汽车轻量化部件智造:碳纤维成型 AI 调控与强度性能数字孪生验证实践
2025-11-19

在“双碳”目标与新能源汽车续航需求的双重驱动下,碳纤维凭借高强度、轻量化的核心优势,成为汽车轻量化部件的优选材料。而AI成型调控与强度性能数字孪生验证技术的深度融合,正破解碳纤维制造难题,推动汽车轻量化迈入智造新阶段。

                             

碳纤维成型工艺复杂,预浸料模压、树脂传递模塑(RTM)等主流工艺易受温度、压力、固化时间等多参数影响,传统经验调控难以兼顾效率与质量。AI技术的介入实现了工艺参数的精准闭环调控。通过采集千组以上成型数据构建数据库,机器学习算法可精准匹配不同部件结构与工艺类型,动态优化参数组合。某车企针对车身骨架的RTM成型过程,采用AI调控系统实时修正树脂注入速率与固化温度曲线,将成型周期缩短30%,同时使部件孔隙率从传统工艺的5%降至1.2%以下。

强度性能验证是碳纤维部件量产的核心门槛,传统物理样机测试成本高、周期长,难以适配快速研发需求。数字孪生技术构建的虚拟验证体系实现了突破。通过融合材料属性、成型数据与工况参数,搭建1:1数字化孪生模型,可模拟制动、转弯等6种以上工况下的力学响应。上海及瑞设计为商用车轮毂开发的数字孪生系统,不仅提前预判了传统测试中未发现的疲劳风险,更将验证周期从3个月压缩至2周,样机制作次数减少60%。

AI调控与数字孪生的协同联动,构建了“成型-验证-优化”的全流程智造闭环。AI调控生成的工艺参数直接导入孪生模型进行预验证,避免无效试产;孪生模型的性能反馈数据反哺AI算法,持续优化工艺参数。宝马iX车身碳纤维框架生产中,该闭环体系使部件强度达标率从75%提升至98%,材料利用率提高25%,实现减重30%的同时保障安全性能。

当前,该技术组合已广泛应用于车身骨架、底盘元件等关键部件制造。未来,随着多物理场耦合孪生模型的完善与AI算法的迭代,将实现从部件到整车的轻量化协同设计。这些技术突破不仅推动碳纤维部件成本下降40%以上,更助力新能源汽车续航里程提升15%-20%,为汽车产业实现轻量化与高性能的平衡注入核心动力。

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