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      基于耐久路等效損傷的某電動SUV載荷識別

      2019-10-21 10:22:07黃倫路
      汽車實用技術(shù) 2019年4期

      黃倫路

      摘 要:針對某款新開發(fā)SUV電動汽車,根據(jù)道路試驗規(guī)范規(guī)劃耐久試驗道路和里程分配,測量懸架軸頭和減振器等位置的加速度及位移信號。研究道路測試數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性和等效縮減,建立了該車的剛?cè)岫囿w模型,結(jié)合虛擬迭代技術(shù)進(jìn)行載荷識別,計算出該車在試驗場耐久道路上的輪心六分力。

      關(guān)鍵詞:SUV;等效縮減;載荷識別;六分力

      中圖分類號:U467? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:B? 文章編號:1671-7988(2019)04-106-04

      1 前言

      耐久性是被考察對象在一定時間內(nèi)能夠正常使用的能力[1]。電動汽車受到續(xù)航里程的要求需要進(jìn)行輕量化設(shè)計,但仍必須保證其疲勞耐久性能。疲勞耐久試驗是驗證整車和零部件壽命的唯一手段,目前有實車用戶道路試驗、試驗場試驗和實驗室內(nèi)測試三種途徑。汽車企業(yè)對新車型疲勞壽命評估的傳統(tǒng)方法都是利用實車在道路試車場進(jìn)行路試,該方法是最直接且最準(zhǔn)確的,但測試時間十分冗長且人力和經(jīng)費耗費巨大,發(fā)現(xiàn)問題后難以改進(jìn)設(shè)計。

      用于疲勞壽命預(yù)測的Palmgren-Miner模型可以處理復(fù)雜的載荷,該模型討論了分析疲勞的方法,將其視為由載荷循環(huán)、不同的計數(shù)算法和載荷循環(huán)的路徑引起的。如何根據(jù)用戶使用里程或相應(yīng)的試驗規(guī)范,制定測試策略,運用數(shù)據(jù)處理方法估計部件的載荷譜是車輛設(shè)計和虛擬疲勞分析的關(guān)鍵步驟之一。另外,成熟的多體系統(tǒng)動力學(xué)方法可以解決諸如車輛,機(jī)器人等載荷計算的問題[2]。因此,基于試驗場實測載荷信號進(jìn)行輪心六分力估計逐漸在車輛部件載荷識別中得到應(yīng)用。

      本文中,載荷信號為廣義載荷,包括加速度,位移、力和應(yīng)變,輪心六分力指輪心處的縱向力、側(cè)向力、垂向位移和輪心處的俯仰力矩、橫擺力矩、側(cè)傾力矩。

      2 技術(shù)路線

      系統(tǒng)動態(tài)載荷識別技術(shù)是根據(jù)已建立的多體動力學(xué)模型和實測的系統(tǒng)響應(yīng)來反求作用在系統(tǒng)上的動態(tài)載荷,這是比系統(tǒng)動力學(xué)分析更為困難的第二類動力學(xué)逆問題[3]。該問題的困難在于動載荷在空間域具有分散性,在時域具有非平穩(wěn)性,在頻域上具有寬帶性等,這使得待處理的問題在數(shù)學(xué)方程求解過程中往往是欠定的,病態(tài)的。

      為確保疲勞設(shè)計的有效性并減少試驗次數(shù)、縮短開發(fā)周期,對騾車樣車進(jìn)行載荷譜采集試驗,采集在襄陽試驗場共25種路面工況下的共計93個通道的載荷信號。通過對試驗場道路的實測載荷信號進(jìn)行輪次分析,驗證了測試信號的時域平穩(wěn)性?;诳倐螕p傷相等原理,提出將25種試驗路面等效縮減為9種典型路面,消除了求解矩陣方程的病態(tài)問題,最終得到輪心六分力的載荷歷程,其技術(shù)路線如圖1所示。

      3 路譜采集

      3.1 測點布置

      測試車輛為新開發(fā)四輪前驅(qū)SUV,其滿載質(zhì)量為2250kg,前懸為傳統(tǒng)麥弗遜型式,后懸為多連桿變異結(jié)構(gòu)。安裝傳感器的類型和測點如表1所示,測點主要布置在車型承載系統(tǒng)的特征點上,相關(guān)傳感器參數(shù)如表2所示。

      3.2 數(shù)據(jù)采集

      本文試驗道路選擇在襄陽東風(fēng)汽車試驗場,該試驗場是將汽車正常行駛中遇到的不同使用條件和道路條件重現(xiàn)的試驗場地,但試驗道路經(jīng)過了強(qiáng)化。耐久路分為高速跑道,強(qiáng)化壞路、山路、一般公路和越野路。本試驗所用到的道路為強(qiáng)化路,其濃縮了汽車日常行駛過程中對整車耐久性影響最大的路面,主要包括比利時路、綜合路I、制動路、綜合路II等,圖4展示了襄陽汽車試驗場3種道路的軌跡,其細(xì)分共有25種路況,限于篇幅,這里不一一列舉。

      按照Q/MA T13170-2018[4],進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,其中圖4為本次試驗采集到的前輪軸頭垂向加速度信號,其加速度區(qū)間為[-12.63,18.65]g,其中g(shù)=9.8m/s2,為重力加速度。

      4.3 車輛多體模型關(guān)聯(lián)

      基于ADAMS/Car軟件建立了該SUV整車多體動力學(xué)模型,運用虛擬迭代方法求解4個輪心處的六分力。為保證車輛模型的精度和后期各部件連接點載荷的正確性,在前期車輛操穩(wěn)性能開發(fā)的基礎(chǔ)上用MTS試驗臺測量了前、后懸架的K&C特性曲線。用測得的K&C特性對模型進(jìn)行了關(guān)聯(lián),標(biāo)定結(jié)果如圖7所示,使得建立的載荷分解模型與實際車輛特性一致。

      圖中表示的是車輪垂向力與車身側(cè)傾角之間的關(guān)系,即車輛側(cè)傾角剛度。其中實線為在K&C測試臺上測得的結(jié)果,為一封閉回線,反映了減振器作用下的阻尼遲滯效應(yīng),虛線為懸架多體模型仿真結(jié)果,是經(jīng)過多次調(diào)整懸架襯套和緩沖塊行程后得到的側(cè)傾角剛度,此時模型仿真得到的角剛度曲線落在實測角剛度回線的中間,因此認(rèn)為該模型是滿足工程精度的,可以用于部件的載荷分解。

      模型關(guān)聯(lián)后,按照標(biāo)定后的參數(shù)重新建立整車的載荷分解多體模型,定義了輪心六分力共24個激勵通道,按照實車測點位置定義38個輸出通道。

      4.4 車輛部件載荷分解

      利用虛擬迭代程序調(diào)用ADAMS車輛多體模型可以求得激勵點的載荷估計值[8]。本文運用該方法來求得輪心六分力,在多體模型的輪心處創(chuàng)建白噪聲小信號,表示車輪六分力隨機(jī)載荷。根據(jù)激勵和響應(yīng)時域信號,通過Laplace變換,求得車輛多體模型的傳遞函數(shù)矩陣后,將縮減后各段典型路面的測量信號作為目標(biāo),通過將測量值與仿真值的差值乘以傳遞函數(shù)的廣義逆矩陣來求得每步迭代增量。需要強(qiáng)調(diào)的是,為消除傳遞函數(shù)廣義逆矩陣的病態(tài)性,要求輸出通道的數(shù)量必須大于輸入通道的數(shù)量[9]。

      以共振路II為例,其屬于駕駛路面,故不考慮制動力矩。經(jīng)過10輪迭代后,各通道相對損傷比接近1,滿足0.5~2范圍內(nèi)的精度要求,如圖8所示。終止迭代過程,將此時輪心六分力作為整車模型的激勵載荷時間歷程,即完成了該SUV車道路載荷的識別,將此載荷作為多體模型的激勵,計算得到車輛各部件的載荷,用于強(qiáng)度和疲勞分析。

      5 結(jié)論

      本文提出用輪次分析法檢驗道路譜測量數(shù)據(jù)的各態(tài)歷經(jīng)平穩(wěn)性是車輛載荷識別的基礎(chǔ)?;趥螕p傷線性疊加理論在測量數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上對25條道路等效縮減為9條典型道路,加快了載荷識別速度,解決了病態(tài)方程問題。對用于道路載荷識別的模型,運用模型關(guān)聯(lián)技術(shù)對懸架襯套,緩沖塊行程等進(jìn)行了標(biāo)定,使其與實車K&C測試結(jié)果吻合,得到滿足工程精度的整車多體模型。最后基于虛擬迭代程序調(diào)用車輛多體模型,將實測數(shù)據(jù)設(shè)定為響應(yīng)目標(biāo),通過10次迭代識別得到輪心六分力的載荷歷程。

      參考文獻(xiàn)

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