出租汽車用戶可靠性目標(biāo)載荷譜構(gòu)建方法

李文亮，周　煒，張　祿

(交通運輸部公路科學(xué)研究院,北京　100088)

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出租汽車用戶可靠性目標(biāo)載荷譜構(gòu)建方法

李文亮，周煒，張祿

(交通運輸部公路科學(xué)研究院,北京100088)

摘要：為了提高用戶可靠性目標(biāo)載荷譜的真實性和有效性，提出一種基于典型工況采集和速度分布構(gòu)建載荷譜的方法。應(yīng)用最小二乘法估計出租汽車每天行駛里程正態(tài)分布參數(shù)，進(jìn)而估算用戶目標(biāo)總里程?；诳倶颖竞陀脩舻湫洼d荷的速度分布相等建立用戶典型載荷構(gòu)建模型。利用GPS數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析總樣本和實測載荷的速度分布，計算得出用戶典型載荷構(gòu)建的模型參數(shù)，實現(xiàn)用戶典型載荷的重構(gòu)。根據(jù)構(gòu)建的用戶典型載荷數(shù)據(jù)與目標(biāo)總里程，外推得到用戶目標(biāo)載荷譜。結(jié)果表明，基于速度分布構(gòu)建的目標(biāo)載荷譜更加真實有效地反映了用戶的實際使用工況。

0引言

目前出租汽車技術(shù)水平滯后于我國城市發(fā)展需求，滯后于我國乘用車技術(shù)水平發(fā)展。與普通乘用車相比，出租汽車交通環(huán)境復(fù)雜，具有運營強(qiáng)度大，里程長等特點，出租汽車可靠性要求應(yīng)更嚴(yán)格。

汽車試驗場可靠性試驗是最常用、有效的整車可靠性檢測手段。用戶可靠性目標(biāo)載荷譜是制訂合理試驗規(guī)程的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和關(guān)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，在典型路面上進(jìn)行載荷測量，然后采用外推方法建立目標(biāo)載荷譜[1-4]。

文獻(xiàn)[5-7]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(qiáng)化系數(shù)。文獻(xiàn)[8]將B級路面作為用戶路面研究了試驗場典型壞路強(qiáng)化系數(shù)。文獻(xiàn)[9-10]將用戶路面分為平坦、中等不平和極端不平3種典型路面，提出了服從三參數(shù)Weibull分布的用戶使用總疲勞失效里程，在全國范圍內(nèi)進(jìn)行問卷調(diào)查確定路面比例，用戶試驗在全國的典型路面進(jìn)行。文獻(xiàn)[11]確定代表車輛實際使用環(huán)境目標(biāo)用途后, 需要測量車輛使用環(huán)境下所有典型路面、事件的載荷輸入。文獻(xiàn)[12]將用戶路面典型化為城市路面、高等級公路、一般公路以及山路4類，進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集與處理，研究了與試驗場路面的等效關(guān)系。文獻(xiàn)[13]綜述了參數(shù)法外推、雨流矩陣外推、時域外推和按里程、分位點外推4種載荷譜外推方法，指出了不同外推方法的優(yōu)缺點。

基于典型工況采集和外推方法建立目標(biāo)載荷譜，一定程度反映了用戶真實使用工況，但對關(guān)鍵因素車輛行駛速度考慮不足,且路面比例和典型工況的選取不確定性較大，數(shù)據(jù)采集周期長、成本高、工作量大，隨著路面條件的變化，工作需重新開展。對于出租車而言，其工況多為城市工況，速度是影響用戶載荷的重要因素。利用監(jiān)控平臺GPS數(shù)據(jù)，研究提出一種基于速度分布構(gòu)建出租汽車用戶可靠性目標(biāo)載荷譜的方法，與用戶調(diào)查等傳統(tǒng)技術(shù)手段對比，數(shù)據(jù)更加真實客觀，更新實時便捷，提高了用戶可靠性目標(biāo)載荷譜的真實性和有效性。

1用戶可靠性目標(biāo)總里程

《機(jī)動車強(qiáng)制報廢標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定》出租客運汽車使用年限不得低于6 a，出租汽車每天行駛里程L近似服從正態(tài)分布，記為L～N(μ,σ2)。

概率密度函數(shù)為:

(1)

分布函數(shù)為：

(2)

一般汽車公司要求設(shè)計的目標(biāo)總里程要與用戶使用的某個百分點配合，中下級產(chǎn)品取B10(可靠度為90%)。

令F(L)=0.9， 計算出每天行駛里程，然后計算出6 a的用戶可靠性目標(biāo)總里程。

圖1　每天行駛里程概率分布Fig.1　Probability distribution of daily mileage

計算得到：B10=365.681 4 km。6 a的總里程為800 842.266 km，記為80萬km。

2基于速度分布構(gòu)建用戶典型載荷

將車速劃分為7個速度段，如表1所示。

表1　速度段

(3)

式(3)即為用戶典型載荷構(gòu)建模型。由于重構(gòu)公式中的ki為整數(shù)，重構(gòu)的用戶典型載荷包含了完整的實測載荷信息。

利用GPS數(shù)據(jù)，按照表1進(jìn)行速度段劃分，統(tǒng)計得到總樣本的速度分布如圖2所示。

圖2　統(tǒng)計速度分布Fig.2　Statistical velocity distribution

使用eDAQ數(shù)據(jù)采集器采集典型道路載荷譜和GPS速度數(shù)據(jù)，實測數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖3　實測典型載荷和GPS數(shù)據(jù)Fig.3　Measured typical load and GPS velocity

按照表1進(jìn)行速度段劃分，統(tǒng)計得到實測載荷的速度分布如圖4所示。

圖4　實測速度分布Fig.4　Measured velocity distribution

根據(jù)式(3)構(gòu)建典型載荷，比例系數(shù)如表2所示。

表2　比例系數(shù)

圖5　構(gòu)建典型載荷Fig.5　Established typical loads

構(gòu)建典型載荷如圖5所示。構(gòu)建后速度分布如圖6所示。

圖6　構(gòu)建載荷速度分布Fig.6　Established load velocity distribution

由圖6可知，構(gòu)建后的典型載荷速度分布與總樣本速度分布一致。根據(jù)等載荷和等損傷的原理，構(gòu)建后的典型載荷更能代表用戶實際使用載荷情況，提高了載荷的真實性和有效性。

進(jìn)行雨流計數(shù)統(tǒng)計，同等長度的實測載荷與構(gòu)建載荷對比如圖7所示。

圖7　實測載荷譜與構(gòu)建載荷譜對比Fig.7　Contrast of measured and established spectrum

由圖7分析可知，構(gòu)建載荷的大幅值次數(shù)明顯減小。對于實測載荷與構(gòu)建載荷，假定一條相同的S-N曲線，分別計算相對損傷。

名義應(yīng)力下的疲勞壽命計算公式如下：

(4)

式中,N為失效循環(huán)次數(shù)；S0為疲勞極限；S為交變應(yīng)力；b為Basquin斜率;N0為疲勞極限S0對應(yīng)的失效循環(huán)次數(shù)，一般取為106次。

同等長度的實測載荷與構(gòu)建載荷偽損傷對比如表3所示。

表3　實測載荷與構(gòu)建載荷偽損傷對比

表3中，重構(gòu)載荷偽損傷減小，是原始載荷偽損傷的0.654 2，主要是大幅值載荷次數(shù)減小導(dǎo)致的。

3載荷譜外推

由于時間、成本等條件限制，只能短時間測量車輛行駛載荷，采用外推法得到整個壽命周期的載荷譜。一般在106的循環(huán)過程中出現(xiàn)一次最大載荷可以認(rèn)定為極值載荷，當(dāng)采集數(shù)據(jù)工況單一或者數(shù)據(jù)少于106循環(huán)時，需要外推得到極值載荷，而當(dāng)采集數(shù)據(jù)覆蓋全工況且數(shù)據(jù)量足夠時(循環(huán)數(shù)大于106循環(huán))，可將實測載荷最大值認(rèn)為是最大載荷直接外推。

假設(shè)車輛行駛道路載荷服從威布爾分布，其概率密度和分布函數(shù)分別為：

(5)

(6)

利用雨流計數(shù)統(tǒng)計得到載荷幅值與頻次估計參數(shù)m和η。令

(7)

式中Smax為外推得到的極值載荷。

得到極值載荷后，令

(8)

得到外推后的目標(biāo)載荷矩陣：

(9)

式中，M為外推后的頻次矩陣；M0為構(gòu)建典型載荷的頻次矩陣；k為外推倍數(shù);L為目標(biāo)里程;L0為構(gòu)建典型載荷數(shù)據(jù)長度。

實測載荷為57 km，利用雨流矩陣得到的載荷幅值、均值及頻次如圖8所示。

圖8　實測典型載荷譜Fig.8　Measured typical load spectrum

由圖8分析可知，實測載荷考慮了出租車的實際運行工況，測量區(qū)域包括鄉(xiāng)間公路、城郊公路、城市環(huán)路、高速公路等，實測載荷循環(huán)數(shù)大于106循環(huán)，可將實測載荷最大值作為極值載荷進(jìn)行外推。

按總體樣本速度分布進(jìn)行重構(gòu)，重構(gòu)的典型載荷雨流計數(shù)結(jié)果如圖9所示。重構(gòu)后的典型載荷長度為500 km。載荷均值和幅值均保持不變，循環(huán)次數(shù)增加。

由500 km外推到80萬km(k=1 600),得到的目標(biāo)載荷譜如圖10所示。載荷均值和幅值均保持不變，循環(huán)次數(shù)增加。

圖10　用戶目標(biāo)載荷譜Fig.10　Customer target load spectrum

4結(jié)論

為了提高用戶可靠性目標(biāo)載荷譜的真實性和有效性，研究提出了一種基于速度分布構(gòu)建出租汽車用戶可靠性目標(biāo)載荷譜的方法。應(yīng)用最小二乘法估計正態(tài)分布參數(shù)，給出了B10用戶目標(biāo)總里程的計算方法；將速度劃分為7個速度段，依據(jù)速度分布，構(gòu)建用戶典型載荷；根據(jù)目標(biāo)總里程和用戶典型載荷，外推構(gòu)建出租汽車用戶可靠性目標(biāo)載荷譜。研究表明，構(gòu)建的用戶典型載荷包含了完整的實測載荷，改變了幅值分布。構(gòu)建的用戶可靠性目標(biāo)載荷譜速度分布與總樣本速度分布一致，提高了載荷譜的代表性。

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關(guān)鍵詞：交通工程；載荷譜構(gòu)建方法；試驗研究；出租汽車;可靠性

A Method for Constructing Reliability Target Load Spectrum of Taxi CustomerLI Wen-liang, ZHOU Wei, ZHANG Lu

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

Abstract：In order to improve the authenticity and effectiveness of customer reliability target load spectrum, a method for constructing load spectrum based on typical working condition data acquisition and velocity distribution is presented. The normal distribution parameters of taxi daily mileage are estimated with least square method, and customer target total mileage is calculated. Based on the same velocity distributions of the total sample and the customers’ typical loads, the model of customers’ typical loads is established. Using the GPS data, the velocity distributions of the total sample and the measured load are statically analyzed, and the model parameters of customers’ typical loads are calculated to realize the reconstruction of the typical loads. According to the reconstructed customer typical load data and total target mileage, the customer target load spectrum is obtained by extrapolation. The result shows that the customer target load spectrum constructed with velocity distribution is more accurately and effectively for reflecting the customer actual use conditions.

Key words：traffic engineering; construction method of load spectrum; experimental study; taxi; reliability

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1002-0268(2016)02-0130-05

中圖分類號：U492.8

doi:10.3969/j.issn.1002-0268.2016.02.020

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

基金項目：交通運輸部應(yīng)用基礎(chǔ)研究項目(2013319223180);交通運輸部標(biāo)準(zhǔn)計量質(zhì)量研究項目(2013419223190);中央及公益性科研所基本業(yè)務(wù)費專項項目(2014-9042)

收稿日期：2013-11-07