CN108920740A - 悬置内骨架模态优化方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种悬置内骨架模态优化方法及系统，包括：获取悬置内骨架结构的3D数据；将所述3D数据导入有限元前处理器中，在所述有限元前处理器中进行网格划分，以建立所述悬置内骨架的有限元模型；在所述悬置内骨架连接动力总成处添加约束；将所述有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到悬置内骨架载荷下的各阶模态频率图及振型图；对所述模态频率图及所述振型图进行对标分析，对位移量大于误差值的区域进行优化，直到满足设计要求为止。本发明能够快速准确的找到位移量大于误差值的区域，也即找到需要优化的位置区域，从而有效的提高了悬置内骨架模态的优化的精度及效率，满足了实际应用需求。
Description
技术领域
本发明涉及计算机辅助设计技术领域，特别是涉及一种悬置内骨架模态优化方法及系统。
背景技术
随着中国汽车行业飞速发展，国内各大汽车品牌竞争激烈，汽车性能日渐提升。对汽车而言，悬置系统是作为衔接动力总成和车身的部分存在的，主要作用是支撑动力总成、减少动力总成的震动对整车的影响、限制动力总成的抖动量，对整车NVH性能起着非常大的作用。
由于发动机本身是一个内在的振动源，同时也受到来自外部的各种振动干扰，引起零部件的损坏和乘坐的不舒适等，所以设置悬置系统，把发动机传递到支承系统的振动减小到最低限度。成功地控制振动，主要取决于悬置系统的结构型式、几何位置及悬置软垫的结构、刚度和阻尼等特性，确定—个合理的悬置系统是一件相当复杂的工作，它要满足—系列静态及动态的性能要求，同时又受到各种条件的约束，这些大大增加了设计的难度。因此在悬置结构设计阶段就要对悬置内骨架的模态进行分析。
目前，在汽车开发过程中，无论是改进车型还是全新的车型，在悬置开发过程中都要投入较多的人力和物力，而悬置结构开发工作主要还是依赖经验和解耦结果进行设计，精确度低，且开发周期长。
发明内容
为此，本发明的一个目的在于提出一种悬置内骨架模态优化方法，以解决现有技术精确度低，开发周期长的问题。
根据本发明提供的悬置内骨架模态优化方法，包括：
获取悬置内骨架结构的3D数据；
将所述3D数据导入有限元前处理器中，在所述有限元前处理器中进行网格划分，以建立所述悬置内骨架的有限元模型；
在所述悬置内骨架连接动力总成处添加约束；
将所述有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到所述悬置内骨架载荷下的各阶模态频率图及振型图；
对所述模态频率图及所述振型图进行对标分析，对位移量大于误差值的区域进行优化，直到满足设计要求为止。
根据本发明提供的悬置内骨架模态优化方法，能够有效节省开发成本，缩短开发周期，提高产品性能，优化产品结构，通过获取悬置内骨架结构的3D数据，将3D数据导入有限元前处理器中进行网格划分与进行有限元模型的建立，有效的简化了对悬置内骨架模态分析的步骤；通过在悬置内骨架连接动力总成处添加约束，有效的提高了对悬置内骨架模态分析的精确度；将所述有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，得到内骨架载荷下的各阶模态频率图及振型图，并对模态频率图及振型图进行对标分析，能够快速准确的找到位移量大于误差值的区域，也即找到需要优化的位置区域，从而有效的提高了悬置内骨架模态的优化的效率，满足了实际应用需求。
进一步地，所述将所述3D数据导入有限元前处理器中，在所述有限元前处理器中进行网格划分，以建立所述悬置内骨架的有限元模型的步骤包括：
在所述有限元前处理器中采用实体单元对所述3D数据进行有限元离散；
对上述划好的单元网格赋予材料属性及厚度，以建立所述悬置内骨架的有限元模型。
进一步地，所述在所述有限元前处理器中采用实体单元对所述3D数据进行有限元离散的步骤中，采用四面体单元的实体单元对所述3D数据进行有限单元离散。
进一步地，所述在所述悬置内骨架连接动力总成处添加约束的步骤包括：
获取所述悬置内骨架上用于连接所述动力总成的连接孔结构，在所述连接孔内壁各节点上添加固定约束，以模拟所述悬置内骨架的固定约束方式。
进一步地，所述将所述有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到所述悬置内骨架载荷下的各阶模态频率图及振型图的步骤包括：
对所述有限元模型创建控制卡片，采用线性求解器进行分析；
将设置好的有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到悬置内置骨架各阶模态下的模态频率图及振型图。
进一步地，所述对所述模态频率图及所述振型图进行对标分析，对位移量大于误差值的区域进行优化，直到满足设计要求为止的步骤包括：
当所述振型图与目标振型图的重合度大于或等于预设值时，对所述模态频率图进行对标分析，获得对应的模态频率；
判断所述模态频率是否大于目标频率；
若是，输出所述有限元模型的分析数据；
若否，则根据所述模态频率图确定需要优化的位置，对该位置进行优化，直到优化后的所述模态频率小于或等于所述目标频率。
进一步地，所述有限元前处理器为HyperMesh前处理软件，所述有限元分析求解器为Nastran。
进一步地，所述判断所述模态频率是否大于目标频率的步骤之后，所述方法还包括：
分别获取所述3D数据、所述有限元模型、所述振型图及所述模态频率，并将获取到的所述3D数据、所述有限元模型、所述振型图及所述模态频率形成对应关系进行标号存储。
本发明的另一个目的在于提出一种悬置内骨架模态优化系统，以解决现有技术成本高，开发周期长的问题。
根据本发明提供的悬置内骨架模态优化系统，包括：
获取模块，用于获取悬置内骨架结构的3D数据；
划分建立模块，用于将所述3D数据导入有限元前处理器中，在所述有限元前处理器中进行网格划分，以建立所述悬置内骨架的有限元模型；
约束添加模块，用于在所述悬置内骨架连接动力总成处添加约束；
导入求解模块，用于将所述有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到所述悬置内骨架载荷下的各阶模态频率图及振型图；
对标分析模块，用于对所述模态频率图及所述振型图进行对标分析，对位移量大于误差值的区域进行优化，直到满足设计要求为止。
进一步地，所述导入求解模块具体用于：
所述导入求解模块具体用于：
对所述有限元模型创建控制卡片，采用线性求解器进行分析；
将设置好的有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到悬置内置骨架各阶模态下的模态频率图及振型图。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实施例了解到。
附图说明
本发明实施例的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本发明第一实施例的悬置内骨架模态优化方法的流程图；
图2是第一实施例中建立的发动机的悬置内骨架有限元模型图；
图3是第一实施例中悬置内骨架连接动力总成处添加约束的有限元模型；
图4是第一实施例中优化后的悬置内骨架有限元模型图；
图5是根据本发明第二实施例的悬置内骨架模态优化方法的流程图；
图6是根据本发明第三实施例的悬置内骨架模态优化系统的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明第一实施例提出的悬置内骨架模态优化方法，其中，包括步骤S101～S105。
步骤S101，获取悬置内骨架结构的3D数据。
其中，本实施例以发动机为例进行说明，具体可以从发动机设计时获得该发动机的悬置内骨架的3D数据。通过所述悬置内骨架的3D数据的获取，以方便了后续对悬置内骨架模态的分析，有效的提高了分析效率。
步骤S102，将所述3D数据导入有限元前处理器中，在所述有限元前处理器中进行网格划分，以建立所述悬置内骨架的有限元模型。
如上所述，将所述3D数据导入有限元前处理器中，本实施例中，所述有限元前处理器为HyperMesh前处理软件，使用网格划分进行悬置内骨架的有限元模型的建立。
其中，在建立有限元模型时，对上述的悬置内骨架而言，可根据发动机实际结构设定悬置内骨架中各结构的材料、以及各结构之间的连接关系。
具体的，首先对悬置内骨架3D数据进行有限单元离散，悬置内骨架所有结构均采用合适的实体单元进行离散，并采用四面体单元的实体单元对所述3D数据进行有限单元离散，少量三面体单元以满足高质量网格的过渡需要；然后对上述划分好的单元网格赋予材料属性和厚度。因此，通过对所述悬置内骨架3D数据进行离散处理，对所述悬置内骨架3D数据进行有效简的化，以进一步的提高所述悬置内骨架模态分析方法的分析效率。如图2所示为建好的发动机的悬置内骨架的有限元模型。
步骤S103在所述悬置内骨架连接动力总成处添加约束。
具体的，获取所述悬置内骨架上用于连接所述动力总成的连接孔结构，在所述连接孔内壁各节点上添加固定约束，以约束所述连接孔的六个自由度，从而能够有效的模拟所述悬置内骨架的固定约束方式。
本实施例中，通过在所述悬置内骨架连接动力总成处添加约束的设计，有效的提高了对悬置内骨架模态分析的准确性。如图3所示为悬置内骨架连接动力总成处添加约束的有限元模型。
步骤S104，将所述有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到悬置内骨架载荷下的各阶模态频率图及振型图；
具体的，可以对所述有限元模型创建控制卡片(control card)，采用线性求解器进行分析，例如采用SOL101求解器进行分析；然后将设置好的有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，有限元分析求解器例如为Nastran，可以得到所述悬置内骨架载荷下的各阶模态频率图及振型图。
步骤S105，对所述模态频率图及所述振型图进行对标分析，对位移量大于误差值的区域进行优化，直到满足设计要求为止。
其中，对所述模态频率图及所述振型图进行对标分析的软件为Nastran，当判断到所述振型图的重合度、所述模态频率图的重合度均小于或等于预设值时，则判定对悬置内骨架的模态分析合格，此时可对应输出所述有限元模型的分析数据，以方便后续对测试结果的查看，提高了用户体验。具体的，所述预设值为用户预先设置的数值，该数值用户可根据需求进行大小设置。
例如，步骤S104中，从所述模态频率图及所述振型图中得出所述悬置内骨架的模态频率为3496Hz，而目标频率4248Hz，未能达到设计要求的目标值，然后通过对所述模态频率图及所述振型图分析发现，述悬置内骨架耳朵根部区域刚度较弱，因此需要对此处进行优化，例如，请参阅图4，可以在所述悬置内骨架耳朵根部的区域增加材料，以增强刚度，图4中，圆圈处的板件为增加的所述悬置内骨架的厚度，优化后，将悬置内骨架的有限元模型再次导入Nastran中进行求解，如果满足要求(模态频率需要大于等于4248Hz)，则表明优化成功，如不满足要求则进行优化整改直至满足要求。
根据本实施例提供的悬置内骨架模态优化方法，能够有效节省开发成本，缩短开发周期，提高产品性能，优化产品结构，通过获取悬置内骨架结构的3D数据，将3D数据导入有限元前处理器中进行网格划分与进行有限元模型的建立，有效的简化了对悬置内骨架模态分析的步骤；通过在悬置内骨架连接动力总成处添加约束，有效的提高了对悬置内骨架模态分析的精确度；将所述有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，得到内骨架载荷下的各阶模态频率图及振型图，并对模态频率图及振型图进行对标分析，能够快速准确的找到位移量大于误差值的区域，也即找到需要优化的位置区域，从而有效的提高了悬置内骨架模态的优化的效率，满足了实际应用需求。
请参阅图5，本发明的第二实施例提出的悬置内骨架模态优化方法，其中，包括步骤S201～S206。
步骤S201，获取悬置内骨架结构的3D数据。
步骤S202，将所述3D数据导入有限元前处理器中，在所述有限元前处理器中进行网格划分，以建立所述悬置内骨架的有限元模型。
步骤S203在所述悬置内骨架连接动力总成处添加约束。
步骤S204，将所述有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到悬置内骨架载荷下的各阶模态频率图及振型图；
步骤S205，对所述模态频率图及所述振型图进行对标分析，当所述振型图与目标振型图的重合度大于或等于预设值时，对所述模态频率图进行对标分析，获得对应的模态频率；
如上所述，获取悬置内骨架结构的3D数据并导入有限元前处理器中进行网格划分，以建立所述悬置内骨架的有限元模型，在所述悬置内骨架连接动力总成处添加约束，然后将所述有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到所述悬置内骨架载荷下的各阶模态频率图及振型图，对所述模态频率图及所述振型图进行对标分析，当所述振型图与目标振型图的重合度大于或等于预设值时，对所述模态频率图进行对标分析，获得对应的模态频率。具体的，所述预设值为用户预先设置的数值，该数值用户可根据需求进行大小设置；
步骤S206，判断所述模态频率是否大于目标频率；若是，则执行步骤S208，若否，则执行步骤S207。
步骤S207，输出所述有限元模型的分析数据；
如上所述，当判断所述模态频率小于或等于目标频率时，则判定对悬置内骨架的模态分析合格，此时可对应输出所述有限元模型的分析数据，以方便后续对测试结果的查看，提高了用户体验。
步骤S208，根据所述模态频率图确定需要优化的位置，对该位置进行优化，直到优化后的所述模态频率小于或等于所述目标频率。
如上所述，当判断所述模态频率大于目标频率时，则根据所述模态频率图确定需要优化的位置，对该位置进行优化，直到优化后的所述模态频率小于或等于所述目标频率。
进一步地，在判断所述模态频率是否大于目标频率的步骤之后，所述方法还包括：
分别获取所述3D数据、所述有限元模型、所述振型图及所述模态频率，并将获取到的所述3D数据、所述有限元模型、所述振型图及所述模态频率形成对应关系进行标号存储。
其中，通过将获取到的所述3D数据、所述有限元模型、振型图及所述模态频率形成对应关系进行标号存储的设计，有效的方便了后续用户对数据的查看与查询，提高了用户体验。
请参阅图6，本发明的第三实施例提出的悬置内骨架模态优化系统，包括：
获取模块10，用于获取悬置内骨架结构的3D数据。
划分建立模块20，用于将所述3D数据导入有限元前处理器中，在所述有限元前处理器中进行网格划分，以建立所述悬置内骨架的有限元模型。
约束添加模块30，用于在所述悬置内骨架连接动力总成处添加约束。
导入求解模块40，将所述有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到所述悬置内骨架载荷下的各阶模态频率图及振型图。
对标分析模块50，用于对所述模态频率图及所述振型图进行对标分析，对位移量大于误差值的区域进行优化，直到满足设计要求为止。
本实施例中，所述划分建立模块20具体用于：
在所述有限元前处理器中采用实体单元对所述3D数据进行有限元离散；
对上述划好的单元网格赋予材料属性及厚度，以建立所述悬置内骨架的有限元模型。
本实施例中，所述划分建立模块20具体用于：采用四面体单元的实体单元对所述3D数据进行有限单元离散。
本实施例中，所述约束添加模块30，具体用于：获取所述悬置内骨架上用于连接所述动力总成的连接孔结构，在所述连接孔内壁各节点上添加固定约束，以模拟所述悬置内骨架的固定约束方式。
本实施例中，所述导入求解模块40具体用于：
对所述有限元模型创建控制卡片，采用线性求解器进行分析；
将设置好的有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到悬置内置骨架各阶模态下的模态频率图及振型图。
本实施例中，所述对标分析模块50具体用于：
对所述位移云图进行对标分析，获得对应的模态频率；
当所述振型图与目标振型图的重合度大于或等于预设值时，对所述模态频率图进行对标分析，获得对应的模态频率；
判断所述模态频率是否大于目标频率；
若是，输出所述有限元模型的分析数据；
若否，则根据所述模态频率图确定需要优化的位置，对该位置进行优化，直到优化后的所述模态频率小于或等于所述目标频率。
在此还需要指出的是，在判断所述模态频率是否大于目标频率之后，获取所述3D数据、所述有限元模型、所述振型图及所述模态频率，并将获取到的所述3D数据、所述有限元模型、所述振型图及所述模态频率形成对应关系进行标号存储。
本实施例中，所述有限元前处理器为HyperMesh前处理软件，所述有限元分析求解器为Nastran。
根据本发明提供的悬置内骨架模态优化系统，能够有效节省开发成本，缩短开发周期，提高产品性能，优化产品结构，通过获取悬置内骨架结构的3D数据，将3D数据导入有限元前处理器中进行网格划分与进行有限元模型的建立，有效的简化了对悬置内骨架模态分析的步骤；通过在悬置内骨架连接动力总成处添加约束，有效的提高了对悬置内骨架模态分析的准确；将所述有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，得到内骨架载荷下的各阶模态频率图及振型图，并对模态频率图及振型图进行对标分析，能够快速准确的找到位移量大于误差值的区域，也即找到需要优化的位置区域，从而有效的提高了悬置内骨架模态的优化的效率，满足了实际应用需求。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种悬置内骨架模态优化方法，其特征在于，包括：
获取悬置内骨架结构的3D数据；
将所述3D数据导入有限元前处理器中，在所述有限元前处理器中进行网格划分，以建立所述悬置内骨架的有限元模型；
在所述悬置内骨架连接动力总成处添加约束；
将所述有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到所述悬置内骨架载荷下的各阶模态频率图及振型图；
对所述模态频率图及所述振型图进行对标分析，对位移量大于误差值的区域进行优化，直到满足设计要求为止。
2.根据权利要求1所述的悬置内骨架模态优化方法，其特征在于，所述将所述3D数据导入有限元前处理器中，在所述有限元前处理器中进行网格划分，以建立所述悬置内骨架的有限元模型的步骤包括：
在所述有限元前处理器中采用实体单元对所述3D数据进行有限元离散；
对上述划好的单元网格赋予材料属性及厚度，以建立所述悬置内骨架的有限元模型。
3.根据权利要求2所述的悬置内骨架模态优化方法，其特征在于，所述在所述有限元前处理器中采用实体单元对所述3D数据进行有限元离散的步骤中，采用四面体单元的实体单元对所述3D数据进行有限单元离散。
4.根据权利要求1所述的悬置内骨架模态优化方法，其特征在于，所述在所述悬置内骨架连接动力总成处添加约束的步骤包括：
获取所述悬置内骨架上用于连接所述动力总成的连接孔结构，在所述连接孔内壁各节点上添加固定约束，以模拟所述悬置内骨架的固定约束方式。
5.根据权利要求1所述的悬置内骨架模态优化方法，其特征在于，所述将所述有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到所述悬置内骨架载荷下的各阶模态频率图及振型图的步骤包括：
对所述有限元模型创建控制卡片，采用线性求解器进行分析；
将设置好的有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到悬置内置骨架各阶模态下的模态频率图及振型图。
6.根据权利要求1所述的悬置内骨架模态优化方法，其特征在于，所述对所述模态频率图及所述振型图进行对标分析，对位移量大于误差值的区域进行优化，直到满足设计要求为止的步骤包括：
当所述振型图与目标振型图的重合度大于或等于预设值时，对所述模态频率图进行对标分析，获得对应的模态频率；
判断所述模态频率是否大于目标频率；
若是，输出所述有限元模型的分析数据；
若否，则根据所述模态频率图确定需要优化的位置，对该位置进行优化，直到优化后的所述模态频率小于或等于所述目标频率。
7.根据权利要求1至6任意一项所述的悬置内骨架模态优化方法，其特征在于，所述有限元前处理器为HyperMesh前处理软件，所述有限元分析求解器为Nastran。
8.根据权利要求7所述的汽车车身分析方法，其特征在于，所述判断所述模态频率是否大于目标频率的步骤之后，所述方法还包括：
分别获取所述3D数据、所述有限元模型、所述振型图及所述模态频率，并将获取到的所述3D数据、所述有限元模型、所述振型图及所述模态频率形成对应关系进行标号存储。
9.一种悬置内骨架模态优化系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取悬置内骨架结构的3D数据；
划分建立模块，用于将所述3D数据导入有限元前处理器中，在所述有限元前处理器中进行网格划分，以建立所述悬置内骨架的有限元模型；
约束添加模块，用于在所述悬置内骨架连接动力总成处添加约束；
导入求解模块，用于将所述有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到所述悬置内骨架载荷下的各阶模态频率图及振型图；
对标分析模块，用于对所述模态频率图及所述振型图进行对标分析，对位移量大于误差值的区域进行优化，直到满足设计要求为止。
10.根据权利要求9所述的悬置内骨架模态优化系统，其特征在于，所述导入求解模块具体用于：
对所述有限元模型创建控制卡片，采用线性求解器进行分析；
将设置好的有限元模型导入有限元分析求解器中进行求解，以得到悬置内置骨架各阶模态下的模态频率图及振型图。
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