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用户案例|CETOL在冷却系统设计中的深度实践

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一、复杂工况下的精密装配挑战

在新能源汽车冷却系统设计中,管路接头的毫米级偏差可能引发连锁反应,导致系统性能下降甚至失效。管路连接处的位移与角度控制是系统可靠性的核心。基于 CETOL 三维尺寸公差分析软件,我们针对5类核心组件、3种典型装配场景展开系统性验证,重点分析管路连接处的位移与角度控制策略。

     

连接电池冷却板管接头

     

连接冷却器的软管

图片来自特斯拉 Model Y维修手册

二、关键参数的工程化解析

通过 CETOL 三维尺寸公差分析软件,系统对柔性连接的位移(位置X/Y)及角度(U/V)进行装配和尺寸公差仿真。分析输出结果参数分布特性:如角度 V 的 Lambda 分布、位置X的均值偏负。直接影响管路接口处合格率。

 

1. 角度控制的双向差异

角度 V(Sigma=3.245)与角度 U(Sigma=3.220)的结果解读:

  • 角度 V 标准差 0.123° 显著优于角度 U 的 0.612°

  • 角度U呈现Lambda分布(偏度0.000,峰度2.8697),DPMU达1,280

  • 建议对角度 U 的装配夹具实施防呆设计优化

     

位置 X

     

位置 Y

2. 位移参数的隐藏风险

位置 Y 的 3 sigma 的极值范围 ±0.24,但是位置 X 的 3 sigma 的极值范围(-2.67到2,73),标准差 0.9334 导致:

  • X 向位置偏差大,在 Y 向装配成功时 X 向需要增加管控条件

     

角度 U

     

角度 V

三、核心发现:约束条件与质量指标的动态博弈

 

约束策略的蝴蝶效应

在基准工况(场景1)中,全系统采用"同心对齐"这一理想化约束,导致固定夹出现 0.46° 角度偏差。这相当于在 200mm 长度的管路上产生 1.6mm 的端部偏移,直接触发"间隙不足"预警。

三种分析场景

 

四、解决路径:从数字仿真到产线落地

基于 CETOL 的深度解析,我们提出三级优化策略:

  1. 公差管控:将冷却器接头的公差从 ±2.35 收紧至 ±1.76,预计提升 Sigma 值至 3.5+

  2. 过程能力管控:把关键的公差 Cpk 为 1 的提升到 1.33,非关键公差的 Cpk 由 1 降低到 0.67,提升质量同时,降低对供应商要求实现降低成本。

  3. 工艺补偿:在装配序列中增加 0.3mm 的预偏移量,补偿系统形变带来的偏心误差

五、结语:精密制造的数字化觉醒

本研究通过5类核心组件、3类场景的系统验证,证实了多约束装配分析的工程价值。数据显示,通过多种场景的同步分析,可以提高产品在各种应用场景下的可靠性和安全性,同时为企业提升质量和降低成本提供数据依据。



来源:CETOL
汽车新能源控制装配
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-04-25
最近编辑:3小时前
CETOL 6σ
全球GD&T和机械变异专家
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工业4.0下的机械变异管理

Evolution机械变异管理的发展MechanicalVariationManagementEvolution在工业发展的不同阶段,机械变异管理的方法和重要性不断演变。从最初的工业1.0时代,以机械化、水力和蒸汽动力为特征,依赖手工制造质量,到工业2.0的大规模生产、装配线和电力的应用,实现了零件的可互换性和公差累积。进入工业3.0,计算机和自动化技术开始被广泛利用,机械变异管理开始引入计算机辅助公差分析(GD&T&ISOGPS),这标志着向更精确控制和管理制造过程中的变异迈出了重要一步。随着工业4.0的到来,数字化的物理系统成为核心,基于模型的定义/基于模型的企业(MBD/MBE)、数字孪生和物联网(IoT)等概念的引入,使得企业变异管理达到了新的高度。这些技术不仅提高了生产效率和产品质量,还使得企业能够更好地理解和控制产品在设计、制造和使用过程中的变异。Goal工业4.0的目标GoalofIndustry4.0工业4.0的核心在于构建一个数字化的物理世界,实现物理世界与数字世界的共存与相互关联。具体目标包括:数字世界:通过数字化模型和仿真技术,提前预测和优化产品性能物理世界:通过先进的制造技术和物联网,实现物理产品的高效生产和质量控制虚拟零件和实体零件是机械变异管理的两个关键概念:虚拟零件:虚拟零件是不存在尺寸误差的,它们是设计模型的完美体现实体零件:实体零件的每个个体尺寸会有误差,这些误差会影响零件的装配和性能如何确保设计模型与实际生产零件的一致性,是实现工业4.0目标的关键问题之一。物理世界中的模型在物理世界中,我们通过多种方式来模拟生产流程并测量产品,包括:制造仿真:通过仿真技术优化制造过程,减少生产中的变异检测规划:制定详细的检测计划,确保零件的质量符合设计要求数据收集:收集生产过程中的数据,用于分析和优化零件追踪:通过物联网技术,实时追踪零件的生产状态嵌入式传感器:在零件中嵌入传感器,实时监测零件的性能和状态这些方法虽然有效,但需要先生产零件。能否反向实现,即在数字世界中构建模型以预测产品性能,从而在产品生产之前更准确地预测产品性能?数字世界中的模型在数字世界中,我们构建模型以执行多方面的分析,旨在预测产品性能,包括:强度分析:评估零件的强度和耐久性运动分析:分析零件的运动特性和动态行为流体动力学分析:研究流体在零件中的流动特性震动分析:评估零件在震动环境下的性能这些分析是基于标称设计进行的,并不能代表所有实际生产部件的整体情况。因此,我们引入了变异模型概念,变异模型能够完整地反映实际产品的整个群体,从而在产品生产之前更准确地预测产品性能。变异模型考虑了实际产品的个体之间的变化及其变化规律。Variation变异模型Variation变异的来源变异的传播基于零件在加工过程中的固定方式。各种加工操作会在零件上形成新的面,这些面的位置是相对于固定零件的基准面直接相关。加工过程会相对于这些基准面产生变异。加工操作的精确性直接影响这种变异的大小。变异建模GD&T/GPS能够提供关于制造过程以及零件上特征之间关系的信息。GD&T/GPS用于在变异模型中表示这些关系。基准点用于在工程图中表示夹具表面,并定义变异的限制范围。变异传播当零件的尺寸和形状偏离其标称值时,装配结果会反应这种变化,并作出相应调整。正确表示这些装配配合条件对于准确模拟变异传播至关重要。变异模型必须能够准确反映装配如何因变异而产生的实际结果。Sigmetrix解决方案在过去的25年里,Sigmetrix开发了一个强大的变异模型,该模型利用数字模型和已有的信息来预测要生产的实际零件群体。Sigmetrix解决方案的演变支持人员:培训:提供GD&T(几何尺寸和公差)、公差分析、MBD/MBE(基于模型的定义/基于模型的企业)等关键领域的培训咨询:提供专业的公差分析、GD&T和变异管理咨询服务简化流程:利用CETOL6σ和EZtol软件构建和分析变异模型,生成分析结果分析结果可以直接与CAD系统和PMI(产品制造信息)集成,优化设计和制造流程GD&TAdvisor可以进一步确保设计过程中的几何尺寸和公差标准得到正确应用帮助企业进步:在VariSight平台上进行结果分析,比较标准公差和检验数据,以优化产品设计通过与PLM(产品生命周期管理)系统的集成,实现变异模型在整个产品开发周期中的有效利用SigmetrixLearning提供企业级学习解决方案,帮助企业捕获和传承关键知识和流程企业变异管理系统要求:将系统需求与CAD模型中的几何形状相对应,确保模型准确反映这些需求CAD几何:根据预定的制造流程调整CAD模型,以最佳方式体现变异的产生制造计划:制定高效的检验方案,确保产品达到预期的质量标准检验计划和数据:执行检验,收集数据以指导改进产品性能:准确预测变异对产品性能的影响,实现成本与质量之间的合理平衡BusinessValueSigmetrix商业价值BusinessValue最大限度地提高您的MBD/MBE投资回报通过平衡产品质量和制造成本来提高盈利能力通过缩短设计和原型周期加快上市时间通过更好地了解机械变化,提供更多创新产品捕获、转移和保留关键产品和流程知识来源:CETOL

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