In diesem Beitrag werden Strategien zur optimalen Gestaltung des Radträgers einer Mehrlenkerhinterachse hinsichtlich des zu erwartenden Rollgeräuschs vorgestellt. Das Ziel war dabei, die Kräfteübertragung von den Radnaben zu den Koppelstellen zwischen Achse und Karosserie im relevanten Frequenzbereich zu minimieren und darüber die NVHPerformance zu verbessern. Dazu wurde die Lage der Anbindungspunkte der Lenker an den Radträger über die Designvariablen variiert. Da die Simulationsberechnungen mit MSC/Nastran durchgeführt wurden, konnte das darin eingebundene Optimierungsmodul 'Solution 200' zur Nominalwertoptimierung eingesetzt werden. Zusätzlich gab es jedoch Anforderungen an die Robustheit der Lösung, sodass diese sowohl unter Verwendung eines linearen Regressionsmodells als auch mit einer funktionalen Varianzanalyse untersucht wurde. Da für die funktionale Varianzanalyse eine Approximation benötigt wird, wurden verschiedene Kriging-Modelle erzeugt und deren Qualität mit unterschiedlichen Methoden überprüft. Dabei floss in die Qualitätsüberprüfung mit ein, welche Variablen als wichtig und welche als unwichtig einzustufen sind. Die Identifikation der wichtigsten und unwichtigsten Variablen wurde dabei sowohl mit bewährten Verfahren als auch mit einer neuen Methode, dem 'Sensitivity Tracking', durchgeführt. Zum Abschluss wurde die Robustheitsanalyse sowohl mit einer Monte Carlo Simulation als auch mit einer funktionalen Varianzanalyse durchgeführt und die Ergebnisse miteinander verglichen und bewertet.
Different strategies to optimize a steering knuckle of a multilink rear axle with respect to road noise will be presented in this paper. The objective was to minimize the force transfer from the wheel hub to the coupling points between body and rear axle in the relevant frequency range, with the purpose to improve the NVH performance. The position of the attachment points of the control arms were defined as design variables and were modified during the optimization. As MSC/Nastran was used for the analysis runs, the optimization module sol 200 could be used for the optimization of the nominal values. Because of additional demands with respect to robustness, the robustness of the solution of the optimization was studied using a linear regression model as well the functional ANOVA. The functional ANOVA requires an approximation. For this reason, different Kriging-models were created and their quality was checked using different methods. Here the ranking of the variables with respect to their influence to the objective function was important information. To compute the ranking, different established methods were used as well as a new proposed method, the so called 'sensitivity tracking'. At the end, the robustness analysis was carried out using the Monte Carlo simulation and the functional ANOVA.
Vergleich verschiedener Strategien zur Optimierung der Road Noise Performance einer Mehrlenkerhinterachse
2006
23 Seiten, 19 Bilder, 14 Quellen
Aufsatz (Konferenz)
Deutsch
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