汽車材料數字化工作研究與應用

袁峰 王曉勤

（泛亞汽車技術中心有限公司，上海 201201）

主題詞：材料 數字化 汽車

1 引言

隨著汽車行業智能轉型、數字驅動的深入開展，隨著汽車行業電動化、網聯化、智能化、共享化的迅速開展和數字化工具的廣泛應用，自動化產品設計成為現在及未來汽車零部件開發的潮流，數字化信息的大量采用、跨數據庫的信息調用將在產品開發和計算驗證中節約大量的人力和物力成本。產品設計工程師或計算機輔助工程（Computer Aided Engineering,CAE）計算工程師在數據庫內對材料信息和性能進行直接調用也將大大地提高效率，縮短產品開發和驗證周期，零散的材料數據也將在數據庫中得到統一管理及維護。

本文以汽車產品材料數字化工作的研究為重點，探討例如汽車發動機和變速箱這類擁有復雜系統，面向嚴苛服役工況和采用繁雜材料種類的零件，如何設計和應用數字化的流程和結構化的數據庫，來指導產品設計及項目的開發推進。

2 行業發展與趨勢

2.1 汽車零部件研發的革新

電動汽車、混合動力汽車等新能源汽車已進入市場多年，發展迅速。作為傳統的純燃油汽車已有百多年的發展史，其技術不斷進步，產品也越來越好[1]。汽車的進化過程也象征著材料的進化過程，新材料、新工藝的研究應用往往在發動機、變速箱上得到率先應用，由于嚴苛的工況特點，在發動機和變速箱上得到驗證的材料及工藝，一般情況下，比較容易向整車其它系統及零部件推廣。

2.1.1 驅動系統零部件新特點

汽車行業新四化的發展方向也深切影響著零部件的設計開發和材料工作的研究方向。傳統的發動機將更加注重于高效燃燒和小型化，變速箱將更趨向于智能電控，驅動電機、行星齒輪組和多組離合器設計將推動汽車驅動的智能化和電動化。這些零部件的發展方向對材料提出了更高和更細致的要求，輕量化新材料和超高強度材料的應用將更加普遍，材料的非常規特性和參數將得到進一步深度挖掘，原材料供應商的開發和數據處理也將更迫切和更降本增效。

汽車驅動的新特點也決定著材料應用的變化，隨著電驅動的普遍開發，以特殊鋼和鑄鋁為代表的材料開始逐步向材料多元化方向發展。圖1是典型的發動機、變速箱、電驅動系統和動力電池所應用材料大類的比例和重量，其它材料主要為塑料、橡膠、膠、液體材料。

圖1 汽車驅動系統材料應用分類

2.1.2 零部件與材料的共生關系

材料作為基礎性學科，一直伴隨著汽車零部件的發展而發展。整體上，中國汽車材料的發展路線及其簡明特點可以大致分為3個階段，如表1所示。

表1 汽車材料發展路線簡明特點

汽車零部件材料標準復雜、牌號繁多，根據其工作的工況環境，同種材料往往還需要不同種的特殊工藝，如各種熱處理、化學熱處理、電鍍、涂裝。不同排量的發動機即使零件相同，所采用的材料和工藝也可能完全不同。和車身四門兩蓋相比較，發動機材料和零部件的共生效應更加的明顯，其隨著零部件設計變化而產生變化的趨勢也更顯著。

2.2 汽車材料研發的革新

汽車的材料研發工作一定是和零部件設計緊密結合的，不僅僅要關注原材料的應用，也需要關注零部件的驗證及服役狀況，并在零部件的失效分析過程中探究材料及工藝對失效的貢獻值，從而實現舉一反三，使得材料貫穿于零部件甚至整車生命周期。

2.2.1 材料供應鏈的深度挖掘

材料工作必須支持零部件和總成日益增長的性能要求，同時還需要關注日益嚴苛的法規要求。比如驅動系統往往面對最直接的應用創新壓力，同時存在輕量化難度大、工藝復雜、供應鏈冗長的特點，在這些環節中，存在著大量降本增效的機會和空間。

大量的數據和信息梳理，以現有的工作模式來看，往往耗費大量的人力物力，且效果也容易頻繁出錯。

2.2.2 材料性能及風險管理

材料性能決定零部件性能，在零部件的設計開發過程中，材料數字模型開始得到了廣泛應用，性能參數甚至性能曲線準確性和符合性對零部件的建模、CAE結構及性能計算做出了重要的貢獻。

汽車長產業鏈的特點也增大了技術風險及供應風險的概率。例如2017年的日本神戶制鋼造假事件，如果沒有健全的材料數字化，想要梳理某汽車制造公司所有在售車型和在研車型材料的應用情況并用于評估風險，將會是一個非常困難的工作。

3 數字化的材料開發

材料開發的數字化已成為迫切發展的行業趨勢。材料數字化并非簡單的把現有的文檔、數據、資料和清單搬到線上，這項工作需要一個系統性的開發思路和前瞻性的戰略指導，并始終強調互聯互通。

以下簡單闡述汽車材料數字化工作開展的架構思路和特征。

3.1 材料數字化流程

3.1.1 材料及材料供應商的數字化開發

原材料牌號或者供應商的開發工作一般是汽車行業材料工作的重要組成部分，不僅可以確保產品的質量穩定性，推動優質原材料供應商的健康供應，也可以在原材料環節形成良好的競爭氛圍。

不同的汽車主機廠往往擁有不同材料及材料供應商開發體系和流程，關鍵零件往往有更細致的開發及驗證要求，線下的工作流程已經越來越難滿足數字化研發的需要。零部件設計工程師在前期工作中，對于材料牌號及該材料牌號對應認可的供應商信息難以獲取，且開發全過程的參與度一般不高。線下開發過程中產生的數據、測試及相關報告無法系統性地流轉和存儲，且存在查詢和調用比較困難的現狀。

圖2是一種典型的材料及材料供應商數字化開發流程，其節點順序在數字化的架構中，也可以做相應的調整，該開發流程具備以下5點優勢：

圖2 典型的材料及材料供應商數字化開發流程

（1）確保了不重復開發；

（2）測試清單或測試大綱的結構化；

（3）相關領域的參與度得到體現；

（4）測試及驗證結果的在線審核；

（5）開發狀態的數字化存儲。

這種材料及材料供應商數字化的開發流程也可以應用于特殊工藝及其供應商的開發，如熱處理或者電鍍涂裝工藝。在數字化架構中，只需對相應的字段進行修改或者對數據庫中的表頭字段進行修改即可存儲除了材料之外的特殊工藝的相關信息。

3.1.2 實驗測試與分析數字化開發

在汽車關鍵材料工作中，材料或零部件的實驗、測試與分析工作也占據了非常重要的地位。該工作可以分為以下3類：

（1）新材料、新工藝的開發；

（2）各種對比測試；

（3）零部件的失效分析。

傳統的工作模式由于是建立在線下溝通交流的基礎上，往往存在實驗需求目標不清晰、實驗項目不清晰、測試樣品不規范、實驗費用很模糊、報告模板不統一、實驗結果難追溯等各種缺點。在問題解決過程中，這些試驗測試與分析的結果都呈現相對獨立的模塊化，往往無法存在于整個事件的進程中，不能形成閉環，不能被其它類似事件所引用參照，更不能形成舉一反三的效應，實際工作中，也往往產生很多不必要的重復性測試，從而導致人力物力的浪費。

圖3 是一種典型的材料實驗數字化工作流程，其節點也可以根據實驗的緊急程度進行相應的調整，不同的節點任務一般可以由系統自動觸發并通知至相關責任人，在試驗測試項目非常多的時候，不容易跟丟或者混淆實驗與測試項目。

圖3 典型的材料實驗數字化工作流程

該流程也可以用于零部件級別的系統試驗過程，供產品設計開發工程師在線追蹤與記錄。

3.2 材料數據庫架構

3.2.1 材料基礎應用數據庫

材料數字化工作除了在線開發工作和業務之外，還有一大部分是結構化的數據庫，數據庫是相對更直觀也更容易在各項工作中得到應用的部分。它一方面承載了線下業務環境中的各類數據、信息、圖標、報告和文獻資料，也承擔著業務模式的管理、人員結構的權限設置、數字化流程工作的終端存儲等作用。

材料數據庫一般不應單獨存在，與其它系統的互聯互通、調用參考才能將其效能發揮到最佳狀態。而這點，是在設計開發材料數據庫之初就應當充分考慮和籌劃的，在整個數據庫的建設階段，也需要經常測試與評估各類接口的輸入輸出數據源和參數管理。

汽車材料工作一般至少需要3類材料基礎應用數據庫，可以分為材料認可數據庫、材料信息數據庫和材料性能數據庫。

材料認可數據庫的功能主要為根據數字化流程呈現的材料標準、材料牌號、材料供應商的開發及管理，可行性分析，測試確定及在線審核，清單的查詢與發布等。

材料信息數據庫的功能主要為數據庫查看及相關信息調用，一般作為互聯互通的數據輸入輸出源，承擔與其它系統的接口工作。

材料性能數據庫的功能主要為發動機變速箱產品設計開發工程師和CAE計算工程師提供數據支撐，基本要包含材料基礎性能參數或試驗曲線，還要包括CAE 計算所需要的材料物理性能、高低周疲勞曲線等。該數據庫還可以存儲零部件材料應用與相關的失效分析內容。

圖4 是一種典型的材料數據庫三級菜單示意，除了結構化的數據信息之外，材料數據庫的查詢功能需要良好的優化。

圖4 典型的材料數據庫三級菜單

3.2.2 材料知識數據庫

由于材料種類的多樣性和標準牌號的復雜性，使得材料知識的管理長久以來表現出規劃簡單而實施困難的問題。單一的知識管理，如果不與其它系統或數據庫產生交互，則其應用勢必無法廣泛推行。

相比較電子化流程和基礎應用數據庫，知識數據庫的架構則會有更多的設想空間。可以將不同材料大類、子類的開發測試大綱等，新材料新工藝的介紹等，失效分析典型案例，各類流程和常用標準等進行相應的羅列與存放，以下為典型的羅列清單：

（1）不同項目相同零件的材料對比文件；

（2）材料相關法規及培訓文件；

（3）常用標準；

（4）材料相關流程文件；

（5）材料相關檢查清單；

（6）失效分析典型案例；

（7）新材料新工藝相關文件；

（8）論文；

（9）專利。

綜上所述，材料數據庫架構可以擁有單個或數個模塊，且模塊可以迭代開發并具備和其它系統數據庫交互的功能。在進行數據庫的管理運維中，可以結合相應的電子化流程，使得整個材料數字化工作具備互聯互通的擴展性功能。圖5是一個典型的結合了電子化流程和其它系統模塊交互的材料數據庫主體架構示意圖。

圖5 典型的材料數據庫主體架構

4 結論與展望

隨著科學技術的發展，材料種類和標準日益增多，新材料頻繁涌現。材料信息的數字化存儲和交互應用，將進一步順應汽車行業新四化的發展方向。從宏觀角度看，美國提出材料基因組計劃（Materials Ge?nome Initiative），希望通過材料數據分析和材料計算，加速新材料的研發制造，為先進制造業的發展服務，其中一個重要部分是建立一批便于訪問的材料數據庫以及相對應的計算分析中心，為材料工藝設計提供指導[2]。現階段，大多數的數據庫還停留在大數據存儲和查詢階段，并沒有和其它系統或數據庫產生交互，未來汽車行業材料數據庫的發展一定是面向設計、面向計算、面向驗證的智能化多用途方向，以下4點需要行業工作者繼續研究與展望：

（1）標準化管理。從材料的定義和分類做起，規范本單位甚至本行業的材料命名規范和牌號，增加跨庫查詢和調用的便利性，加強數據的存取效率，并考慮與設計或CAE計算類軟件的交互引用，大大提高數據源的正確性，節約開發成本和時間。

（2）數據安全性。網絡環境下信息安全風險普遍存在，尤其是人們越來越依賴于網絡技術，各種與生活、工作相關的功能和需求都通過網絡工具來實現，這種狀態本身就為網絡安全增加了很大的風險[3]。材料數據庫存儲的數據無論從范圍還是內容，甚至與其它數據庫的接口等，都是公司甚至更高級別的機密，一旦被破壞、篡改、刪除等，將會引發嚴重的一連串風險。

（3）材料合規性。隨著國家環境法規的日益嚴苛，汽車相關的禁限用物質的管控將貫穿于整個的車輛生命周期。綠色制造以及材料回收再利用與零部件的再制造對汽車材料的管理及應用提出了更高的要求，合規適配性也將成為汽車材料數字化研究的重要方向。

（4）數據挖掘、預測與診斷。隨著汽車行業擁抱5G，人工智能的腳步加快，材料性能預測與優化將伴隨著數據挖掘算法得到進一步的擴展，目前，數據挖掘在材料的強度、沖擊韌性、淬透性、疲勞和蠕變等相關性能預測方面已有大量的應用[4]，并可以在材料特征曲線的擬合方面得到廣泛應用，相近牌號的材料拉伸或疲勞曲線無需重復試驗即可得到擬合曲線用于下一步的計算，從而節約大量的人力物力。