“使用 Adams 和 ODYSSEE 聯(lián)合分析策略楼雹，我們團隊能夠迅速發(fā)現(xiàn)了潛在的故障脐雪，并相應(yīng)地調(diào)整了公差范圍详幽。這改善了我們設(shè)計變速箱的響應(yīng)速度,通過及時調(diào)整來降低整體制造成本”

-Joel Ortiz筛欢，Tremec 概念工程師

變速箱機構(gòu)控制著換檔的質(zhì)量和有效性。這會影響車輛的速度唇聘、加速度和燃油效率蝴勉，從而顯著影響車輛性能。使用專業(yè)工具測試不同的公差范圍可以幫助提高車輛的響應(yīng)能力，降低整體制造成本生肖。

分析設(shè)計變量對裝配響應(yīng)的影響

組件的負載公差范圍來自設(shè)計規(guī)范舀蚕。然而，當(dāng)部件組裝在用于特定致動的機構(gòu)中時盘瞄，精度至關(guān)重要厢申，因為它們可能沿著運動鏈有相對運動，從而導(dǎo)致意外的位移（更高或更低）裹侍。

該機構(gòu)的預(yù)期運動精度要求取決于每個組件的制造精度钧饥，包括制造過程中的正常變化。

這些組件有不同的響應(yīng)驳鸿。因此嫩誉，了解每個設(shè)計變量的影響并根據(jù)適當(dāng)?shù)南到y(tǒng)功能對其進行修改非常重要。通過這樣做动苍，我們可以始終確保每個組裝機構(gòu)的正常功能尚憔。

優(yōu)化變速箱控制系統(tǒng)中的部件相互影響

我們使用虛擬原型來識別一系列組件公差范圍的靈敏度。所討論的組件是設(shè)計為變速箱控制系統(tǒng)一部分的運動機構(gòu)的運動鏈帘撰。

當(dāng)涉及到提高高性能跑車的品質(zhì)時跑慕，控制機構(gòu)的平穩(wěn)、精確運動和變速箱的換檔速度非常重要摧找。

圖1顯示了兩個組件核行。黃色部件將藍色部件引向精確位置，以獲得檔位速度位置慰于。由此產(chǎn)生的運動是由于換檔控制系統(tǒng)的子組件造成的钮科，該子組件是由九個部件組成的運動鏈，它們之間有相對運動婆赠。

圖1. 部分和全部遮擋绵脯，以及預(yù)期軌跡

理想情況下，從第七檔換到第六檔時休里，藍色部件應(yīng)遵循預(yù)期的軌跡蛆挫。 

如果藍色部件推過導(dǎo)軌的尖端，駕駛員可以繼續(xù)向六檔移動妙黍。這種現(xiàn)象被稱為“部分阻斷”悴侵。

但如果駕駛員無法將換擋桿從七檔移動到六檔，這被稱為“完全遮擋”酷雌。這是最糟糕的結(jié)果灌滤。要完成換檔，駕駛員必須稍微向后移動游禽，以防止黃色部件阻擋藍色部件誉芙。

通過Adams和ODYSSEE CAE增強功能響應(yīng)   戰(zhàn)略機制分析

正確的設(shè)計考慮健娄，使運動鏈部件的公差范圍正確，對于確保運動不會導(dǎo)致完全遮擋至關(guān)重要尿笔。

需要一個通用的分析程序來完善運動機制翁焦，如圖2所示。

圖2. 一般分析流程

Adams軟件使我們能夠了解結(jié)構(gòu)運動機制临颈，定義設(shè)計目標(biāo)茎倘，并使用Adams/Insight運行DOE研究。之后生成一個數(shù)據(jù)的矩陣蚂青，可以用作ODYSSEE CAE的輸入租江。ODYSSEE CAE可用于從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并根據(jù)設(shè)計規(guī)范預(yù)測新設(shè)計變量的新結(jié)果蜻蒋。

此外砂豌，如果新的變量范圍包含在Adams/Insight分析中先前選擇的范圍內(nèi)厢岂，則可以在系統(tǒng)的最后一個分析階段分配新的變量區(qū)間光督。一旦實現(xiàn)了ODYSSEE CAE的靈敏度結(jié)果，就可以創(chuàng)建具有新可變范圍的新DOE塔粒，以更低的成本獲得更好的功能響應(yīng)解決方案结借。

最后，可以重復(fù)這一過程卒茬，在Adams內(nèi)創(chuàng)建新的原型和DOE船老，覆蓋更廣泛的設(shè)計變量范圍，并構(gòu)建新的DOE圃酵。

精確地定義了每個運動機構(gòu)的公差范圍柳畔。所有移動機構(gòu)的公差范圍都經(jīng)過仔細定義。然而郭赐，即使兩個組件完全獨立地相互作用薪韩，它們在多對運動鏈中的組合效應(yīng)也會累積并改變整體運動和功能，導(dǎo)致主要或次要的線性或角位移捌锭。

綜合公差變化 優(yōu)化運動鏈的完整性

根據(jù)圖2所示的流程針對具體案例進行分析研究俘陷，以確定沿運動鏈累積單個效應(yīng)時公差范圍的影響。

Adams/View的第一次模擬顯示了每個組件在標(biāo)稱尺寸下的功能秋降。第二個模擬包括使用Adams/Insight的DOE中的公差范圍颁膊，用于確定機構(gòu)中每個組件沿公差范圍的響應(yīng)。結(jié)果顯示了一些故障案例别逐。

這些結(jié)果被用作ODYSSEE CAE軟件的輸入數(shù)據(jù)撒殷，以顯示設(shè)計變量組合的響應(yīng)。圖3展示了每個公差范圍或設(shè)計變量的靈敏度結(jié)果敢智。

圖3. 靈敏度分析

利用這些靈敏度分析結(jié)果杏县，可以在ODYSSEE CAE中創(chuàng)建一個新的DOE隆鹤。三個公差范圍減少了40%；5個公差范圍增加33%蹦争；四個公差范圍翻了一倍汪请。

與原始設(shè)計相比，這些公差變化導(dǎo)致部分遮擋減少了8%瑞捂。這些公差變化也降低了制造成本贸左。

在這種情況下，五個公差范圍增加了33%酷麦，四個公差范圍提高了100%矿卑。

這項新分析的迭代時間不到2分鐘，而Adams/Insight的迭代時間大約需要“10個求解小時”沃饶。第一次迭代將結(jié)果作為輸入數(shù)據(jù)提供給ODYSSEE CAE母廷，后者根據(jù)每個公差范圍學(xué)習(xí)機制行為。

這使得預(yù)測新公差范圍的響應(yīng)成為可能糊肤，這些公差范圍是根據(jù)靈敏度結(jié)果在ODYSSEE內(nèi)的新DOE中定義的琴昆。一些公差范圍的值增加，表明它們對結(jié)果響應(yīng)的影響很小馆揉。其他公差范圍的減少表明其對結(jié)果響應(yīng)有一定的影響业舍。

達到最佳功能并降低制造成本

該團隊迅速達成了一個解決方案，通過改變公差范圍升酣，使他們能夠快速迭代不同的案例研究舷暮。

使用這種分析策略可以降低制造成本。這是因為該團隊只有在結(jié)果響應(yīng)的影響最小的情況下才增加了公差范圍噩茄。

該團隊只降低了結(jié)果響應(yīng)中涉及到的公差范圍下面，從而影響了機制的功能。這使他們能夠定義最佳機制绩聘，并以低成本實現(xiàn)最佳功能董翻。

（海克斯康工業(yè)軟件）

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