动力总成悬置系统的优化设计

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

图5
Monte Carlo 分析中自变量的分布
图 6 是进行 Monte Carlo 分析得到的模态分布。图中横坐标是解耦程度,纵坐标是仿真 的次数,根据 Monte Carlo 分析的定义,出现的仿真次数越多,即认为在实际生产中出现的 概率越大。从图中可以看出,由于悬置软垫自身的离散性,系统有解耦程度接近于零的情况 出现,特别在 Mod2(垂直振动模态)中解耦程度接近于零的比例很大,图 6 的结果预示着 本文在确定性优化过程中得到的优化解没有实际生产的意义。
表 1 确定性优化分析结果 频率分布 悬置静变形
8.35hz 3.28mm
8.90hz 3.09mm
9.01hz 3.25mm
9.10hz 3.05mm
10.25hz
13.98hz
表 2 确定性优化模态能量分布
0.04 0.09 2.76 96.48 0.59 0.03
0.07 0.01 95.56 2.81 0.01 1.55
Min F ( µ y ( x ), σ y ( x )) g i ( µ y ( x), σ y ( x) ≤ 0 S .T . x L + nσ x ≤ µ x ≤ xU − nσ x
图 3 iSIGHT 优化流程
图4
优化流程
2.3 优化实例 本文对某动力总成悬置系统进行了优化设计。 以橡胶软垫的主刚度和悬置的位置为设计 变量。 由于来自发动机的激振力主要有垂直方向和绕曲轴旋转方向两种, 因此优化过程中必 须保证在两个主要方向的振动解耦。 具体设计优化目标: 1. 频率范围:8hz——18hz 之间; 2. 悬置变形:2.5mm——3.5mm 之间; 3. 六个方向的自由度尽可能解耦。 表 1、表 2 是确定性优化结果。
37
振力小的自由度使动力总成悬置在该方向上的刚度大——利于支撑。 按照振动理论,动力总成悬置优化通用的原则如下: 1) 动力总成的刚体模态尽量避开人体的最敏感范围; 2) 3) 必须保证系统的固有频率小于发动机怠速激振频率的 1 / 2 ,避免共振;
悬置静平衡的变形希望有一个合理范围。 静变形过大影响橡胶软垫的寿命, 而且不 利于其他总成的布置;静变形过小意味悬置的刚度过大,不利于减振的需要; 4) 极力达到动力总成悬置系统的解耦,尽量使各个自由度的振动互相分离。 动力总成悬置系统设计是一个复杂过程, 不同的目标之间可能会存在一定的冲突, 在设 计过程中也很难使所有的目标都达到满足, 因此动力总成悬置的匹配过程实质上是各个指标 的调和过程。 以动力总成质心处坐标系建立的系统刚体自由振动方程:
Energy kj =
∑[m
l =1 6 6 k =1 l =1
6
kl
(φ j ) k (φ j ) l ]
kl
∑∑[m
× 100%
(2)
(φ j ) k (φ j ) l ]
动力总成悬置系统能量法解耦就是使系统在某一共振频率下, 在满足频率范围和静变形 等约束条件下, 某一广义座标方向的能量占优程度尽可能高, 因此整个系统满足约束条件的 优化目标是:
动力总成悬置系统可靠性优化设计
一汽技术中心基础部 秦民 卢炳武 陈广森 赛特达公司 赖宇阳
【摘要】本文就悬置系统匹配问题进行了探讨,并利用 ADAMS 软件建立动力总成悬置系 统的仿真模型,利用 iSIGHT 软件集成 ADAMS 软件和 Matlab 软件进行确定性优化设计和 可靠性优化设计,从根本上提高了动力总成悬置系统的设计水平和实用性。 关键词:动力总成 悬置 解耦 优化 可靠性 [Abstract] This paper presents a method applied in the development of an optimized transmission rubber powertrain mount. A system integrated iSIGHT software, ADAMS software, Matlab software is used to reliability design of powertrain mount system. 1. 前言
在动力总成悬置系统的确定性优化设计中, 假定悬置的三向主刚度的值没有偏差, 即不 考虑刚度偏差对解耦程度的影响。 2.1 动力总成悬置系统的设计目标和约束 对于动力总成悬置系统的设计而言, 总体的设计思路是: 对存在较大激振力的自由度在 避开共振的基础上使动力总成悬置在该方向上的刚度小——利于减振; 对于没有激振力或激
& }6×1 + [K ]6×6 ⋅ {x}6×1 = {0}6×1 [M ]6×6 ⋅ {& x
(1)
式中: {x}6×1 为广义座标向量, [ M ]6×6 及 [ K ]6×6 分别为系统的质量矩阵和刚度矩阵。 根据系统方程(1)可计算出系统的固有振型为 [φ ]6×6 。 由方程(1)可推倒系统以第 j 阶固有频率振动时第 k 个广义座标分配到的能量所占系 统的总能量的百分比为:
图6
确定性优化输出模态 Monte Carlo 分析结果
3.2 6 Sigma 可靠性设计 1. 6 Sigma 可靠性设计方法
41
来自百度文库
传统设计一般只研究输入均值和响应均值之间的因果关系,6 Sigma 方法则注重在实际 生产过程中减小偏差,它在优化过程中不仅考虑响应均值的变化,而且将响应的分布(标准 差)也作为优化目标的一部分加以考虑。从而系统的优化目标变为:
图2
遗传算法的分析流程
优化流程的确定 在 ADAMS 软件中建立动力总成的多体动力学模型,利用 Matlab 软件进行数据的分析 处理,利用 iSIGHT 软件进行确定性优化,同时利用 iSIGHT 作为一个基础平台,将 Matlab 软件和 ADAMS 软件统一集成到 iSIGHT 软件的运行环境下。由于 iSIGHT 软件能够在计算 过程中自动调用 Matlab 软件和 ADAMS 软件, 并可以将 Matlab 软件和 ADAMS 软件输入文 件中的自变量按照优化得到的数值自动进行修改, 从而保证了整个流程的自动运行。 软件的 集成见图 3,闭环分析流程如图 4 所示。
3.
39
Engine Mount Optimization
Matlab Model
ADAMS Powertrain Model
Numerical Value Analysis
Frequency Response Analysis
Optimization
No
Converge? Yes ADAMS Outputfile
38
图1
ADAMS 模型
2.
优化算法的选择 从实际生产需要出发,动力总成四点悬置系统优化应满足以下限制条件:1)左右悬置 几何位置对称;2)左右悬置刚度相同;3)对于每个悬置而言径向刚度相同。几何位置的变 化空间必须满足车辆实际布置的要求。 整个系统在优化过程中共有 4 个位置自变量(实际车辆布置要求侧向座标不可变)和 4 个刚度自变量,并且是一个多目标优化问题。鉴于问题的复杂程度,判断优化问题为非线性 问题,优化目标会出现多个峰值的现象,普通的优化方法可能使优化过程陷于局部最优解。 本文采用多岛遗传算法, 遗传算法属于一种随机搜索的全局优化算法, 能够有效保证优化陷 于局部最优解。 多岛遗传算法是将全部的遗传因子分成几个相对独立的岛屿, 目的是即利用 遗传算法的全局优化能力, 同时能大幅度减小普通遗传算法的计算量。 遗传算法的分析流程 见图 2。
40
3.
动力总成悬置系统的可靠性优化设计
以上的优化计算都是在假定悬置系统的位置和刚度是完全可控的前提下计算得到的, 即 不考虑不确定因素对系统解耦程度的影响, 但是在实际生产过程中悬置软垫的主刚度是在一 个较大的范围内变动的, 很难从工艺上保证主刚度的精确程度, 因此降低悬置软垫主刚度的 变化对于系统解耦程度的影响是一个实际中必须解决的问题。 本节首先利用 Monte Carlo 方法分析研究悬置软垫对系统性能的影响程度,然后利用 6 Sigma 方法使系统的解耦程度相对于悬置主刚度的灵敏度降低, 从而保证了设计思想在实际 生产过程中的可行。 本文假定动力总成悬置的主刚度满足平均分布,在实际过程中变化范围在 ± 10% 。在 此基础上进行分析。 3.1 确定性优化结果的 Monte Carlo 分析 在确定性优化分析中,强制前(后)左右悬置的纵向刚度和横向刚度(4 个变量)相同, 垂向刚度(两个变量)相同,从而简化了实际生产和装配流程。但是在随机分析中须将所有 的约束条件放开,模拟现实工况。以四个悬置的 12 个主刚度作为自变量进行 Monte Carlo 分析, 观察模态 1 (侧倾模态) 和模态 2 (垂直振动模态) 的分布情况。 图 5 是进行 Monte Carlo 分析中自变量的分布情况。
发动机工作中产生的不平衡力和力矩与路面不平度激励是汽车振动的主要激励源, 合理 的动力总成悬置匹配可以减少动力总成的振动向驾驶室的传递,从而提高车辆的行驶舒适 性。 国内外关于动力总成悬置匹配方面的文献较多。 主要分为以下几种方法: 系统弹性中心 理论、打击中心理论以及模态解耦设计。系统弹性中心理论根据实际工作过程中,在发动机 激振力矩作用下,动力总成将绕某一固定的“扭轴”做自由振动(假定不存在弹性及阻尼耦 合的情况) ,当前悬置轴线指向扭轴且后悬置布置在扭轴与曲轴交点的平面内时,动力总成 【 】 的侧摆模态和其他模态解耦,从而达到减振的目的 1 ,但该方法对于缺少明确对称面的动 【 】 力总成结构的悬置系统应用不方便 2 ;打击中心理论将动力总成的前悬置布置在激振力的 作用平面内(气缸体的横向中心面处) ,后支撑布置在打击中心处,使前后悬置的耦合程度 降低,这样可以减轻激振力通过后支撑向车身的传递,有效减小汽车的振动;相对而言,利 【 】 【 】 用能量法进行模态解耦设计是目前应用较多的一种方法 3 4 ,动力总成悬置系统能量解耦 较之其他方法而言有三个优点:1)可以在原坐标系上对系统进行解耦设计;2)仅需对系统 进行自由振动分析求得刚体模态参数,基本脱离了发动机类型及布置形式等具体特点的束 缚,因而具有普遍的实用性;3)上述解耦指标总是在(0,1)区间变化,因而可以使优化 计算保持较好的数值稳定性。根据文献【5】的研究,子系统在主要激励力作用方向上解耦 程度的提高及模态频率的合理安排能使整车振动得到有效控制。 本文就悬置系统的匹配进行探讨,对悬置系统的种种约束条件进行详细研究,并利用 ADAMS/View 建立动力总成悬置系统的仿真模型; 集成 ADAMS 软件、 iSIGHT 软件和 Matlab 软件,并利用 iSIGHT 软件的全局优化方法——多岛遗传算法进行确定性优化设计;在确定 性设计的基础上,利用 Monte Carlo 分析当悬置主刚度具有很大离散性时系统解耦程度的分 布;利用 6Sigma 方法进行可靠性优化,使系统的解耦程度相对于悬置主刚度变化的灵敏度 降低, 从而保证了模态解耦的设计思想在实际生产过程中的可行。 整个过程不仅实现了悬置 系统的优化,而且实现了流程的自动化。 2. 动力总成悬置系统的确定性优化设计
f k ([ x]) = 1 − Energykk Min frequency S .T . static _ dis
k = 1, 2 , Λ 6
(3)
2.2 悬置系统的优化流程 1. 动力总成模型的建立 本文在优化计算过程中, 出于计算速度的考虑, 将动力总成系统简化为具有六个自由度 支撑在四个橡胶块上的刚体,在 ADAMS 软件下建立简单的多体模型,如图 1 所示。动力 总成转动惯量和质心位置由实测得到,数据中包含了质心偏心和惯性积、惯性矩等因素。
6.54 93.36 0.00 0.06 0.03 0.00
90.27 6.24 0.00 0.10 0.01 3.38
0.00 0.05 0.03 0.54 99.33 0.07
1.44 0.13 1.63 0.00 0.01 96.80
从表 1、 表 2 可以看出, 利用本文提出的方法可以很方便得到动力总成悬置系统的解耦, 由于系统存在偏心并且在优化过程中需要保证左右悬置的刚度相同等因素的影响, 因此解耦 程度只能逼近 1,即不可能完全解耦。
相关文档
最新文档