车身疲劳载荷识别与应用

为提高整车载荷识别精度和车身疲劳寿命预测精度,提出应用改进的振动系统传递函数估计算法结合虚拟迭代计算方法,以提高整车输入载荷识别精度和车身疲劳寿命预测精度。首先,应用道路载荷测量车进行整车试验场耐久性强化试验道路载荷信号采集,建立满足工程精度要求的整车刚柔耦合多体动力学模型。在整车振动系统传递函数矩阵识别中,利用改进的估计算法消除输入载荷和响应载荷中随机干扰信号的影响,然后应用整车动力学模型进行输入载荷的虚拟迭代计算,获得比H1估计方法更准确的输入载荷。最后,将虚拟输入载荷导入白车身有限元模型中进行寿命预测计算,并应用整车四通道道路模拟试验进行白车身疲劳寿命试验来验证提出的寿命预测计算的准确性。结果表明,仿真预测结果与试验结果基本一致,说明所应用的改进估计算法和虚拟迭代计算方法可以获得更加准确的整车输入载荷,提高车身疲劳寿命预测的精度。     

采用灰色Savitzky-Golay滤波的商用车推力杆橡胶球铰非对称迟滞建模

为了建立准确高效的推力杆迟滞特性模型,根据力的分解原理,将滞回力分解为广义非线性弹性力和广义非线性阻尼力,并分别采用等效线性阻尼模型、等效分段线性阻尼模型、非对称Bouc-Wen模型和高阶多项式模型对橡胶球铰的迟滞非线性进行建模。引入灰色关联度指标,对Savitzky-Golay滤波算法进行改进,采用布谷鸟算法对滤波器的参数进行优化,并应用该滤波器对试验采集到的滞回特性数据进行去噪平滑。以滤波后的试验数据与各迟滞模型计算数据的误差平方和最小化为目标,分别对各模型的参数进行识别。结果表明:所提出的灰色Savitzky-Golay滤波方法具有很好的平滑滤波效果,滤波前后信号的灰色关联度大于0.8,而非对称Bouc-Wen迟滞特性模型具有相对较高的精度和较低的复杂度,其建模误差小于10%。研究结果可为汽车和其他机械装置上的橡胶件迟滞非线性建模和信号滤波去噪提供参考。