[发明专利]汽车冷却模块引起方向盘抖动的稳健性预估及优化方法

摘要

本发明公开了一种汽车冷却模块引起方向盘抖动的稳健性预估及优化方法，包括以下步骤：A.问题识别及P图分析；B.DOE分析；C.近似模型搭建及精度验证；D.蒙特卡罗分析；E.6Sigma稳健性分析；F.6Sigma稳健性设计优化；G.重点关注区域蒙特卡罗分析；H.优化方案试验验证。本发明能够更加准确地评估冷却模块的NVH性能，并能够找到满足6Sigma质量控制要求的优化方案。

主权项

一种汽车冷却模块引起方向盘抖动的稳健性预估及优化方法，其特征在于，包括以下步骤：A.问题识别及P图分析根据客户问题反馈和试验测试数据，分析得到冷却模块风扇转动是引起方向盘抖动过大的主要原因；对冷却模块风扇转动引起方向盘抖动的问题进行P图分析，确定问题的三个输入状态与两个输出状态，得出冷却模块引起方向盘抖动的相关参数，其中：三个输入状态分别是输入信号、控制因子和噪声因子，两个输出状态分别是理想状态和失效状态；B. DOE分析搭建冷却模块详细模型下的整车NVH仿真模型，对冷却模块引起方向盘抖动的相关参数进行参数化，采用正交试验方法进行DOE矩阵设计，生成并批量计算DOE样本点，进行试验设计数据挖掘，并基于数据挖掘结果进行贡献量及相关性分析，找出影响方向盘加速度响应的主要影响因素；C.近似模型搭建及精度验证基于DOE样本点采用径向基函数神经网络方法构造近似模型，并对近似模型的精度进行验证，当近似模型的精度低于a%时，则增加DOE样本点进行近似模型重构，直到近似模型的精度大于a%；D.蒙特卡罗分析基于近似模型采用描述性抽样方法进行模拟，确定设计参数分布规律，建立蒙特卡罗分析模型，求得方向盘上加速度的响应分布，对方向盘加速度响应分布进行识别确定其分布规律；E.6Sigma稳健性分析基于蒙特卡罗方法进行6Sigma稳健性分析，评估方向盘各方向加速度响应6Sigma水平、6Sigma曲线及性能目标达成的可靠性；F.6Sigma稳健性设计优化采用自适应模拟退火法建立6Sigma稳健性优化模型，定义6Sigma稳健性优化模型的三要素：设计变量、约束条件、优化目标，得到数个优化方案，根据设计、制造可行性因素选出满足工程需求的优化方案；G. 重点关注区域蒙特卡罗分析G1、基于稳健性优化方案参数附近进行蒙特卡罗分析抽样产生DOE设计矩阵，生成新增DOE样本点，再重构近似模型并进行精度验证，当近似模型的精度低于b%时，则需要增加DOE样本点，再进行近似模型重构，当近似模型的精度大于b%，则进入步骤G2；G2、对近似模型进行6Sigma稳健性优化，并将确定的优化方案参数代入整车NVH分析模型分析，验证优化后的方向盘抖动相对于优化前是否有明显改善，若改善不明显，则再重复执行步骤G1到步骤G2，若明显改善，则进入步骤H；H.优化方案试验验证采用优化方案参数进行样件试制，并在实车上进行试验验证。