基于道路谱的多体仿真迭代疲劳载荷技术_沙大亮

图 7 GRAVE 路面轮心加速度时域、频域对比
y Desired 比较，如果满足条件，则迭代结束， un 1 即
满足实际路谱采集时对样车的激励。并可此次的仿 真结果作为迭代的最终结果，提取相应零部件的疲 劳载荷。如果不满足条件，则通过相应信号 yn 1 与 期望信号 y Desired 的差异（ yDesied yn1 ）以及逆传函 对驱动信号 un 1 进行修正得到驱动信号 u n ， 再次驱 动整车样机进行仿真，之道获得 yn 1 逼近 y Desired ， 满足判定要求。为了使迭代过程不发散，能够尽快 收敛，首次的驱动信号 u0 通过逆传递 F 和由试验 采集得到的期望路谱 y Desired 获得，如下式：
图 4 路谱信号
的轮心处的外部激励 （驱动信号， 如轮心垂向位移、 水平向力等） 。将整个整车样机模型看作一个系统， 路面在轮心处的激励作为输入，各个传感器的响应 作为输出。利用拉普拉斯变换可建立系统的输入、 输出关系，即传递函数。然后对传递函数求逆得到 逆传递函数，作为由输出反求得到输入的关系。 Adams 建立的整车样机模型是一个非线性系统，而 传递函数是线性的，需要反复修正驱动信号（激 励） ，使响应信号逼近实测值，最终得到准确的激 励输入，这就是虚拟迭代的原理。
是建立输出相应信号通道。在底盘及车身各个信号 采集点建立相标位置应与各个传感器的安装零件 及坐标位置一致。
图 4 样车 Adams 疲劳多体模型图
将经过修正和调试正确的整车模型导出为一 定格式的文件（*.adm） ，用于虚拟迭代时的调用。 3. 道路载荷谱虚拟迭代原理 道路载荷谱虚拟迭代的思想是通过试验场实 车测试得到相关部件响应信号（如弹簧位移、轮心 加速度等） ，通过迭代反求技术获得难以实测获取
1
图 8 Grave 和 Cobblestone 路面各个响应通道相对损伤
参考文献
1、沙大亮，极限工况多体动力学仿真及载荷分解作业指导书 长安汽车研究院 CAE 工程所 2、陈军，MSC.ADAMS 技术与工程分析实例所
u0 F 1 * y Desied
4、迭代结果评价：
(3)
作者简介：沙大亮，男，出生于 1980 年 10 月，硕士，重庆大学机械设 计及理论专业，长安汽车工程研究总院 CAE 工程所。研究方向：道路谱 疲劳载荷分析，车辆多体动力学仿真及载荷分析，联系电话
迭代信号与路谱实测值的比较包括三个方面，
13638342625，邮箱：sdl29@
基于道路谱的多体仿真迭代疲劳载荷技术
作者：沙大亮 卲建 陈建华 王俊翔
单位：重庆长安汽车工程研究院 CAE 工程所
摘要： 对于疲劳载荷谱的获取一直是疲劳分析中极为重要的一个部分， 直接决定疲劳分析的结果是否准确。 本文介绍一种实用性强、精度高、经济可靠的疲劳载荷获取方法。这种技术是用应标定技术获取真实道路 谱，通过驱动 Adams 建立的车辆虚拟样机进行迭代，使车辆虚拟模型的相应通道逼近实测道路谱信号，从 而实现虚拟样机重现实际道路过程， 进而获取车身及其零部件道路谱疲劳载荷， 为疲劳分析提供载荷输入。 关键字：道路谱 ADAMS 迭代 疲劳载荷
2 整车虚拟样机建立 整车虚拟样机的质量直接影响到能否获取可 信了车身及底盘零部件的疲劳载荷。整车模型与实 际样车差距较大将导致迭代所需的传递函数的不 能反映真实车辆状态，线性性也不能满足要求，甚 至会导致仿真迭代不能正常进行。首先，根据样车 底盘参数（硬点、零部件质量、弹簧刚度、减振器 阻尼以及衬套的刚度数据等） 和配重数据， 用 Adams 建立该车的多体动力学模型。模型中不含有轮胎， 这是由于迭代的位移和力均作用在轮心处，作为整 车的驱动信号，直接驱动整车模型运动。其次在道 路测试之前，应该测量车辆的轮胎载荷、重心位置 和悬架限位器间隙等参数，并根据测量结果对模型 进行修正。第三是建立驱动信号通道。在多体模型 的轮心处建立垂向的位移 （Point Motion）驱动作为 垂向的位移驱动信号（如多通道的还需建立横向和 纵向的力驱动） 。位移数据以 Spline 形式通过函数 输入，例如 CUBSPL(time,0,SPLINE_DZ_FL, 0)。最后
图 1 道路谱多体虚拟迭代流程
获取整车及零部件真实状态的疲劳载荷。以此作为
图 2 标定试验
图 3 信号标定曲线
道路谱采集的数据是在现场动态测试中通过 数据采集设备对测试仪器检拾到的动态模拟信号 进行离散化、数字化、转换和变换后得到的一列具 有等时间间隔特征的数字信号。为了满足载荷分解 的需要，应对路谱采集试验获得的各类数据进行科 学的变换处理，包括数据有效性处理、信号处理、 数据缩减。
其中：
(2)
图 6 GRAVE 路面悬架位移时域、频域对比
F 1 ——逆传函，由（1）式求逆获得。
yDesied ——期望信号，即采集信号。 yn 1
——第 n-1 次的输出信号。
u n、 u n1 ——第 n-1、n 次的驱动信号。
总的过程是，第 n-1 次的驱动信号驱动整车样 机获得第 n-1 次的输出相应信号 yn 1 ，将 yn 1 与
该技术是通过标定样车进行道路试验，采集得 到的路谱信号（如加速度、位移、应变等） ，利用 多体动力学软件（Adams）建立车辆虚拟样机，然 后通过迭代软件 FemFat-Lab 调用 ADAMS 的求解器 对样机模型进行迭代计算，并通过各个信号通道控 制，使车辆虚拟样机状态逼近样车实际状态，进而
输入进行疲劳寿命预测和结构优化，以满足产品可 靠性设计目标值。该项技术涉及道路谱采集处理、 整车虚拟样机的建立、道路谱虚拟迭代三部分技 术。 1 道路谱采集及处理 载荷谱采集使用力标定法，通过标定技术确定 零部件的外来与应变之间的线性关系，建立力分量 与应变之间的标定系数矩阵。由于零部件结构形式 及采集外力分量的不同，存在各外力分量对各向应 变之间相互干扰，这样就需要要进行解耦。应变片 的粘贴位置以及组桥形式就需要相应的发生变化， 这是该测量方法技术能力的主要体现之一。
图 5 虚拟迭代原理图
如图 5 所示，首先生成噪声信号，以噪声信号
作为输入通道信号，根据迭代通道不同，噪声也分 为四通道和多通道两种。将噪声输入多体动力学模 型驱动模型进行仿真求解，获取相应输出通道信 号。然后通过拉式变换获得车辆多体动力学模型的 传递函数，如下面公式。 传递函数：
时间域、功率谱密度和相对损伤值。前两项是在时 域和频域对相应信号的幅值吻合度进行评价，主要 是通过曲线趋势及峰值对比进行主观评价 （如图 6、 7） 。这里的“相对损伤值”指标，是忽略了 S-N 曲 线、表面质量、加工质量等与部件相关的性能的影 响（因为分析所用的是同一个部件） ，而只是对载
F ( s) y ( s) / u ( s)
(1)
荷的疲劳性能进行比较。该方法在这里只是对相应 信号和期望信号进行相对比较。 经验表明时间域和功率谱方面吻合得不够好 则相对损伤值会有较大的偏差，只有在时间域和功 率谱方面都吻合得较好，才可能保证相对损伤值满 足要求，一般损伤值取应接近 1（如图 8） 。
输入的载荷类型基本是固定的（如四通道的轮 心的垂向位移） ；在选取输出项（即用于迭代的信 号）时需要选取与输入相关性较好的响应信号，如 弹簧变形和轮心垂向加速度，与输入信号在垂向都 有较好的相关性，利于虚拟迭代。 传递函数生成后，就可以传递函数的逆建立驱 动信号和输出信号之间的关系，如下式表示：
un un1 F 1 * ( y Desied yn1 )