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商用车驾驶室虚拟疲劳载荷预测技术

2019-07-25闫鑫 王忠校 姜迪

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本文基于技术中心商用车驾驶室及悬置系统疲劳仿真方法研究课题,对商用车驾驶室虚拟疲劳载荷预测技术进行论述,从路谱采集、信号处理、橡胶件非线性特性分析,到多体动力学建模和虚拟载荷迭代等各个关键技术点进行了介绍。

一、车身疲劳及载荷预测技术概述

    商用车产品开发过程中,车身结构是重要的总成部件之一。研究车身结构的耐久性疲劳寿命分析方法,可以在产品开发过程中充分利用计算机仿真技术,研究构件的破坏机理,寻找结构危险载荷,提高产品使用寿命。在设计阶段实现结构的寿命设计,甚至在制造样车之前就对车身结构部件的疲劳寿命进行校核并予以修改设计方案,大大缩短了设计周期,避免了由不合理设计引起的浪费。

    在新产品车身开发过程中进行疲劳寿命性能预测技术是一项动态环境下的综合性技术,包括道路载荷数据采集(RLDA)、多体虚拟仿真(MBS)、载荷虚拟迭代技术(LVIT)以及多轴有限元疲劳寿命预测技术(FEA-FLP)。具体技术路线如下图所示:

疲劳寿命预测技术路线

图1 疲劳寿命预测技术路线

    在疲劳寿命预测中,车身上的随机路面载荷往往很难获得,只能采用CAE仿真的方法,而能否准确的得到这些载荷也是能否准确预测其疲劳寿命的关键所在。目前在国内外采用的方法主要有:

    1.虚拟试验场:需要整车的多体模型(带有复杂的轮胎模型)及较为准确的数值路面;

    2.虚拟试验台:也叫等效路形法,需要测量车架及驾驶室上的加速度信号及悬置相对位移信号作为响应信号。

    目前我们采用的是虚拟试验台的方法,它可以避开轮胎模型精度和路面轮廓采集试验复杂性的影响。通过结合样车道路试验的准确性和多体模型仿真的高效性,利用疲劳等效原理,反求施加在车架上的位移激励来模拟驾驶室真实运动。同时我们可以对比物理试验台,保证载荷结果的准确性。

虚拟试验台和物理试验台

图2 虚拟试验台和物理试验台

二、虚拟迭代技术

    对于驾驶室的疲劳分析,我们需要的是施加在驾驶室上的时间历程载荷,但由于其无法测得,因此只能将其他实际测得的信号值(如驾驶室或车架上的加速度信号)作为迭代目标,将多体模型作为传递函数,通过反复迭代,使响应信号无限接近于目标期望信号,最终反算出加在车架上的近似位移驱动,进而获得施加在驾驶室上的时间载荷历程。

虚拟迭代过程

图3 虚拟迭代过程

    迭代的一般过程为:

    1.生成粉红噪声(WPN):unoise

    2.将粉红噪声输入多体模型求得响应ynoise,并依此计算传递函数F=ynoise/unoise

    3.将测量得到的加速度信号ydesired作为目标响应信号,通过反传递函数求出第一次驱动u0,u0=F-1ydesired

    4.反复迭代,un+1=un+F-1(ydesired-yn),并比较第n次迭代的响应信号yn与目标信号ydesired的误差均方根值(Error RMS),以使其无限趋近于0,保证通道的收敛特性,同时结合时域信号上的误差比较,确保迭代成功,获得最终的位移驱动。

三、虚拟迭代准备工作

    (一)路谱采集及数据后处理

    为了得到虚拟迭代所用的实际使用及参考信号,我们需要对实车做路谱采集工作。本文以J6牵引车为目标车型,对其在农安试车场的2、3号耐久路进行测试,长度为4.875km,根据《农安汽车试验场中型载货汽车可靠性试验规范》规定的车速进行路面信号数据采集。

测试样车及路况信息

图4 测试样车及路况信息

    主要采集信号:

    1.驾驶室悬架上下3向加速度信号,共24通道;

    2.驾驶室悬置与车架间的相对位移信号,共4通道;

    3.驾驶室顶棚的3向加速度信号,共6通道。

    最终测试回的结果如下图所示:

车架加速度信号

图5 车架加速度信号

驾驶室悬置及顶棚加速度信号

图6 驾驶室悬置及顶棚加速度信号

驾驶室悬置处相对位移信号

图7 驾驶室悬置处相对位移信号

    我们在得到路试人员测得并初步校对的信号之后,还需要用tecware软件做进一步处理,才能获得虚拟迭代所需的信号。

    主要工作有毛刺的剔除、偏移的消除、漂移的修正,去除非典型路段等,如下图所示。

毛刺的剔除

图8 毛刺的剔除

偏移的消除

图9 偏移的消除

漂移的修正

图10 漂移的修正

    (二)悬置橡胶件动刚度测试及非线性处理

    对于商用车驾驶室悬置系统的多体动力学建模来说,悬置橡胶件的刚度阻尼特性至关重要,特别是动态特性,不仅与频率有关,又与运动幅值相关,直接决定了系统模型的非线性程度,所以对衬套特性的研究以及建立新型高精度衬套模型具有很重要的意义。

    衬套的动静刚度测试一般采用MTS测试台,如图11所示。传统的衬套静刚度测试在作为模型的初算还是有一定的意义的,很多汽车厂商也在使用,但是对于随机路面载荷来说,静刚度已经满足不了各种工况的动态复杂性要求。而传统动刚度曲线的值是由该频率下力--位移曲线的峰值(两个点)确定的,如图12所示,并没有考虑到该频率下迟滞回线形状的影响,而迟滞回线的形状代表了其能量的损耗即动态阻尼。因此需要重新设计试验方法来研究橡胶衬套特性,并得到精确的橡胶衬套模型。

衬套刚度MTS测试台

图11 衬套刚度MTS测试台

传统动刚度曲线

图12 传统动刚度曲线

    我们设计了一种新的试验方法,试验方案为覆盖一定范围的振幅和频率的矩阵,如图13所示。振幅值为使用中该自由度方向上最大值Smax的一个函数。正弦加载试验中的频率值应至少循环10次,以保证迟滞回线的稳定性。再利用自制MATLAB程序对试验数据进行曲线拟合,以获得可用的非线性刚度和阻尼曲线。

衬套特性试验矩阵

图13 衬套特性试验矩阵

衬套特性试验矩阵

图14 衬套特性分析程序

    最终得到的非线性曲线如下图所示。

衬套动态刚度及阻尼曲线

图15 衬套动态刚度及阻尼曲线

    (三)空气弹簧的模拟

    在商用车驾驶室全浮悬置系统中,现在有很多车型的后悬置都采用空气弹簧,它的优点是可以利用高度调节阀根据路面情况自动变化刚度值。

    但同时空气弹簧也带给了我们一些问题。在多体建模时,一般的弹簧(如螺旋弹簧)的处理方法是我们通过试验测得其刚度曲线输入到多体模型中,但空气弹簧的刚度是随路况而改变。我们无法实时采集其变化的刚度值。通过对空气弹簧做刚度试验也是固定在0.2、0.4和0.6MPa这几个气压下所做的等压刚度曲线,不足以满足其真实的变刚度特性。

    针对空气弹簧的实际复杂性,我们准备采用Virtual.Lab Motion+Imagine.Lab AMESim联合仿真,即3D(Motion)+1D(AMESim),是包括机械、电器和控制系统的耦合仿真。3D:现有的多体动力学仿真(MBS),即机械的运动学和动力学分析,目前J6驾驶室悬置系统的多体模型;1D:是指电液伺服控制系统,它可以控制从气源---高度调节阀---空气弹簧---悬置载荷这样一个闭环控制系统。如图16所示。

衬套动态刚度及阻尼曲线

图16 衬套动态刚度及阻尼曲线

    (四)多体模型的建立

    商用车驾驶室悬置系统的多体模型建立是一个复杂的系统工程。需要确定系统硬点位置、部件连接关系、刚体质量质心和转动惯量参数以及悬置系统弹簧减震器和非线性衬套动态特性等一系列参数,同时还要考虑实际路测时的驾驶室内成员仪器配重、车架和扭杆的柔性化处理、驱动位置及传感器布置位置等问题。我们运用LMS公司的Virtual.Lab Motion软件进行建模,它集成了CAD建模功能及CAE分析功能,本文建立的多体动力学模型由7部分组成:

    1.驾驶室

    2.驾驶室内配重(司机及仪器)

    3.弹簧减震器特性、橡胶悬置及其刚度阻尼特性曲线

    4.各种连接关系(运动副)

    5.柔性车架及扭杆

    6.作为迭代目标的传感器

    7.作动器(虚拟试验台)

J6高顶驾驶室及悬置系统多体动力学模型

图17 J6高顶驾驶室及悬置系统多体动力学模型

    最终我们建立的系统动力学模型要与台架试验达成一个较好的匹配度,但还需要对多体模型进行评审验证,主要是从以下两方面进行:

    1.静平衡测试:主要看4个悬置处受力是否合理;

    2.运动学测试:给系统施加4个垂向的正弦位移驱动以检查模型运动姿态是否正确、零部件有无异常运动。

四、虚拟迭代及结果

    我们运用Motion TWR软件进行虚拟迭代,即时域波形再现技术,其具体流程如下:

    1.设置起始频率、截止频率及采样频率;

    2.设置系统的位移驱动和加速度传感器;

    3.生成粉红噪声计算传递函数,对传递函数质量进行检查;

    4.输入路谱测量的目标加速度信号;

    5.生成第一次驱动;

    6.进行多次迭代,同时调整驱动增益、目标增益、误差增益及响应增益等参数,使迭代收敛;

    7.利用后处理功能进行时域和频域上的信号对比检查,如果误差均方根值为零或达到可以接受的程度,停止迭代,最后得到我们期望的驱动信号。

    图18为结果示例,展示的是卵石路工况左后悬置出车架上的Z向加速度信号。

目标信号与响应信号的对比

图18 目标信号与响应信号的对比

    通过对比发现,目标信号与响应信号无论是在时域、频域、雨流域的对比,还是程对计数及穿级计数上的比较,吻合度都比较理想,可以认为其迭代出的位移激励准确,计算出的悬置输出力可信。

    同时我们将路试目标信号、仿真响应信号和台架响应信号三者进行了对比,可以看出这三条曲线在时域上无论是幅值还是相位都达到了很好的吻合度,充分证明了目前仿真模型的准确度较高,虚拟载荷迭代的精度达到了比较高的水平。如图19。

物理迭代与虚拟迭代的对比

图19 物理迭代与虚拟迭代的对比

    此外,我们对计算出的位移驱动与台架试验得到的位移驱动进行了对比,如图20所示:

位移驱动的对比

图20 位移驱动的对比

    通过对比发现,位移驱动在除扭曲路工况外的其他路段,吻合度都比较好。在扭曲路工况,由于频率比较低,车身状态接近静态扭转工况,悬置处的力很大一部分是强制位移产生而非振动产生,且加速度信号的幅值比较低,特别是在车架比较软的情况下,迭代出来的位移驱动比较小,不太符合实际的工况。我们分析原传递函数(FRF)及其相干性,低频范围内存在峰值突起,这些问题将导致逆FRF结果不好,直接影响驱动信号的迭代,如图21。

传递函数及相干性问题

图21 传递函数及相干性问题

    因此,针对这一点,我们首先针对低频的特点改变迭代策略,然后修正低频范围内的传递函数算法,最终使迭代收敛,获得的位移驱动与物理台架迭代得到的结果从幅值上比较吻合,虽然在相位上错开一些,但是对疲劳损伤的计算当量影响很小。如图22所示。

优化修正后的驱动对比

图22 优化修正后的驱动对比

五、结论及展望

    疲劳载荷的获得对于准确预测商用车驾驶室的疲劳寿命,起着至关重要的作用,本文对虚拟疲劳载荷预测技术进行了全方面展示,通过大量的对比研究工作,取得了较为准确的虚拟载荷迭代方法。疲劳载荷预测技术是国内外近几年才开展起来的新兴技术,特别是商用车领域,需要做的工作还很多。在后续的工作中我们要在预测驾驶室疲劳寿命的同时指导悬置系统的设计,达成驾驶室和悬置系统的性能最优化。

责任编辑:程玥
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