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NTF分析在提升整车NVH性能中的应用

NTF分析在整车NVH开发中已经有广泛应用，比如用于整车NVH目标设定与分解，通过试验测试进行各部件对噪声传递贡献量分析，通过试验分析特定频率各个面板贡献量等。 通过CAE手段进行整车NTF分析不仅仅在整车开发中得到应用，同时，在后期的NVH问题整改中也起着举足轻重的作用，相比试验手段CAE分析有效率高、成本低等优势。 本文针对商用车NVH测试中发现的噪声峰值问题，进行传递路径分析，并根据传递路径针对驾驶室设计多种分析方案，利用HyperWorks前后处理软件和NASTRAN求解器进行NTF对比计算分析，快速找出问题原因，并与试验部门一起进行试验验证 图8加2.7kg配重块原驾驶室38Hz右前悬置点Z向模态贡献量及模态云图图9加2.7kg配重块原驾驶室38Hz左前悬置点Z向模态贡献量及模态云图因此，由（3）和（4）对比可知，后围二阶、顶盖二阶模态（38.41Hz 图17带2.7kg配重块新驾驶室噪声传递函数曲线图5.结论通过NTF分析，能够在消耗较短时间和较经济成本的情况下，找出噪声问题原因，提出优化建议，同时结合试验，快速提升整车NVH性能。
CAE
来源：e-works
2017-04-18

基于FE-SEA混合法的前围隔音量仿真与试验分析（二）

通过有限元计算得到平直钢板件50-lOOOHz的模态位移结果，并导入到声学包仿真计算软件中进行子系统自动划分。这样较低频部分的隔声量可以通过结构共振模态支配，能够更加精确的计算得到该频率段的隔声量值。 图8子系统连接SEA模型子系统划分完成后，通过进行子系统的仿真模态密度与理论计算模态密度以及波数对比、确定子系统尺寸及划分方法的合理性。 子系统模态密度理论计算公式为：其中S表示子系统面积，CL表示子系统中的纵向波速度，t表示子系统厚度。仿真计算和理论计算的模态密度（1/3倍频程)对比曲线如图9、10所示。 选取某几款隔音垫进行仿真试验对标分析。由上图可以看出，各型隔音垫仿真与试验结果对标较好，对标曲线走势一致，且中高频对标误差基本保持在3-5dB范围之内。 由图17可以看出，隔音垫D5的仿真与试验对标走势一致，在1250Hz频率范围内，无论是试验还是仿真结果都表明隔音量非常小，在1250Hz以上，隔音垫的吸声功能有所体现，隔声量迅速增加。
CAE
来源：互联网
2017-11-30

程序配电器减振器等效模拟及动强度分析（一）

为了保证仪器在使用环境下的工作正常和安全可靠，针对研究对象进行工作环境的模拟振动试验。在低频段正弦扫描试验-摸底试验循环（30-50HZ，8.4g)出现螺钉弯曲现象。 2动力学试验与分析针对程序配电器装置，采用正弦扫频的激励方式进行低量级的振动试验。 图6箱体结构有限元模型3.2箱体结构有限元模型的评价与修正通过模态测试及实验结果分析，得到程序配电器箱体在弹性悬挂状态下各个方向的模态参数，建立其试验模型并验证了有限元模型的有效性。 本试验为程序配电器箱体在自由状态下的模态参数，用柔性绳自由悬挂箱体模拟自由状态下的边界条件，目的是为了隔离环境振动干扰和排除基础的振动模态对试件模态的影响。 最后进行模态置信度计算，本次分析中采用最常用的基于模态的相关性算法完成模态相关性计算。
CAE
来源：互联网
2017-08-09

基于虚拟车桥试验台的后桥疲劳寿命预估

利用由MSC.Nastran求解器获得的Craig-Bamton模态结果，将后桥刚体模型柔性化。随后，对后桥刚柔耦合模型进行模态验证，结果如表1所示。 表1后桥有限元模型模态与试验模态对比由表1可以看出，该后桥模型精度符合要求，能够作为本文车桥虚拟试验台的加载对象。 随后用前文得到的后桥刚柔耦合模型在LMSVirtual.LabMotion中采用模态叠加法计算获得后桥含有边界条件的模态参与因子函数，如图11所示。 图11后桥前10阶模态参与因子时域信号利用模态参与因子函数和Craig-Bamton模态结果可以得到后桥有限元模型任意一点的应力时间函数。 以某扭转梁式后桥为研究对象，利用其刚柔耦合模型通过虚拟加载试验并结合有限元分析方法采用模态叠加法从而对其疲劳寿命和损伤进行了预估。
CAE
来源：LMS论文集
2019-08-07

基于PIAnO在白车身轻量化设计（二）

3.3模态识别模态自动识别是判断优化方案与初始方案的振型响应模态阶数的方法，通过模型上的某些特征点的位移，确定新方案和初始方案相一致振型的模态阶次和对应频率。 图3振型识别实现3.4试验设计通过科学、合理的抽样，用最小的计算量，全面系统地分析各零件参数与响应之间的关系。同时，根据对NVH、碰撞安全性的影响程度，确定零件板厚和材料合理取值。 根据车身零件板厚和材料取值离散的特点，通过选择PIAnO中合适的正交表建立试验设计矩阵，其中刚度、模态81个样本，偏置碰和侧碰24个样本。 表3试验设计多维度综合评价3.5近似建模通过构建近似模型可以减少计算机高强度仿真计算的次数，缩短优化时间，提高优化效率;平滑响应函数，减少“噪声”，有利于快速收敛;避免陷入局部解 图7发动机支架振动响应初始方案（左）、基于敏度轻量化方案（右）4结论本文综合考虑模态、刚度、安全性(偏置碰、侧碰)性能指标进行多学科协同优化设计，通过PIAnO优化平台完成49个零件的板厚和材料的试验设计
CAE
来源：互联网
2018-01-10

某车用空调机组的模态及谐响应分析

整个空调机组与车辆固定在一起，机组会受到车辆行驶过程中的各种激励载荷，国标GB/T21361-2008对汽车用空调器振动试验的要求作了明确规定。 表1车用空调机组材料属性3车用空调机组的模态分析模态分析用于确定结构的固有频率和振型，固有频率和振型是承受动态载荷结构设计中的重要参数。模态分析也是响应谱分析和模态叠加法谐响应分析必需的前期分析过程。 图4车用空调机组的安装脚约束示意图GBT21361-2008汽车用空调器振动试验方法中规定振动试验频率为33Hz。 设定提取模态数0～10阶，提交OptiStruct求解器进行求解，得到模态频率值如表2所示，图5为车用空调机组前四阶模态振型图。 表2车用空调机组的固有频率图5车用空调机组前四阶振型云图车用空调机组通过安装脚与振动试验台相连，从模态分析结果来看，第8阶模态频率和GBT21361-2008汽车用空调器振动测试方法中规定的试验频率33Hz
CAE
来源：Altair论文集
2020-04-28

三轴姿控动量球的仿真-物理联合研制试验（二）

图10转子球-限位机构万向球的最大接触应加载位移/力的关系2.5模态分析动量球多体结构的之间的作用力不是模态分析的重点，又考虑到夹紧状态下多体结构间基本处于紧密接触状态，因此，可将动量球各个部分固联后整体分析 动量球的模态分析主要进行谐振频率分析，取1000Hz以内的前6阶振型。对于动量球方案的完整模型，模态分析结果见表7。 3.2力矩测试试验试验设备：六分力微振动测试平台测试；试验原理：通过气浮方式使固定在大理石基座的试验样球及工装完全悬浮，实现外部干扰力矩的隔离，通过力矩传感器测量动量球的输出力矩；试件固定方法：试验时应采用刚性试验夹具将组件固定在测试平台上 5结论通过开展仿真-物理联合研制试验，建立了新研动量球的静力学分析模型、模态分析模型，对新研动量球的力/位移加载策略、结构强度、性能进行探索和验证。 通过研制试验给出了产品加载预紧力建议，发现了动量球产品设计薄弱环节，提出了设计改进建议，物理试验结果验证了模态分析模型，识别了力矩等关键性能参数。
CAE
来源：互联网
2017-08-08

基于PIAnO在白车身轻量化设计（一）

表1初始方案性能2白车身优化策略由于白车身多学科仿真计算时间较长，优化问题具有明显的非线性和不确定性，选择基于“试验设计-近似模型-全局优化”的优化策略搜索最优解是最佳的优化策略 同时根据刚度、模态和碰撞安全性的仿真计算时间不一的特性，本文提出刚度、模态性能和碰撞安全性的变量分开选择、优化过程分阶段进行，最后综合考虑刚度、模态和碰撞安全性的敏度分析结果进行方案调整，最终确定轻量化方案 1)确定刚度、模态设计变量：由于刚度、模态为线性分析，钢材使用统一参数，故对刚度、模态性能仅考虑零件板厚作为设计变量；2)确定碰撞安全性设计变量:零件板厚、材料对碰撞性能都有影响，同时根据白车身不同区域的零件影响不同的工况的特点 ；4)试验设计：用尽可能少的仿真获取设计变量与响应变量之间的规律和关系，通过方差分析方法，辨识对输出参数影响最关键的设计变量，从而有效缩小优化中设计变量的数量，降低优化的难度和时间开销，本文采用正交数组试验设计方法 (PIAnO最高可以取11水平）进行后处理和作为刚度、模态构建近似模型的样本库；5)刚度、模态性能近似建模:对试验设计获得样本库，运用近似模型方法，建立设计变量与响应变量之间的数学表达式，对响应函数进行平滑处理
CAE
来源：互联网
2018-01-09

AI识别在输电线路铁塔制造业应用中的风险管理剖析

具体而言：在检测数据识别方面，为全面落实国家电网EIP平台数据规范化采集标准，原材料试验检测数据依托智能传感与物联技术实现自动化采集，并建立标准化的检验数据直传通道。 然而，由于部分检测设备不具备数据接口，只能依靠人工手工记录试验数据，手工录入信息化系统中存储。通过构建基于深度学习的多尺度特征融合网络模型，实现人工干预需求系统化降低与特征识别精度突破性提升。 通过采用深度学习机器视觉算法，革新人工核验模式，开创了钢印智能识别新范式，并通过融合CNN架构构建多模态解析系统，实现钢印智能解码。 二、AI项目实施过程中的风险识别与分析结合AI识别技术在输电线路铁塔制造业应用，AI项目在实施过程中的主要风险包括：2.1技术风险2.1.1算法模型不稳定AI算法模型的稳定性直接关系到识别的准确性和可靠性 图1检测数据识别出现遗漏图2零件号钢印识别数据标注不规范识别错误2.2管理风险2.2.1项目实施进度延误AI项目的实施涉及多个环节和部门之间的协同合作。
自动识别
来源：e-works
2025-07-31

方宇荣福建三钢闽光股份有限公司数智AI部经理

项目实施与攻坚：我主导技术选型，推动基于国产华为昇腾算力构建数据集，带领团队攻克复杂工况下的模型适应性难题，成功研发出废钢智能判级、钢坯物流跟踪、H型钢钢号识别、炼钢温降模型等4项专用模型，其中2项已通过正式验收 项目实施与攻坚：我组织财务、业务与技术部门成立联合工作组，主导完成了“高炉智能应用”等三个高价值场景的数据资源盘点、成本归集与价值评估模型论证，于2025年11月成功取得权威机构颁发的登记证书 项目实施与攻坚：我亲自部署并指挥团队参加省级实战攻防演练，取得优异成绩。以此为契机，全面推动终端准入控制与新一代EDR系统强制部署，并主导发布多项核心安全管理制度，将安全要求融入项目全生命周期。 项目实施与攻坚：我主导平台建设，实现了对全集团4395项IT资产的统一纳管与100%监控覆盖，并同步推动运维流程的制度化与线上化改造，建立了标准化的服务请求与事件处理流程。 当前，我们不仅通过智能排产、能源管控等场景降低运营成本，更在探索大数据、人工智能的深度应用，比如构建基于实时生产数据的成本控制体系、研发多模态融合检测技术。
优秀CIO参评内容
2026-02-02
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