设计仿真 | 基于Adams与Odyssee机器学习的超跑变速箱机构优化方案

“使用 Adams 和 ODYSSEE 联合分析策略，我们团队能够迅速发现了潜在的故障，并相应地调整了公差范围。这改善了我们设计变速箱的响应速度,通过及时调整来降低整体制造成本”

-Joel Ortiz，Tremec 概念工程师

变速箱机构控制着换档的质量和有效性。这会影响车辆的速度、加速度和燃油效率，从而显著影响车辆性能。使用专业工具测试不同的公差范围可以帮助提高车辆的响应能力，降低整体制造成本。

分析设计变量对装配响应的影响

组件的负载公差范围来自设计规范。然而，当部件组装在用于特定致动的机构中时，精度至关重要，因为它们可能沿着运动链有相对运动，从而导致意外的位移（更高或更低）。

该机构的预期运动精度要求取决于每个组件的制造精度，包括制造过程中的正常变化。

这些组件有不同的响应。因此，了解每个设计变量的影响并根据适当的系统功能对其进行修改非常重要。通过这样做，我们可以始终确保每个组装机构的正常功能。

优化变速箱控制系统中的部件相互影响

我们使用虚拟原型来识别一系列组件公差范围的灵敏度。所讨论的组件是设计为变速箱控制系统一部分的运动机构的运动链。

当涉及到提高高性能跑车的品质时，控制机构的平稳、精确运动和变速箱的换档速度非常重要。

图1显示了两个组件。黄色部件将蓝色部件引向精确位置，以获得档位速度位置。由此产生的运动是由于换档控制系统的子组件造成的，该子组件是由九个部件组成的运动链，它们之间有相对运动。

图1. 部分和全部遮挡，以及预期轨迹

理想情况下，从第七档换到第六档时，蓝色部件应遵循预期的轨迹。 

如果蓝色部件推过导轨的尖端，驾驶员可以继续向六档移动。这种现象被称为“部分阻断”。

但如果驾驶员无法将换挡杆从七档移动到六档，这被称为“完全遮挡”。这是最糟糕的结果。要完成换档，驾驶员必须稍微向后移动，以防止黄色部件阻挡蓝色部件。

通过Adams和ODYSSEE CAE增强功能响应   战略机制分析

正确的设计考虑，使运动链部件的公差范围正确，对于确保运动不会导致完全遮挡至关重要。

需要一个通用的分析程序来完善运动机制，如图2所示。

图2. 一般分析流程

Adams软件使我们能够了解结构运动机制，定义设计目标，并使用Adams/Insight运行DOE研究。之后生成一个数据的矩阵，可以用作ODYSSEE CAE的输入。ODYSSEE CAE可用于从数据中学习，并根据设计规范预测新设计变量的新结果。

此外，如果新的变量范围包含在Adams/Insight分析中先前选择的范围内，则可以在系统的最后一个分析阶段分配新的变量区间。一旦实现了ODYSSEE CAE的灵敏度结果，就可以创建具有新可变范围的新DOE，以更低的成本获得更好的功能响应解决方案。

最后，可以重复这一过程，在Adams内创建新的原型和DOE，覆盖更广泛的设计变量范围，并构建新的DOE。

精确地定义了每个运动机构的公差范围。所有移动机构的公差范围都经过仔细定义。然而，即使两个组件完全独立地相互作用，它们在多对运动链中的组合效应也会累积并改变整体运动和功能，导致主要或次要的线性或角位移。

综合公差变化 优化运动链的完整性

根据图2所示的流程针对具体案例进行分析研究，以确定沿运动链累积单个效应时公差范围的影响。

Adams/View的第一次模拟显示了每个组件在标称尺寸下的功能。第二个模拟包括使用Adams/Insight的DOE中的公差范围，用于确定机构中每个组件沿公差范围的响应。结果显示了一些故障案例。

这些结果被用作ODYSSEE CAE软件的输入数据，以显示设计变量组合的响应。图3展示了每个公差范围或设计变量的灵敏度结果。

图3. 灵敏度分析

利用这些灵敏度分析结果，可以在ODYSSEE CAE中创建一个新的DOE。三个公差范围减少了40%；5个公差范围增加33%；四个公差范围翻了一倍。

与原始设计相比，这些公差变化导致部分遮挡减少了8%。这些公差变化也降低了制造成本。

在这种情况下，五个公差范围增加了33%，四个公差范围提高了100%。

这项新分析的迭代时间不到2分钟，而Adams/Insight的迭代时间大约需要“10个求解小时”。第一次迭代将结果作为输入数据提供给ODYSSEE CAE，后者根据每个公差范围学习机制行为。

这使得预测新公差范围的响应成为可能，这些公差范围是根据灵敏度结果在ODYSSEE内的新DOE中定义的。一些公差范围的值增加，表明它们对结果响应的影响很小。其他公差范围的减少表明其对结果响应有一定的影响。

达到最佳功能并降低制造成本

该团队迅速达成了一个解决方案，通过改变公差范围，使他们能够快速迭代不同的案例研究。

使用这种分析策略可以降低制造成本。这是因为该团队只有在结果响应的影响最小的情况下才增加了公差范围。

该团队只降低了结果响应中涉及到的公差范围，从而影响了机制的功能。这使他们能够定义最佳机制，并以低成本实现最佳功能。

（海克斯康工业软件）

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