道路载荷测试方法及系统的制作方法

文档序号:9372759阅读:656来源:国知局
道路载荷测试方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及制造工艺技术,尤其涉及一种道路载荷测试方法及系统。
【背景技术】
[0002]随着现代汽车研发和制造技术的不断进步,人们对汽车结构的疲劳耐久性要求越来越高。通常会通过在汽车设计阶段来评估汽车车身结构的疲劳寿命,来提高疲劳耐久性。
[0003]现有的评估汽车车身结构疲劳寿命的方法为,首先使用极限工况经验载荷作为汽车载荷数据,然后建立整车虚拟模型对载荷数据进行疲劳寿命仿真分析,寻找车身上的疲劳寿命较低的点并在汽车设计时加以改进,以此来提高疲劳耐久性。其中,极限工况经验载荷指的是主机厂对于通用车身评估的一个粗略的评估工况,并不是针对某一具体车型的评估。
[0004]但是这种方法由于采用的载荷数据是经验载荷,与用户道路上的真实载荷数据相差较大,无法准确预测车身的疲劳寿命,导致无法有效提高车身疲劳耐久性。

【发明内容】

[0005]本发明提供一种道路载荷测试方法及系统,用于解决现有的极限工况经验载荷作为汽车载荷数据,无法准确预测车身的疲劳寿命,导致无法有效提高车身疲劳耐久性。
[0006]本发明提供一种道路载荷测试方法,包括:
[0007]样车在试验场道路上运动,通过设置在车身及底盘预设部位的传感器和固定在轮辋适配器上的六分力仪提取原始的道路载荷谱;
[0008]对所述原始的道路载荷谱进行过滤处理,获得过滤后的道路载荷谱;
[0009]基于整车多体动力学模型,根据所述过滤后的道路载荷谱通过虚拟迭代技术,获得用于进行仿真的道路载荷数据;
[0010]根据所述道路载荷数据,通过进行载荷分解,得到所述车身及底盘上各个预设连接点的载荷数据;
[0011]基于累计损伤模型,根据所述各个预设连接点的载荷数据,计算得到所述各预设连接点的第一疲劳寿命值。
[0012]本发明还提供一种道路载荷测试系统,包括:
[0013]采集模块,用于通过设置在车身及底盘预设部位设置的传感器和固定在轮辋适配器上的六分力仪相连接提取原始的道路载荷谱;
[0014]处理模块,用于对所述原始的道路载荷谱进行过滤处理,获得过滤后的道路载荷谱;
[0015]迭代模块,用于基于整车多体动力学模型,根据所述过滤后的道路载荷谱通过虚拟迭代技术,获得用于进行仿真的道路载荷数据;
[0016]分解模块,用于根据所述道路载荷数据,通过进行载荷分解,得到所述车身及底盘上各个预设连接点的载荷数据;
[0017]疲劳寿命分析模块,用于基于累计损伤模型,根据所述各个预设连接点的载荷数据,计算得到所述各预设连接点的第一疲劳寿命值。
[0018]本发明通过在不同试验场道路上对原始的道路载荷谱进行采集、处理、分解和计算疲劳寿命值,可以在不同试验场道路上获取真实的原始的道路载荷谱,并根据真实的原始的道路载荷谱计算疲劳寿命值,更加准确预测车身的疲劳寿命,有效提高车身疲劳耐久性,为汽车设计中车身结构的优化和改进提供有效依据。
【附图说明】
[0019]图1为本发明道路载荷测试方法实施例一的流程图;
[0020]图2为本发明道路载荷测试方法实施例二的流程图;
[0021]图3为本发明道路载荷测试系统实施例一的结构图;
[0022]图4为本发明道路载荷测试系统实施例二的结构图。
【具体实施方式】
[0023]以下结合附图对本发明的实施例进行详细描述。图1为本发明道路载荷测试方法实施例一的流程图,请参考图1,本发明提供一种道路载荷测试方法,包括:
[0024]步骤101,样车在试验场道路上运动,通过设置在车身及底盘预设部位的传感器和固定在轮辋适配器上的六分力仪提取原始的道路载荷谱;
[0025]具体地,通过六分力仪提取的原始道路载荷谱包括样车在不同强度路面上X、Y、Z三个方向上的力和扭矩,其中,X向为与车身纵轴平行的方向,Y向为与车身横轴平行的方向,Z向为指垂直于地面的方向。
[0026]需要说明的是,样车为根据某一车型制造出来的真实底盘和设置在底盘上与真实车体相等重量的重物。在车身及底盘预设部位设置有传感器,在轮辋适配器上设置有六分力仪,通过样车在试验场道路上的运动,对不同的试验场道路上的原始的道路载荷谱进行采集。对同一试验场道路上原始的道路载荷谱采集的方式,可以为单次采集,也可以为多次采集后对每次采集的数据取平均值来获得更准确的原始的道路载荷谱。
[0027]步骤102,对所述原始的道路载荷谱进行过滤处理,获得过滤后的道路载荷谱;
[0028]具体地,上述过滤处理包括,对原始的道路载荷进行数据裁剪、滤波、去除毛刺、漂移、重采样、信号首尾归零、单位转换等,使得过滤后的道路载荷谱可以适用于后续的整车多体动力学模型。
[0029]步骤103,基于整车多体动力学模型,根据所述过滤后的道路载荷谱通过虚拟迭代技术,获得用于进行仿真的道路载荷数据;
[0030]具体地,整车多体动力学模型可以通过以下方式获得:首先,进行整车数据的收集,收集的数据主要包括:主要参数包括整车硬点坐标;衬套刚度、阻尼,缓冲块刚度,弹簧刚度,减震器阻尼,整车及零部件质量、转动惯量,轴荷等,使用多体动力学软件adams,根据整车数据以及部件之间的连接关系,建立悬架、动力总成、车身、转向、稳定杆等子系统模型,由上述子系统模型装配建立整车多体动力学模型。
[0031]步骤104,根据所述道路载荷数据,通过进行载荷分解,得到所述车身及底盘上各个预设连接点的载荷数据;
[0032]步骤105,基于累计损伤模型,根据所述各个预设连接点的载荷数据,计算得到所述各预设连接点的第一疲劳寿命值。
[0033]其中,累计损伤模型可以通过基于应力(S-N)或基于应变(E-N)的方法实现,所述各个预设连接点的载荷数据输入到累计损伤模型中,计算得到车身及底盘零部件各节点损伤值,损伤值高于设定值的位置即为危险区域。
[0034]具体地,可以通过疲劳分析软件Femfat实现对损伤值的计算,通过对车身钣金件和焊点疲劳损伤值的计算,疲劳损伤值的倒数即为寿命值,可以验证车身能否满足正常行驶的整车寿命要求。
[0035]实施例中,通过在不同试验场道路上对原始的道路载荷谱的采集、处理、分解和计算疲劳寿命值,可以在不同试验场道路上获取真实的原始的道路载荷谱,并根据真实的原始的道路载荷谱计算疲劳寿命值,更加准确预测车身的疲劳寿命,有效提高车身疲劳耐久性,为汽车设计中车身结构的优化和改进提供有效依据。
[0036]需要说明的是,可以将采集的不同试验场道路的原始的道路载荷谱存储在数据库中,当需要使用某车型的虚拟车身结构疲劳寿命评估时,可以直接通过调用数据对车量实行疲劳寿命评估,当然,上述方法也可用于实车的测试试验,使用真实的车量进行数据采集,尽早发现设计缺陷,具有较强的可操作性。
[0037]可选的,所述传感器包括设置在前后减震器和横拉杆上的应变片、加速度传感器和位移传感器,通过设置应变片、加速度传感器和位移传感器,可以精确地测量样车在运动过程中的试验场道路上原始的道路载荷谱。
[0038]图2为本发明道路载荷测试方法实施例二的流程图,请参阅图2,本实施例在实施例一的基础上进行进一步限定,是实施例一中,所述根据所述过滤后的道路载荷谱通过虚拟迭代技术,获得用于进行仿真的道路载荷数据,具体包括:
[0039]步骤201,将随机信号作为整车多体动力学模型仿真当前的输入信号,得到输出的第一响应信号,根据所述随机信号和所述第一响应信号,得到整车多体动力学模型仿真的传递函数;
[0040]步骤202,基于所述传递函数的逆函数,将所述过滤后的道路载荷谱作为整车多体动力学模型仿真当前输出的响应信号,得到相应的输入信号,所述输入信号为初始驱动信号;
[0041]步骤203,将所述初始驱动信号作为所述整车多体动力学模型当前的输入信号,并根据当前的输入信号,得到当前输出的响应信号;
[0042]步骤204,将当前输出的所述响应信号与所述过滤后的道路载荷谱相比较,若差值小于预设误差,则将所述初始驱动信号作为所述道路载荷数据,否则对所述初始驱动信号进行修正,并将修正后的初始驱动信号作为所述整车多体动力学模型当前的输入信号,得到当前输出的响应信号,并返回执行所述将当前输出的所述响应信号与所述过滤后的道路载荷谱相比较的步骤,直至当前输出的响应信号与所述过滤后的道路载荷谱的差值小于预设误差为止。
[0043]实施例中,通过虚拟迭代算法,求出输出的响应信号与所述过滤后的道路载荷谱的差值小于预设误差时的初始驱动信号,当输出的响应信号与所述过滤后的道路载荷谱的差值小于预设误差时,此时系统中与初始驱动信号对应的轮心Z向位移为用于进行仿真的道路载荷数据,以供在后续的载荷分解步骤中使用,可以防止轮心Z向位移不收敛导致测试结果漂移发散,并且反映了试验场道路的不平度。
[0044]进一步地,所述根据所述道路载荷数据,通过进行载荷分解,得到所述车身及底盘上各个预设连接点的载荷数据,包括:
[0045]将所述过滤后的道路载荷谱和所述道路载荷数据,作为轮辋适配器所在的位置对应的输入信号,驱动整车进行载荷分解,得到所述车身及底盘上各个预设连接点的载荷数据。
[0046]具体地,将所述过滤后的道路载荷谱和所述道路载荷数据输入到多体动力学模型中,作为轮辋适配器所在的位置对应的输入信号,得到所述车身及底盘上各个预设连接点的载荷数据。
[0047]通过载荷分解过程,可以将分解后的结果直接应用到步骤105中,直接计算所述各预设连接点的第一疲劳寿命值,使得可以根据真实的原始的道路载荷谱计算疲劳寿命值,更加准确预测车身的疲劳寿命,并且防止轮心Z向位移不收敛导致测试结果漂移发散。
[0048]优选的,所述方法还可以包括,将样车与所述台架控制系统相连接,通过台架控制系统测量所述样车预设点的第二疲劳寿命值,与第一疲劳寿命值比较,从而实
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