汽车副车架结构仿真模态精度评估：PERA SIM SimNVH模态相关性与模态修正分析
NVH是评价汽车舒适性的重要技术指标，是噪声、振动与声振粗糙度（Noise、Vibration、Harshness）的英文缩写。新车怠速抖动、高速巡航低频共鸣、急加速异响等现象，均与NVH性能直接相关。模态是描述结构固有振动特性的基本参数，决定了车身、副车架等部件在不同频率下的变形形态与振动传递规律。模态分布若不合理，轻则引发结构共振导致噪声辐射，重则影响整车操纵稳定性与安全性能。
本文通过汽车副车架结构，介绍了安世亚太科技股份有限公司的振动噪声仿真产品——PERA SIM SimNVH完成有限元模态与试验模态对比的相关性分析；以及如何优化有限元模型的参数，使得有限元模型的模态与试验模态接近。大家通过本文的阅读，可以深入了解PERA SIM SimNVH产品的模态相关性与模态修正的功能。
PERA SIM SimNVH
模态相关性介绍
结构模态在汽车NVH设计中占有很重要的地位。模态是结构设计的一个关键目标，好的整车设计需要保证有很好的模态分布；工程师首先要控制各系统、部件的模态在一定的频率范围内，偏离太大都不能保证汽车的最佳设计。此外，在计算结构的振动和噪音时，结构模态对结构的振动、噪音影响很大，控制结构的振型与频率对结构动力学性能的影响，是分析结构振动与噪音的基本方法。
在计算机辅助设计的开发流程中，建立的整车有限元模型，由于结构之间的连接关系、单元等效、材料属性定义、有限元网格的质量等诸多原因，都会影响有限元模型的精度，影响有限元模型与真实物理样机的一致性。为了使有限元模型能与物理样机一致，我们可以通过对比有限元模型与试验结果，如果两者之间出现较大误差时，通过调整有限元的模型参数，使有限元的模态与试验模态一致。
相关性理论
研究模态既要关注模态的频率值，也要考虑模态振型。并且在模型对标时，我们总是先关注振型，再看模态频率值。
为了评价有限元模态与试验测到的模态一致性（同样适用于有限元模型的传递函数），可以通过有限元的数据与试验数据的相关性来分析。对于有限元模态振型与试验模态振型的相关性，我们引入模态置信因子MAC值，通过如下的公式来分析。
其中，VTest,i 是第i阶试验模态向量，VFE,j 是第j阶有限元模态向量，MACTest,i ,FE,j 是第i阶试验模态与第j阶有限元模态的相关性值。
汽车副车架的模态相关性计算
本案例基于PERA SIM SimNVH完成汽车副车架的仿真模态和试验模态的相关性计算。副车架有限元模型、实验模型如下图所示：
图：汽车副车架模型
打开PERA SIM SimNVH工具，在下拉菜单【相关性与修正】中进入【模态修正】求解界面，依照step by step的设置流程：
1) 完成副车架有限元模型的导入
2) 实验模型的导入
3) 实验模型与仿真模型节点匹配
4) 设置仿真求解自由模态频率，从1Hz开始计算前10阶模态
5) 导出计算文件，提交求解器开始相关性计算
副车架自由模态仿真结果、相关性分析结果为：
相关性求解设置（左） 自由模态仿真结果（中） PERA SIM NVH相关性分析结果（右）
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本副车架案例关注结构的前500Hz内的模态，即进行实验测试的前3阶模态结果，与仿真前7阶模态进行相关性分析。针对初始状态的仿真模型，仿真第1阶模态与试验第1阶模态的振型比较，相关性值为0.7；仿真第2阶模态与试验第2阶模态的振型比较，相关性值满足0.8；试验第3阶与仿真第4阶相关性低至了0.63。
下面我们通过模态参数修正、优化的方法更新有限元模型，使有限元模型的模态频率和振型都接近于试验模态的频率和振型。
副车架模态参数修正
PERA SIM SimNVH的模态修正模块界面，在已经完成了模态相关性分析基础上，进行模态修正：
1) 设置修正变量参数（本案例中将副车架的各冲压件的厚度作为修正变量）
2) 设置修正目标（同时修正：MAC值和模态频率值）
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完成相关性分析后，软件会自动匹配试验模态与仿真模态，也可以用户自己调整匹配关系；
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试验第1阶模态与仿真第1阶模态匹配，试验第2阶模态与仿真第2阶模态匹配，试验第3阶模态与仿真第4阶模态匹配；
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模态振型的目标值MAC设为1，模态频率目标值为试验测试结果。
3) 选择优化算法
4) 修正计算，调用求解器开始优化修正
图：PEEA SIM NVH模态修正界面
对应的4个壳单元的厚度参数，修正结果为：
修正后的置信度因子、模态频率结果，及与原始模型结果对比，表明修正后模型的模态振型、频率值结果与试验结果更接近：
结论
本文用PERA SIM SimNVH振动噪声分析工具，介绍了汽车副车架的模态相关性分析与模态修正的完整流程。PERA SIM SimNVH可以完成结构仿真模态与试验模态的相关性分析，准确评估振动噪声预测模型的精度；调用PERA SIM Mechanical结构有限元求解器，可以自动对预测模型进行参数优化，使仿真模型与真实物理样机保持一致。为用户提供方便、有效的振动噪声评估预测方案。
