整车悬置系统解耦策略与后处理技巧

汽车的悬置系统有两个作用，首先是固定和支撑动力总成，限制动力总成在工作中的位置，防止与其他部件碰撞，其次就是隔振作用，将内燃机的振动尽可能少的传递到车身，提高车辆的音振性能水平。要想提高动力总成的隔振性能，核心就是解决动力总成刚体模态的频率分配和振动耦合问题，说白了就是动力总成刚体模态的解耦。

这里有两点:一个是动力总成的刚体模态到底应该分布在哪个地方，第二是动力总成的刚体模态之间应该达到怎么样的解耦率，解决了这两个问题，就大致解决了悬置的设计，动力总成的振动能力才能最少的传递到车身。

以传统的燃油车为思考点，参考一些文章，主要有一下几点：

1. 动力总成刚体模态频率需要和发动机怠速频率达到隔振目的，依据隔振理论，这部分关系为：动力总成刚体频率/怠速模态频率=1/√2；
2. 动力总成是刚体模态中的Lateral模态容易与Roll模态耦合，需要相互避开；
3. 考虑整车路躁，动力总成是刚体模态中的Bounce模态应该与前悬的上下同步跳动HOP模态避开；
4. 动力总成是刚体模态中的Roll模态必须低于怠速时发动机点火脉冲频率的1/2；
5. 动力总成是刚体模态中的Pitch模态容易与Roll模态耦合，这两个模态需要有一定的频率间隔；
6. 同样是路躁考虑，动力总成是刚体模态中的Pitch模态应该与前悬上下异步跳动的TRAMP模态避开；
7. 动力总成是刚体模态中的Yaw模态容易与Roll模态耦合，这两个模态需要有一定的频率间隔；

以一般常见的4缸发动机为例，怠速转速一般750转，怠速频率为25Hz，依据隔振理论，动力总成刚体模态不应该大于17Hz，解耦率一般大于70%，个别重要模态解耦率希望达到90%，这样汇总如下表所示：

同时，考虑到车在实际运行中存在急刹碰撞等工况，在前进方向有较大加速度，所以，悬置的设计还应该保证其在X向的悬置刚度足够大，否则，动力总成会碰撞到其他部件。

概念设计阶段，就依据以上一些基本边界条件进行悬置的刚度设计。这是时候做了大量问题的简化：动力总成简化成质量和惯性的刚体，悬置为XYZ三向刚度的六自由度-悬置系统的解耦问题，使用优化算法，对悬置的刚度，坐标位置进行优化，达到解耦的目的，这一过程一般采用MATLAB编程优化解决。这方面的建模计算，程序设计以及工程应用，已经有很成熟。但这只能应用于模型较为简单的状态，整车数学方程组合起来还算简单，可以快捷的得到计算结果，但其实不太符合在车身上，或者说在整车上的实际状况。

在车身或者说整车上要得到悬置解耦的结果，即使用GPKE输出动力总成模态动能，然后来求解动力总成刚体模态的频率和解耦率。

这又会出现一个问题，整车情况下，模态结果非常多，每个模态结果下，均有动力总成模态动能结果，例如在整车模态下60Hz内有近300阶模态结果，需要从这300阶模态结果中提取出动力总成刚体模态，还要求得各自的解耦率，也是一个比较繁琐的过程。笨方法确实有，一阶一阶看，多看几遍，多花几个钟头，总能得到个大概。其他姑且不说，要说在整车下，动力总成的刚体模态常常与其他部件模态耦合，人的肉眼其实也不容易找到，就算找到，也可能是错误的。

既然输出了模态动能，就应该从动能的角度辅助查找模态，然后根据输出的各个方向动能，得到模态的解耦率。到这个时候，强大的Python就能排上用场了。使用Python处理得到的数据，然后通过Excel将处理的结果写出来进行可视化。

以上示例中在60Hz内一共52阶模态，采用python提取模态动能结果，输出到Excel中，分别输出各方向模态动能在每阶模态下的直方图：

统计识别计算得到模态解耦情况（示例，忽视结果值）：

最后，使用第三方软件Python对模态动能输出的结果进行后处理，对悬置在整车上的优化提供了想象空间。通过第三方软件对计算结果进行处理，然后与NASTRAN或者OptiStruct进行相互交互，作为优化卡片中的响应，将是悬置优化在整车上自动运行起来。

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