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Altair > 实例探究 > 利用物联网提高电动汽车内饰质量:NEVS 案例研究
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Improving Electric Vehicle Interior Quality with IoT: A Case Study on NEVS

技术
  • 分析与建模 - 数字孪生/模拟
  • 机器人 - 自动导引车 (AGV)
适用行业
  • 汽车
  • 建筑物
适用功能
  • 产品研发
  • 质量保证
用例
  • 交通模拟
  • 虚拟原型与产品测试
服务
  • 测试与认证
  • 培训
挑战
瑞典国家电动汽车公司 (NEVS) 是一家电动汽车和技术开发商,在准确模拟和消除电动乘用车内部的吱吱声和嘎嘎声方面面临着挑战。这些噪音是当两个部件接触或相对移动时产生的,可能会导致车辆乘员产生质量差的感觉。事实证明,构建原型、测试材料相互作用以及纠正出现的问题的传统过程既漫长又昂贵。该公司渴望更好地了解和预测这些现象,以减少车内噪音并提高乘坐质量。然而,内部模拟团队尚未使用模拟策略来预测和解决吱吱声和嘎嘎声问题。
关于客户
瑞典国家电动汽车公司(NEVS)是一家电动汽车和技术开发商,由萨博汽车经验丰富的工程团队组成。该公司的愿景是通过开发提供更具吸引力的电动汽车 (EV) 体验的移动服务,打造更可持续的未来。 NEVS正在与中国股东合作,在天津滨海高新区建立生产和研发合资企业,并在北京建立品牌体验中心。凭借团队在萨博汽车时代开发车辆的经验,NEVS 对于使用仿真技术来引导设计流程拥有丰富的知识。
解决方案
NEVS 联系了与他们有着长期合作关系的 Altair ProductDesign,看看是否可以通过仿真来解决内部质量问题。 Altair ProductDesign 实施了 Altair 的吱吱声和嘎嘎声总监 (SnRD),这是一套全面的服务和软件自动化工具,可快速识别和分析设计方案,以消除装配中吱吱声和嘎嘎声的根本原因。第一阶段是建立用于吱吱声和嘎嘎声风险分析的基础模型,作为初始设计现有性能的参考。早期阶段确定的风险领域已传达给设计团队,并提出了一系列设计建议。根据这些建议更新了模型几何形状,并进行了进一步的风险分析。记录了动态行为相对位移曲线的详细研究,使团队能够识别临界频率并找到全局刚度和局部刚度之间的最佳平衡。进行部件级优化研究,指导设计团队提高关键结构的刚度。
运营影响
  • The implementation of the Squeak & Rattle Director at NEVS has revolutionized their approach to interior quality control. The relative silence of an electric powertrain no longer masks rattling and squeaking noises, making their elimination a priority. The SnRD has enabled NEVS to identify S&R risk zones without physical prototypes, and provide valuable inputs to eradicate those risk areas to arrive at a more robust design. The required models are rapidly built and set up for analysis, with the results automatically post-processed, all while providing access to powerful and intelligent optimization technologies that identify improvements throughout the structure. This has not only improved the quality of the vehicle interiors but also the overall perception of the product.
数量效益
  • Rapid identification of risk areas, accelerating development time
  • Reduced need for prototypes, leading to significant cost savings
  • Ability to explore the effect of different deviations that could result from the manufactured parts through sensitivity studies

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