基于3DCS的换电站充电仓尺寸分析应用

付红圣，隆 桥，罗钧鼎

(上海蔚来汽车有限公司，上海 201800)

0 引言

随着电动汽车产量和保有量不断增加，电动汽车补能成了业内的难题。电动汽车的能源供给形式主要包含2类：充电模式和换电模式。相对于传统的充电模式，换电模式可以使电动汽车不必搭载太多电量的电池，甚至允许用户只购买车壳，大大降低了用户的购买成本。此外换电模式还具有更高效、更快捷等优点[1]。截止2020年11月，全国已建成535座换电站，并预计在2025年全国建成超过9000座换电站[2]。充电仓作为换电站的核心组件，是电池充电、存贮、转运的重要场所。厂家和消费者对充电仓的关注点主要集中在安全、换电时间、容量(同时充电数)、自动化无人值守等方面。充电仓作为一个高度机械化的部件，当出现尺寸类问题，例如电池尺寸超标导致卡滞，会造成顾客等待时间长甚至换电站停用等风险，对安全、自动化无人值守也带来了非常大的不稳定因素。因此在换电站设计前期，结合空间布置，存取方式，零部件定位策略，电池的互换性、功能需求等方面，进行系统化的尺寸分析和设计，可提前有效规避和降低换电站尺寸问题的发生，提高换电站的经济价值和服务质量。

1 充电仓装配性校核意义

传统的汽车功能件装配性校核覆盖产品设计、工艺设计、零部件制造、质量保证和装配的全过程，根据性能目标和计算结果延伸并影响到零件的模具设计、夹具设计、检具设计和测量设计等[3]。换电站充电仓的装配性分析与之大体相同，但也有部分差异：一般汽车零部件彼此之间的配合为一次，而换电站却要求电池适配不同的换电站，换电站也要能兼容所有适用的电池，即对零部件互换性有更高的要求。充电仓的关键尺寸功能主要有两点：第一是不同的电池是否都能进入不同的充电仓位，不发生卡滞，满足互换性要求；第二是电池进入充电仓位后，既定的定位策略和容差结构能否让冷却液插头和电插头(下文简称水电插头)准确插入电池上对应的插座上。本文主要基于这两点进行尺寸分析应用介绍。

2 换电站充电仓定位策略

尺寸分析的基础是先确定分析对象的定位策略。换电站充电仓定位策略基于多个维度进行制定，如换电站整体空间、电池仓容量、零部件的精度水平、容差机构及容差大小、可接受失效率、成本等。尤其是空间、电池容量大小对定位策略的制动起了决定性的作用。现基于某换电站的相关输入：

1.空间：底面积为两个标准车位，高度与标准集装箱等高；

2.电池容量：1X块；

3.容差结构的容差量：+/-X mm；

4.可接受失效率：0.0X%；

5.成本：XX万；

……

图1 充电仓电池定位策略

上述输入制定后，最考验的是空间布置，需要在较小的空间下布置1X块电池，对空间结构的要求非常苛刻，经过综合评估和判断，确定了导轨定位的策略，如图1所示：电池通过电池下方的两条电动滑链(定位Z向，限制3个自由度)传动进入充电仓位(两个的导轨共同定位X向，限制2个自由度)，内侧的两个限位块进行横向限位(定位Y向，限制1个自由度)。之后电插头和冷却水插头落下进行充电和冷却液恒温，水电插头圆圈代表充电仓内电插头和冷却液插头位置，方圈代表电池上对应的插座位置。

基于确认的定位策略，下一步需要分析容差结构、零件公差、水电插头装配等是否能满足上述充电仓的关键尺寸功能。

3 分析电池进仓卡滞风险

电池进入充电仓如图2所示，此时的关键尺寸就是电池长度尺寸和充电仓导轨间距尺寸，如果电池长度大于导轨间距，即会发生电池卡滞落不到位的问题。但也不能将电池导轨间距设计得过长，否则电池在仓内旋转，影响水电插头与电池匹配，故需要保证进仓的前提下，尽量收缩小电池和仓配合的间隙。

图2 电池进仓示意

现有电池的初始长度公差2XX3+/-4 mm(公差值已做替换，非公司原始值，下同)，导轨间距的初始设计值是2XX6+/-1 mm，我们需要知道初始设计状态是否存在电池干涉问题，如果有，概率是多少，以便进行风险评估和优化措施制定。此类计算主要有以下两种方法。

3.1 概率分布函数法(一维尺寸链)

x0.000.010.020.030.040.050.060.070.080.092.10.98210.98260.98300.98340.98380.98420.98460.98500.98540.9857

为了简化计算操作、提高效率和可视化，绝大部分汽车主机厂会采用一维尺寸链计算表进行快速计算(如图4)。

图4 一维尺寸链计算表

该表主要运用了Excel函数NORMDIST等命令返回标准正态分布，继而得到计算结果和正态分布可视化图形。根据上段定义电池长度X小于导轨Y的概率为X-Y<0，将电池长度上下极限代入电池Nominal值2XX3，+/-3σ带+/-4，导轨间距上下极限带负数2XX6，+/-3σ带+/-1，公差目标下极限为阈值-10，上极限为0，填入表格后可快速计算出合格率为98.548%，与采用查表结果基本一致，但效率更高，计算结果也更便于保存。

3.2 3DCS三维模型建模法

3DCS是基于蒙特卡洛(Monte Carlo)算法进行公差模拟分析，采用随机模拟和统计试验的方法求解，用该方法得到的结果比较符合实际生产情况[5]。

利用3DCS计算此干涉风险的步骤是：

第一步：在3D数模中将电池和导轨的定位点创建2×4个虚拟点(如图5)，虚拟点pt1～pt4代表电池的匹配点，pt1′～pt4′代表导轨对应的点；

第二步：根据图纸的公差定义，对上一步建立的8个虚拟点进行公差赋值；

图5 电池、导轨建点方式

第三步：创建测量，首先创建4个基础测量，分别是电池后部外侧端点至前部端面的长度，再采用软件中的User DLL模块“dcsMeasEq”，自定义对基础测量项进行相应的数学计算，最后统计导轨外侧和内侧不能同时大于电池对应长度的概率即为超差概率，运行10000次，结果如图6所示，超差率为1.82%。

图6 3DCS进仓干涉仿真结果

根据3DCS的计算结果，存在1.82%的电池尺寸大于充电仓的概率，根据换电站每天满负荷上百次的换电次数，显然此种状态是不能接受的，根据团队头脑风暴，选择了将电池长度和导轨间距公差分别优化至2XX2+/-2和2XX4.5+/-0.5，将优化后的公差用同样方法带入3DCS验算得到的超差概率降低至图7所示的0.02%，风险可控。

图7 结果优化后

3.3 两种方法对比小结

第一种概率分布函数法将电池尺寸和导轨尺寸在计算前已做最大最小处理，各当作一个参数进行线性计算，是一种简化处理方式，采用基于此方法的一维尺寸链计算表易上手，在需要快速定性判断问题时，推荐采用此方法。

第二种3DCS软件分析方法，仿真程度最强，采用蒙特卡洛算法的偏差运算更接近实物状态，结果更加可信。电池仓考虑到旋转、平移及多目标，采用三维建模更加可靠。但由于需要较长的模型搭建时间，且对建模人员有较高的技术要求，故推荐在预测有一定风险或需要进行方案验证时采用。

4 水电插头装配性分析

电池进入充电仓位后，还需要进行充电，在进行充电操作前，必须保证水电插头能正常插入到电池对应的插座上，如图8所示，尺寸偏差太大，容差系统不足，会造成系统报错、无法充电的问题，将直接影响换电站的运行效率，故需要提前进行此功能区域的装配性分析。

图8 电池水电插头插座示意

图9 充电仓内实际位置示意

基于既定的定位策略及现场调研，我们确认了电池在仓内的位置为图9所示两种。

CASE1和CASE2两种状态分别代表电池在仓内真实存在的顺时针和逆时针旋转下的姿态，两种姿态下会分别跟前部、后部的Y向限位块接触。接下来就需要基于3DCS对两种姿态下的水电插头装配性进行分析。

第一步：根据定位策略与测量要求在对应的零件上建立DCS点，并赋公差；

第二步：新建两个紧贴导轨虚拟夹具，此夹具的作用是让电池在仓内可以均匀旋转，虚拟夹具为4个装配点，分别是单侧电池和导轨匹配点的位置；

第三步：创建Move。

1)用six plane命令(如图10)，将电池装配至滑链、一侧的导轨夹具和限位块上；

图10 six plane move示意图

2)用iteration命令中的旋转迭代功能，将电池以O点为圆心进行顺时针旋转，停止条件是电池A点与左侧导轨接触(模型输入间隙值≤0.01 mm)；

3)用iteration命令中的平移迭代功能，将电池包向下进行整体平移，停止条件是电池B点与限位块间隙接触(模型输入间隙值≤0.01 mm)；操作以上Move，即可实现电池包的CASE1状态的模拟，CASE2状态的搭接操作对称即可；

第四步：建模测量，包含迭代Move需要的过程测量和最终需要的水电插头装配性测量，其公差值取决于水电插头部件的容差吸收量，既定的为+/-X mm。

以上步骤完成后，进行10000次虚拟装配，得到以下仿真测量结果(图11)。

图11 水电插头装配性计算结果

通过仿真结果可以看到，6.79%的超差率对于换电站的0.0X%的可接受失效率要求来说是不能接受的。针对存在的风险，经过团队头脑风暴讨论优化方案。

方案一：将充电座进行多方向的随型装配，X向与电池前部的面进行贴合靠拢，Y向将电池左右侧进行对中，虚拟验证得到超差率为0.00%，见图12。

图12 方案一：XY随型机构计算结果

方案二：仓内的水电支架增加Y向对中机构，吸收电池旋转导致的电池水电插座的位置偏差。带入模型进行验证，超差率为0.37%，见图13。

图13 方案二：Y向对中结构计算结果

方案三：在不大幅增加成本的情况下增加水电插头的容差吸收能力，从+/-X到+/-(X+1)mm。带入模型进行验证，结果如图14，超差率2.38%。

图14 方案三：增加容差吸收能力计算结果

方案四：结合方案二和方案三，仓内的水电支架增加Y向对中机构，并适当增加容差量。带入模型进行验证，结果如图15，超差率0.02%。

图15 方案四：对中结构和增加容差结果

综合评估四个方案：

方案一能够100%满足装配要求，原理是降低尺寸链数量，采用局部装配，对电池在仓内的姿态要求极低，可以减少电池与导轨公差，是一种最优的尺寸优化手段。但此方案需要较大的空间布置，对设备的结构要求很高，容易产生其他的失效模式，并将大幅提高换电站成本，综合评估，暂不推荐。

方案二是简化版的方案一，对机构的要求降低，且基本可以满足现有空间的布置，但超差率为0.37%，不满足0.0X%的可接受失效率。

方案三单纯增加容差吸收能力，也是一种尺寸控制手段，但超差率为2.38%，不满足0.0X%的可接受失效率。

方案四是方案二和方案三的结合，超差率为0.02%，满足0.0X%的可接受失效率。

综合对比评估后，方案四对于换电站充电仓的综合收益更大，更值得采用。

5 结语

本文结合正态分布、3DCS等尺寸偏差分析工具，对电池包在换电站充电仓进仓过程、进仓后姿态进行准确的分析和有效的优化整改，其潜在风险点在换电站设计前期得以规避解决，更高效、更精准地推动换电站充电仓的设计。

随着智能电动汽车的普及，各大传统主机厂和新势力公司对换电的需求越来越大，换电站的推广和稳定运营离不开基本的尺寸理念和思考。