相关文献,采用齿向修形和齿廓修形并用的修形方案,对2MW风电齿轮箱进行微观修形.针对修形前后的风电齿轮箱模型,对传动误差、齿轮承载能力、噪声、振动与声振粗糙度(NVH)性能进行了分析.分析结果表明:此修形方案可有效降低传动误差,提高齿轮的承载能力,大幅度提高NVH性能.提出的修形方法可靠实用,为兆瓦级风电齿轮箱的微观修形分析和NVH性能分析提供了一种有效的分析思路.

某电动汽车真空泵噪声分析与优化

真空泵作为电动汽车制动系统中的重要组成部分,通过电机旋转来获得真空,是电动汽车的一个重要振动噪声源。文章针对某电动汽车在制动工况下真空泵工作时整车噪声、振动、声振粗糙度(NVH)问题,运用Test.lab测试分析系统对可能存在的原因进行实验排查分析,最终发现真空泵工作频率与安装支架模态耦合共振导致真空泵噪声大。通过优化真空泵支架的频率及动刚度,并提高真空泵安装橡胶垫的隔振率,解决真空泵噪声大问题,提高该电动汽车的乘坐舒适性。

汽车空调膨胀阀噪声分析及其优化措施

通过对汽车空调系统的噪声-振动-声振粗糙度(NVH)问题进行分析,阐述了膨胀阀与空调系统匹配的重要性,以及膨胀阀匹配性对空调系统噪声的影响。针对膨胀阀对空调系统相关噪声形成的3种影响因素,即膨胀阀节流过程产生的噪声、冷媒流动的噪声、振动产生的噪声,分析其各自产生的原因并提出解决方案。另外,简单分析了膨胀阀迟滞对系统噪声的影响。

基于AHP的液压助力转向系统整车匹配噪声性能评价量化方法研究

液压助力转向系统的NVH(噪声、振动与声振粗糙度)性能评价测试项目多、工况复杂,采集数据往往庞大且不易评估。为此,文中构建液压助力转向系统NVH性能的层次分析模型,并将该模型运用于实际工程中,采用构建判断矩阵求权重的方法比较各测试项目的数据,将主观评价与客观评价融合,将四组液压助力转向系统结构改进方案的NVH性能量化。工程实践表明该方法可用于评估液压助力转向系统的NVH性能。

汽车NVH特性研究综述

本文介绍了声振粗糙度(harshness)的含义和汽车上的NVH现象,概括了研究汽车NVH特性的CAE仿真手段和评价方法。重点介绍了以刚体弹性体耦合建模和声固耦合作用分析等为主要内容的NVH特性研究在整车设计过程中的应用,并通过某轿车高速摆振的实例介绍了NVH特性研究在改善汽车乘坐舒适性的工作中所起的作用。最后总结了汽车NVH特性研究的特点和意义以及它在汽车设计中的重要地位,并对它的发展前景进行了展望。

动力传动系统NVH性能优化

为了提升动力传动系统噪声、振动与声振粗糙度(NVH)性能,解决某车型的动力传动NVH问题,文章分析了动力传动系统NVH问题分类及离合器在减弱动力传动系统NVH问题中的作用。探究了离合器的减振参数对于不同类型的NVH问题的影响,介绍了动力传动NVH调校的通用性流程并且运用在解决实际工程问题过程中。通过调整离合器的减振参数,优化了某车型的动力传动NVH问题,取得了良好的效果,为同类问题的研究提供了一定的借鉴。

车轮不平衡对卡车NVH性能的影响

通过有限元分析方法,经过合理简化,建立某重型卡车整车有限元模型,通过仿真计算及试验对该模型进行标定;运用HyperWorks软件对该车进行车轮不平衡激励的传递函数分析,结果表明该车在设计速度内的轮胎不平衡激励响应在合理范围内;对试制样车进行NVH(噪声、振动与声振粗糙度)性能测试,结果表明该车在设计速度范围内没有出现明显的抖动。

乘用车电驱系统NVH综合性能研究

以某乘用车电驱系统(电机、电控、减速箱)为研究对象,对电驱系统NVH(噪声、振动与声振粗糙度)综合性能进行优化。首先通过分析电机单体、减速器单体主要激励源,确定引起电驱系统声品质恶化的主要激励源;然后通过仿真和试验对备选方案进行对比分析,得到较为理想的声品质优化方案,并对整车进行NVH试验验证;最后总结电驱系统NVH优化方法和流程。

利用软件对热管理NVH性能进行优化的方案

针对热管理系统噪声振动声振粗糙度(NVH)性能,介绍了热管理系统的主要零部件——风扇和压缩机的软件控制逻辑,并对制定控制逻辑的原因进行了阐述。另外还针对风扇和压缩机的能耗进行了举例说明,以展示联合控制的重要性。从软件控制的角度对NVH的优化进行了说明,可以为热管理相关工程师提供参考。

SUV车型加速过程车内轰鸣声问题分析

文章主要对运动型多用途汽车(SUV)车型加速过程车内轰鸣噪声问题进行研究,从而解决车内噪声过大的问题。通过系统排查,主观评价判定为进气系统噪声引起,经过实车验证,发现车内轰鸣与进气系统噪声强关联。为此,采用改变进气管道声学模态的方式和进气系统加霍姆赫兹谐振腔的方式交叉验证。经过样件道路测试得出:采用加长进气系统管路的方案对于提高进气系统声传递损失、抑制车内轰鸣的效果最佳。改进后主观评价可接受,车内轰鸣点可减低6.4 dB(A),同时对相关联的整车动力性、经济性、排放等性能进行评估与确认,处于可接受范围。文章发现通过改变进气管声学模态能有效解决此类问题,并总结出此类问题的原因排查与解决方案。

电动汽车内置式永磁同步电机转子扭振NVH问题优化

采用内置式永磁同步电机对电动汽车低频振动噪声进行优化。通过理论与仿真分析,确定了电磁激振力频率与转子二阶弯扭模态振型频率接近引发的转子扭振,是导致电机在转速为3602 r/min下运行时出现噪声-振动-声振粗糙度(NVH)问题的主要原因。对此,采用了转子斜极优化、转子轴径尺寸优化和转子整体注塑等3种不同方法进行改进。通过仿真与实测验证,上述3种方法均能有效解决电机在低频下的振动噪声,且与原始设计方案相比,电机运行在转速为3602 r/min下的NVH幅值降低了8 dB以上。

一种基于V模型下针对三合一电驱总成的NVH优化型研发方案

本文针对新能源车用三合一电驱总成NVH系统研发,提出了一种基于V模式的优化型研发方案。通过建模与仿真不仅复现了电磁力和齿轮啮合刚度波动从激励源到传递路径(三合一电驱总成的结构)再到振动、噪声响应上的表现,而且追溯到了非声源的控制器的平板金属部件是噪声放大的主要原因。针对该现象,通过拓扑优化提升固有频率300~500 Hz,使平板件的噪声由结构噪声传递为主向空气噪声传递为主转变,再加上声学包裹等措施,综合性的降低噪声10~20 dB (A)。建模与仿真、测试和优化通过这种基于V模式的优化方案有机的结合到一起,节省了在子系统所占用的开发时间和开发成本。

心若止水,静如幽“岚”——岚图FREE整车NVH测试

纷繁喧嚣的都市,身陷钢铁洪流中的你,车身无止的抖动伴随发动机的“喋喋不休”随时可能成为引爆情绪的导火索。从专业角度,我们通常用NVH即噪声(Noise)、振动(Vibration)、声振粗糙度(Harshness)来概括汽车行驶过程中的噪声与振动。NVH,自汽车诞生始终如影随形,除了最直观的产生疲劳感和影响乘坐舒适性,长期的声噪还会损害人的听力系统,最严重的莫过于产生易怒情绪,极大影响了行车安全。

白车身模态与静刚度关联性的研究——扭转

在乘用车整车NVH(噪声、振动与声振粗糙度)性能的开发过程中,白车身的弹性体模态与静刚度是衡量车身结构特性的两个重要指标。文中阐明了白车身模态与其扭转刚度的关系,以某小型乘用车白车身为例,通过模态试验数据计算得出各主要模态所对应的白车身扭转柔度、扭转柔度贡献度,进而得到其扭转刚度,并与刚度试验结果对比,验证了白车身模态与扭转刚度的数学关联性,为新车型开发阶段综合控制车身重量、优化模态分布和扭转刚度提供参考。

自行式C型旅居车的动态性能分析与优化

底盘车改装成旅居车后,由于两者质量和外形尺寸方面的差异,旅居车的三大关键动态性能,即承载性能、动力性、噪声-振动-声振粗糙度(NVH)会在一定程度上有所降低。综合运用汽车理论、虚拟分析和试验技术等手段,针对自行式C型旅居车的关键动态性能进行分析与优化:通过优化轴距来解决前轴承载质量超重问题,轴距调整为3460 mm,可有效降低前轴承载质量205 kg,使其满足前轴承载要求;通过降低车辆空载质量来优化动力性,空载质量降低250 kg,0~100 km/h加速时间缩短2.6 s,40~80 km/h加速时间缩短1.5 s,最大爬坡度提升1.2百分点;通过采取加强前围隔音垫隔声材料克重、前风挡玻璃采用声学玻璃等方法,使匀速车内噪声降低1.5~2.6 dB,语言清晰度提升3~6百分点。

发动机舱盖的多学科设计优化方法

利用一种包含结构刚度、声-振-粗糙度(NVH)特性和行人保护性能等多个学科的自动计算流程,建立了一个用于发动机舱盖的优化设计方法。该流程借助隐式参数化方法,使用SFE Concept软件构建发动机舱盖参数化模型;以发动机舱盖内板纵梁位置等为变量,依托i Sight软件平台,调用仿真计算队列,基于多学科"试验设计(DOE)"统计样本计算结果,对发动机舱盖性能进行全局优化。结果表明:改进后的发动机舱盖,以较小的结构调整,使其按照新版中国新车评价规程(C-NCAP)的行人保护性能测试得分由7.42提升至7.72,优化效果明显。因而,该优化方法可用于发动机舱盖的正向多学科设计优化。

基于卷积神经网络的发动机齿轮啸叫识别方法

传统发动机生产线对发动机齿轮啸叫的识别基于人工判定,即对每台装配该齿轮系的发动机进行试车,人工识别齿轮啸叫问题,但人工识别工作量大、效率较低。因此,提出录制发动机在试车时产生的音频数据,利用短时傅里叶变换对其进行预处理,转换成色谱图,再用二值化和最大类间方差法(OTSU算法)对色谱图进行信息缩减,最后通过建立卷积神经网络的算法模型,智能筛选出有齿轮啸叫的发动机。结果表明:模型筛选啸叫齿轮的准确率为96%左右,该模型可以降低人工识别的误判率和工作量,提高识别效率。