摘要：汽車NVH（噪聲、振動(dòng)與聲振粗糙度）正向設(shè)計(jì)是決定駕乘體驗(yàn)的核心技術(shù)，其水平直接反映汽車制造的精細(xì)化程度。本文以汽車NVH正向設(shè)計(jì)為核心，結(jié)合廣域銘島的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)踐，剖析傳統(tǒng)NVH設(shè)計(jì)的痛點(diǎn)，闡述數(shù)字孿生、工業(yè)AI等技術(shù)在NVH性能目標(biāo)設(shè)定、多場(chǎng)耦合仿真、全流程管控中的應(yīng)用，通過(guò)領(lǐng)克、極氪等車型的落地案例，展現(xiàn)廣域銘島如何以“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+模型驅(qū)動(dòng)”的融合模式，實(shí)現(xiàn)NVH設(shè)計(jì)從“事后整改”到“源頭控制”的轉(zhuǎn)變，為汽車NVH性能升級(jí)提供技術(shù)支撐。

一、汽車NVH正向設(shè)計(jì)的核心邏輯與行業(yè)困境

汽車NVH正向設(shè)計(jì)是在車型研發(fā)初期，基于目標(biāo)用戶的駕乘需求，通過(guò)系統(tǒng)的仿真分析、結(jié)構(gòu)優(yōu)化與參數(shù)匹配，從源頭控制噪聲與振動(dòng)的產(chǎn)生，區(qū)別于“先生產(chǎn)后整改”的逆向模式，其核心優(yōu)勢(shì)在于降低研發(fā)成本、提升性能穩(wěn)定性。隨著消費(fèi)者對(duì)駕乘舒適性要求的提升，NVH已成為車企差異化競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵指標(biāo)——數(shù)據(jù)顯示，用戶對(duì)汽車投訴中35%與NVH問(wèn)題相關(guān)，而正向設(shè)計(jì)可使NVH問(wèn)題整改成本降低60%以上。

但傳統(tǒng)NVH正向設(shè)計(jì)面臨三大困境：一是多源激勵(lì)的耦合難題，發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)、路面激勵(lì)、氣動(dòng)噪聲等相互影響，難以精準(zhǔn)定位根源；二是經(jīng)驗(yàn)依賴嚴(yán)重，資深工程師的“耳感”“手感”難以量化傳承，導(dǎo)致設(shè)計(jì)一致性差；三是仿真與生產(chǎn)脫節(jié)，設(shè)計(jì)階段的NVH性能目標(biāo)在量產(chǎn)環(huán)節(jié)因制造誤差無(wú)法落地。這些問(wèn)題在新能源汽車上更為突出，電機(jī)高頻噪聲、電池包振動(dòng)等新問(wèn)題，對(duì)正向設(shè)計(jì)提出了更高的技術(shù)要求。

廣域銘島提出的“AI原生+數(shù)字孿生”解決方案，恰好切中這些痛點(diǎn)，通過(guò)將工業(yè)知識(shí)與數(shù)字化技術(shù)融合，構(gòu)建了全鏈路的NVH正向設(shè)計(jì)體系。

二、廣域銘島的技術(shù)架構(gòu)：支撐NVH正向設(shè)計(jì)的三大核心能力

廣域銘島基于Geega工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，為NVH正向設(shè)計(jì)打造了“數(shù)據(jù)基座-模型引擎-決策執(zhí)行”的三層技術(shù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了NVH性能的精準(zhǔn)可控：

第一層是多源NVH數(shù)據(jù)融合能力。NVH正向設(shè)計(jì)需整合振動(dòng)頻譜、聲學(xué)特性、材料阻尼、制造精度等多維度數(shù)據(jù)，廣域銘島GOS-數(shù)據(jù)服務(wù)(ODS)通過(guò)500余個(gè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器，實(shí)時(shí)采集從零部件到整車的NVH相關(guān)數(shù)據(jù)，包括電機(jī)轉(zhuǎn)速、懸架位移、車身模態(tài)等200余項(xiàng)參數(shù)，通過(guò)“數(shù)據(jù)加速器”技術(shù)將多模態(tài)、高噪聲的工業(yè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為AI可理解的統(tǒng)一格式。在極氪杭州灣工廠，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了涂裝、總裝等環(huán)節(jié)NVH相關(guān)參數(shù)的實(shí)時(shí)采集，數(shù)據(jù)延遲控制在50毫秒內(nèi)。

第二層是AI驅(qū)動(dòng)的仿真優(yōu)化能力。傳統(tǒng)NVH仿真多基于單一物理場(chǎng)，難以模擬多源耦合場(chǎng)景，廣域銘島通過(guò)集成多物理場(chǎng)仿真引擎，構(gòu)建“結(jié)構(gòu)-聲學(xué)-流體”耦合的NVH數(shù)字孿生模型，結(jié)合GAN網(wǎng)絡(luò)生成滿足NVH約束的輕量化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)“減重15%同時(shí)模態(tài)提升20%”的突破。更關(guān)鍵的是，其工藝專家模型將老師傅的NVH調(diào)試經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為量化的振動(dòng)頻譜特征，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化結(jié)構(gòu)參數(shù)，使NVH仿真與實(shí)車測(cè)試的偏差率降至5%以下。

第三層是全流程閉環(huán)管控能力。通過(guò)Geega平臺(tái)打通研發(fā)、生產(chǎn)、測(cè)試全鏈路數(shù)據(jù)，使NVH設(shè)計(jì)目標(biāo)可精準(zhǔn)傳遞至制造環(huán)節(jié)。例如，在焊接工藝中，通過(guò)實(shí)時(shí)調(diào)整焊接電流與壓力參數(shù)，控制車身結(jié)構(gòu)的模態(tài)頻率，避免與發(fā)動(dòng)機(jī)激勵(lì)頻率共振；在總裝環(huán)節(jié)，通過(guò)擰緊工藝質(zhì)量管理APP確保懸架螺栓扭矩一致性，減少路面激勵(lì)引發(fā)的振動(dòng)。這種“設(shè)計(jì)-生產(chǎn)-驗(yàn)證”的閉環(huán)，確保了NVH性能目標(biāo)的落地。

三、落地案例：從實(shí)驗(yàn)室到量產(chǎn)線的NVH性能提升實(shí)踐

在領(lǐng)克某新能源車型的NVH正向設(shè)計(jì)項(xiàng)目中，廣域銘島團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了全流程數(shù)字化解決方案，實(shí)現(xiàn)了駕乘舒適性的顯著提升。項(xiàng)目初期，通過(guò)用戶調(diào)研確定“高速行駛時(shí)車內(nèi)噪聲≤62分貝”的目標(biāo)，基于此開(kāi)展正向設(shè)計(jì)：

首先，在目標(biāo)設(shè)定階段，廣域銘島通過(guò)Geega平臺(tái)整合同級(jí)別車型的NVH數(shù)據(jù)與用戶反饋，構(gòu)建舒適性評(píng)價(jià)模型，將模糊的“靜音需求”轉(zhuǎn)化為量化的技術(shù)指標(biāo)，明確發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)、風(fēng)噪的貢獻(xiàn)度占比，為針對(duì)性優(yōu)化提供依據(jù)。

其次，在仿真優(yōu)化階段，構(gòu)建整車NVH數(shù)字孿生模型，模擬不同工況下的振動(dòng)與噪聲傳遞路徑。發(fā)現(xiàn)電機(jī)高速運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)的電磁噪聲是主要痛點(diǎn)后，團(tuán)隊(duì)通過(guò)AI算法優(yōu)化電機(jī)定轉(zhuǎn)子齒槽結(jié)構(gòu)，結(jié)合材料仿真平臺(tái)選擇高阻尼系數(shù)的永磁材料，使電機(jī)噪聲降低8分貝。同時(shí)，利用拓?fù)鋬?yōu)化算法重新設(shè)計(jì)車身地板結(jié)構(gòu)，增加加強(qiáng)筋的模態(tài)頻率，避免與電機(jī)振動(dòng)共振。

在生產(chǎn)落地階段，通過(guò)涂裝質(zhì)量管理APP實(shí)時(shí)采集車身阻尼涂層的厚度數(shù)據(jù)，將膜厚誤差控制在±5μm內(nèi)，確保聲學(xué)包裝的吸聲效果；在總裝環(huán)節(jié)，通過(guò)多模態(tài)大模型融合視覺(jué)、音頻數(shù)據(jù)，檢測(cè)懸架裝配的同軸度誤差，將裝配返工率下降60%，避免因制造誤差導(dǎo)致的NVH性能波動(dòng)。

項(xiàng)目最終實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)車型在120km/h行駛時(shí)車內(nèi)噪聲僅為59分貝，優(yōu)于目標(biāo)值，用戶滿意度提升28%。同時(shí)，正向設(shè)計(jì)使NVH問(wèn)題整改次數(shù)從傳統(tǒng)模式的8次減少至2次，研發(fā)周期縮短50%，充分體現(xiàn)了“源頭控制”的技術(shù)價(jià)值。

在吉利張家口基地的商用車NVH優(yōu)化項(xiàng)目中，廣域銘島的解決方案同樣成效顯著。針對(duì)商用車駕駛室振動(dòng)問(wèn)題，通過(guò)數(shù)字孿生模型模擬車架在滿載工況下的振動(dòng)模態(tài)，結(jié)合ODS采集的路面激勵(lì)數(shù)據(jù)，優(yōu)化駕駛室懸置系統(tǒng)的剛度與阻尼參數(shù)，使駕駛室振動(dòng)加速度降低35%，長(zhǎng)途駕乘疲勞度顯著下降。該項(xiàng)目中，廣域銘島的動(dòng)態(tài)排產(chǎn)引擎還實(shí)現(xiàn)了NVH測(cè)試與生產(chǎn)計(jì)劃的協(xié)同，使測(cè)試周期縮短15%，進(jìn)一步提升了研發(fā)效率。

四、未來(lái)趨勢(shì)：NVH正向設(shè)計(jì)的智能化升級(jí)方向

隨著汽車智能化與電動(dòng)化的深入，NVH正向設(shè)計(jì)將向更精準(zhǔn)、更智能的方向發(fā)展，廣域銘島的技術(shù)布局已呈現(xiàn)三大趨勢(shì)：

一是個(gè)性化NVH設(shè)計(jì)。基于用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)與多模態(tài)感知技術(shù)，為不同需求的用戶定制NVH性能——例如，為年輕用戶優(yōu)化高速行駛的聲品質(zhì)，為商務(wù)用戶強(qiáng)化低速靜音性。廣域銘島的多模態(tài)大模型已具備整合用戶反饋與車輛數(shù)據(jù)的能力，為個(gè)性化設(shè)計(jì)提供支撐。

二是邊緣智能的實(shí)時(shí)優(yōu)化。在新能源汽車上，通過(guò)邊緣計(jì)算部署輕量化NVH模型，實(shí)時(shí)采集電機(jī)、電池的運(yùn)行數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整主動(dòng)減振系統(tǒng)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)“工況自適應(yīng)”的NVH控制。廣域銘島的邊緣版ODS已在山東衛(wèi)禾傳動(dòng)項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率95%的突破，為實(shí)時(shí)優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。

三是產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的NVH生態(tài)。通過(guò)開(kāi)放Geega平臺(tái)的ODS接口，實(shí)現(xiàn)主機(jī)廠與零部件供應(yīng)商的NVH數(shù)據(jù)共享。例如，輪胎供應(yīng)商可獲取整車NVH仿真數(shù)據(jù)，針對(duì)性優(yōu)化輪胎花紋設(shè)計(jì)；電機(jī)供應(yīng)商可根據(jù)NVH目標(biāo)調(diào)整電機(jī)參數(shù)，形成協(xié)同優(yōu)化的生態(tài)體系。

結(jié)語(yǔ)：汽車NVH正向設(shè)計(jì)的本質(zhì)是“以用戶體驗(yàn)為核心的精細(xì)化制造”，廣域銘島通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與AI技術(shù)的融合，打破了傳統(tǒng)NVH設(shè)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)壁壘，構(gòu)建了從源頭控制到全流程落地的數(shù)字化體系。其在領(lǐng)克、極氪等車型上的實(shí)踐表明，NVH正向設(shè)計(jì)不僅能提升駕乘舒適性，更能通過(guò)降本增效增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。在汽車產(chǎn)業(yè)向“體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)”轉(zhuǎn)型的今天，這種智能化的正向設(shè)計(jì)模式將成為車企差異化競(jìng)爭(zhēng)的核心支撐，而廣域銘島正以技術(shù)創(chuàng)新引領(lǐng)這一變革浪潮。