基于整車動(dòng)力學(xué)模型虛擬迭代仿真的轉(zhuǎn)向節(jié)載荷譜提取

汪隨風(fēng)，武振江，楊建森

(1.北汽銀翔汽車有限公司，重慶 404100;2.中國(guó)汽車技術(shù)研究中心，天津 300000)

基于整車動(dòng)力學(xué)模型虛擬迭代仿真的轉(zhuǎn)向節(jié)載荷譜提取

汪隨風(fēng)1，武振江2，楊建森2

(1.北汽銀翔汽車有限公司，重慶 404100;2.中國(guó)汽車技術(shù)研究中心，天津 300000)

建立了整車動(dòng)力學(xué)模型，并以整車軸頭六分力傳感器采集的道路載荷譜為整車動(dòng)力學(xué)模型迭代仿真的目標(biāo)信號(hào)，使用LMS軟件中的TWR虛擬迭代方法建立出輪心力響應(yīng)與虛擬臺(tái)架作動(dòng)器位移之間的傳遞函數(shù)。通過傳遞函數(shù)求解出虛擬臺(tái)架作動(dòng)器在目標(biāo)信號(hào)下的位移，并以此位移為整個(gè)虛擬臺(tái)架的輸入信號(hào)，提取出轉(zhuǎn)向節(jié)與底盤件連接點(diǎn)處的載荷譜，為后期車輛零部件疲勞分析提供輸入。

道路載荷譜;虛擬迭代;整車動(dòng)力學(xué)模型;載荷譜

車輛結(jié)構(gòu)疲勞耐久研究在近幾年受到各大整車企業(yè)的廣泛關(guān)注，車輛在開發(fā)初期就需要對(duì)其結(jié)構(gòu)進(jìn)行疲勞評(píng)估［1］。傳統(tǒng)車輛耐久評(píng)估方法是將樣車在道路試驗(yàn)場(chǎng)進(jìn)行道路試驗(yàn)，考察車輛在各種路況下的疲勞耐久性能，這種方法較為準(zhǔn)確，而且能真實(shí)反映出車輛在實(shí)際路況下的性能，但要耗費(fèi)大量的人力、時(shí)間以及研發(fā)成本，并且在道路試驗(yàn)中遇到問題后修改周期長(zhǎng)，延長(zhǎng)了車輛的開發(fā)周期。使用CAE的方法，在樣車還處在設(shè)計(jì)階段就進(jìn)行疲勞耐久評(píng)估可以更快地驗(yàn)證車輛的疲勞耐久性能，使得車輛結(jié)構(gòu)的大部分問題在設(shè)計(jì)初期就得以解決，從而縮短了車輛開發(fā)周期，降低了車輛開發(fā)成本。

車輛在CAE整車疲勞耐久開發(fā)中，前期需要校核車身以及底盤零部件的疲勞耐久特性，而在試驗(yàn)場(chǎng)道路載荷譜采集過程中許多零部件載荷譜中并不能直接獲得，因此需要使用CAE整車動(dòng)力學(xué)模型以及虛擬臺(tái)架分解出車輛零部件在不同路況下的邊界載荷譜［2-4］。

本文使用LMS中MOTION動(dòng)力學(xué)模塊建立整車動(dòng)力學(xué)模型，以試驗(yàn)場(chǎng)中車輛軸頭六分力傳感器采集的搓板路載荷譜為目標(biāo)信號(hào)，建立車輛輪心力響應(yīng)與TWR虛擬臺(tái)架作動(dòng)器位移之間的傳遞函數(shù)，并使用虛擬迭代的方法反求出車輛在搓板路下的虛擬臺(tái)架作動(dòng)器的位移，并以此為虛擬臺(tái)架的輸入信號(hào)驅(qū)動(dòng)臺(tái)架，提取轉(zhuǎn)向節(jié)在該路況下的邊界載荷譜，為后續(xù)的零部件疲勞耐久性能分析提供輸入數(shù)據(jù)［5-8］。

1 道路載荷譜采集

在車輛道路載荷譜采集中用六分力傳感器采集車輛輪心3個(gè)方向的力和轉(zhuǎn)矩。車輛配載后在道路試驗(yàn)場(chǎng)中的搓板路、卵石路、扭曲路等各種典型的耐久評(píng)估路面進(jìn)行載荷譜的采集，將采集后的信號(hào)進(jìn)行濾波、刪減、去毛刺等一系列處理后得到道路載荷譜信號(hào)。圖1為搓板路載荷譜。

TWR的虛擬臺(tái)架4個(gè)垂向作動(dòng)器與輪心連接，故本文中主要使用4個(gè)輪心六分力載荷譜中垂向的載荷進(jìn)行虛擬迭代。

2 整車動(dòng)力學(xué)模型

車輛動(dòng)力學(xué)建模中整車質(zhì)量以及狀態(tài)應(yīng)與車輛在道路載荷譜采集過程中的狀態(tài)相一致。因此，建模過程中簧上質(zhì)量以及動(dòng)力總成以一個(gè)質(zhì)點(diǎn)代替，其中包括人員及配重。減震器的阻尼參數(shù)、螺旋彈簧剛度以及襯套剛度等非線性參數(shù)均通過彈性體試驗(yàn)臺(tái)獲得，懸架的硬點(diǎn)坐標(biāo)由廠家提供。MOTION建立的整車多體動(dòng)力學(xué)模型如圖2所示。由于整車的輪胎模型較為復(fù)雜，而且在載荷譜采集中均是采集的車輛輪心載荷譜信號(hào)，因此動(dòng)力學(xué)模型中不包含輪胎模型，虛擬臺(tái)架的作動(dòng)器直接與輪心相連接。

圖1 搓板路載荷譜

圖2 整車多體動(dòng)力學(xué)模型

3 虛擬迭代

3.1 虛擬迭代原理

如果將整車模型與虛擬臺(tái)架看作一個(gè)整體(以下簡(jiǎn)稱車輛臺(tái)架系統(tǒng))，則虛擬臺(tái)架作動(dòng)器位移信號(hào)與輪心六分力垂向載荷可用傳遞函數(shù)表示。在計(jì)算車輛系統(tǒng)傳遞函數(shù)時(shí)，通過輸入白粉噪聲位移信號(hào)驅(qū)動(dòng)臺(tái)架作動(dòng)器使得車輪輪心產(chǎn)生對(duì)白粉噪聲力信號(hào)的響應(yīng)，以此求出傳遞函數(shù)的逆矩陣，根據(jù)逆矩陣可反求出虛擬臺(tái)架在目標(biāo)信號(hào)下的輸入。由于車輛系統(tǒng)是非線性系統(tǒng)，而傳遞函數(shù)是線性的，因此在反求虛擬臺(tái)架作動(dòng)器位移過程中需要對(duì)車輛臺(tái)架系統(tǒng)反復(fù)迭代以逼近目標(biāo)信號(hào)，其迭代流程如圖3所示。

圖3 虛擬迭代流程

車輛系統(tǒng)的目標(biāo)信號(hào)以搓板路為例進(jìn)行迭代。由于虛擬臺(tái)架作動(dòng)器為4個(gè)垂向通道，目標(biāo)信號(hào)為四通道，因此虛擬迭代中系統(tǒng)模型的傳遞函數(shù)為的矩陣，如式(1)所示。

式中:主對(duì)角線上的元素H11～H44為車輛左前、右前、左后以及右后輸入信號(hào)與響應(yīng)信號(hào)對(duì)應(yīng)的傳遞函數(shù)關(guān)系;Hij為第j個(gè)虛擬臺(tái)架作動(dòng)器的輸入信號(hào)與第i個(gè)輪心響應(yīng)之間的傳遞函數(shù)，i，j=1，2，3，4。

式(1)中，通過白粉噪聲信號(hào)下車輛臺(tái)架系統(tǒng)的響應(yīng)可求得傳遞函數(shù)的逆矩陣［FRF］-1。將目標(biāo)信號(hào)矩陣［Y］代入式(2)則可以反求出車輛臺(tái)架系統(tǒng)在該目標(biāo)信號(hào)下作動(dòng)器輸入位移信號(hào)［X］。

將該輸入信號(hào)修正后得出的［X0］作為車輛系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)信號(hào)，再將［X0］作為車輛臺(tái)架系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)信號(hào)，得出車輛臺(tái)架系統(tǒng)在該驅(qū)動(dòng)信號(hào)下的響應(yīng)信號(hào)，并與目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，在進(jìn)行修正后得出第1次迭代的輸入信號(hào)，以此為輸入再次進(jìn)行迭代，如式(3)所示。

根據(jù)式(3)以此類推，將每次迭代后車輛臺(tái)架系統(tǒng)的響應(yīng)都與目標(biāo)信號(hào)相比對(duì)，n次迭代后的修正公式如式(4)所示。如滿足誤差要求則停止迭代，否則繼續(xù)迭代直至滿足要求。

3.2 迭代判據(jù)

評(píng)價(jià)迭代方法求出的輪心垂向力響應(yīng)信號(hào)的準(zhǔn)確性需要通過與實(shí)測(cè)路譜輪心六分力信號(hào)進(jìn)行2方面(即時(shí)域、功率譜密度)對(duì)比來驗(yàn)證。主要是根據(jù)在迭代過程中的信號(hào)趨勢(shì)以及峰值的比較進(jìn)行判斷，但主觀因素較多。若比較的峰值與信號(hào)趨勢(shì)差距較大，則需進(jìn)行重新迭代;若相差不大滿足試驗(yàn)需求，則可進(jìn)行CAE疲勞評(píng)估。

圖4與圖5分別是搓板路信號(hào)在時(shí)域及功率譜密度方面的對(duì)比，可以看到迭代信號(hào)在時(shí)域內(nèi)與目標(biāo)信號(hào)的相位、幅值擬合較好，疲勞分析中損傷大部分集中在0～40 Hz范圍內(nèi)，故在功率譜密度對(duì)比中主要關(guān)注該頻段內(nèi)的信號(hào)對(duì)比。由圖5可以看出:在頻率0～40 Hz范圍內(nèi)，信號(hào)吻合程度也非常高。

通過信號(hào)時(shí)域、頻域中的對(duì)比可看到:在誤差10%的范圍內(nèi)，虛擬臺(tái)架迭代的信號(hào)與試驗(yàn)場(chǎng)采集的目標(biāo)信號(hào)吻合度很好，說明通過虛擬迭代的方法可以很好地再現(xiàn)車輛在試驗(yàn)場(chǎng)采集信號(hào)時(shí)的行駛狀態(tài)。

圖4 搓板路信號(hào)對(duì)比

圖5 搓板路頻域?qū)Ρ?/p>

4 載荷譜提取

將虛擬迭代求出的虛擬臺(tái)架作動(dòng)器的位移信號(hào)作為輸入驅(qū)動(dòng)車輛臺(tái)架系統(tǒng)，此時(shí)車輛與實(shí)車在道路載荷譜采集過程中的行駛狀態(tài)一致。虛擬臺(tái)架作動(dòng)器的位移信號(hào)通過輪心傳遞至懸架系統(tǒng)，此時(shí)可以提取出轉(zhuǎn)向節(jié)與底盤零部件連接處的載荷譜，如圖6～8所示。

圖7 轉(zhuǎn)向橫拉桿與轉(zhuǎn)向節(jié)連接處載荷譜

圖8 下擺臂與轉(zhuǎn)向節(jié)連接處載荷譜

圖6～8為6個(gè)通道的載荷，分別是轉(zhuǎn)向節(jié)連接處整車坐標(biāo)系3個(gè)軸向力以及繞3個(gè)軸轉(zhuǎn)動(dòng)的力矩?？梢钥闯鲛D(zhuǎn)向橫拉桿與轉(zhuǎn)向節(jié)連接處的載荷譜垂向以及縱向幅值較低，側(cè)向幅值較高，說明輪心在垂向跳動(dòng)過程中轉(zhuǎn)向節(jié)會(huì)沿側(cè)向向拉動(dòng)轉(zhuǎn)向橫拉桿;而轉(zhuǎn)向節(jié)與下擺臂以及前軸連接處沿坐標(biāo)軸3個(gè)軸向的載荷譜均較高，說明輪心在跳動(dòng)過程中該兩處連接是轉(zhuǎn)向節(jié)主要外力輸入點(diǎn)。

5 結(jié)束語(yǔ)

在虛擬迭代中，正確地分解出車輛零部件的邊界載荷譜是后期疲勞分析的關(guān)鍵因素，而虛擬迭代屬于不約束車身且避開復(fù)雜的輪胎模型的載荷分解方法，因此該方法更接近于車輛實(shí)際的行駛狀態(tài)。

［1］吳澤勛，張林波.基于虛擬迭代的轎車車身耐久性虛擬試驗(yàn)方法［J］.計(jì)算機(jī)輔助工程，2014(6):37-40.

［2］楊立峰.基于載荷譜進(jìn)行汽車前軸壽命估算方法研究［D］.長(zhǎng)春:吉林大學(xué)，2007.

［3］劉慶華，張為公.基于車輪力傳感器的道路載荷譜采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］.江蘇大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2011 (4):389-393.

［4］Rider R L，Landgraf R W.Relability analysis of an automobile wheel assembly［C］//SAE Paper.1993.

［5］張義民.汽車零部件耐久性設(shè)計(jì)［M］.北京:北京理工大學(xué)出版社，2000.

［6］夏秀岳，索小爭(zhēng).微型客車車身疲勞破壞CAE仿真［J］.計(jì)算機(jī)輔助工程，2008，17(4):47-50.

［7］朱濤，宋健，李亮.基于實(shí)測(cè)載荷譜的白車身疲勞壽命計(jì)算［J］.汽車技術(shù)，2009(5):8-11.

［8］韓魯明.基于CAE技術(shù)的某半掛車車架疲勞壽命預(yù)測(cè)研究［D］.南京:南京理工大學(xué)，2007.

(責(zé)任編輯劉 舸)

Spectrum of Knuckle Extracted Base on Virtual Iteration of Vehicle Dynamic Model

WANG Sui-feng1，WU Zhen-jiang2，YANG Jian-sen2
(1.Baic Yinxiang Automobile Co.，Ltd.，Chongqing 404100，China; 2.China Automotive Technology&Research Center，Tianjin 300000，China)

The vehicle dynamic model was built and the road load data was acquired by the six-axiswheel-force transducer which was used as the target signals of the iterative simulation.The transfer function was built，which shows the relationship between the response of wheel and the displacement of virtual rig.The displacement of virtual rig was solved through the transfer function under the target signals which was used as the input of the whole virtual rig.The load spectrum was extracted at the join point between knuckle and other parts，which was used as the input of vehicle fatigue analysis.

road load data;virtual iterative;vehicle dynamic model;load spectrum

U463

A

1674-8425(2015)11-0037-05

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2015.11.007

2015-07-18

汪隨風(fēng)(1983—)，男，安徽阜陽(yáng)人，碩士研究生，主要從事現(xiàn)代汽車設(shè)計(jì)方法與理論研究。

汪隨風(fēng)，武振江，楊建森.基于整車動(dòng)力學(xué)模型虛擬迭代仿真的轉(zhuǎn)向節(jié)載荷譜提取［J］.重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2015(11):37-41.

format:WANG Sui-feng，WU Zhen-jiang，YANG Jian-sen.Spectrum of Knuckle Extracted Base on Virtual Iteration of Vehicle Dynamic Model［J］.Journal of Chongqing University of Technology:Natural Science，2015(11): 37-41.