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    鐵道車輛車體橫向低頻異?;蝿犹骄?/h1>
    2022-09-19 02:20:06陳迪來晏瑩暉
    應(yīng)用技術(shù)學(xué)報 2022年3期
    關(guān)鍵詞:蛇行錐度耦合度

    陳迪來,曹 委,楊 超,何 偉,晏瑩暉,晏 月

    (1. 上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué) 軌道交通學(xué)院,上海 201418;2. 中國鐵路廣州局有限公司,廣州 510088;3. 復(fù)旦大學(xué) 工程與應(yīng)用技術(shù)研究院,上海 200433)

    某些地鐵車輛在運行過程中會出現(xiàn)橫向低頻異?;蝿?,這種情況會降低乘客的乘坐舒適性,帶來不佳的乘車體驗[1]。導(dǎo)致此現(xiàn)象的因素比較多,但其主要因素還是轉(zhuǎn)向架蛇行(同相或反相)振動和車體自身振動的相互作用,該現(xiàn)象也稱做這2種振型之間的耦合振動[2]。車體固有頻率(如上、下心滾擺、橫移和搖頭振動頻率)幾乎不隨車輛運行速度的變化而發(fā)生改變,且車體振動頻率較低,大約在2 Hz以下。而轉(zhuǎn)向架蛇行運動頻率卻隨車輛運行速度的增加而增加,也就是說,車輛運行速度越快,轉(zhuǎn)向架蛇行振動頻率也就越高。當(dāng)某速度范圍內(nèi),轉(zhuǎn)向架蛇行運動頻率與車體振動頻率相接近時,就可能發(fā)生共振現(xiàn)象。

    針對此問題,許多學(xué)者進行了大量的研究試驗。張洪[3]從模態(tài)參數(shù)識別角度對客車的異?;蝿诱归_了研究,認為造成該現(xiàn)象的原因是車輛系統(tǒng)中某些參數(shù)的阻尼較小。黃彩虹等[4]從對于車體蛇行穩(wěn)定性的研究測試中,得出輪軌條件和懸掛參數(shù)是造成蛇行運動不穩(wěn)定的主要因素。周勁松等[5]通過搭建數(shù)學(xué)模型并運用車體模態(tài)參數(shù)和協(xié)方差的方法,對車輛穩(wěn)定性進行分析,得出二系橫向剛度和二系橫向阻尼直接影響車輛運行時的平穩(wěn)性的結(jié)論。陳迪來等[6]在搭建某地鐵車輛線性模型的基礎(chǔ)上再利用模糊教學(xué)的歐氏貼進度對不同速度下各振動模態(tài)進行識別,當(dāng)歐氏貼進度判斷出2種振型的貼近度為1,則說明2種振型相似,屬于同一類振型,因此利用歐氏貼進度可以對有多個自由度的車輛系統(tǒng)進行自動識別和跟蹤。陸威宏等[7]運用模糊教學(xué)的最大隸屬度原則對相似度較高的模態(tài)參數(shù)進行自動識別并歸類,有利于在研究中對模態(tài)參數(shù)的追蹤。李艷[8]通過搭建車輛系統(tǒng)模型并運用敏感性分析法的方式,研究車輛懸掛參數(shù)和阻尼對車體運行時的平穩(wěn)性影響。王賀鵬[9]從模態(tài)識別的角度對車輛系統(tǒng)的振動問題進行研究,運用有限元仿真分析法盡量避免車體振型頻率和轉(zhuǎn)向架蛇行振型頻率發(fā)生同步振動。孫善超等[10]建立多體仿真模型,指出輪軌關(guān)系不匹配可能導(dǎo)致轉(zhuǎn)向架蛇行阻尼因子太小,造成車輛發(fā)生晃車的狀況。宗聰聰[11]從車輛系統(tǒng)的強迫振動出發(fā),利用機械振動的同步理論和歐氏貼近度概念判斷各振型的相似性,實現(xiàn)對不同振型頻率的跟蹤與識別。Wnicki[12]通過比較不同踏面等效錐度下的車輛運行平穩(wěn)性,發(fā)現(xiàn)較低的踏面等效錐度更容易造成轉(zhuǎn)向架蛇行的不穩(wěn)定。Suarez等[13]通過Pareto方法優(yōu)化了轉(zhuǎn)向架橫向阻尼,降低了車輛的橫向加速度,結(jié)合磨耗車輪和鋼軌的特征,通過優(yōu)化被動阻尼改善了乘客的舒適性。Perzold[14]對比了實際運行中的車輛和試驗臺上的車輛系統(tǒng)仿真模型,然后研究了不同條件下轉(zhuǎn)向架蛇行振動頻率和阻尼比隨速度變化的情況。

    針對地鐵車輛的橫向低頻異常晃動,本文從模態(tài)識別角度出發(fā),根據(jù)歐氏貼進度的概念對車輛系統(tǒng)中不同的振動模態(tài)進行追蹤,得出車輛系統(tǒng)各模態(tài)和阻尼比在不同速度下的變化趨勢,并分析地鐵車輛橫向低頻異?;蝿拥脑?,再借助通過耦合度的概念來優(yōu)化車輛系統(tǒng)的懸掛參數(shù),以消除車體橫向低頻晃動現(xiàn)象。

    1 車輛自由振動系統(tǒng)的特征值與特征向量

    假設(shè)某地鐵車輛處于理想狀態(tài)并且在某速度v下運行,其自由振動線性方程為:

    式中:[M]為自由振動系統(tǒng)的質(zhì)量矩陣;[C]為阻尼矩陣; [K]為剛度矩陣;{q}為廣義坐標向量;[Cwr]、[Kwr]表示與輪軌接觸參數(shù)有關(guān)的矩陣。

    將式(1)降為一階常微分方程,得到:

    將式(2)代入式(1),將其轉(zhuǎn)化為:

    式中:{q}為n維列向量;{y}為{q}的降階,為2n維列向量;[A]稱為系統(tǒng)矩陣,是2n階方陣。

    將式(2)和式(4)代入式(3)中,得:

    式(5)是一個齊次線性代數(shù)方程組,它有非零的充分必要條件為系數(shù)矩陣[[A]-λ[I]]的行列式為零,即:

    由式(6)所得到的解λ就是矩陣[A]的特征值,也是系統(tǒng)的特征值。因為矩陣[A]為2n階方陣,所以可以求得2n個特征值,它們分別為λ1,λ2,···,λ2n。

    由式(6)所得到的特征值λ的普遍形式是一對共軛復(fù)數(shù):

    當(dāng)特征值共軛時取1個即可。對于每一特征值,其自由振動系統(tǒng)的解的形式如下:

    式中:Aj為 振幅,且;αj為衰減系數(shù);βj為模態(tài)振動頻率(有阻尼頻率);?j為相位角,且?j=arctan(dj/cj)。

    根據(jù)衰減系數(shù)αj的數(shù)值,可將系統(tǒng)狀態(tài)分為3種情況:

    (1)αj>0,系統(tǒng)的振幅將隨時間t的改變而不斷增大,系統(tǒng)屬于失穩(wěn)狀態(tài)。

    (2)αj=0,系統(tǒng)的振幅是定值,不隨時間t的改變而改變,系統(tǒng)屬于臨界狀態(tài)。

    (3)αj<0,系統(tǒng)的振幅將隨時間t的改變而連續(xù)衰減,系統(tǒng)屬于穩(wěn)定狀態(tài)。

    振動模態(tài)的阻尼率可由下式求得:

    系統(tǒng)的自振頻率(無阻尼頻率)的計算方法為

    在特定參數(shù)下,對矩陣求解其特征值和特征向量時,當(dāng)特征值的虛部為零時,應(yīng)該將其舍棄,得到a個b維共軛復(fù)數(shù)的特征向量:

    忽略相位角的超前和滯后,可得

    即ψi=[|φi1||φi2|···|φib|]T。

    綜上所述,在固定速度為v的情況下,表1所示為車輛各模態(tài)振型的特征向量。

    表1 車輛各模態(tài)特征向量Tab. 1 The eigenvectors of various modes of the vehicle

    2 車輛系統(tǒng)建模及模態(tài)追蹤

    對一個比較復(fù)雜的多自由度系統(tǒng)的研究,一般采用數(shù)值計算模擬,也就是把實際的系統(tǒng)簡化為抽象的物理模型,并建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型來求解。同理,車輛系統(tǒng)也是一個多自由度系統(tǒng),共23個自由度,如表2所示。在車體橫向低頻晃動的分析中,可建立整車多剛體線性化模型。

    表2 某地鐵車輛系統(tǒng)模型自由度Tab. 2 Degrees of freedom of a subway vehicle system model

    對具有多自由度的系統(tǒng)進行動力學(xué)求解時,可以使用矩陣組裝法。先對慣量、阻尼、剛度較簡單的自由度進行組裝,再利用相同的方法,對整個車輛系統(tǒng)進行組裝。慣量、阻尼、剛度系數(shù)矩陣如下所示:

    式中:[M]為自由振動系統(tǒng)的質(zhì)量矩陣;[C]為阻尼矩陣;[K]為剛度矩陣。

    在模糊集合中,把相似性較大的子集歸為同一個集合。通常,子集之間越相似,它們之間的距離就越近,反之,它們之間的距離就越遠。但僅僅依據(jù)距離來判斷某集合內(nèi)部的相似程度是不準確的。研究人員在此基礎(chǔ)上提出了歐氏貼進度的概念[12]。

    假設(shè)A、B為2個模糊集合,則歐氏距離為:

    式中:n為集合的維數(shù);A={a1,a2,···,an},ai∈A,ai≥A;B={b1,b2,···,bn},bi∈B,bi≥B。

    數(shù)學(xué)中,2個值之間的差越小,它們就離的越近,但是,在歐氏距離中恰恰相反,差越大,集合之間越接近,即

    式中:N(A,B)為歐氏貼進度,由式(16)可知,N(A,B)越大,集合A,B越接近,N(A,B)越小,說明A、B差異性就越大。

    可以用歐氏貼進度來進行模糊識別。以下是表示特征向量的相似度公式:

    式中:N_Y為計算出的振型A和B的振幅貼進度;N_ψ為計算出振型A和B的相位角貼進度;α、β分別為振型A和振型B的相似性振幅、相位角所占的權(quán)重;N為計算得到2個振型的綜合貼進度;ω為振幅在綜合貼進度中貢獻的比例值。

    依據(jù)歐氏貼進度的定義,假設(shè)Nij中 的第j列的第i個數(shù)最大,可以得出參數(shù)v1的第i個模態(tài)振型與參數(shù)v2的第j個模態(tài)振型最接近,因此可以判斷參數(shù)v1的第i個模態(tài)振型與參數(shù)v2的第j個模態(tài)振型相似。

    3 車體橫向低頻晃動原因分析

    建立某地鐵車輛系統(tǒng)的模型,運用MATLAB軟件對車輛各剛體模態(tài)進行追蹤。仿真速度為1~120 km/h,速度變化幅度不宜過大[6]。轉(zhuǎn)向架蛇行(同相或反相)振動、車體上心滾擺和車體搖頭是導(dǎo)致車體橫向低頻振動的主要因素,實驗將從這4種振動模態(tài)出發(fā),進行模態(tài)追蹤分析。利用控制變量法,保持其他參數(shù)不變,通過改變踏面等效錐度,觀察在不同速度下轉(zhuǎn)向架蛇行和車體振動模態(tài)的變化趨勢。

    如圖1~圖3所示,車體上心滾擺振型頻率和車體搖頭頻率幾乎不隨速度的變化而變化。在0.7~0.8 Hz范圍內(nèi),車體搖頭比上心滾擺微大,轉(zhuǎn)向架蛇行(同相或反相)振動頻率隨速度的增加而增加,幾乎呈線性關(guān)系;且隨著踏面等效錐度的增大,線性關(guān)系越明顯,振動頻率越大,踏面錐度由0.1時的1.9增加到0.3時的4.1。在某一速度范圍內(nèi),轉(zhuǎn)向架蛇行振動頻率(同相或反相)與車體上心滾擺振動和搖頭頻率相接近或相等時,認為這時2種模態(tài)的歐氏貼進度接近于1,從而導(dǎo)致2種模態(tài)發(fā)生共振并相互作用,造成車體低頻異?;蝿蝇F(xiàn)象。在圖1中,踏面等效錐度為0.1時,轉(zhuǎn)向架蛇行振動與車體振動相互作用的速度范圍大,隨踏面等效錐度的增加,2種模態(tài)振型發(fā)生共振時的速度范圍減小。等效錐度為0.1時,發(fā)生共振的速度為40~70 km/h;等效錐度為0.2時,發(fā)生共振的速度為30~40 km/h;等效錐度為0.3時,發(fā)生共振的速度為22~30 km/h。發(fā)生共振時的速度隨踏面等效錐度的增加而降低。不同踏面等效錐度下,各模態(tài)阻尼比的圖像變化趨勢大致相似,車體搖頭的阻尼比明顯比車體上心滾擺的阻尼比大,且車體搖頭阻尼比先變小后增大,車體上心滾擺隨速度的變化呈現(xiàn)先增加后減小的趨勢,兩者最后幾乎維持一個值保持不變。當(dāng)轉(zhuǎn)向架蛇行振動頻率與車體頻率發(fā)生共振現(xiàn)象時,在與之對應(yīng)的速度范圍下,各振動模態(tài)的阻尼比出現(xiàn)劇烈的變化趨勢。阻尼比出現(xiàn)劇烈變化可能會引起相應(yīng)的模態(tài)振型不穩(wěn)定,從而造成車輛出現(xiàn)不穩(wěn)當(dāng)?shù)恼駝?。分?種等效錐度下的各振型模態(tài)的頻率和阻尼比變化曲線圖得出,等效錐度不同,其發(fā)生共振時的速度范圍不同,但發(fā)生共振時的頻率卻幾乎相同,都大約為0.8 Hz。

    圖1 踏面等效錐度為0.1的頻率、阻尼比速度圖像Fig. 1 The frequency and damping ratio speed image of the tread equivalent taper of 0.1

    圖3 踏面等效錐度為0.3的頻率、阻尼比速度圖像Fig. 3 The frequency and damping ratio speed image of the tread equivalent taper of 0.3

    為了驗證前面的模態(tài)追蹤的準確性,選取踏面等效錐度為0.2,速度分別為70和30 km/h時,車體上心滾擺和轉(zhuǎn)向架蛇行(同相)振動模態(tài)的車輛系統(tǒng)23各自由度的振幅變化進行研究。由上述分析可知,踏面等效錐度為0.2時發(fā)生共振的速度范圍為30~40 km/h。如圖4和圖5所示,仿真運行速度為70 km/h時,車體上心滾擺模態(tài)的和轉(zhuǎn)向架蛇行(同相)模態(tài)的各自由度振幅變化差異較大;而在速度為30 km/h時,車體上心滾擺模態(tài)的振幅和轉(zhuǎn)向架蛇行(同相)模態(tài)振幅非常接近。這與圖2的內(nèi)容一致。根據(jù)歐氏貼進度的概念,此時2種振型相似,從而導(dǎo)致其相互作用,發(fā)生耦合共振,在該情況下,車體就會發(fā)生低頻異常晃動。

    圖2 踏面等效錐度為0.2的頻率、阻尼比速度圖像Fig. 2 The frequency and damping ratio velocity image of the tread equivalent taper of 0.2

    圖4 仿真速度70 km/h的模態(tài)振型Fig. 4 Modal amplitude of simulation speed 70 km/h

    圖5 仿真速度30 km/h的模態(tài)振型Fig. 5 Modal amplitude of simulation speed 30 km/h

    4 參數(shù)優(yōu)化

    4.1 耦合度的概念

    耦合度指的是多個振動系統(tǒng)共同振動時,它們之間會相互影響,同時還會相互作用。對車輛系統(tǒng)來說,整個系統(tǒng)各模態(tài)同時振動時,把它們之間的模態(tài)耦合度看成是一個整體,得到一個系統(tǒng)耦合度:

    式中:Cij表示第i個模態(tài)和第j個模態(tài)之間的耦合度;ωij為各模態(tài)在系統(tǒng)耦合度中的所占的權(quán)重系數(shù)。

    以耦合度為標準來判斷各模態(tài)振型之間發(fā)生共振程度的大小。如果耦合度大,說明振型之間的相互作用大,即發(fā)生共振現(xiàn)象的幾率大;反之,則發(fā)生共振的幾率就小。

    圖6為3種不同等效錐度條件下耦合度隨速度的變化曲線圖,初始的等效耦合度幾乎相等,隨著速度的增加,耦合度都是先增大,在某個速度時,其耦合度達到最大。隨著等效錐度的增大,耦合度的最大值減小。說明等效錐度越小時,耦合度越大,從而越容易發(fā)生共振現(xiàn)象,導(dǎo)致車體發(fā)生晃車現(xiàn)象。

    圖6 不同等效錐度下的耦合度變化圖Fig. 6 Coupling degree change diagram under different equivalent tapers

    4.2 參數(shù)優(yōu)化

    通過優(yōu)化參數(shù)的方法來降低耦合度的大小。利用控制變量法,不斷改變阻尼和剛度相關(guān)參數(shù),并進行仿真分析,得出最優(yōu)參數(shù)。對阻尼參數(shù)中的二系橫向阻尼和剛度中的抗側(cè)滾扭桿2種參數(shù)進行進一步優(yōu)化,將二系橫向阻尼由58 kNm/s增大到100 kNm/s,抗側(cè)滾扭桿由1.5 Nm/rad減小到0.05 Nm/rad。優(yōu)化后的仿真結(jié)果如圖7所示。

    圖7 優(yōu)化后的頻率-阻尼比與速度的圖像Fig. 7 The optimized frequency-damping ratio and speed image

    圖7是踏面等效錐度為0.2時參數(shù)優(yōu)化后的頻率、阻尼比和速度的圖像。與同等效錐度下參數(shù)未經(jīng)優(yōu)化時比較,在某個速度時,轉(zhuǎn)向架蛇行(同相或反相)振動與車體的上心滾擺和搖頭振動頻率還是會相交,卻沒有明顯的耦合現(xiàn)象。且各個模態(tài)振型的阻尼比沒有發(fā)生劇烈的上升或者下降的趨勢,隨速度的變化較平緩穩(wěn)定。車體上心滾擺從19%增加到28%,車體搖頭從37%左右增大到75%,隨著阻尼比的增加,車輛橫向低頻異?;蝿拥默F(xiàn)象減少。

    經(jīng)過參數(shù)優(yōu)化后,如圖8所示,速度增大的整個過程中,每一個速度下的耦合度都明顯減小了,優(yōu)化前的最大耦合度為90,優(yōu)化后的耦合度為82,大約減小了9%。說明參數(shù)的優(yōu)化有效地降低了整個車輛系統(tǒng)的耦合度,同時整個系統(tǒng)發(fā)生共振的狀況也相對降低。

    圖8 等效錐度0.2時優(yōu)化后的耦合度-速度變化圖Fig. 8 Optimized coupling degree-speed change diagram with equivalent taper 0.2

    5 結(jié) 語

    根據(jù)歐氏貼進度的定義,在模態(tài)的追蹤分析中,對模態(tài)進行自動識別和追蹤,得出各模態(tài)振型的頻率、阻尼在不同速度下變化的曲線圖。車體上心滾擺和車體搖頭振型頻率不隨速度的改變而發(fā)生改變,是車輛系統(tǒng)本身固有的振型頻率;而轉(zhuǎn)向架蛇行(同相或反相)振型頻率基本隨速度的增加呈線性增加趨勢。轉(zhuǎn)向架蛇行振型頻率和車體振型頻率相近時會發(fā)生共振現(xiàn)象,轉(zhuǎn)向架蛇行(同相)振型與車體上心滾擺更容易發(fā)生共振現(xiàn)象;而轉(zhuǎn)向架蛇行(反相)與車體搖頭更容易發(fā)生共振,2種振型發(fā)生共振時,對阻尼比的影響很大,會發(fā)生急劇增加或減小的狀況,很有可能引起地鐵車輛的橫向低頻晃動。通過耦合度的大小來判斷發(fā)生共振的明顯程度,耦合度越大說明車輛系統(tǒng)發(fā)生共振的幾率越大。進一步對參數(shù)進行優(yōu)化來降低車輛系統(tǒng)的耦合度大小,利用控制變量法得出最佳模擬參數(shù)。本研究可為地鐵車輛運行中的低頻異常現(xiàn)象及其原因和解決思路提供參考,從而幫助解決部分地鐵車輛的晃車問題。

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