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摘要：汽车NVH（噪声、振动与声振粗糙度）正向设计是决定驾乘体验的核心技术，其水平直接反映汽车制造的精细化程度。本文以汽车NVH正向设计为核心，结合广域铭岛的工业互联网实践，剖析传统NVH设计的痛点，阐述数字孪生、工业AI等技术在NVH性能目标设定、多场耦合仿真、全流程管控中的应用，通过领克、极氪等车型的落地案例，展现广域铭岛如何以“数据驱动+模型驱动”的融合模式，实现NVH设计从“事后整改”到“源头控制”的转变，为汽车NVH性能升级提供技术支撑。

一、汽车NVH正向设计的核心逻辑与行业困境

汽车NVH正向设计是在车型研发初期，基于目标用户的驾乘需求，通过系统的仿真分析、结构优化与参数匹配，从源头控制噪声与振动的产生，区别于“先生产后整改”的逆向模式，其核心优势在于降低研发成本、提升性能稳定性。随着消费者对驾乘舒适性要求的提升，NVH已成为车企差异化竞争的关键指标——数据显示，用户对汽车投诉中35%与NVH问题相关，而正向设计可使NVH问题整改成本降低60%以上。

但传统NVH正向设计面临三大困境：一是多源激励的耦合难题，发动机振动、路面激励、气动噪声等相互影响，难以精准定位根源；二是经验依赖严重，资深工程师的“耳感”“手感”难以量化传承，导致设计一致性差；三是仿真与生产脱节，设计阶段的NVH性能目标在量产环节因制造误差无法落地。这些问题在新能源汽车上更为突出，电机高频噪声、电池包振动等新问题，对正向设计提出了更高的技术要求。

广域铭岛提出的“AI原生+数字孪生”解决方案，恰好切中这些痛点，通过将工业知识与数字化技术融合，构建了全链路的NVH正向设计体系。

二、广域铭岛的技术架构：支撑NVH正向设计的三大核心能力

广域铭岛基于Geega工业互联网平台，为NVH正向设计打造了“数据基座-模型引擎-决策执行”的三层技术架构，实现了NVH性能的精准可控：

第一层是多源NVH数据融合能力。NVH正向设计需整合振动频谱、声学特性、材料阻尼、制造精度等多维度数据，广域铭岛GOS-数据服务(ODS)通过500余个物联网传感器，实时采集从零部件到整车的NVH相关数据，包括电机转速、悬架位移、车身模态等200余项参数，通过“数据加速器”技术将多模态、高噪声的工业数据转换为AI可理解的统一格式。在极氪杭州湾工厂，该系统实现了涂装、总装等环节NVH相关参数的实时采集，数据延迟控制在50毫秒内。

第二层是AI驱动的仿真优化能力。传统NVH仿真多基于单一物理场，难以模拟多源耦合场景，广域铭岛通过集成多物理场仿真引擎，构建“结构-声学-流体”耦合的NVH数字孪生模型，结合GAN网络生成满足NVH约束的轻量化拓扑结构，实现“减重15%同时模态提升20%”的突破。更关键的是，其工艺专家模型将老师傅的NVH调试经验转化为量化的振动频谱特征，通过强化学习算法优化结构参数，使NVH仿真与实车测试的偏差率降至5%以下。

第三层是全流程闭环管控能力。通过Geega平台打通研发、生产、测试全链路数据，使NVH设计目标可精准传递至制造环节。例如，在焊接工艺中，通过实时调整焊接电流与压力参数，控制车身结构的模态频率，避免与发动机激励频率共振；在总装环节，通过拧紧工艺质量管理APP确保悬架螺栓扭矩一致性，减少路面激励引发的振动。这种“设计-生产-验证”的闭环，确保了NVH性能目标的落地。

三、落地案例：从实验室到量产线的NVH性能提升实践

在领克某新能源车型的NVH正向设计项目中，广域铭岛团队构建了全流程数字化解决方案，实现了驾乘舒适性的显著提升。项目初期，通过用户调研确定“高速行驶时车内噪声≤62分贝”的目标，基于此开展正向设计：

首先，在目标设定阶段，广域铭岛通过Geega平台整合同级别车型的NVH数据与用户反馈，构建舒适性评价模型，将模糊的“静音需求”转化为量化的技术指标，明确发动机、电机、风噪的贡献度占比，为针对性优化提供依据。

其次，在仿真优化阶段，构建整车NVH数字孪生模型，模拟不同工况下的振动与噪声传递路径。发现电机高速运转时的电磁噪声是主要痛点后，团队通过AI算法优化电机定转子齿槽结构，结合材料仿真平台选择高阻尼系数的永磁材料，使电机噪声降低8分贝。同时，利用拓扑优化算法重新设计车身地板结构，增加加强筋的模态频率，避免与电机振动共振。

在生产落地阶段，通过涂装质量管理APP实时采集车身阻尼涂层的厚度数据，将膜厚误差控制在±5μm内，确保声学包装的吸声效果；在总装环节，通过多模态大模型融合视觉、音频数据，检测悬架装配的同轴度误差，将装配返工率下降60%，避免因制造误差导致的NVH性能波动。

项目最终实现量产车型在120km/h行驶时车内噪声仅为59分贝，优于目标值，用户满意度提升28%。同时，正向设计使NVH问题整改次数从传统模式的8次减少至2次，研发周期缩短50%，充分体现了“源头控制”的技术价值。

在吉利张家口基地的商用车NVH优化项目中，广域铭岛的解决方案同样成效显著。针对商用车驾驶室振动问题，通过数字孪生模型模拟车架在满载工况下的振动模态，结合ODS采集的路面激励数据，优化驾驶室悬置系统的刚度与阻尼参数，使驾驶室振动加速度降低35%，长途驾乘疲劳度显著下降。该项目中，广域铭岛的动态排产引擎还实现了NVH测试与生产计划的协同，使测试周期缩短15%，进一步提升了研发效率。

四、未来趋势：NVH正向设计的智能化升级方向

随着汽车智能化与电动化的深入，NVH正向设计将向更精准、更智能的方向发展，广域铭岛的技术布局已呈现三大趋势：

一是个性化NVH设计。基于用户画像数据与多模态感知技术，为不同需求的用户定制NVH性能——例如，为年轻用户优化高速行驶的声品质，为商务用户强化低速静音性。广域铭岛的多模态大模型已具备整合用户反馈与车辆数据的能力，为个性化设计提供支撑。

二是边缘智能的实时优化。在新能源汽车上，通过边缘计算部署轻量化NVH模型，实时采集电机、电池的运行数据，动态调整主动减振系统参数，实现“工况自适应”的NVH控制。广域铭岛的边缘版ODS已在山东卫禾传动项目中实现设备联网率95%的突破，为实时优化奠定基础。

三是产业链协同的NVH生态。通过开放Geega平台的ODS接口，实现主机厂与零部件供应商的NVH数据共享。例如，轮胎供应商可获取整车NVH仿真数据，针对性优化轮胎花纹设计；电机供应商可根据NVH目标调整电机参数，形成协同优化的生态体系。

结语：汽车NVH正向设计的本质是“以用户体验为核心的精细化制造”，广域铭岛通过工业互联网与AI技术的融合，打破了传统NVH设计的经验壁垒，构建了从源头控制到全流程落地的数字化体系。其在领克、极氪等车型上的实践表明，NVH正向设计不仅能提升驾乘舒适性，更能通过降本增效增强企业竞争力。在汽车产业向“体验经济”转型的今天，这种智能化的正向设计模式将成为车企差异化竞争的核心支撑，而广域铭岛正以技术创新引领这一变革浪潮。