一、项目介绍
菲亚特是世界更大的汽车制造商之一，成立于 1899 年，业务遍及全球各地。尽管公司总部位于意大利，但菲亚特早已在南美市场深耕多年，陆续在当地多个国家开设工程和制造基地。在菲亚特位于巴西贝洛奥里藏特的工厂中，有一支经验丰富的工程团队专门负责开发面向当地市场的汽车。该团队的具体职责包括：研究汽车内的噪声、振动和声振粗糙度(NVH) 及其对菲亚特系列汽车驾驶质量的影响。
装配件的两个部件由于特定的激励载荷而发生相对运动时，就会发生嘎吱声和咯嗒声这两种异响。例如，两个部件起初只是隔开一定的缝隙，但一旦迅速发生接触，便会发出咯嗒声。另一方面，如果两个部件起初相互接触，之后在二者的接触面上发生足够大的相对位移，便会发出嘎吱声。
二、挑战
对于汽车制造商来说，异响噪声是一个值得关注的大问题，因为在很多客户看来，这是产品品质普遍不过关的表现。因此，汽车制造商迫切希望更好地了解和预测异响噪声，以便减少车内噪声、提升驾驶质量。
菲亚特对预测车内异响噪声的研究已持续多年，但之前他们只有在设计方案接近尾声时才能制作出物理组件，然后再通过测试物理组件来进行研究。如果发现任何噪声问题，研发团队只能通过应急修复进行解决，这样做不但可能耗时巨大，而且往往成本昂贵。采用仿真方法之后，对车内噪声的分析可在物理测试之前提前完成，从而有效减少研发后期阶段进行应急修复的需要。
为缩短开发周期并更大限度地削减因后期修复而产生的额外成本，菲亚特的NVH 部门希望寻求一种可以在虚拟设计阶段预测车内异响的方法。对于菲亚特的NVH 专家来说，他们要寻找的是一种基于仿真的方法，这种方法需要在一款可帮助他们革新设计方式的工具中实现。这种方法还必须支持快速、稳健而灵活的前处理和后处理，同时还要具备强大的定制能力。
三、解决方案
菲亚特 NVH 协调员 Marcelo Starling Braga 及其团队最终选择了Altair ProductDesign 作为合作伙伴，双方在一个试点项目中展开了对车内异响的研究。该项目以 FIAT UNO 为主要研究对象，这是一款专门面向南美市场制造的车型。为方便项目的顺利开展，AltairProductDesign 与 FIAT 的 NVH 团队共同部署了 Altair 的 Squeak and Rattle Director (SNRD)。
基于名义间隙及公差信息对嘎吱声现象进行的风险分析 基于每组材料的粘滑运动数据对咯嗒声现象进行的风险分析
从验证到预测 – 菲亚特为仿真过程提供更精确有效的输入数据
SNRD 是一套综合的服务与软件自动化工具集，能够快速识别和分析多套设计方案，从而消除导致零部件发出异响的根本原因。作为一套可由Altair ProductDesign 团队按需定制的半自动解决方案，它可用于确定时域中可能会诱发干扰异响的组件相对位移。
项目启动之初，双方在菲亚特位于贝洛奥里藏特的工厂中现场举行了为期四天的研讨培训会，该会议由Altair行业专家Ismail Benhayoun 牵头主持。这次专门会议一方面帮助 NVH 团队迅速提升了对 SNRD 的认识，同时也使 Altair 确定了如何根据菲亚特的具体设计过程对解决方案进行定制化调整。
利用 SNRD，菲亚特的 NVH 专家导入了现有车型系列（包括 UNO）的线性模型，并对仿真结果与已知的物理测试数据进行了相关性分析。之后，菲亚特的测试工程师对现有模型和经由SNRD 评估的模型进行了A2B 比较，为CAE 分析师和设计团队的后续工作奠定了基础。在明确了新概念的性能并将其与关联模型和/或其他模型进行定量比较之后，工程师们得以更有把握地做出设计决策。
四、结论
现在，菲亚特的 NVH 团队已习惯在仿真过程中使用 SNRD，旨在改善各个系统的性能表现并研究不同系统之间的各个接触面。利用这套解决方案，研发团队可以预测存在异响风险的区域，也可以通过敏感性研究了解制造件本身的各种可变因素可能会产生的影响。例如，不同材料属性、公差链和不同道路载荷的影响。
SNRD 可以为设计团队提供有价值的信息支持，帮助设计团队找到更适合的附件和边界条件，同时让他们可以因地制宜地选择材料。现在，菲亚特的NVH 专家在研发过程的早期阶段就可以快速准确地预测车内发生异响的可能性。一经确认，这些问题就完全可以在最终设计中得到解决和根除，而不必等到物理硬件制作成形后再行解决，从而可以节省大量的成本和时间。
“作为一款工具来讲，Altair的 Squeak and Rattle Director 界面非常直观，用起来很方便，尽管要在后台执行复杂计算，也丝毫不受影响，”菲亚特的NVH 协调员Marcelo Starling Braga 说道。“使用 SNRD 时，我们可以输入各种数据，如设计公差和制造公差，这样我们就可以得到更精确有效的分析结果，也就能为整个项目提供更有价值的信息。Altair 正在持续不断地完善这套解决方案，日后还会增加新的功能，这将使我们具备更出色的仿真能力，从整体上提高研发效率。”