考慮路面不平度和速度分布的用戶目標載荷譜構(gòu)建方法

李文亮，周 煒，張 祿,唐歌騰

(交通運輸部公路科學研究院,北京 100088)

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考慮路面不平度和速度分布的用戶目標載荷譜構(gòu)建方法

李文亮，周 煒，張 祿,唐歌騰

(交通運輸部公路科學研究院,北京 100088)

為了提高用戶可靠性目標載荷譜的真實性和有效性，提出一種考慮路面不平度和行駛速度分布的載荷譜構(gòu)建方法。根據(jù)國標GB/T7031—2005將道路劃分為8種類型，將車輛行駛速度劃分為n個區(qū)間，分析8種道路類型上各個速度區(qū)間所占總里程的比例。利用8種道路類型上各種行駛速度下的單位里程載荷時間歷程，結(jié)合用戶速度分布,采用雨流計數(shù)法構(gòu)建用戶百公里標準載荷譜，進而根據(jù)用戶目標總里程外推至用戶目標載荷譜。結(jié)果表明，基于路面不平度和車速分布構(gòu)建的用戶目標載荷譜更加真實有效地反映了用戶的實際使用工況。

汽車工程；載荷譜構(gòu)建方法；仿真研究；路面不平度；車速

0 引言

用戶載荷譜是制定合理試驗規(guī)程的基礎數(shù)據(jù)和關鍵因素?？紤]到時間、成本和安全等問題，一般通過駕駛員或市場調(diào)查的方式確定典型使用工況和路面，利用實車試驗的方法進行載荷測量。文獻[1-3]將用戶路面簡化為普通瀝青路面研究了試驗場典型壞路強化系數(shù)；文獻[4]將B級路面作為用戶路面研究了試驗場典型壞路強化系數(shù)；文獻[5-6]將用戶路面分為平坦、中等不平和極端不平3種典型路面研究了試驗場與用戶的關聯(lián)性；文獻[7]根據(jù)車輛實際使用環(huán)境確定典型工況并實車測量；文獻[8]將用戶路面分為城市道路、高等級公路、一般公路以及山路研究了試驗場與用戶的關聯(lián)性；文獻[9]研究了汽車零部件承受載荷的變化規(guī)律及其對可靠性的影響。

路面不平度和速度是車輛行駛載荷最重要的影響因素，上述研究中對用戶道路類型劃分及車速的確定主觀性較大，同時受到交通狀況等因素的影響，致使采集的用戶載荷譜客觀性和代表性較差。文獻[10]考慮了車速對用戶載荷譜的影響，但未考慮路面不平度的影響。因此，本文提出一種客觀、定量考慮路面不平度和車輛行駛速度的構(gòu)建用戶載荷譜的方法，進一步提高用戶載荷譜的代表性和有效性。

1 理論模型

路面功率譜密度能很好地表征路面不平度，按路面功率譜密度的大小，把路面不平度分為8級。表1給出了標準等級路面的路面不平度系數(shù)Gq(n0)的上限、下限以及幾何平均值[11]。

路面功率譜密度利用式(1)進行擬合:

(1)

式中，n為空間頻率，它是波長的倒數(shù)，表示每米路面長度中包括幾個波長；n0稱為參考空間頻率，n0=0.1 m-1；Gq(n0)為參考空間頻率下的路面功率譜密度值，稱為路面不平度系數(shù)；W為頻率指數(shù)，為雙對數(shù)坐標系上斜線的斜率，它決定了路面功率譜密度中的頻率結(jié)構(gòu)。

表1 不同等級路面不平度系數(shù)

將車輛行駛速度劃分為n個區(qū)間；統(tǒng)計分析不同類型道路上各個速度區(qū)間占總里程L的比例；利用各種道路類型上的各種車速單位里程的載荷時間歷程，結(jié)合用戶速度分布，按照式(2)構(gòu)建百公里用戶標準載荷。

(2)

式中，pi(i=1,2,…,8)分別表示A，B，C，D，E，F(xiàn)，G，H道路占總里程的比例，pij(i=1,2,…,8;j=1,2,…,n)表示不同類型道路上的各個速度段所占比例；Sij(i=1,2,…,8;j=1,2,…,n)表示i種道路上j速度段單位里程載荷時間歷程；Sh表示百公里的標準用戶載荷時間歷程。

對百公里的標準用戶載荷時間歷程Sh進行雨流計數(shù)，得到用戶百公里標準載荷譜Jh，根據(jù)用戶目標和百公里標準載荷譜,按照式(3)計算得到用戶目標載荷譜。

(3)

式中，L為用戶目標總里程；Jh為用戶百公里標準載荷譜;J為用戶目標總載荷譜。

2 仿真分析

2.1 仿真模型

采用仿真的方法生成車輛以各種車速行駛在各種道路類型上的載荷時間歷程，驗證所提出載荷譜構(gòu)建方法的合理性。

道路載荷采用白噪聲生成方式進行構(gòu)建，其時域模型的具體表達式如式(4)所示。

(4)

式中，w(t)為白噪聲的時域信號；q(t)為激勵；u為車速。

(5)

(6)

式中，m1為簧下質(zhì)量(車輪質(zhì)量)；m2為簧上質(zhì)量(1/4車身質(zhì)量)；k為彈簧剛度；c為減震器阻尼系數(shù)；kt為輪胎剛度。車輪與車身的垂直位移坐標z1,z2，其坐標原點選在各自的平衡位置。

根據(jù)式(4)～式(6)，建立Matlab/simulink仿真模型[12]，如圖1所示。

圖1 1/4二自由度車輛行駛仿真模型Fig.1 1/4 two degree of freedom vehicle driving simulation model

數(shù)學模型中各參數(shù)如表2所示。

表2 車輛模型參數(shù)

2.2 仿真試驗

通過改變該模型中的路面不平度系數(shù)和車速，可得到車輛在A～H級的路面上以不同車速行駛時的用戶載荷時間歷程。

以B級路面為例，每10 km/h劃分為一個速度段，得到10～120 km/h的行駛載荷如圖2所示,文中只列出部分數(shù)據(jù)。

3 算例分析

給定某用戶目標總里程為20萬km,統(tǒng)計得到各類道路里程占總里程比例如表3所示。

圖2 B級路面單位里程載荷Fig.2 Unit mileage load for grade B road surface

道路類型ABCDEFG比例/%0702010000

圖3 速度分布Fig.3 Velocity distribution

各類道路上速度分布如圖3所示。

根據(jù)表3和圖3，結(jié)合仿真得到的A～H級單位里程的用戶載荷時間歷程，利用式(2)構(gòu)建用戶百公里的標準載荷時間歷程，如圖4所示。

圖4 用戶百公里載荷時間歷程Fig.4 User 100 km load time history

分析圖2和圖4的幅值范圍可知，用戶百公里載荷時間里程涵蓋了各類道路和各種車速下的載荷，由于包括了正常行駛下的所有工況，不需要再進行極值外推，避免了由于外推不合理導致的載荷失真。

利用glyphworks軟件中的雨流計數(shù)模塊，計算得到用戶百公里的標準載荷譜，如圖5所示。

圖5 用戶百公里標準載荷譜Fig.5 User 100 km standard load spectrum

根據(jù)圖5和用戶目標總里程，利用式(3)計算得到20萬km的用戶目標載荷譜，如圖6所示。

圖6 用戶目標載荷譜Fig.6 User target load spectrum

4 結(jié)論

本文提出了一種新的用戶目標載荷譜構(gòu)建方法，根據(jù)國標GB/T7031—2005將道路劃分為8種類型，以10 km/h為單位將用戶車速劃分為12個區(qū)間，統(tǒng)計用戶道路分布和速度分布，利用8種道路類型上各種行駛速度下的單位里程載荷時間歷程，結(jié)合用戶路面分布和速度分布,提出了用戶百公里標準載荷構(gòu)建模型和由百公里到用戶目標里程的外推模型。仿真分析研究表明，利用新方法構(gòu)建的目標載荷譜更加全面的涵蓋了用戶在各類道路及車速下的載荷，有效保證了與用戶道路分布、車速分布的一致性，有效提高了用戶載荷譜的有效性和代表性。

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A Method for Constructing Customer Target Load Spectrum Considering Distribution of Road Roughness and Velocity

LI Wen-liang, ZHOU Wei, ZHANG Lu, TANG Ge-teng

(Research Institute of Highway, Ministry of Transport, Beijing 100088, China)

In order to improve the authenticity and effectiveness of customer reliability target load spectrum, a method for constructing load spectrum based on distribution of road roughness and velocity is presented. The road is divided into 8 types according to GB/T7031—2005, and the velocity of vehicle is divided intonintervals, and the percentage of every velocity interval on the 8 types of road in the total mileage is analyzed. According to the load time history of unit mileage on the 8 types of road at different velocities and combining with the user velocity distribution, 100 km standard load spectrum is constructed using the rain flow counting method, and then the user target load spectrum is extrapolated with the user target total mileage. The result shows that the constructed customer target load spectrum based on road roughness and velocity distribution can more accurately and effectively reflect the customer actual operating condition.

automobile engineering; construction method of load spectrum; simulation study; road roughness; vehicle velocity

2016-01-14

交通運輸部應用基礎研究項目(2013319223180);中央及公益性科研所基本業(yè)務費專項資金項目(2014-9042)

李文亮(1982-)，男，河北定州人，博士，副研究員.(wl.li@rioh.cn)

10.3969/j.issn.1002-0268.2016.12.024

U461.91

A

1002-0268(2016)12-0154-05