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通用汽車公司把春季與辛普森公司聯(lián)合起來

來源: | 作者:thinks | 發(fā)布時間: 2024-11-18 | 253 次瀏覽 | 分享到:

挑戰(zhàn)

尋找一種更有效、更準確的方法來建模葉彈簧車輛懸架系統(tǒng)的復(fù)雜配置和多體動力學(xué)。傳統(tǒng)的方法錯綜復(fù)雜、具有挑戰(zhàn)性和資源密集型,因此很難為不同的車輛方案定制定制的懸掛裝置。

 

溶解物

創(chuàng)建一個多體動力學(xué)建模工具,使用模擬軟件解決方案,從達索系統(tǒng)模擬團隊的支持。

 

結(jié)果

提高效率--過去一天的模擬現(xiàn)在可以在一小時內(nèi)完成

辛普森的強力解決器提供快速、準確的模擬結(jié)果

對支持未來車輛創(chuàng)新的信心

 

有時候舊的想法是最好的,但這并不意味著將它們應(yīng)用于新的設(shè)計是很簡單的。比如說,以葉泉為例。這是最古老的車輛懸掛形式之一,可以追溯到17世紀法國馬車,現(xiàn)在還在使用中。

通用汽車(GM)汽車動力學(xué)和負載模擬工程師阿梅亞·阿普特(AmeyaAPTE)說:"葉泉是一種超級古老的技術(shù),但制造和提供一個非常好的車輛懸架系統(tǒng)非常便宜。

 

從本質(zhì)上講,葉彈簧由長而平坦的鋼板組成,這些鋼板彎曲成弧形,并堆疊在一起??梢蕴砑拥诙€甚至第三個包,每個包都含有不同形狀和數(shù)量的葉子。為無限的配置可能性打開了大門。

"不同的葉彈簧配置為車輛提供不同的懸架率,"APTE解釋道。"一個更小的車輛需要一個更小的葉包和更少的葉包,而一個更大的車輛通常需要一個更大的葉包和更多的葉包?;旧?后軸所載的載荷量是影響葉設(shè)計的主要因素。這取決于你想從車輛上乘坐什么樣的車。"

為了充分分析每個彈簧的葉子相互作用的不同方式,模擬是必不可少的。

 

仿真軟件 

 

APTE說:"如果你看到樹葉內(nèi)部的壓力,在測試中幾乎不可能做到這一點,但是你可以在模擬中做到。""同樣,如果你想測量兩個葉之間的力,你可以把它放在一個負載傳感器里,但這也改變了模型本身。"

 

但是從模擬建模的角度來看,考慮到這些多體動力學(xué)是一個復(fù)雜的和資源密集的任務(wù)。因此,為每個車輛程序定制的葉彈簧建??赡芎臅r、容易出錯,并且很難作為一個過程標準化。

 

"葉泉已經(jīng)存在幾百年了,所以人們可能認為這是一種簡單的建模技術(shù),但事實恰恰相反,"APTE說。"葉彈簧的一個挑戰(zhàn)是,葉本身與懸架相結(jié)合,因此它們之間存在摩擦,需要建模。此外,安裝在底盤和葉彈簧之間的襯套也具有必須建模的頻率相關(guān)性。"

 

汽車制造商通常使用有限元分析解決方案來建模和模擬車輛設(shè)計所涉及的復(fù)雜幾何、材料和物理。但是對于通用的葉泉,APTE想要一個多體動力學(xué)工具,支持更有效的建模這些復(fù)雜的系統(tǒng)。他和他的團隊使用模擬技術(shù)來創(chuàng)造他們需要的工具。

 

"我們開發(fā)的工具使我們能夠為不同的應(yīng)用程序制造標準化和定制的葉泉,"APTE說。"用戶只需輸入他們想要的彈簧參數(shù)--例如一個包中的葉數(shù)、它們在主包、次級包和輔助包中的分布情況、它們的形狀、逐漸變細等。有了這些信息,該工具將創(chuàng)建一個模型,用于預(yù)測車輛動力學(xué)性能和載荷。"

 

兩個關(guān)鍵要素促成了該工具的成功。其中之一是由該公司的技術(shù)團隊、后端團隊和研發(fā)團隊提供的全面支持。另一種是模擬多體系統(tǒng)--一種開發(fā)和模擬高保真多體系統(tǒng)的技術(shù)。帕特對辛普森的解決方案印象尤為深刻,這比他以前使用的其他工具要快得多。


仿真軟件 

 

"對于辛普森,你實際上不需要修改解決參數(shù)來獲得一個模型來運行,"APTE說。"您可以修改參數(shù),以增加或減少運行時間,或在模擬的某些部分獲得更高的保真度,但您通常不需要這樣做來運行模型。這個健壯的解析器非常有用,因為它使我們能夠查看結(jié)果,了解它們背后發(fā)生的物理,然后將模型發(fā)送給我們的設(shè)計工程師。"

 

該工具除了支持更有效的葉彈簧模擬外,還提供了準確的結(jié)果,因此APTE和他的團隊能夠自信地進行模擬。"如果葉泉的模擬需要一天時間來使用FEA工具,那么它可以在一小時內(nèi)完成,"APTE說。

 

展望未來,APTE相信,他在這一工具中的解決方案將經(jīng)受住時間的考驗,即使隨著行業(yè)的不斷發(fā)展和新技術(shù)的出現(xiàn)。

 

"我認為,我們現(xiàn)在擁有的物理解決者將是超充電的,而不是被諸如人工智能和模塊鏈之類的破壞性技術(shù)所消滅,"APTE說。""在過去的幾十年里,新汽車進入市場所需的時間大大減少,我們認為,使用新工具有可能進一步減少這一現(xiàn)象。從長遠來看,學(xué)習(xí)這些新工具,想象未來我們可以將它們結(jié)合起來,創(chuàng)建正確的應(yīng)用程序,這將是我們工作的一個重要部分。"

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