Autotechnika szakfolyóirat
Autotechnika szakfolyóirat
2022. november | Olvasson bele!

Szimulációval az NVH jelenséggel szemben

hirdetés

Az elektromos hajtáslánc alkatrészei közötti összetett kölcsönhatások jelentős kihívást jelentenek a tervezés során a zaj, valamint a rezgések/vibrációk pontos előrejelzésében. A megfelelő szoftveres modellezési eljárások segíthetnek a költségek és a fejlesztési idő csökkentésében.

A Drive System Design (DSD) mérnökei különféle villanymotor modelleket (is) tesztelnek, vizsgálva azok anyagainak, illetve a tekercselés kialakításának hatását az NVH jelenség kapcsán. Az elektromos járművekben gyakran előforduló zajproblémák megoldását nagyban nehezíti, hogy a tervezés korai szakaszában a motorok még csak virtuálisan léteznek, valós „kísérleti darab” helyett szimulációkat használnak, melyek során a virtuálisan felépített modelleknek és azok működésének a valóságot kell reprezentálniuk, így képesnek kell lenniük az NVH-problémák pontos előrejelzésére is. A DSD 3 dimenzióban tudja modellezni a motor egyes alkatrészeit és azok egymással történő kapcsolódását, ami kritikus fontosságú az egyes alkatrészek rendszerszintű kölcsönhatásának megértéséhez. Ezt a megközelítést sikeresen alkalmazták eddigi fejlesztési projektekben azoknak az NVH-problémáknak azonosításában, amelyek a korábban megszokott tematika szerint a korai szakaszban egyébként elmaradtak volna.

Ha sorra vesszük a villanymotor főbb elemeit, mindegyikük gerjesztő hatással van NVH tekintetében, ezért már az előzetes szimuláció során rendszerszintű megközelítésre van szükség. Az NVH szempontjából kulcsfontosságú összetevőket egyetlen modellbe foglalják, így lehetővé válik a keletkező kölcsönhatások azonosítása. A teljesség igénye nélkül pár példa: az állórész tekercselése, a ház merevsége és a csillapításra gyakorolt ​​hatása, a forgórész kiegyensúlyozatlansága, a nyomatékhullámzás, az impulzusszélesség (PWM) moduláció hatása a motorgerjesztés kapcsán, valamint a gyártási méreteltérések miatti kialakuló vibráció, mind egyre jelentősebb kérdések és a nagyobb fordulatszámú motorok megjelenése miatt egyre fontosabbá válnak.

Független tanácsadó cégként a DSD számos gyártóval (OEM) és Tier 1 beszállítóval dolgozik együtt különböző iparágakban, így számos motorkonstrukció NVH-jelenséggel kapcsolatos problémájának megoldása előtt áll. A kihívások sora egy kiterjedt és folyamatosan bővülő tudásbázisban csúcsosodott ki, amely a saját DSD-metodika folyamatos tökéletesedéséhez vezetett.

hirdetés

„Az NVH-val szemben támasztott fogyasztói elvárások teljesítése egyre nagyobb kihívást jelent a járműgyártók számára” – mondta Jordan Craven a DSD vezető fejlesztője. „A tervek virtuális elemzése és validálása a mi módszerünkkel nagyobb biztonságot ad a gyártóknak abban, hogy teljesítsék kitűzött céljaikat. Bebizonyosodott, hogy jelentősen csökkenti a gyártás utáni javítások szükségességét.”

A vállalat erről az új megközelítésről a 2022-es JSAE (Society of Automotive Engineers of Japan) éves kongresszusán, a japán Yokohamában tartott előadást. A cikk címe: „Kihívások a villamosított hajtásláncok NVH-teljesítményének optimalizálásával korrelált alkatrészmodellek fejlesztésében” (“Challenges in optimising system NVH performance of electrified powertrains through developing correlated component models”).

A DSD mérnökei rámutatnak, hogy még mindig sok kihívás előtt áll az elektromos járművek NVH-teljesítményének optimalizálása. A szimulációs technikák fejlődése, különösen az olyan módszerek kombinálása, mint például a tranziens (átmeneti) érintkezési feltételek megjelenítése és ezek integrálása a rendszer NVH modelljébe, lehetővé teszi az elektromos járművek komplex fejlesztésének következő szakaszát. A hangminőségi célok és a pszichoakusztikus mérőszámok gyorsan fejlődnek, és a szimuláció használata a hangminőségi célok meghatározásához és ellenőrzéséhez a rendszerfejlesztők számára rendkívül előnyös.

A DSD tesztlaborjába a következő videóban nyerhetünk betekintést: 

Az elektromotorokkal kapcsolatos NVH-jelenségekkel kapcsolatosan pedig az alábbi videóban részesülhetünk kimerítő ismerettágításban:


Tetszett a cikk?

hirdetés

hirdetés