李偉



摘 要:副車架是底盤非常重要的一個零件,怎么保證副車架順利安裝在車架上,避免車間在裝配時出現擋孔問題是我們的重點研究方向。本文基于VSA虛擬偏差分析軟件對某車型的副車架定位裝配孔進行研究分析,模擬10000次(或者更多)裝配結果后對不達標項進行優化,減少裝配過程中產生的問題。
關鍵詞:副車架;定位;裝配;VisVSA;蒙特卡洛
1 前言
副車架作為底盤上的一個零件,本身會裝配發動機、擺臂、懸架等零件,是一個非常重要的承載受力件,它對整車的噪音、震動和不平順(Noise Vibration and Harshness,NVH)有著非常重要的影響。如果副車架與車架的裝配存在問題,比如說裝配孔錯位、擋孔等,都會導致它們的連接可靠性降低,嚴重的情況下會因為受到應力而產生斷裂變形現象,從而產生安全隱患。以敝公司某車型為例:副車架裝配在前車架上,定位孔和裝配孔如圖1所示。
通常我們會用定位銷通過定位孔后保證整個副車架的位置不會移動,然后再打緊3~6四顆螺栓,這樣副車架就完全固定在前車架上。由于存在不可避免的制造誤差和各工序的公差累積,這個時候副車架上的安裝圓孔和前車架對應螺母往往會產生錯位擋孔問題,所以在設計階段我們會把裝配孔徑放大,但是又要保證螺栓墊片的接觸面積滿足CAE的應力分析,因此本文基于以上要求,使用VisVSA軟件對弊司某車型副車架的安裝點進行研究和優化,得出裝配孔徑大小最合適的尺寸,最大程度減少副車架安裝點擋孔現象。
2 虛擬仿真尺寸偏差分析介紹
2.1 虛擬仿真尺寸偏差分析簡介
虛擬仿真尺寸偏差也叫尺寸鏈仿真分析,這是一個虛擬分析工程工具,是近幾年開始在全球各大知名主機廠(比如通用、福特、大眾等)頻繁使用的先進技術。目前世界上使用較多的是3DCS和VisVSA兩種軟件(本文使用后者),這兩者都是通過數理統計的計算方法來模擬仿真分析和評估在設計和制造過程中零部件的制造偏差和裝配工藝偏差是如何影響產品的各種“關鍵產品特征(KPC)”的。
2.2 虛擬仿真尺寸偏差分析的原理
前文所說的3DCS和VSA軟件都是利用蒙特卡洛(Monte Carlo)原理(圖2)來對總成零件進行成千上萬次模擬裝配,然后測量模擬裝配結果得出多組數據,再用統計學正態分布原理對數據進行計算處理,得出標準偏差(δ)、工序性能(CP)、工序能力(CPK)等關鍵指數(如圖3所示)。
2.3 虛擬仿真尺寸偏差分析的過程
以VSA軟件為例,首先要確定整個數學模型的輸入是什么?輸入分產品數據和工藝數據兩方面,產生數據包括產品的3D幾何模型、產品的定位和公差、裝配約束等,工藝數據包括產生結構樹(BOM)、工藝過程(BOP)、制造工裝、工藝能力等。確定了輸入后操作步驟大致如下:
1)確認分析目標
2)確認相關零部件
3)定義相關特征、基準、公差等
4)定義裝配順序
5)定義相關裝配關系
6)針對分析目標定義仿真測量
7)仿真零部件制造裝配過程
8)輸出仿真結果(類似圖3的結果報告)
3 副車架定位安裝策略分析
副車架的定位策略如圖4所示,按照N-2-1定位原則,A1-A4作為主定位基準面,一般在投影面積最大的面上選取N個點(N≥3),這樣就可以控制U/D(上/下)方向的自由度。B、C孔(B是φ16圓孔,C是16*20的槽孔)分別為副車架的主、副定位孔,控制F/A(前/后)和C/C(左/右)方向自由度,這一套定位系統就完全控制住了副車架的6個自由度,安裝圓孔3-6都是φ18mm的裝配過孔,用螺栓固定在車身對應的M14螺母上。在檢具上我們使用一致的定位體系,A1-A4、B、C基準都按照±0的公差,3-6裝配過孔位置度公差控制在±0.75mm,安裝面控制在±0.5mm。
在總裝車間通常我們會把副車架定位在自動引導小車(AGV)上,小車和生產線的線速一致,AGV小車上的定位銷通過副車架B、C基準孔后再通過車身上對應的孔,保證副車架和車身位置一致,然后再打緊3-6裝配孔。
4 3D建模進行虛擬偏差分析
4.1 確定分析目標
在用AGV小車定位副車架到車身上后,我們需要做的就是打緊四個裝配螺栓,所有我們的目標應該是分析在打緊這四個螺栓的擋孔率,我們需要把這四個孔端面圓心處設置為測量點。
4.2 公差分配
副車架的公差我們按照GD&T(幾何尺寸及公差)圖紙來控制,查詢圖紙得知A1-A4、B、C基準的公差都是0,安裝孔3-6的位置度公差都是±0.75mm,貼合面的輪廓度公差都是±0.5mm,其他的孔都不需要分析。
根據汽車行業的焊接生產經驗,我們白車身上的副車架安裝點位置度公差設計值為±1.2mm,安裝貼合面輪廓度公差為±1.0mm。
4.3 建立模型
我們按照上述副車架和白車身的定位、公差策略進行建模,把副車架和白車身的數模導入,然后賦予相關基準、測量點公差,創建裝配過程和測量點要素,如圖5所示,圖5分別為模型框架、前車體、副車架的公差賦予,然后創建裝配步驟,把副車架裝配到前車體上(副車架和前車體的A1-A4、B、C基準一一對應),最后創建四個安裝孔的測量點要素,總的模型如圖6所示。
4.4 模擬裝配結果分析
我們對上述模型進行10000次模擬裝配,結果如圖7所示,當副車架上的3、4安裝孔孔徑為φ18.5mm(對應車身M16螺母),5、6安裝孔孔徑為φ16.5mm(對應車身M14螺母)時,從正態分布圖看出擋孔率比較高,而且過程能力指數(CPK)比較低,說明裝配不穩定。具體數值見表1,按照這個孔徑開發的副車架達不到我們總裝車間的裝配要求,頻繁的擋孔會導致無法裝配副車架而停線返修,會造成較大的經濟損失。
4.5 裝配孔徑優化
我們知道正態分布圖是在工程領域里存在的一個非常重要的概率統計圖,因此在新開發項目中,我們對安裝孔的孔徑進行調整,調整完之后再創建模型模擬裝配,找到符合±3δ(99.73%)區間要求的孔徑,這樣會讓擋孔率降低到可以接受的狀態。
當我們把安裝孔3、4設置為20.5mm,孔5、6設置為18.5mm時,這時候模擬裝配結果如圖8所示,具體數據見表2,這時候孔3、4擋孔率已經在±3δ區間外,孔5、6也接近±3δ區間,CPK值提升較大,同時我們拿這個孔徑進行CAE分析,結果也是滿足受力要求的,因此在新項目中,我們最終讓安裝孔3-6采用了表2所示的孔徑。同時從圖9的HLM報告可以看到,影響較大的前三個偏差因子都是車身上基準孔、安裝孔的位置度公差,如果我們能夠把這三項因子繼續提升優化,把公差控制在±1.0以內,那么擋孔率會進一步下降。
5 結語
隨著計算機技術的發展,運用VisVSA 3D虛擬偏差分析軟件能夠最大限度地在項目開發前期發現和解決各種定位、裝配問題,在現在國內競爭越來越激烈的汽車行業下,能夠熟練掌握該軟件可以幫助主機廠降低研發成本、提高車型的尺寸精度,以達到消費者的購買期望。
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