李伟
摘 要：副车架是底盘非常重要的一个零件，怎么保证副车架顺利安装在车架上，避免车间在装配时出现挡孔问题是我们的重点研究方向。本文基于VSA虚拟偏差分析软件对某车型的副车架定位装配孔进行研究分析，模拟10000次（或者更多）装配结果后对不达标项进行优化，减少装配过程中产生的问题。
关键词：副车架;定位;装配;VisVSA;蒙特卡洛
1 前言
副车架作为底盘上的一个零件，本身会装配发动机、摆臂、悬架等零件，是一个非常重要的承载受力件，它对整车的噪音、震动和不平顺（Noise Vibration and Harshness，NVH）有着非常重要的影响。如果副车架与车架的装配存在问题，比如说装配孔错位、挡孔等，都会导致它们的连接可靠性降低，严重的情况下会因为受到应力而产生断裂变形现象，从而产生安全隐患。以敝公司某车型为例：副车架装配在前车架上，定位孔和装配孔如图1所示。
通常我们会用定位销通过定位孔后保证整个副车架的位置不会移动，然后再打紧3～6四颗螺栓，这样副车架就完全固定在前车架上。由于存在不可避免的制造误差和各工序的公差累积，这个时候副车架上的安装圆孔和前车架对应螺母往往会产生错位挡孔问题，所以在设计阶段我们会把装配孔径放大，但是又要保证螺栓垫片的接触面积满足CAE的应力分析，因此本文基于以上要求，使用VisVSA软件对弊司某车型副车架的安装点进行研究和优化，得出装配孔径大小最合适的尺寸，最大程度减少副车架安装点挡孔现象。
2 虚拟仿真尺寸偏差分析介绍
2.1 虚拟仿真尺寸偏差分析简介
虚拟仿真尺寸偏差也叫尺寸链仿真分析，这是一个虚拟分析工程工具，是近几年开始在全球各大知名主机厂（比如通用、福特、大众等）频繁使用的先进技术。目前世界上使用较多的是3DCS和VisVSA两种软件（本文使用后者），这两者都是通过数理统计的计算方法来模拟仿真分析和评估在设计和制造过程中零部件的制造偏差和装配工艺偏差是如何影响产品的各种“关键产品特征（KPC）”的。
2.2 虚拟仿真尺寸偏差分析的原理
前文所说的3DCS和VSA软件都是利用蒙特卡洛（Monte Carlo）原理（图2）来对总成零件进行成千上万次模拟装配，然后测量模拟装配结果得出多组数据，再用统计学正态分布原理对数据进行计算处理，得出标准偏差（δ）、工序性能（CP）、工序能力（CPK）等关键指数（如图3所示）。
2.3 虚拟仿真尺寸偏差分析的过程
以VSA软件为例，首先要确定整个数学模型的输入是什么？输入分产品数据和工艺数据两方面，产生数据包括产品的3D几何模型、产品的定位和公差、装配约束等，工艺数据包括产生结构树（BOM）、工艺过程（BOP）、制造工装、工艺能力等。确定了输入后操作步骤大致如下：
1）确认分析目标
2）确认相关零部件
3）定义相关特征、基准、公差等
4）定义装配顺序
5）定义相关装配关系
6）针对分析目标定义仿真测量
7）仿真零部件制造装配过程
8）输出仿真结果（类似图3的结果报告）
3 副车架定位安装策略分析
副车架的定位策略如图4所示，按照N-2-1定位原则，A1-A4作为主定位基准面，一般在投影面积最大的面上选取N个点（N≥3），这样就可以控制U/D（上/下）方向的自由度。B、C孔（B是φ16圆孔，C是16*20的槽孔）分别为副车架的主、副定位孔，控制F/A（前/后）和C/C（左/右）方向自由度，这一套定位系统就完全控制住了副车架的6个自由度，安装圆孔3-6都是φ18mm的装配过孔，用螺栓固定在车身对应的M14螺母上。在检具上我们使用一致的定位体系，A1-A4、B、C基准都按照±0的公差，3-6装配过孔位置度公差控制在±0.75mm，安装面控制在±0.5mm。
在总装车间通常我们会把副车架定位在自动引导小车（AGV）上，小车和生产线的线速一致，AGV小车上的定位销通过副车架B、C基准孔后再通过车身上对应的孔，保证副车架和车身位置一致，然后再打紧3-6装配孔。
4 3D建模进行虚拟偏差分析
4.1 确定分析目标
在用AGV小车定位副车架到车身上后，我们需要做的就是打紧四个装配螺栓，所有我们的目标应该是分析在打紧这四个螺栓的挡孔率，我们需要把这四个孔端面圆心处设置为测量点。
4.2 公差分配
副车架的公差我们按照GD&T（几何尺寸及公差）图纸来控制，查询图纸得知A1-A4、B、C基准的公差都是0，安装孔3-6的位置度公差都是±0.75mm，贴合面的轮廓度公差都是±0.5mm，其他的孔都不需要分析。
根据汽车行业的焊接生产经验，我们白车身上的副车架安装点位置度公差设计值为±1.2mm，安装贴合面轮廓度公差为±1.0mm。
4.3 建立模型
我们按照上述副车架和白车身的定位、公差策略进行建模，把副车架和白车身的数模导入，然后赋予相关基准、测量点公差，创建装配过程和测量点要素，如图5所示，图5分别为模型框架、前车体、副车架的公差赋予，然后创建装配步骤，把副车架装配到前车体上（副车架和前车体的A1-A4、B、C基准一一对应），最后创建四个安装孔的测量点要素，总的模型如图6所示。
4.4 模拟装配结果分析
我们对上述模型进行10000次模拟装配，结果如图7所示，当副车架上的3、4安装孔孔径为φ18.5mm（对应车身M16螺母），5、6安装孔孔径为φ16.5mm（对应车身M14螺母）时，从正态分布图看出挡孔率比较高，而且过程能力指数（CPK）比较低，说明装配不稳定。具体数值见表1，按照这个孔径开发的副车架达不到我们总装车间的装配要求，频繁的挡孔会导致无法装配副车架而停线返修，会造成较大的经济损失。
4.5 装配孔径优化
我们知道正态分布图是在工程领域里存在的一个非常重要的概率统计图，因此在新开发项目中，我们对安装孔的孔径进行调整，调整完之后再創建模型模拟装配，找到符合±3δ（99.73%）区间要求的孔径，这样会让挡孔率降低到可以接受的状态。
当我们把安装孔3、4设置为20.5mm，孔5、6设置为18.5mm时，这时候模拟装配结果如图8所示，具体数据见表2，这时候孔3、4挡孔率已经在±3δ区间外，孔5、6也接近±3δ区间，CPK值提升较大，同时我们拿这个孔径进行CAE分析，结果也是满足受力要求的，因此在新项目中，我们最终让安装孔3-6采用了表2所示的孔径。同时从图9的HLM报告可以看到，影响较大的前三个偏差因子都是车身上基准孔、安装孔的位置度公差，如果我们能够把这三项因子继续提升优化，把公差控制在±1.0以内，那么挡孔率会进一步下降。
5 结语
随着计算机技术的发展，运用VisVSA 3D虚拟偏差分析软件能够最大限度地在项目开发前期发现和解决各种定位、装配问题，在现在国内竞争越来越激烈的汽车行业下，能够熟练掌握该软件可以帮助主机厂降低研发成本、提高车型的尺寸精度，以达到消费者的购买期望。
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