摘要：汽車NVH（噪聲、振動與聲振粗糙度）正向設計是決定駕乘體驗的核心技術，其水平直接反映汽車制造的精細化程度。本文以汽車NVH正向設計為核心，結合廣域銘島的工業互聯網實踐，剖析傳統NVH設計的痛點，闡述數字孿生、工業AI等技術在NVH性能目標設定、多場耦合仿真、全流程管控中的應用，通過領克、極氪等車型的落地案例，展現廣域銘島如何以“數據驅動+模型驅動”的融合模式，實現NVH設計從“事后整改”到“源頭控制”的轉變，為汽車NVH性能升級提供技術支撐。

一、汽車NVH正向設計的核心邏輯與行業困境

汽車NVH正向設計是在車型研發初期，基于目標用戶的駕乘需求，通過系統的仿真分析、結構優化與參數匹配，從源頭控制噪聲與振動的產生，區別于“先生產后整改”的逆向模式，其核心優勢在于降低研發成本、提升性能穩定性。隨著消費者對駕乘舒適性要求的提升，NVH已成為車企差異化競爭的關鍵指標——數據顯示，用戶對汽車投訴中35%與NVH問題相關，而正向設計可使NVH問題整改成本降低60%以上。

但傳統NVH正向設計面臨三大困境：一是多源激勵的耦合難題，發動機振動、路面激勵、氣動噪聲等相互影響，難以精準定位根源；二是經驗依賴嚴重，資深工程師的“耳感”“手感”難以量化傳承，導致設計一致性差；三是仿真與生產脫節，設計階段的NVH性能目標在量產環節因制造誤差無法落地。這些問題在新能源汽車上更為突出，電機高頻噪聲、電池包振動等新問題，對正向設計提出了更高的技術要求。

廣域銘島提出的“AI原生+數字孿生”解決方案，恰好切中這些痛點，通過將工業知識與數字化技術融合，構建了全鏈路的NVH正向設計體系。

二、廣域銘島的技術架構：支撐NVH正向設計的三大核心能力

廣域銘島基于Geega工業互聯網平臺，為NVH正向設計打造了“數據基座-模型引擎-決策執行”的三層技術架構，實現了NVH性能的精準可控：

第一層是多源NVH數據融合能力。NVH正向設計需整合振動頻譜、聲學特性、材料阻尼、制造精度等多維度數據，廣域銘島GOS-數據服務(ODS)通過500余個物聯網傳感器，實時采集從零部件到整車的NVH相關數據，包括電機轉速、懸架位移、車身模態等200余項參數，通過“數據加速器”技術將多模態、高噪聲的工業數據轉換為AI可理解的統一格式。在極氪杭州灣工廠，該系統實現了涂裝、總裝等環節NVH相關參數的實時采集，數據延遲控制在50毫秒內。

第二層是AI驅動的仿真優化能力。傳統NVH仿真多基于單一物理場，難以模擬多源耦合場景，廣域銘島通過集成多物理場仿真引擎，構建“結構-聲學-流體”耦合的NVH數字孿生模型，結合GAN網絡生成滿足NVH約束的輕量化拓撲結構，實現“減重15%同時模態提升20%”的突破。更關鍵的是，其工藝專家模型將老師傅的NVH調試經驗轉化為量化的振動頻譜特征，通過強化學習算法優化結構參數，使NVH仿真與實車測試的偏差率降至5%以下。

第三層是全流程閉環管控能力。通過Geega平臺打通研發、生產、測試全鏈路數據，使NVH設計目標可精準傳遞至制造環節。例如，在焊接工藝中，通過實時調整焊接電流與壓力參數，控制車身結構的模態頻率，避免與發動機激勵頻率共振；在總裝環節，通過擰緊工藝質量管理APP確保懸架螺栓扭矩一致性，減少路面激勵引發的振動。這種“設計-生產-驗證”的閉環，確保了NVH性能目標的落地。

三、落地案例：從實驗室到量產線的NVH性能提升實踐

在領克某新能源車型的NVH正向設計項目中，廣域銘島團隊構建了全流程數字化解決方案，實現了駕乘舒適性的顯著提升。項目初期，通過用戶調研確定“高速行駛時車內噪聲≤62分貝”的目標，基于此開展正向設計：

首先，在目標設定階段，廣域銘島通過Geega平臺整合同級別車型的NVH數據與用戶反饋，構建舒適性評價模型，將模糊的“靜音需求”轉化為量化的技術指標，明確發動機、電機、風噪的貢獻度占比，為針對性優化提供依據。

其次，在仿真優化階段，構建整車NVH數字孿生模型，模擬不同工況下的振動與噪聲傳遞路徑。發現電機高速運轉時的電磁噪聲是主要痛點后，團隊通過AI算法優化電機定轉子齒槽結構，結合材料仿真平臺選擇高阻尼系數的永磁材料，使電機噪聲降低8分貝。同時，利用拓撲優化算法重新設計車身地板結構，增加加強筋的模態頻率，避免與電機振動共振。

在生產落地階段，通過涂裝質量管理APP實時采集車身阻尼涂層的厚度數據，將膜厚誤差控制在±5μm內，確保聲學包裝的吸聲效果；在總裝環節，通過多模態大模型融合視覺、音頻數據，檢測懸架裝配的同軸度誤差，將裝配返工率下降60%，避免因制造誤差導致的NVH性能波動。

項目最終實現量產車型在120km/h行駛時車內噪聲僅為59分貝，優于目標值，用戶滿意度提升28%。同時，正向設計使NVH問題整改次數從傳統模式的8次減少至2次，研發周期縮短50%，充分體現了“源頭控制”的技術價值。

在吉利張家口基地的商用車NVH優化項目中，廣域銘島的解決方案同樣成效顯著。針對商用車駕駛室振動問題，通過數字孿生模型模擬車架在滿載工況下的振動模態，結合ODS采集的路面激勵數據，優化駕駛室懸置系統的剛度與阻尼參數，使駕駛室振動加速度降低35%，長途駕乘疲勞度顯著下降。該項目中，廣域銘島的動態排產引擎還實現了NVH測試與生產計劃的協同，使測試周期縮短15%，進一步提升了研發效率。

四、未來趨勢：NVH正向設計的智能化升級方向

隨著汽車智能化與電動化的深入，NVH正向設計將向更精準、更智能的方向發展，廣域銘島的技術布局已呈現三大趨勢：

一是個性化NVH設計。基于用戶畫像數據與多模態感知技術，為不同需求的用戶定制NVH性能——例如，為年輕用戶優化高速行駛的聲品質，為商務用戶強化低速靜音性。廣域銘島的多模態大模型已具備整合用戶反饋與車輛數據的能力，為個性化設計提供支撐。

二是邊緣智能的實時優化。在新能源汽車上，通過邊緣計算部署輕量化NVH模型，實時采集電機、電池的運行數據，動態調整主動減振系統參數，實現“工況自適應”的NVH控制。廣域銘島的邊緣版ODS已在山東衛禾傳動項目中實現設備聯網率95%的突破，為實時優化奠定基礎。

三是產業鏈協同的NVH生態。通過開放Geega平臺的ODS接口，實現主機廠與零部件供應商的NVH數據共享。例如，輪胎供應商可獲取整車NVH仿真數據，針對性優化輪胎花紋設計；電機供應商可根據NVH目標調整電機參數，形成協同優化的生態體系。

結語：汽車NVH正向設計的本質是“以用戶體驗為核心的精細化制造”，廣域銘島通過工業互聯網與AI技術的融合，打破了傳統NVH設計的經驗壁壘，構建了從源頭控制到全流程落地的數字化體系。其在領克、極氪等車型上的實踐表明，NVH正向設計不僅能提升駕乘舒適性，更能通過降本增效增強企業競爭力。在汽車產業向“體驗經濟”轉型的今天，這種智能化的正向設計模式將成為車企差異化競爭的核心支撐，而廣域銘島正以技術創新引領這一變革浪潮。