基于3D数字路面的整车耐久性能评价方法研究
- Allen
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2020-04-28 10:36:30
文档简介:
2017年(第39卷)第10期汽车工程AutomotiveEngineering2017(V〇1.39)N〇.10doi:10.19562/j.chinasae.qcgc.2017.10.018基于3D数字路面的整车耐久性能评价方法研究孙成智,段向雷,翁洋,王光耀(上海汽车集团股份有限公司技术中心,上海201804)[摘要]鉴于传统的路谱采集方法受限于样车试验,开发周期长,且无法有效预测后期参数变化和评估全新车型,本文中在传统整车动力学载荷分析的基础上,建立了轮胎高频模型和试验场3D数字路面模型,提出了路面轮胎悬架车身的这一完整传递路径的整车虚拟路谱动态响应分析和耐久性能评价方法。通过生成基于3D数字路面的动态载荷,可在项目开发早期进行汽车结构耐久性能评估。结果表明,用此方法获得的数据与传统轮心力传感器采集的路谱数据相当接近,能有效识别零件的风险位置和逐步免除开发阶段的路谱数据采集,在开发早期实现结构耐久性精确评估。关键词:轮胎模型;3D数字路面;虚拟路谱;载荷预测;疲劳耐久性AStudyontheEvaluationMethodofVehicleDurabilityPerformanceBasedon3DDigitalRoadSunChengzhi,DuanXianglei,WengYang&WangGuangyaoSAICMotorTechnicalCenter,Shanghai201804[Abstract]Inviewofthatthetraditionalroadspectraacquisitionmethodislimitedbyprototypevehicletestwithlongdevelopmentcycleandcannotefiectivelypredictsubsequentparameterchangesandestimatetheparametersofnewvehiclemake,ahigh-frequencymodelfortireanda3Ddigitalroadsurfacemodelareestablishedbasedonthetraditionalanalysisonvehicledynamicloads,andamethodofvirtualroadspectradynamicresponseanalysisanddurabilityperformanceevaluationofvehicleforthecompletetransferpathfromroad,tire,suspensiontocarbodyisproposed.Bygeneratingdynamicloadbasedon3Ddigitalroad,thedurabilityperformanceofvehiclestructurecanbeestimatedinearlyphaseofprojectdevelopment.Theresultsshowthatthemethodadoptedcangetthedataratherclosetoroadspectradatacollectedby.traditionalwheel-centerforcetransducerandeffectivelyidentifytherisklocationsofcomponentandgraduallyeliminateroadspectradataacquisitionindevelopmentstage,achievingaccurateestimationofstructuraldurabilityinearlystageofdevelopment.Keywords:tiremodel;3Ddigitalroad;virtualroadspectra;loadprediction;fatiguedurability刖言随着汽车行业竞争日趋加剧,如何在项目开发早期设计出满足苛刻道路耐久试验验证的产品,减少道路耐久试验出现问题,对减少项目开发时间和成本有重要意义。在现有评估体系中,基于整车道路耐久试验获取整车道路载荷谱是整车研发中非常关键的一环。道路试验能够真实模拟客户使用环境,准确地找到整车存在的隐患,特别是底盘结构件的疲劳耐久问题,是整车研发中的重要环节。上汽自主品牌底盘开发一直按RLM(road-lab-math)开发策略,走正向开发路线。目前所有上汽自主品牌车型都需完成两轮耐久道路试验,但随着项目开发周期的不断缩短,道路耐久试验周期长的问题变得更加突出,亟待解决。特别是在车辆前期开原稿收到日期为2017年7月19日,修改稿收到日期为2017年8月29日通信作者:段向雷,博士,中级工程师,Email:duanxian
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