某電動汽車動力總成懸置系統優化設計

雷超宏，顏伏伍，吳 勇，王 武，李小榮，申秀敏

（重慶金康賽力斯新能源汽車設計院有限公司,重慶 401135）

無論是傳統燃油汽車還是電動汽車，其動力總成的振動都會對整車的NVH 性能產生重要影響。合理的動力總成懸置系統設計能夠提升隔振性能，有效地降低動力總成傳遞至車身的振動以及車內的噪聲。為了提高懸置系統的隔振性能，需要對其進行解耦設計，盡可能地實現動力總成懸置系統多自由度的振動解耦。目前，常采用基于動力總成質心坐標系的六自由度動力學模型結合能量解耦方法對動力總成懸置系統進行解耦分析，并運用基于剛度系數的多目標優化、預定頻率解耦、fgoalattain等方法進行解耦優化[1?3]，為懸置系統的設計提供了一定的參考依據。但是，由于未考慮車身系統、車輛的行駛工況等因素，僅依據六自由度懸置系統的解耦程度來預估或評判懸置系統在整車上的隔振性能是片面的。隨著平臺化、通用化、智能化等技術在汽車研發設計中的應用，許多車型在研發設計階段已基本實現動力總成懸置系統與車身系統的同步開發，因此可在設計階段對整車中的懸置系統進行更加深入和全面的研究分析。

本文以某電動汽車電機動力總成懸置系統為研究對象，運用扭矩軸理論和遺傳優化算法對六自由度懸置系統進行解耦優化，并通過建立整車模型，在整車上分析和驗證懸置系統的解耦特性和隔振性能，為懸置系統的開發設計提供了更全面的參考和指導。

1 基本理論

1.1 電機動力總成質心坐標系

對于傳統的發動機動力總成，其坐標系統已有明確的定義[4?5]。鑒于電機動力總成結構不同于發動機動力總成，因而有必要重新定義電機動力總成的質心坐標系。圖1 為某電動汽車的動力總成，主要由驅動電機、變速器、差速器及電機控制器等組成。圖中G為電機動力總成質心位置，AA′為電機轉子軸線，BB′為差速器扭矩輸出軸線，且有AA′平行于BB′。將電機動力總成質心坐標系原點取在該動力總成質心G處，x軸平行于AA′且將變速器指向電機的方向定為x軸正向，z軸垂直于AA′和BB′所在平面且方向向上，y軸由右手定則確定。

圖1 電機動力總成及質心坐標系

1.2 懸置系統固有特性及能量解耦

根據發動機動力總成懸置系統的建模方法[6]，將電機動力總成懸置系統簡化為一個由剛體、彈簧和剛性地面組成的無阻尼多自由度振動系統。該系統的一般振動微分方程和自由振動微分方程分別為：

式中：[M]為廣義質量矩陣；[K]為廣義剛度矩陣；X為廣義坐標；F為系統所受外部激勵。

對式(2)求取特征值和特征向量便可得到動力總懸置系統的固有模態頻率和振型，即：

式中：ω為系統的固有圓頻率；?為系統的振型。

從動力總成懸置系統的振型?可以看出，通常懸置系統在6 個自由度方向上的振動是相互耦合的，當系統作各階主振動時，系統的振動能量會分布于6 個自由度方向上，每一個方向上的振動能量占總的振動能量的百分比即為系統在該方向上的能量解耦率。當系統作i階主振動時，第k個廣義坐標上的能量分布矩陣[7]為

式中：Tpik為懸置系統在k個廣義坐標上的解耦率；?i為懸置系統第i階主振型；(?i)l和(?i)k為振 型?i的元素；mkl為質量矩陣M的元素。

Tpik值越大，懸置系統的解耦程度越高，當Tpik=100%時，表明系統實現了完全解耦。然而，在實際的工程應用中，要實現懸置系統完全解耦是十分困難的，只能盡量提高解耦率以達到一定的目標要求。

1.3 動力總成扭矩軸

由扭矩軸（torque roll axis，TRA）的定義[8?9]可知，在布置懸置時如若把懸置系統的左右懸置布置在扭矩軸上，動力總成只繞扭矩軸軸線振動，而不會引起繞其他軸線的轉動和平動，此時懸置系統的隔振效果最佳。通過將式(1)進行處理便得到動力總成關于扭矩軸的響應。

式中，FTRA=[0,0,0,1,0,0]T，表示動力總成在扭矩軸方向上受到單位扭矩激勵作用。

將動力總成的質量和慣性參數代入式（6）并化簡，有：

根據上式求得動力總成繞各軸的轉動分量及轉動矢量方向，該矢量方向即為扭矩軸方向。結合動力總成質心位置，便可求出動力總成的扭矩軸線。

1.4 遺傳算法

遺傳算法是一種模擬生物進化過程的全局尋優算法，其核心內容包括參數編碼、初始群體初始化、設計適應度函數、遺傳操作（選擇、交叉和變異）和控制參數等。由于遺傳算法具有運算簡單高效、魯棒性強等特點，在工程上得到了廣泛的應用[10?11]。

1.4.1 優化數學模型

1）適應度函數/目標函數。

運用能量法對動力總成懸置系統六自由度進行解耦是一個多目標優化，如若直接進行多目標優化會使問題復雜化，增加求解難度。因此，利用加權系數法將該多目標最大尋優問題轉換為帶有約束的單目標最小尋優問題[12]，即：

式中，wi為第i階能量的加權因子。

2）設計變量。

動力總成懸置系統的動力學特性與動力總成和懸置系統的參數息息相關。由于動力總成的質量、轉動慣量等參數很難改變，因而在進行懸置系統解耦優化時，通常考慮對懸置參數進行優化設計，如懸置安裝位置、安裝角度及各向剛度等。本文選取3 個懸置點的三向剛度作為設計變量，共計9 個變量參數。

3）約束條件。

①頻率約束。由于該車輛的動力總成和后懸掛（通過仿真計算得到后懸掛兩側同向跳動頻率10.8Hz，反向跳動頻率11.6Hz）均安裝于副車架上，為了滿足二者的避頻設計及避免懸置系統自身頻率耦合，要求動力總成懸置系統的固有頻率不小于13Hz 且頻率間隔相差2Hz 以上。

②剛度約束。根據懸置設計經驗，對于橡膠懸置的三向剛度進行取整優化，其非主要方向的剛度范圍為100～200N/mm，其余兩個方向的剛度范圍為300～650N/mm，并且這兩個方向的剛度比值為0.8～1.5。

③位移約束。為了避免運動干涉，動力總成在振動時各方向的位移量不超過10mm，懸置元件在振動時各向變形量小于5mm。

④解耦約束。在動力總成質心坐標系的x、y、z及繞x、y、z轉動的θx、θy、θz共6 個自由度方向上，z向和θx向是電機動力總成懸置系統的主要激勵方向，其解耦率要求達到90%以上，其他方向的解耦率達到80%以上，此時由動力總成引起的振動風險較低且能夠處于可控狀態。

1.4.2 遺傳算法優化

確定設計變量、構建目標函數和約束函數后，在Matlab 優化工具箱中調用遺傳算法函數ga 進行優化求解。由于該優化問題涉及大量的約束條件，包括懸置剛度整數約束、頻率和解耦率等非線性約束，故需對ga 函數選擇適用于這些約束條件的參數設置。表1 為遺傳算法的相關參數設置，從編碼方式至交叉概率等參數為ga 函數的默認參數設置，它們能很好地滿足各種約束條件。同時，綜合考慮優化求解的精度、穩定性及收斂性，將種群大小設置為100，將進化代數設置為300。

表1 遺傳算法參數

2 實例分析

2.1 動力總成懸置系統參數

圖2 為某電動汽車的動力總成懸置系統，其采用前2 后1 的3 點懸置布置形式。表2 為動力總成參數信息，其中質心位置和慣性參數的參照系分別為整車坐標系和動力總成質心坐標系。表3 為各懸置的彈性中心和三向剛度，它們的參照系分別為整車坐標系和懸置坐標系。由于3 個懸置的坐標系與整車坐標系方向一致，因而各懸置的三向剛度可看作整車坐標系下的剛度。

圖2 動力總成懸置系統

表2 動力總成參數

表3 懸置彈性中心和剛度

2.2 動力總成懸置系統解耦分析

基于六自由度剛體動力學模型及能量解耦法，對電機動力總成懸置系統進行解耦計算，得到懸置系統在動力總成質心坐標系下的解耦率如表4 所示。同時，根據扭矩軸計算方法得到該動力總成的扭矩軸，其在整車坐標系X、Y、Z方向的方向角分別為95.1604°、6.1722°和86.6229°。扭矩軸與各懸置的空間位置關系如圖3 所示。

從表4 可以看出：懸置系統的z向和θx向的頻率間隔只有1Hz，頻率分布較近；在3 個旋轉自由度方向的解耦率較低，其中在θx方向為扭矩激勵方向，其解耦率只有80.48%，低于目標要求，同時在θy和θz兩個轉動自由度間存在較為嚴重的振動耦合，對懸置系統隔振十分不利。從圖3 可以看出，右懸置靠近TRA 軸和質心位置，且位于質心下方較遠，不利于動力總成的動態穩定性。因此，有必要對當前的動力總成懸置系統進行優化。

表4 動力總成懸置系統解耦率

圖3 動力總成扭矩軸與各懸置的空間位置關系

2.3 懸置系統優化

2.3.1 扭矩軸優化懸置位置

基于該懸置系統的布置形式，參考燃油車的TRA 軸布置思路并結合工程應用，可將該懸置系統布置為：左右懸置連線盡量平行于TRA 軸，同時各懸置彈性中心應盡可能遠離TRA 軸，從而使懸置受力最小和動力總成姿態變化最小[13]。最后，結合車身結構及整車總布置要求，左懸置和后懸置的位置保持不變，右懸置的位置調整至圖4 所示，調整后動力總成TRA 軸及各懸置的空間位置關系如圖5 所示。

圖4 調整后的右懸置

圖5 右懸置調整后動力總成扭矩軸與各懸置的空間位置關系

從圖5 可以看出，右懸置位置調整后左右懸置連線與TRA 軸的平行度較原狀態更好，動力總成質心位于懸置下方且更靠近3 個懸置的幾何中心，使得各懸置受載更加均衡且動力總成的動態穩定性更好。

2.3.2 遺傳算法優化懸置解耦

根據上述遺傳算法優化思想對各懸置的剛度進行優化設計，得到動力總成懸置系統各懸置點的剛度及對應的懸置系統解耦能量分布分別如表5和表6 所示。

表5 優化后懸置彈性中心和剛度

表6 優化后懸置系統解耦率

對比表4 和表6 可知，位置和剛度優化后，無論是頻率分布還是解耦率均滿足約束條件要求。對于解耦率而言，懸置系統在3 個平動自由度方向的解耦率有升有降，3 個轉動自由度方向的解耦率得到明顯提升。

3 仿真驗證分析

3.1 整車狀態解耦分析

動力總成懸置系統作為一個振動子系統安裝于車身上，其解耦特性將會受到車身剛度、動力總成安裝姿態以及參考坐標系等因素的影響。為了盡可能地反映出動力總成懸置系統的真實解耦情況，在整車狀態下對懸置系統進行解耦特性分析是十分必要的。

首先，采用有限元方法搭建整車狀態下的動力總成懸置系統動力學模型（見圖6），而后求解整車狀態下的動力總成的模態特性，最后結合能量解耦的方法對整車狀態的動力總成懸置系統進行解耦計算。表7 和表8 分別為解耦優化前后懸置系統在整車狀態下的解耦情況。

圖6 整車有限元模型

表7 優化前整車狀態懸置系統解耦率

表8 優化后整車狀態懸置系統解耦率

從表7 和表8 可以看出：優化后整車狀態動力總成懸置系統的固有頻率范圍為13.39～33.79Hz，頻帶變窄，且最小頻率間隔為1.31Hz，頻率分布較為合理；優化后懸置系統除了Z向平動自由度的解耦率與優化前相當，其他5 個自由度方向的解耦率均有明顯提升。盡管如此，優化后懸置系統在整車的θX、θZ向的解耦率只有75.35%和69.11%，解耦率較低，但考慮到這兩個方向不是主要激勵方向，引起NVH 問題的風險較低。

3.2 瞬態特性分析

動力總成懸置系統解耦優化的最終目的是提升懸置系統的隔振性能，減小振動向車身傳遞，因此可通過分析動力總成自身及其與車身之間的振動傳遞直接反映出懸置系統的性能。

電機具有輸出扭矩大且響應迅速的動力特性，使得電動汽車比傳統燃油車具有更好的動力性能和加速性能。但當電機輸出扭矩突變時容易引起動力總成振動增大，進而引起車身振動變大或者異常抖動問題，此時，合理的懸置系統設計顯得尤為重要。

為了驗證解耦優化后的懸置系統在電機動力總成輸出扭矩突變時的隔振性能，對車輛以最大驅動力矩原地起步加速行駛工況進行瞬態分析，該工況不僅可以評判車輛的動力性，還是評判車輛NVH 性能的典型工況之一。在該工況下，電機扭矩（不考慮扭矩波動）加載曲線如圖7 所示。在0～0.5s 車輛處于靜止狀態，在0.5s 時電機開始輸出扭矩并在0.04s 內增加到最大值310N·m 并保持最大輸出扭矩行駛。針對車輛的這一行駛工況，利用Optistruct 軟件對車輛進行瞬態特性仿真分析，得到動力總成和車身（方向盤和主駕地板）的瞬態振動響應。圖8 為解耦優化前后動力總成在X、Y、Z方向的瞬態響應，圖9 為車身振動瞬態響應，其中圖9(a)和圖9(b)分為方向盤、主駕地板在X、Y、Z方向上的瞬態振動響應。

圖7 電機扭矩加載曲線

從圖8 和圖9 可以看出，在0.5～2.5s 的時間段為車輛的主要瞬態響應階段，各方向的曲線振動較大，之后振動趨于平穩，進一步觀察發現以下現象。

圖8 電機動力總成瞬態振動響應

圖9 方向盤和地板瞬態振動響應

1）解耦優化前，動力總成在整車Y向和Z向的瞬態振動衰減過程出現明顯的“減小–增大–減小”衰減反復現象，從而導致方向盤和地板在相應方向上振動衰減也出現這一現象，這將嚴重影響車輛的NVH 性能。

2）解耦優化后，動力總成和車身的振動衰減反復現象消失。對于動力總成，其在X向的振動略微減小，在Y向和Z向的振動明顯減小，其中Y向的最大振動由約1500mm/s2減小到400mm/s2，Z向的最大振動由約1600mm/s2減小到400mm/s2。對于車身上的方向盤和地板，其各個方向的振動均明顯降低，尤其是Y向和Z向的振動降低十分明顯。

綜上可知，懸置系統解耦優化后電機動力總成的隔振性能得到了提高，車輛的瞬態響應特性得到了顯著改善。

4 結論

1）通過解耦優化，六自由度懸置系統在主要激勵方向θx的解耦率由80.48%提升到93.33%，在θy、θz方向的解耦率分別由77.62%、63.50%提升至81.13%、81.20%。同時，懸置系統在整車θX、θY、θZ向的解耦率分別由62.19%、85.96%、63.78%提升至75.35%、95.10%和69.11%，優化效果明顯。

2）解耦優化后，車輛在原地起步加速工況下，動力總成在Y、Z方向的瞬態振動減小約75%。方向盤和地板在X、Y、Z向的瞬態振動明顯減小，其中在Y、Z方向瞬態振動減小約50%，車輛的瞬態特性得到了改善。

因此，通過運用扭矩軸理論和遺傳算法對電機動力總成懸置系統的懸置位置和剛度進行優化設計，有效地提升了該懸置系統的解耦特性和隔振性能，提高了車輛的乘坐舒適性。