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    摩托車實(shí)際道路載荷譜采集及車架疲勞仿真分析

    2022-05-14 12:11:32閆豆豆徐剛李先文涂奎孫于胤
    關(guān)鍵詞:實(shí)車車架摩托車

    閆豆豆,徐剛*,,李先文,涂奎,孫于胤

    (1.同濟(jì)大學(xué) 汽車學(xué)院,上海 201804;2.隆鑫通用動(dòng)力股份有限公司,重慶 400052)

    摩托車車架是摩托車的核心部件[1],除了起到連接發(fā)動(dòng)機(jī)、轉(zhuǎn)向裝置和各種懸掛裝置的作用之外,還直接承載著駕駛員或者貨物的重量。事實(shí)上,車架的疲勞壽命從根本上決定著摩托車整車所能達(dá)到的最大服務(wù)壽命[2]。因此,在摩托車整車研發(fā)期間,對(duì)車架進(jìn)行快速有效的疲勞壽命分析提出結(jié)構(gòu)或系統(tǒng)的改進(jìn)意見,對(duì)生產(chǎn)廠商來說十分重要。

    摩托車車架的疲勞研究多圍繞著道路模擬試驗(yàn)機(jī)進(jìn)行展開。楊平等[3]利用多軸向多激勵(lì)試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行實(shí)際道路再現(xiàn),并結(jié)合CAE 技術(shù)進(jìn)行摩托車車架的疲勞壽命分析。胡君等[4]基于MTS 四通道軸耦合試驗(yàn)臺(tái),利用遠(yuǎn)程參數(shù)控制RPC 技術(shù)完成實(shí)際路面激勵(lì)再現(xiàn),進(jìn)而開展摩托車整車的耐久性試驗(yàn),并對(duì)車架進(jìn)行有限元分析,預(yù)估車架的疲勞壽命。喬莉[5]和張俊杰[6]利用新研制的疲勞試驗(yàn)機(jī),從水平、垂直和座墊處這3 個(gè)方向?qū)δν熊囓嚰苓M(jìn)行等幅值疲勞試驗(yàn),并結(jié)合有限元技術(shù)開展了車架的疲勞壽命計(jì)算。Petrone 等[7]設(shè)計(jì)了針對(duì)摩托車的室內(nèi)試驗(yàn)臺(tái)架,從水平和垂直方向加載可變幅值的載荷,對(duì)摩托車開展室內(nèi)耐久性加速試驗(yàn),試驗(yàn)結(jié)果和實(shí)車耐久性試驗(yàn)結(jié)果較為一致。摩托車的室內(nèi)臺(tái)架試驗(yàn)的研究對(duì)于加速耐久性試驗(yàn)過程和減少整車研發(fā)周期來說,起到了很大的作用。

    近年來,得益于計(jì)算機(jī)性能的提升和相關(guān)理論的完善,針對(duì)轎車整車及其零部件的疲勞壽命預(yù)測(cè)技術(shù)不斷發(fā)展,基于數(shù)字化虛擬仿真試驗(yàn)進(jìn)行耐久性研究收獲頗豐[8-9]。摩托車的虛擬樣機(jī)技術(shù)研究受到越來越多的關(guān)注?;谔摂M樣機(jī)技術(shù),可以更早地對(duì)摩托車關(guān)鍵零部件進(jìn)行了疲勞強(qiáng)度分析,進(jìn)而改進(jìn)摩托車零部件設(shè)計(jì),在整車研發(fā)階段顯示出了極大的優(yōu)越性[10]。虛擬試驗(yàn)臺(tái)的出現(xiàn)能夠更為方便地提取包括車架和發(fā)動(dòng)機(jī)在內(nèi)的關(guān)鍵點(diǎn)載荷,進(jìn)而對(duì)相關(guān)部件進(jìn)行疲勞壽命分析[11]。但是,大多數(shù)的摩托車虛擬試驗(yàn)研究對(duì)于室內(nèi)道路模擬試驗(yàn)機(jī)具有較高的依賴性,仍然需要通過實(shí)車道路模擬迭代試驗(yàn),來獲取激勵(lì)信號(hào)作為虛擬試驗(yàn)臺(tái)的最終激勵(lì)信號(hào)。

    本文旨在將較為成熟的轎車虛擬耐久性研究方法應(yīng)用到摩托車的研發(fā)中來,分別從實(shí)際道路載荷譜的采集、摩托車多體模型搭建及虛擬迭代和車架的疲勞仿真等方面進(jìn)行闡述。

    1 實(shí)際道路載荷譜采集及處理

    1.1 確定關(guān)鍵測(cè)量點(diǎn)

    利用有限元前后處理軟件,對(duì)本文所研究摩托車車架進(jìn)行不同工況下的靜強(qiáng)度分析,以確定路譜采集的測(cè)點(diǎn)位置。綜合考慮摩托車實(shí)際行駛工況以及駕駛員行駛習(xí)慣,對(duì)車架進(jìn)行靜強(qiáng)度分析時(shí),選取的工況為3 種,即施加前輪水平作用力F1(工況1)、施加后減震器對(duì)車架作用力F2(工況2)和座墊處施加垂向作用力F3(工況3)。圖1 為研究車型的車架有限元網(wǎng)格模型,為使靜態(tài)力求解能夠進(jìn)行,點(diǎn)D和點(diǎn)E的6 個(gè)自由度在3 種工況下均被約束。根據(jù)設(shè)定的3 種工況分別進(jìn)行靜強(qiáng)度求解,并輸出網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)應(yīng)力值,通過節(jié)點(diǎn)應(yīng)力分布,確定車架結(jié)構(gòu)的危險(xiǎn)點(diǎn),該危險(xiǎn)點(diǎn)即為路譜采集的關(guān)鍵測(cè)量點(diǎn)。

    圖1 車架靜強(qiáng)度分析工況

    1.2 實(shí)際道路載荷譜采集

    除以上通過靜強(qiáng)度分析確定摩托車車架的關(guān)鍵測(cè)量點(diǎn)外,還對(duì)摩托車前叉、平叉、以及后減震器彈簧等關(guān)鍵部件進(jìn)行了危險(xiǎn)點(diǎn)分析,最終確定了圖2所示的測(cè)量點(diǎn)。其中,位移信號(hào)通過拉線位移傳感器測(cè)量,加速度信號(hào)通過加速度傳感器測(cè)量,應(yīng)變信號(hào)則通過1/4 橋、半橋和全橋測(cè)量。

    圖2 路譜采集測(cè)量點(diǎn)分布

    本文對(duì)用戶道路和試車場(chǎng)道路分別進(jìn)行了采集,采集得到的應(yīng)變信號(hào)主要是為了進(jìn)行用戶道路和試車場(chǎng)道路之間的等效計(jì)算。其中,在確定用戶道路的路面類型時(shí),主要分析了所研究車型目標(biāo)客戶群的行駛路面狀況,為盡可能還原真實(shí)的用戶道路特征,最終確定了中級(jí)爛路、初級(jí)爛路、連續(xù)不平路和特殊爛路這4 種路面類型;試車場(chǎng)道路載荷譜的采集工作在企業(yè)試車場(chǎng)完成,主要包含搓板路、比利時(shí)路、炮彈路、鵝卵石路、波形路、減速帶路、凸包路和高速路。

    1.3 載荷譜數(shù)據(jù)處理[12]

    采集得到的原始載荷數(shù)據(jù)通常包含有各種毛刺和噪聲信號(hào),并且在實(shí)際信號(hào)采集時(shí),為提高采集效率,每個(gè)數(shù)據(jù)文件通常包含有不同路面特征的載荷信號(hào)。因此,還需進(jìn)一步通過信號(hào)處理,使采集得到的載荷數(shù)據(jù)成為有效數(shù)據(jù),能夠直接用于接下來的計(jì)算和分析。圖3 為一般工程信號(hào)處理的流程。其中,信號(hào)統(tǒng)計(jì)常用來甄別原始數(shù)據(jù)是否存在缺失和失真的現(xiàn)象;信號(hào)分割和信號(hào)拼接則是對(duì)不同路面特征的信號(hào)進(jìn)行拆解和組合;去毛刺和去趨勢(shì)項(xiàng)是對(duì)信號(hào)中的無關(guān)變量進(jìn)行剔除;低通濾波主要根據(jù)關(guān)注頻率范圍對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理,本文研究目標(biāo)為車架的耐久性分析,主要關(guān)注頻率范圍為0~ 50 Hz,因此去除高于50 Hz 的高頻信號(hào)。

    圖3 信號(hào)處理一般流程

    2 摩托車多體模型建立及仿真

    2.1 多體動(dòng)力學(xué)模型建模

    基于本文研究車型的CAD 模型,根據(jù)實(shí)車零部件的裝配關(guān)系,在LMS.VirtualLab 中搭建虛擬的約束,從而建立不包含輪胎的摩托車多體動(dòng)力學(xué)模型。此外,本文還考慮了駕駛員質(zhì)量對(duì)整車載荷分配的影響,在摩托車整車模型的基礎(chǔ)上,建立了駕駛員模型,本文中僅僅考慮駕駛員的質(zhì)量和慣量特性。如圖4 所示,駕駛員模型和整車模型通過剛性連接副建立約束,考慮到真實(shí)的駕駛情況,約束位置分別位于車把手、座墊和腳踏處。

    圖4 整車-駕駛員多體模型

    2.2 模型優(yōu)化與調(diào)校

    結(jié)合實(shí)車測(cè)量情況,在軟件中對(duì)多體模型進(jìn)行了相同工況下的靜態(tài)仿真。考慮到多體模型中只包含一個(gè)駕駛員模型,因此進(jìn)行了坐一人的靜態(tài)值對(duì)比。

    在LMS.VirtualLab 中進(jìn)行了靜平衡工況的仿真。多體模型中整車模型和駕駛員模型通過剛性接觸進(jìn)行連接,該狀態(tài)和實(shí)際靜態(tài)測(cè)量試驗(yàn)中的坐一人工況吻合,可用于坐一人工況的仿真值和實(shí)測(cè)值的對(duì)比。事實(shí)上,車架的疲勞壽命從根本上決定著摩托車整車所能達(dá)到的最大服務(wù)壽命比。針對(duì)摩托車前軸和后軸進(jìn)行力的提取,將提取的仿真值與實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證結(jié)果如表1 所示。其中,總質(zhì)量百分比誤差為0.003%,前后軸質(zhì)量百分比誤差均小于5%,說明多體模型的質(zhì)量分配是合理的。

    表1 整車重量對(duì)比(去除輪胎)

    為保證仿真時(shí)的整車狀態(tài)和實(shí)車試驗(yàn)的狀態(tài)相一致,除了對(duì)模型的質(zhì)量進(jìn)行調(diào)校外,在軟件中還需通過調(diào)整彈簧的自由長(zhǎng)度參數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)摩托車的仿真初始位置進(jìn)行調(diào)校。首先根據(jù)CAD 模型測(cè)量前后減震器的初始位置,之后結(jié)合實(shí)車測(cè)量中的彈簧變形實(shí)測(cè)情況,對(duì)前后減震器彈簧的自由長(zhǎng)度進(jìn)行系統(tǒng)的調(diào)整和優(yōu)化,以使仿真的初始狀態(tài)與實(shí)際行駛狀態(tài)更加接近。

    獲取研究車型的彈簧剛度和阻尼試驗(yàn)曲線,并對(duì)剛度曲線擬合出線性的曲線。通過仿真對(duì)比發(fā)現(xiàn),彈簧剛度線性化的仿真結(jié)果更好,因此本文所設(shè)定的彈簧剛度特性曲線采用擬合后的線性曲線,如圖5 和圖6 所示,依次為剛度擬合曲線和阻尼實(shí)測(cè)試驗(yàn)曲線。最終前彈簧剛度取6.168 8 N/mm,后彈簧剛度取72.886 N/mm,前后彈簧的阻尼均采用實(shí)測(cè)試驗(yàn)曲線。

    圖5 彈簧剛度擬合曲線

    圖6 彈簧阻尼擬合曲線

    2.3 虛擬迭代

    根據(jù)實(shí)際道路載荷譜的采集結(jié)果進(jìn)行路譜等效計(jì)算,從而確定用戶道路和試車場(chǎng)道路之間的當(dāng)量關(guān)系,最終完成等效試車場(chǎng)道路載荷譜的編制。LMS Virtuallab 的Motion-TWR 模塊在轎車的虛擬迭代領(lǐng)域應(yīng)用較早,能夠和多體動(dòng)力學(xué)模型開展聯(lián)合仿真,較好地再現(xiàn)實(shí)際道路激勵(lì)。本文的虛擬迭代過程就是基于該模塊進(jìn)行的[13],其中要再現(xiàn)的路面激勵(lì)為等效后的試車場(chǎng)道路。

    2.3.1 虛擬迭代流程

    虛擬迭代核心是時(shí)域波形復(fù)現(xiàn)技術(shù)(Time waveform replication,TWR),本質(zhì)是一個(gè)非線性系統(tǒng)迭代求逆問題,可以通過已有的道路試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)數(shù)據(jù),反求出多體模型的輸入驅(qū)動(dòng)位移信號(hào)即道路不平度激勵(lì)信息。一般情況下,迭代過程包括系統(tǒng)辨識(shí)和目標(biāo)信號(hào)迭代兩個(gè)階段[8]。如圖7a)所示,為系統(tǒng)辨識(shí)階段一般流程,可用于獲取系統(tǒng)的傳遞函數(shù)。由于多體模型通常是非線性的系統(tǒng),而傳遞函數(shù)是線性的,因此在反求虛擬臺(tái)架作動(dòng)器位移時(shí)需要通過迭代來實(shí)現(xiàn),該過程如圖7b)所示。通過反復(fù)計(jì)算輸出值逐漸逼近實(shí)測(cè)值,最終得到相對(duì)準(zhǔn)確的載荷輸入,這就是虛擬迭代的過程。

    圖7 TWR 虛擬迭代流程

    2.3.2 迭代設(shè)置

    在進(jìn)行平順性和耐久性分析時(shí),垂向力對(duì)分析結(jié)果的影響最為明顯。為了兼顧求解的精度和效率,僅考慮摩托車的垂向載荷。如圖8 所示,為本次虛擬迭代的通道設(shè)置。其中,目標(biāo)信號(hào)為車輪軸頭垂向加速度信號(hào),該信號(hào)通過實(shí)車采集得到,分別位于圖中的加速度傳感器1 和加速度傳感器2;響應(yīng)信號(hào)通道為垂向加速度信號(hào),分別位于圖中的加速度傳感器1 和加速度傳感器2,該信號(hào)通過軟件虛擬采集得到;輸入信號(hào)通道為垂向位移信號(hào),分別為圖中的位移激勵(lì)1 和位移激勵(lì)2,該信號(hào)通過虛擬迭代產(chǎn)生。通過虛擬迭代,在輸入信號(hào)對(duì)系統(tǒng)的激勵(lì)下,使響應(yīng)信號(hào)逐漸逼近目標(biāo)信號(hào),使得實(shí)車采集路譜得到再現(xiàn)。

    圖8 迭代通道設(shè)置

    2.3.3 迭代結(jié)果

    在本次的迭代通道設(shè)置中,激勵(lì)點(diǎn)和響應(yīng)點(diǎn)位于同一位置,這極大地加快了迭代的收斂速度。從試車場(chǎng)路面波形路的迭代情況來看(圖9),經(jīng)過4 次迭代后,信號(hào)目標(biāo)值和實(shí)際響應(yīng)值的均方根值誤差均小于3%;在時(shí)域上,前后軸頭垂向加速度的目標(biāo)值和響應(yīng)值基本吻合,迭代結(jié)果已經(jīng)滿足工程實(shí)際需要。為進(jìn)一步驗(yàn)證迭代結(jié)果的可信度,本文還引入了監(jiān)控信號(hào),即前、后減震器的彈簧變形量。如圖10 所示,為波形路路面下的監(jiān)控信號(hào)實(shí)測(cè)值(test 曲線)和仿真值(sim 曲線)的對(duì)比情況。其中,前震器彈簧變形的實(shí)測(cè)值直接來源于實(shí)車?yán)€位移傳感器測(cè)量數(shù)據(jù),而后減震器彈簧變形的實(shí)測(cè)值則是對(duì)實(shí)車測(cè)量得到的彈簧應(yīng)變信號(hào)進(jìn)行了歸一化處理,以使其能夠更好地與仿真值進(jìn)行對(duì)比。從監(jiān)控信號(hào)的對(duì)比結(jié)果可以看出,前減震器彈簧變形量的仿真值和實(shí)測(cè)值吻合度較高,后減震器彈簧變形量的仿真值和實(shí)測(cè)值雖然吻合度稍差,但相位和幅值變化范圍基本一致。其他各種路面迭代情況與波形路相似,限于篇幅原因在此不再贅述。通過虛擬TWR 迭代,本文基本實(shí)現(xiàn)了實(shí)際道路的再現(xiàn),按照前文所述的等效計(jì)算結(jié)果便可開展虛擬耐久性試驗(yàn),這將極大地方便摩托車耐久性的相關(guān)研究。

    圖9 波形路迭代結(jié)果

    圖10 監(jiān)控信號(hào)對(duì)比

    3 摩托車車架疲勞分析

    在對(duì)等效后的試車場(chǎng)道路進(jìn)行再現(xiàn)后,便可針對(duì)特定位置進(jìn)行載荷的輸出和提取。對(duì)于一些實(shí)車難以采集的位置來說,該方法的優(yōu)點(diǎn)十分明顯。本文主要對(duì)摩托車車架進(jìn)行疲勞耐久分析,因此僅提取車架的邊界載荷,然后結(jié)合有效的疲勞分析方法開展疲勞仿真。

    3.1 疲勞求解方法

    使用準(zhǔn)靜態(tài)疊加法來實(shí)現(xiàn)對(duì)摩托車車架的疲勞壽命預(yù)測(cè)[14]。首先,基于摩托車車架有限元網(wǎng)格文件進(jìn)行單位載荷下的靜態(tài)應(yīng)力分析,獲得單位載荷的影響因子該影響因子僅與單位載荷的施加位置有關(guān);然后,利用上文建立的整車-駕駛員模型開展虛擬仿真,提取摩托車車架邊界載荷,結(jié)合提取出的邊界載荷以及各通道載荷影響因子計(jì)算出部件的應(yīng)力場(chǎng)時(shí)間歷程eci j(x,t),該應(yīng)力場(chǎng)時(shí)間歷程函數(shù)為

    式中:Lk(t)為第k個(gè)外載荷時(shí)間歷程函數(shù);為第k個(gè)單位載荷的載荷影響因子。

    獲取到部件的應(yīng)力-時(shí)間歷程之后,結(jié)合定義的材料S-N曲線,選用臨界平面法和Goodman 平均應(yīng)力修正,對(duì)摩托車車架進(jìn)行疲勞壽命預(yù)測(cè)。針對(duì)本文所使用的疲勞分析方法,大致過程如圖11 所示。

    圖11 疲勞分析流程

    3.2 疲勞仿真分析

    針對(duì)本文研究車型車架的材料特性,定義的SN曲線如圖12 所示。其中,抗拉強(qiáng)度為Smax=304 MPa,疲勞極限SE=48 MPa,對(duì)應(yīng)的循環(huán)次數(shù)NE=1×1010;由兩段線性段組成,斜率分別為k1=6.45,k2=11.9。

    圖12 S-N 曲線

    疲勞求解的過程在LMS Virtual.Lab 的Durability模塊中進(jìn)行,導(dǎo)入實(shí)際道路載荷譜虛擬再現(xiàn)下的車架邊界載荷,求解得出車架的疲勞損傷云圖如圖13 所示。依據(jù)疲勞損傷云圖,可以對(duì)車架疲勞薄弱位置進(jìn)行預(yù)測(cè)。從圖中可以看出,損傷較大的位置多集中在車架中部三角支架和其他管材的連接處,該區(qū)域?yàn)楹附訁^(qū),容易產(chǎn)生較大的應(yīng)力集中,因此在設(shè)計(jì)和加工環(huán)節(jié)對(duì)該位置要格外重視。但根據(jù)本文的疲勞預(yù)測(cè)結(jié)果來看,所研究的摩托車車架安全性能較高,基本滿足設(shè)計(jì)的要求。

    圖13 疲勞求解結(jié)果

    4 結(jié)論

    基于實(shí)際道路載荷譜和多體動(dòng)力學(xué)模型,本文實(shí)現(xiàn)了較為完整的摩托車的虛擬耐久性分析過程。證明了基于摩托車虛擬試驗(yàn)臺(tái)開展耐久性研究是可行的,對(duì)于摩托車生產(chǎn)廠商來說有很重要的借鑒意義。本文的研究步驟及貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

    1)利用有限元方法,使用3 種工況對(duì)摩托車車架進(jìn)行靜強(qiáng)度分析,從而確定了車架部件的薄弱點(diǎn);結(jié)合其他薄弱位置,完成了包括用戶道路和試車場(chǎng)道路的實(shí)際道路載荷譜采集工作,為用戶道路和試車場(chǎng)道路的等效計(jì)算奠定基礎(chǔ);并依據(jù)科學(xué)有效的數(shù)據(jù)處理方法,對(duì)載荷譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理。

    2)基于摩托車整車CAD 模型和基本特性參數(shù),根據(jù)實(shí)車零部件的裝配關(guān)系,完成了整車-駕駛員多體模型的建模。并利用LMS Virtuallab 的TWR模塊進(jìn)行了信號(hào)的虛擬迭代,且迭代結(jié)果良好,從而再現(xiàn)了等效后的試車場(chǎng)實(shí)際道路載荷譜。

    3)在對(duì)等效試車場(chǎng)路面進(jìn)行再現(xiàn)后,獲取摩托車車架邊界載荷數(shù)據(jù)。結(jié)合準(zhǔn)靜態(tài)疊加法進(jìn)行車架的疲勞壽命分析,對(duì)車架結(jié)構(gòu)薄弱位置進(jìn)行了合理預(yù)測(cè)。

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