trim(trimmed)学到了吗

爱车的舒适性，关键还是得看这个。

 

大家好，我是团长。车辆NVH分析的工况地图中，有很多分支（如下图），今天我想来说说Trimmed Body（关于其他的分支，也有细文讲述，请诸君自行检阅历史文章）。

模态分析中模态频率和模态振型直接反应车身的动态性能，一阶重要模态的识别影响整车模态分布表的规划但有些模型很难通过肉眼直接判断一阶重要模态，通过模态识别方法可以准确的判断出白车身、TRIMMEDBODY以及整车级的典型模态，并结合模态振型和经验来最终确定出重要模态。

1、什么是Trimmed Body？Trimmed Body简称TB，是指整车从软连接处（弹簧、衬套）断开，去除动力总成和底盘系统后剩下的部分，包括白车身、四门两盖、座椅系统、内饰系统、转向系统、副车架和电子电器系统等，能够更精确的反映整车状态下的车身状况。

2、为什么要对Trimmed Body进行模态分析？白车身模态性能是研究纯粹白车身结构NVH性能非常基础的方式，而Trimmed Body的模态性能则直接反映了整车的动态性能，特别是前几阶模态频率的高低直接影响着整车的

NVH性能（可能有小伙伴会比较疑惑，白车身模态和Trimmed Body模态都分析，是不是重复了？其实不然，白车身模态其实只算是局部模态，加上装饰后所得的模态则更接近实车，综合对比两者，能更精确的找到问题的来源，方便精准研发）。

当Trimmed Body的弯曲、扭转频率接近发动机怠速工况的激振频率时，会引起汽车共振，在汽车研发过程中需要避免类似情况发生通过对汽车Trimmed Body模态性能进行分析，不仅可以了解汽车结构在路面上的共振频率，还可以用于研究各种工况下的声振传递函数及舒适性。

3、为什么要进行模态识别？在汽车NVH目标分解和设定阶段，通过建立Trimmed Body有限元模型并进行模态分析，可以得到其1阶弯曲、扭转模态的频率值但是Trimmed Body的一阶弯曲和扭转模态振型在众多模态振型中难以准确识别，耦合现象比较严重。

因此，在NVH目标分解和设定阶段准确而快捷的识别这两个典型模态，是需要解决的问题。

4、模态识别之方法一：VTF分析（传递函数法）VTF（Vibration Transfer Function）即振动传递函数，是指在零初始条件下，系统输出量的拉氏变换与引起该输出的输入量拉氏变换之比传递函数由系统的本质特性决定，与输入量无关。

传递函数的数学表达式为：

换算后，得到：

公式中Ha(ω) 是加速度传递函数，ω 是激振力频率，ζ（Zeta）是阻尼比，为频率比由第二个公式可知，在单位载荷激励下，系统所产生的加速度响应是Ha(ω)当ω→1时，Ha(ω)→ ∞ 即当激励频率接近系统的固有频率时，传递函数值将迅速增大，从而判断各阶共振频率。

5、模态识别之方法二：四点法四点法是一种可以减少其它局部模态组合的影响从而准确提取车身的低阶模态的方法，尤其是整车的一阶弯曲和一阶扭转模态具体是在车身的前后保险杠对称位置选取4个点，并在这些点的位置加载单位载荷，并计算这。

4个点的响应，从而判断一阶弯曲和扭转模态。

模态识别加载点示意图

载荷和方向设置表（正负可自由选择，保证对角同向）输出计算加载点输出的加速度响应并输出实部虚部响应曲线，实部通过0，虚部达到最大，通过评估响应曲线的峰值来找出对应的典型模态。

后处理（HyperGraph）简单示意图下面以某个车身使用四点法输出的弯曲模态识别曲线举例，峰值1满足四个点相应点加速度响应曲线的实部同时为0，虚部达到峰值的频率根据找到的这个频率再去模态计算结果中找到满足这个条件的频率值，由此来确定弯曲模态的值。

弯曲模态响应曲线以上就是个人总结的对Trimmed Body进行弯曲和扭转模态识别的步骤，关于更详细的介绍，可以去参考蓝枫老师的模态识别课程。本文完。

课程简介：NVH（ Noise、Vibration、Harshness ）是衡量汽车制造质量的一个综合性问题，它给汽车用户的感受是最直接的有统计资料显示，整车约有1/3的故障问题是和汽车的NVH问题有关系，而各大汽车企业有近20%的研发费用花费在解决汽车的NVH问题上。

在汽车NVH开发过程中，仿真是其中非常重要的一部分，可以在前期进行性能分析和改善，在后期可提供方向指导和建议参考掌握NVH仿真分析的方法及整车优化方法尤为重要！整车NVH优化方法及系列课程内容包括以下：

第一节、整车NVH优化方法简介第二节、整车节点贡献量优化分析方法第三节、整车模态贡献量优化分析方法第四节、整车面板贡献量优化分析方法第五节、整车ODS优化分析方法第六节、基于Nastran的整车NVH贡献量优化分析方法

第七节、整车TPA分析设置流程及细节第八节、整车TPA分析后处理细节及实际应用第九节、整车超单元的分析流程及难点

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