自動車工学における粘弾性材料の高度構成モデル

自動車システムにおける粘弾性行動の原理

粘弾性材料は、弾性固体と粘性流体の動作を組み合わせます。自動車工学では、ゴムブッシュ、エンジンマウント、振動ダンパー、シーラント、および音響フォームなどのコンポーネントは、このユニークなデュアルティに依存しています。純粋に弾性材料とは異なり、粘弾性物質は、負荷下での時間に依存する変形を展示します。それらは、負荷(クリープ)の後にゆっくりと変形し、負荷が取り除かれるときに即座に回復しません(寛容)。この時間は、車両の寿命を予測するために不可欠です。

タイム・デペンデント対応:クリープとストレス・リラクゼーション

クリープは、一定のストレスの下で時間をかけて緊張の漸進的な増加を記述します。自動車用シーラントまたはゴムガスケットのために、クリープはシーリング力の損失につながることができます。ストレスリラクゼーション - 一定の緊張下でのストレスの緩やかな減少 - 複合構造やテンションベルトのプレロードボルトなどのコンポーネント。これらの現象の正確なモデリングは、その歴史のローディングの材料の記憶をキャプチャする構成法を必要とします。

温度および頻度依存性

粘弾性動作は、温度と積載速度に強く影響します。温度のスーパーポジションの原則(TTS)は、エンジニアが、Williams-Landel-Ferry(WLF)の式を使用して、周波数と温度を横断するテストデータをシフトするマスター曲線を構築することができます。この原則は、冬と100 °Cのアンダーフード環境で-40 °Cを参照することができるため、自動車用途に不可欠です。周波数依存性は、dashpotのような要素が高周波エンジンから高周波の振動の高周波や高周波の負荷の負荷に反応する方法を支配します。

伝統の構成モデルとその限界

スプリングとデシポスを使用した初期モデル - Maxwell、ケルビン・ヴィグット、および標準的なリニアソリッド(SLS) - テキストブックの基本的な基礎が、現代の自動車要件のために不足している。

Maxwellモデル

ストレスリラクゼーションをよく予測するシリーズのスプリングとデシポは、正確にクリープをキャプチャできません。一定のストレスの下で、Maxwellは、交差するゴムのために非現実的である、無期限の流れを予測します。

ケルビン・ヴィグットモデル

平行モデルのスプリングとデシポはクリープだが、ストレスリラクゼーションを記述できません。また、実質の粘弾性固体に潜在的である瞬間的な弾性反応を予測します。

標準リニアソリッドモデル

Maxwell 要素と並行して別のスプリングを追加すると、Creep とリラクゼーションの両方をより良いものにする SLS モデルが収まります。それでも、それは単一のリラクゼーション時間だけを使用しており、埋められたゴムと自動車部品で使用されるポリマーブレンドで観察されたリラクゼーション時間の広いスペクトルを表すことはできません。

これらの従来のモデルは、単純で低周波予測に適していますが、]の典型的な複雑な、多軸、および非線形ローディング条件下で失敗します耐久性と耐クラッシュ性分析。

正確なシミュレーションのための高度な構成モデル

古典モデルの制限に対処するため、研究者やソフトウェア開発者は、より洗練された処方を導入しました。これは、finite要素解析(FEA)と実験データと整合しています。

ジェネレーションマックスウェルモデル(プロイニーシリーズ)

このモデルは、それぞれ異なるリラクゼーション時間と剛性を並列に複数のMaxwell要素を追加します。ストレスリラクゼーション係数]]G(t)は、次のように表現されます。

[]]

Pronyシリーズ係数(G i、τ i)は、動的機械解析(DMA)データから校正されます。商用FEAパッケージでは、(])ANSYS)とAbaqusでは、一般化Maxwellモデルは、ゴムのような材料の規格です。それは、多くの数十年以上にわたる時間と頻度でリラクゼーションスペクトルを正確にキャプチャし、騒音、振動、粗さ(NVH)の問題のシミュレーションを可能にします。

僅かの派生モデル

整数型モデルでは、スプリング(弾性)とデシポ(粘度)を使用しながら、僅かな派生物モデルは、ストレスや緊張の僅かな順序の派生物を伴うバシポとデシポを交換します。パラメータα(0<α< 1) 純粋な弾性(α = 0)と純粋な粘度(α = 1) 動作間を補います。このアプローチは、プロニーシリーズよりも少ないパラメータを必要とするが、広範囲のデータスペクトルを埋めます。

僅かなモデルは、タイヤ踏面や油圧マウントで使用されるカーボンブラック充填ゴムなどのパワーローリラクゼーションを示す材料に特に便利です。 COMSOLマルチフィジックスなどの自動車シミュレーションプラットフォームには、僅かな粘弾性があります。重要な参考文献は、 ] の非線形分岐形分流型分流型分流型分流型モデルが有限変形] で動作します。

シェパリーの非線形粘弾性モデル

クラッシュイベントのような大きな変形と高い緊張率のために、リニア粘度が失敗します。 Schaperyのモデルは、ストレス依存シフト要因を導入することで、時間を短縮するという概念を拡張します。これにより、ポリマーが負荷下でオリエントされる硬化や軟化を記述できます。このモデルは、自動車安全システムにおけるクラッシュシミュレーションに採用されています。

温度修正モデル

高度の構成モデルは、WLFシフト機能を直接リラクゼーション時間に組み込んでおり、温度依存性を高めます。 Pronyシリーズと組み合わせることで、単一のマテリアルカードがコールドスタートからフルサーマルソークまでの全動作温度範囲をカバーすることができます。

有限要素解析における実装

高度な構成モデルは、材料のサブルーチン(UMAT、VUMAT)または内蔵ライブラリを介してFEAに統合されます。プロセスには、次の3つのステップが含まれます。

実験的特徴化:[複数の周波数および温度の利回りの貯蔵および損失のmoduliのDMAテスト。
[パラメータフィッティング:]カーブフィッティングアルゴリズムは、モデルとデータの間の誤差を最小限に抑える、プロイニーシリーズ係数または僅かな注文パラメータを決定します。
:]]単純なコンポーネントテスト(例えば、ブッシング圧縮)は、キャリブレーションモデルが正確に強制変位のhysteresisを予測していることを確認します。

エンジニアは、モデルが意図したロード速度で有効であることを確認する必要があります。例えば、フォームシートクッションは、大小の高弾性と小の緊張感の両方を必要とするかもしれません。そのような組み合わせた動作を処理することができるフラクショナルダッシュポットを備えたベルクストブームまたはゼンアのような高度なモデル。

深部の自動車用途

現代の車は、性能、安全、快適性を向上させるために、正確な粘弾性モデルに依存しています。高度な構成法が測定可能な違いを生む場合、次の例では強調します。

騒音・振動・ハーネス(NVH)

エンジンマウント、サブフレームブッシュ、排気ハンガーは、幅広い周波数範囲(5〜500Hz)にわたって振動を分離しなければなりません。 Pronyシリーズで調整されたジェネレーションマクスウェルモデルは、エンジニアはターゲットのダンピングピークでブッシュを設計することができます。シミュレーションはNVHの精製のためのプロトタイプ反復を減らす。

衝突力およびエネルギー吸収

ポリマークラッシュボックス、泡充填チューブ、およびバンパーアブソーバは、高速(最大100 s−1)で大きな変形を受けます。シュパワリの非線形モデルまたは過速度に依存する高弾性モデルは、株の硬さをキャプチャする必要があります。正確な構成モデルがなければ、シミュレーションは30%以上のエネルギー吸収を過小評価し、安全でない設計につながる可能性があります。

耐久性と疲労の寿命予測

循環荷重中の粘弾性成分の熱蓄積は、材料の軟化と異常な故障につながる。僅かな派生物モデルは、温度上昇を予測することができます hysteresis内部熱生成。これは、エンジニアは、数千万のサイクルを生き残る必要がありますエンジンマウントとブッシュのための冷却パスと材料の処方を最適化することができます。

シールとコンタクトメカニクス

オイルパン、バルブカバー、ドアシールのガスケットは、長年にわたって圧縮を維持しなければなりません。タイム依存リラクゼーションは、クランプ力の損失を引き起こします。高度な粘度モデルは、車両寿命のはるかにの力低下を予測し、設計者は10年以上もシールを保証する初期圧縮比を指定することができます。

自動車用粘弾性モデリングにおける新興トレンド

構成モデルのフロンティアは、データ主導の手法と多岐にわたるアプローチによって再構成されています。

機械学習と物理情報情報情報ネットワーク

神経ネットワークは、従来のパラメータフィッティングを迂回する実験データから直接ストレス緊張関係を学習することができます。物理情報に基づいたニューラルネットワーク(PINN)は、粘弾性の差分を損失関数に埋め込むことで、データ忠実で物理的に一貫したモデルを生成します。タイヤモデリングショーの初期アプリケーションは、摩耗や耐転がりの抵抗を予測することを約束します。

充填ゴムの多岐にわたるモデリング

カーボンブラックとシリカフィラーは、ゴムの強さを与える複雑なネットワークを作成します。分子動体(MD)シミュレーションを継続的にFEAにリンクする構成モデルが開発されています。このような多スケールモデルは、フィラーのローディングの変化が粘弾性特性にどのように変化するかを予測し、次世代ローリング抵抗タイヤの仮想材料設計を可能にすることができます。

統合多体シミュレーション

自動車システムはますますます結合されます:熱、構造および音響現象は相互作用します。温度の依存および熱生成を含む高度の粘弾性モデルは同時熱機械シミュレーションを可能にします。例えば、ブレーキパッドのダンパーの性能は20 °Cから400 °Cに温度が増加する現実的なブレーキシナリオの下で評価することができます。

コンテンツ

粘弾性材料の正確な構成モデルは、現代の自動車工学のために不可欠です。伝統的なスプリング・ダッシュポットモデルは、概念的な基礎を提供しながら、NVH、耐クラッシュワース、耐久性の予測シミュレーションに必要な忠実度が欠けています。高度なモデル - ジェネレーション・マクスウェル(プロイニー・シリーズ)、フラクショナル・デリバティブ、シャパワリ・ノンリニア、温度調整 - 実験データから適切に校正された場合、エンジニアは、コンポーネントを最適化し、これらの作業を自動化することを可能にします。高度な技術と、これらの作業効率性を向上する、より高度な技術は、より高度な技術を採用し、より高度な技術を採用し、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術が、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な技術、より高度な