CN116305599A - 一种发动机曲轴系统噪声识别和优化方法 - Google Patents

一种发动机曲轴系统噪声识别和优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116305599A
CN116305599A CN202211094017.9A CN202211094017A CN116305599A CN 116305599 A CN116305599 A CN 116305599A CN 202211094017 A CN202211094017 A CN 202211094017A CN 116305599 A CN116305599 A CN 116305599A
Authority
CN
China
Prior art keywords
engine
crankshaft
model
noise
simulation model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202211094017.9A
Other languages
English (en)
Inventor
李勤华
邓晓龙
胡军峰
李玺良
胡爽
刘毅
赵福成
王瑞平
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guizhou Jili Engine Co ltd
Zhejiang Geely Holding Group Co Ltd
Ningbo Geely Royal Engine Components Co Ltd
Yiwu Geely Powertrain Co Ltd
Aurobay Technology Co Ltd
Original Assignee
Guizhou Jili Engine Co ltd
Zhejiang Geely Holding Group Co Ltd
Ningbo Geely Royal Engine Components Co Ltd
Yiwu Geely Powertrain Co Ltd
Aurobay Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guizhou Jili Engine Co ltd, Zhejiang Geely Holding Group Co Ltd, Ningbo Geely Royal Engine Components Co Ltd, Yiwu Geely Powertrain Co Ltd, Aurobay Technology Co Ltd filed Critical Guizhou Jili Engine Co ltd
Priority to CN202211094017.9A priority Critical patent/CN116305599A/zh
Publication of CN116305599A publication Critical patent/CN116305599A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/17—Mechanical parametric or variational design
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/10—Noise analysis or noise optimisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)

Abstract

本发明提供了一种发动机曲轴系统噪声识别和优化方法，涉及车辆技术领域。本发明所述的发动机曲轴系统噪声识别方法，包括：获取发动机的参数数据，根据参数数据建立动力学仿真模型；从动力学仿真模型提取发动机的曲轴在工作状态下的工作振动振型和发动机的各主轴承座的振动加速度数据；结合工作振动振型对靠近曲轴的飞轮侧的主轴承座的振动加速度数据进行评价，若评价结果不满足预设评价标准，则判断曲轴与发动机的轴承座之间出现噪声。本发明能够有效识别出敲击噪声的工作振型并锁定噪声问题，可以采取包括优化缸内压力幅值或飞轮主级刚度分布在内的各种优化方式来降低低频敲击噪声，从而彻底解决怠速或蠕行工况下发动机低频敲击噪声问题。

Description

一种发动机曲轴系统噪声识别和优化方法
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，具体而言，涉及一种发动机曲轴系统噪声识别和优化方法。
背景技术
混合动力发动机在给电池充电时，相对于传统动力发动机而言，存在怠速和蠕行工况大负荷给电池充电的情况。在此充电过程中，曲轴与轴承座之间出现一种规律性低频敲击噪声，影响车内噪声品质，导致整车的NVH(Noise、Vibration、Harshness，噪声、振动与声振粗糙度)性能下降。
现有改进方法一般都是对发动机实物样机进行噪声的试验测量，再结合噪声的测量结果，对实物发动机的设计进行修改，导致整体研发周期较长、成本较高。
发明内容
本发明解决的问题是如何实现高效的发动机曲轴系统噪声识别和优化。
为解决上述问题，本发明提供一种发动机曲轴系统噪声识别和优化方法。
第一方面，本发明提供一种发动机曲轴系统噪声识别方法，包括：
获取发动机的参数数据，根据所述参数数据建立动力学仿真模型；
从所述动力学仿真模型提取所述发动机的曲轴在工作状态下的工作振动振型和所述发动机的各主轴承座的振动加速度数据；
结合所述工作振动振型对靠近所述曲轴的飞轮侧的所述主轴承座的振动加速度数据进行评价，若评价结果不满足预设评价标准，则判断所述曲轴与所述发动机的轴承座之间出现噪声。
可选地，所述参数数据包括发动机部件模型、发动机结构参数和施加在所述发动机部件模型上的载荷输入数据，所述根据所述参数数据建立动力学仿真模型包括：
根据所述发动机部件模型、所述发动机结构参数和所述载荷输入数据建立所述动力学仿真模型。
可选地，所述发动机部件模型包括缸体总成几何模型、曲柄连杆机构几何模型、扭振减震器几何模型及飞轮总成几何模型，所述发动机部件模型的建立过程包括：
为缸体总成、曲柄连杆机构、扭振减震器以及飞轮总成分别建立所述缸体总成几何模型、所述曲柄连杆机构几何模型、所述扭振减震器几何模型及所述飞轮总成几何模型。
可选地，所述发动机结构参数包括缸体缸径、冲程、曲拐半径、活塞偏心量、缸孔偏心量、轴承孔直径以及往复惯性质量，所述根据所述发动机部件模型、所述发动机结构参数和所述载荷输入数据建立所述动力学仿真模型包括：
将所述缸体缸径、所述冲程、所述曲拐半径、所述活塞偏心量、所述缸孔偏心量、所述轴承孔直径以及所述往复惯性质量输入所述动力学仿真模型，以对所述动力学仿真模型进行简化。
可选地，所述载荷输入数据包括怠速充电工况下缸压输入数据和曲轴轴承孔非线性弹簧刚度数据，所述根据所述发动机部件模型、所述发动机结构参数和所述载荷输入数据建立所述动力学仿真模型包括：
将所述怠速充电工况下缸压输入数据和所述曲轴轴承孔非线性弹簧刚度数据输入所述动力学仿真模型，以对所述发动机部件模型施加载荷。
可选地，所述根据所述参数数据建立动力学仿真模型还包括：
根据所述发动机部件模型得到FE网格模型，根据所述FE网格模型、所述发动机结构参数和所述载荷输入数据建立所述动力学仿真模型。
可选地，所述根据所述参数数据建立动力学仿真模型还包括：
根据混合动力工作场景确定怠速或蠕行充电转速范围与负荷范围。
可选地，所述结合所述工作振动振型对靠近所述曲轴的飞轮侧的所述主轴承座的振动加速度数据进行评价包括：
将所述振动加速度数据放入CAE数据库中进行评价，若所述评价结果满足所述预设评价标准，则判断所述曲轴与所述轴承座之间未出现怠速充电敲击噪声，若所述评价结果不满足所述预设评价标准，则判断所述曲轴与所述轴承座之间出现怠速充电敲击噪声。
第二方面，本发明提供一种发动机曲轴系统噪声优化方法，包括：
当按照上述任一项所述的发动机曲轴系统噪声识别方法判断发动机的曲轴与轴承座之间出现噪声时，按照预设优化策略进行优化，直至靠近所述曲轴的飞轮侧的主轴承座的振动加速度数据的评价结果满足预设评价标准。
可选地，所述预设优化策略包括降低缸内燃烧压力、降低飞轮惯量、降低主级结构弯曲刚度、降低怠速充电转速以及负荷优化。
本发明的发动机曲轴系统噪声识别和优化方法，利用动力学仿真模型对发动机曲轴系统的运行状态进行模拟，并对仿真结果进行数据分析，结合曲轴在工作状态下的工作振动振型，对靠近曲轴的飞轮侧的主轴承座的振动加速度数据进行评价，能够有效识别出敲击噪声的工作振型并锁定噪声问题，可以采取包括优化缸内压力幅值或飞轮主级刚度分布在内的各种优化方式来降低低频敲击噪声，从而彻底解决怠速或蠕行工况下发动机低频敲击噪声问题；在产品开发初期规避低频敲击噪声问题，能够降低产品开发周期和成本。
附图说明
图1为本发明实施例的发动机曲轴系统噪声识别方法的流程示意图；
图2为本发明实施例的仿真分析流程图；
图3为本发明实施例的主轴承座振动响应对比示意图；
图4为本发明实施例的动力学仿真模型仿真输出动画的静态示意图；
图5为本发明实施例的NVH对比示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
如图1所示，本发明实施例提供一种发动机曲轴系统噪声识别方法，包括：
获取发动机的参数数据，根据所述参数数据建立动力学仿真模型。
具体地，结合图2所示，首先进行参数收集，获取混合动力总成参数数据，例如曲轴系图纸、缸体总成与曲轴系3D几何数模、发动机结构参数、发动机怠速充电工况转速与负荷等，以上统称为发动机的参数数据，再根据参数数据建立动力学仿真模型。通常可以基于CAE(ComputerAidedEngineering)建立CAE模型，即使用计算机将产品的3D模型划分为更小的元素(Mesh)；对几何体施加载荷(Load)和边界条件(Boundary)，在本实施例中主要为发动机怠速充电转速与充电负荷、缸内压力数据、缸体总成几何、曲轴系统及飞轮转动惯量与刚度等数据；然后求解刚度矩阵以确定产生的行为(Result)和响应(Response)。
从所述动力学仿真模型提取所述发动机的曲轴在工作状态下的工作振动振型和所述发动机的各主轴承座的振动加速度数据。
具体地，结合图2所示，在建立动力学仿真模型后，需要对动力学仿真模型进行结果提取。动力学仿真模型的仿真输出包括各主轴承座振动加速度响应(0～600Hz)、工作状态下动态工作振型及对应的动画(参见图4)，需要从中提取曲轴系统在怠速充电工况下轴系动态工作振型，锁定飞轮偏摆振动所对应的敲击频率(确定敲击峰值与振型是否吻合)，同时根据计算结果，提取缸体各主轴承座表面振动加速度响应，并分析靠近飞轮的主轴承座表面振动加速度响应是否与飞轮侧气缸做功冲击相关。
结合所述工作振动振型对靠近所述曲轴的飞轮侧的所述主轴承座的振动加速度数据进行评价，若评价结果不满足预设评价标准，则判断所述曲轴与所述发动机的轴承座之间出现噪声。
具体地，结合图2所示，在进行结果提取和数据分析后，需要进行评价以及后续的优化，对于评价过程而言，需要将靠近飞轮侧主轴承座振动加速度数据放入CAE数据库中进行评价，若超出评价标准，则判断曲轴与轴承座之间出现噪声，即根据曲轴在工作状态下的工作振动振型和主轴承座的振动加速度数据可以对曲轴和轴承座之间的噪声进行判断。可以根据多款机型怠速敲击噪声水平与主轴承座振动加速度幅值大小的关联性，确定满足NVH标准的CAE评价限值要求。
可选地，所述参数数据包括发动机部件模型、发动机结构参数和施加在所述发动机部件模型上的载荷输入数据，所述根据所述参数数据建立动力学仿真模型包括：
根据所述发动机部件模型、所述发动机结构参数和所述载荷输入数据建立所述动力学仿真模型。
具体地，动力学仿真模型的输入包括：
(1)模型输入：缸体总成几何模型、曲柄连杆机构几何模型、TVD(扭振减震器，全称TorsionalVibrationDamper)及飞轮总成几何模型；
(2)参数输入：发动机结构参数：如缸体缸径、冲程、曲拐半径、活塞偏心量、缸孔偏心量、轴承孔直径以及往复惯性质量等；
(3)载荷输入：怠速充电工况下缸压输入、曲轴轴承孔非线性弹簧刚度数据(CAE与试验对标获取参考值)；
根据上述发动机部件模型、发动机结构参数以及载荷输入数据建立动力学仿真模型。
可选地，所述发动机部件模型包括缸体总成几何模型、曲柄连杆机构几何模型、扭振减震器几何模型及飞轮总成几何模型，所述发动机部件模型的建立过程包括：
为缸体总成、曲柄连杆机构、扭振减震器以及飞轮总成分别建立所述缸体总成几何模型、所述曲柄连杆机构几何模型、所述扭振减震器几何模型及所述飞轮总成几何模型。
具体地，由于CAE模型是多体动力学的时变系统，应根据怠速充电工况对仿真模型进行逐级简化，例如发动机主体部分为缸体总成、TVD、曲轴、双质量飞轮等零部件实体建模，即分别为缸体总成、曲柄连杆机构、扭振减震器以及飞轮总成分别建立缸体总成几何模型、曲柄连杆机构几何模型、扭振减震器几何模型及飞轮总成几何模型。
可选地，所述发动机结构参数包括缸体缸径、冲程、曲拐半径、活塞偏心量、缸孔偏心量、轴承孔直径以及往复惯性质量，所述根据所述发动机部件模型、所述发动机结构参数和所述载荷输入数据建立所述动力学仿真模型包括：
将所述缸体缸径、所述冲程、所述曲拐半径、所述活塞偏心量、所述缸孔偏心量、所述轴承孔直径以及所述往复惯性质量输入所述动力学仿真模型，以对所述动力学仿真模型进行简化。
具体地，对仿真模型进行逐级简化还包括：将连杆、活塞以质量与惯量等简化信息输入至CAE仿真模型，即将缸体缸径、冲程、曲拐半径、活塞偏心量、缸孔偏心量、轴承孔直径以及往复惯性质量等作为简化信息输入动力学仿真模型。
可选地，所述载荷输入数据包括怠速充电工况下缸压输入数据和曲轴轴承孔非线性弹簧刚度数据，所述根据所述发动机部件模型、所述发动机结构参数和所述载荷输入数据建立所述动力学仿真模型包括：
将所述怠速充电工况下缸压输入数据和所述曲轴轴承孔非线性弹簧刚度数据输入所述动力学仿真模型，以对所述发动机部件模型施加载荷。
具体地，对仿真模型进行逐级简化还包括：曲轴系各轴颈与轴瓦之间采用非线性弹簧单元，弹簧刚度根据前期CAE与试验结果对标一致的经验值为输入参数。
可选地，所述根据所述参数数据建立动力学仿真模型还包括：
根据所述发动机部件模型得到FE网格模型，根据所述FE网格模型、所述发动机结构参数和所述载荷输入数据建立所述动力学仿真模型。
具体地，结合图2所示，在参数收集后，需要对发动机部件模型进行有限元(FE)网格划分，网格尺寸可以根据测试人员的需求进行设置，对FE网格模型的质量矩阵和刚性矩阵进行提取，根据提取后的模型建立动力学仿真模型。
可选地，所述根据所述参数数据建立动力学仿真模型还包括：
根据混合动力工作场景确定怠速或蠕行充电转速范围与负荷范围。
具体地，在仿真时需要对模型施加载荷和边界条件，即施加混动怠速充电工况缸压数据，并根据混合动力工作场景，确定怠速或蠕行充电转速范围与负荷范围，计算边界确认后对仿真模型进行求解。
可选地，所述结合所述工作振动振型对靠近所述曲轴的飞轮侧的所述主轴承座的振动加速度数据进行评价包括：
将所述振动加速度数据放入CAE数据库中进行评价，若所述评价结果满足所述预设评价标准，则判断所述曲轴与所述轴承座之间未出现怠速充电敲击噪声，若所述评价结果不满足所述预设评价标准，则判断所述曲轴与所述轴承座之间出现怠速充电敲击噪声。
具体地，在评价时，将靠近飞轮侧主轴承座振动加速度数据放入CAE数据库中进行评价，若满足评价标准，则无怠速充电敲击噪声的NVH风险；若超出评价标准，则判断曲轴与轴承座之间出现怠速充电敲击噪声。
本发明另一实施例提供一种发动机曲轴系统噪声优化方法，包括：
当按照上述发动机曲轴系统噪声识别方法判断发动机的曲轴与轴承座之间出现噪声时，按照预设优化策略进行优化，直至靠近所述曲轴的飞轮侧的主轴承座的振动加速度数据的评价结果满足预设评价标准。
具体地，当判断曲轴与轴承座之间出现噪声时，按照预设优化策略进行优化，直至满足CAE评价标准，以规避低频敲击噪声问题。结合图3和图5所示，原始状态飞轮不满足NVHtarget(NVH优化目标)，飞轮主级刚度优化A尽管相对于与原始状态飞轮有所优化，但仍不满足NVHtarget，在调整优化方案后，飞轮主级刚度优化B和飞轮主级刚度优化C满足NVHtarget。
可选地，所述预设优化策略包括降低缸内燃烧压力、降低飞轮惯量、降低主级结构弯曲刚度、降低怠速充电转速以及负荷优化。
具体地，当判断曲轴与轴承座之间出现噪声时，需要从降低缸内燃烧压力、飞轮惯量以及主级结构弯曲刚度以及怠速充电转速与负荷优化等方面进行优化，直至满足CAE评价标准，以规避低频敲击噪声问题。通过优化飞轮主级结构刚度分布或优化缸内燃烧压力，降低飞轮轴向摆幅，改变飞轮引起摆动导致曲轴主轴颈与轴承座之间的作用力，降低主轴承座表面振动加速度响应，从而彻底解决怠速或蠕行工况下发动机低频敲击噪声问题(150Hz～400Hz)。
虽然本发明公开披露如上，但本发明公开的保护范围并非仅限于此。本领域技术人员在不脱离本发明公开的精神和范围的前提下，可进行各种变更与修改，这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种发动机曲轴系统噪声识别方法，其特征在于，包括：
获取发动机的参数数据，根据所述参数数据建立动力学仿真模型；
从所述动力学仿真模型提取所述发动机的曲轴在工作状态下的工作振动振型和所述发动机的各主轴承座的振动加速度数据；
结合所述工作振动振型对靠近所述曲轴的飞轮侧的所述主轴承座的振动加速度数据进行评价，若评价结果不满足预设评价标准，则判断所述曲轴与所述发动机的轴承座之间出现噪声。
2.根据权利要求1所述的发动机曲轴系统噪声识别方法，其特征在于，所述参数数据包括发动机部件模型、发动机结构参数和施加在所述发动机部件模型上的载荷输入数据，所述根据所述参数数据建立动力学仿真模型包括：
根据所述发动机部件模型、所述发动机结构参数和所述载荷输入数据建立所述动力学仿真模型。
3.根据权利要求2所述的发动机曲轴系统噪声识别方法，其特征在于，所述发动机部件模型包括缸体总成几何模型、曲柄连杆机构几何模型、扭振减震器几何模型及飞轮总成几何模型，所述发动机部件模型的建立过程包括：
为缸体总成、曲柄连杆机构、扭振减震器以及飞轮总成分别建立所述缸体总成几何模型、所述曲柄连杆机构几何模型、所述扭振减震器几何模型及所述飞轮总成几何模型。
4.根据权利要求2所述的发动机曲轴系统噪声识别方法，其特征在于，所述发动机结构参数包括缸体缸径、冲程、曲拐半径、活塞偏心量、缸孔偏心量、轴承孔直径以及往复惯性质量，所述根据所述发动机部件模型、所述发动机结构参数和所述载荷输入数据建立所述动力学仿真模型包括：
将所述缸体缸径、所述冲程、所述曲拐半径、所述活塞偏心量、所述缸孔偏心量、所述轴承孔直径以及所述往复惯性质量输入所述动力学仿真模型，以对所述动力学仿真模型进行简化。
5.根据权利要求2所述的发动机曲轴系统噪声识别方法，其特征在于，所述载荷输入数据包括怠速充电工况下缸压输入数据和曲轴轴承孔非线性弹簧刚度数据，所述根据所述发动机部件模型、所述发动机结构参数和所述载荷输入数据建立所述动力学仿真模型包括：
将所述怠速充电工况下缸压输入数据和所述曲轴轴承孔非线性弹簧刚度数据输入所述动力学仿真模型，以对所述发动机部件模型施加载荷。
6.根据权利要求2所述的发动机曲轴系统噪声识别方法，其特征在于，所述根据所述参数数据建立动力学仿真模型还包括：
根据所述发动机部件模型得到FE网格模型，根据所述FE网格模型、所述发动机结构参数和所述载荷输入数据建立所述动力学仿真模型。
7.根据权利要求1所述的发动机曲轴系统噪声识别方法，其特征在于，所述根据所述参数数据建立动力学仿真模型还包括：
根据混合动力工作场景确定怠速或蠕行充电转速范围与负荷范围。
8.根据权利要求1所述的发动机曲轴系统噪声识别方法，其特征在于，所述结合所述工作振动振型对靠近所述曲轴的飞轮侧的所述主轴承座的振动加速度数据进行评价包括：
将所述振动加速度数据放入CAE数据库中进行评价，若所述评价结果满足所述预设评价标准，则判断所述曲轴与所述轴承座之间未出现怠速充电敲击噪声，若所述评价结果不满足所述预设评价标准，则判断所述曲轴与所述轴承座之间出现怠速充电敲击噪声。
9.一种发动机曲轴系统噪声优化方法，其特征在于，包括：
当按照权利要求1至8任一项所述的发动机曲轴系统噪声识别方法判断发动机的曲轴与轴承座之间出现噪声时，按照预设优化策略进行优化，直至靠近所述曲轴的飞轮侧的主轴承座的振动加速度数据的评价结果满足预设评价标准。
10.根据权利要求9所述的发动机曲轴系统噪声优化方法，其特征在于，所述预设优化策略包括降低缸内燃烧压力、降低飞轮惯量、降低主级结构弯曲刚度、降低怠速充电转速以及负荷优化。
CN202211094017.9A 2022-09-08 2022-09-08 一种发动机曲轴系统噪声识别和优化方法 Pending CN116305599A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211094017.9A CN116305599A (zh) 2022-09-08 2022-09-08 一种发动机曲轴系统噪声识别和优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211094017.9A CN116305599A (zh) 2022-09-08 2022-09-08 一种发动机曲轴系统噪声识别和优化方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116305599A true CN116305599A (zh) 2023-06-23

Family

ID=86822710

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211094017.9A Pending CN116305599A (zh) 2022-09-08 2022-09-08 一种发动机曲轴系统噪声识别和优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116305599A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116878873A (zh) * 2023-09-08 2023-10-13 江苏宏宝锻造股份有限公司 基于振动信号的发动机连杆故障检测方法和系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116878873A (zh) * 2023-09-08 2023-10-13 江苏宏宝锻造股份有限公司 基于振动信号的发动机连杆故障检测方法和系统
CN116878873B (zh) * 2023-09-08 2023-12-05 江苏宏宝锻造股份有限公司 基于振动信号的发动机连杆故障检测方法和系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112115556B (zh) 基于整车启停工况下车内振动仿真分析方法及存储介质
Metkar et al. A fatigue analysis and life estimation of crankshaft-a review
CN111709164A (zh) 一种车用增程器轴系扭转振动的分析方法
CN112668217B (zh) 基于设计型线的主轴承液体动力润滑的分析方法及装置
CN116305599A (zh) 一种发动机曲轴系统噪声识别和优化方法
CN107871027A (zh) 汽车发动机飞轮高强度螺栓强度的分析方法
CN113536477A (zh) 一种装载机隔振装置的参数设计和隔振性能分析评估方法
CN112597676B (zh) 一种汽车悬置振动来源敏感度识别方法及装置
Sun et al. Research on torsional vibration reduction of crankshaft in off-road diesel engine by simulation and experiment
Adkine et al. Static Behaviour of Engine Mounting Bracket
Kim et al. Excitation force analysis of a powertrain based on CAE technology
Vijaykumar et al. Crankshaft design optimization to improve dynamic balancing and fatigue strength
Pingale et al. Structure design and development of engine crankshaft damper
Burla et al. Three dimensional finite element analysis of crankshaft torsional vibrations using parametric modeling techniques
Fegade et al. Finite Element Analysis and Material Optimization for Equivalent Strength of Composite Connecting Rod
Uhlar Simulating and optimizing the dynamic chassis forces of the Audi e-tron
Meng et al. 3-d finite element analysis on 480 diesel crankshaft
Parikyan Early Concept Phase Simulation: How to Become Faster in Powertrain Dynamics Calculation Project While Keeping High Quality of Results
CN220060233U (zh) 一种v型发动机曲轴系结构
Hazra Prediction of Seat Rail and Steering Wheel Vibration at Idle Using Crank Drive and 16-DOF ADAMS Model
Kolhe et al. Diesel Engine Crankshaft High Cycle Fatigue Life Estimation and Improvement Through FEA
Ortjohann et al. 3D-Durability Analysis of Crankshafts via Coupled Dynamic Simulation including Modal Reduction
Aminudin et al. Analysis of the Crankshaft Behavior on In-plane and Out-plane Mode at the Firing Stage
Chawla et al. CAE Approach to Reduce Engine Mount Rumble Noise
CN117034709A (zh) 一种汽车踏板振动的有限元分析方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination