Im digitalen Produktentwicklungsprozess bei der DaimlerChrysler AG wird mit Hilfe von komplexen FE-Gesamtfahrzeugmodellen das NVH-Verhalten eines neuen Fahrzeugs rechnerisch bewertet und optimiert, wobei sowohl spürbare Schwingungen als auch Schalldruckpegel für den akustischen Komfort berechnet werden. In der Praxis weichen bei jeder realen Fahrzeugstruktur die Konstruktionsparameter im Bereich zulässiger Grenzen von ihren Nominalwerten ab. Will man ein Fahrzeug robust, d.h. unempfindlich gegen solche Abweichungen auslegen, muss bei der rechnerischen Fahrzeugauslegung auch der Einfluss der vorhandenen Streuungen berücksichtigt werden. Für eine Quantifizierung der Robustheit ist die Anwendung probabilistischer Berechnungsmethoden zwingend. Grundlage einer Robustheitsbewertung ist ein statistisch aussagefähiger Satz möglicher Realisierungen. Verfahren der stochastischen Analyse zur Erzeugung des Sampletests beruhen auf Varianten der Monte Carlo-Simulation. Durch Anwendung von Latin-Hypercube-Sampling im Vergleich zu Plain-Monte-Carlo kann eine signifikante Anzahl von Rechenläufen eingespart werden. Für eine statistische Bewertung der Einzelgrößen wird unabhängig von der Anzahl der Variablen eine Mindestanzahl von 10 empfohlen. Die Charakteristika wichtiger streuender Parameter müssen mittels Verteilungsfunktion in ausreichender Qualität beschrieben werden. Die Stichproben werden mittels statistischer Verfahren auf Korrelations- und Variationseigenschaften sowie Auffälligkeiten bzgl. der Sensitivität und Stabilität der Systemantwort gegenüber den Streuungen von Eingangsparametern untersucht. Im Beitrag wird die Robustheitsuntersuchung von Lagersteifigkeiten im Fahrwerk gegenüber Schalldruckpegeln, die Untersuchung von Lager- und Reifenkennwerten im Fahrwerk gegenüber spürbaren Schwingungen sowie die Robustheitsuntersuchung von Blechstärken der Karosserie gegenüber Schalldruckpegeln als Beispiel dargestellt.
Robustheitsbewertung des Fahrkomfortverhaltens an Gesamtfahrzeugmodellen mittels stochastischer Analyse
Robustness evaluation of ride comfort using full vehicle models and stochastic analysis
2004
21 Seiten, 17 Bilder, 5 Quellen
Conference paper
German
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