CN104483145A - 基于非线性叠加的轮胎侧倾侧偏稳态侧向力特性建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于轮胎动力学技术领域，公开了一种基于非线性叠加的轮胎侧倾侧偏稳态侧向力特性建模方法，将轮胎侧倾侧偏稳态侧向力分解为侧偏侧向力与侧倾侧向力的非线性叠加，建立轮胎侧倾侧偏稳态侧向力模型，通过轮胎力学特性试验台测试得到的轮胎侧倾侧偏侧向力试验数据，采用曲线拟合技术辨识得到所建轮胎模型的参数，该模型具有精度高、参数物理意义明确、满足理论边界条件及预测能力强的优点，可用于高精度的汽车动力学仿真。

Description

基于非线性叠加的轮胎侧倾侧偏稳态侧向力特性建模方法

技术领域

本发明属于轮胎动力学技术领域，特别是涉及一种基于非线性叠加的轮胎侧倾侧偏稳态侧向力特性建模方法，通过轮胎力学特性试验台测试得到的轮胎侧倾侧偏试验数据，采用曲线拟合技术辨识轮胎模型的参数，得到轮胎侧倾侧偏侧向力稳态模型，用于汽车动力学仿真。

背景技术

轮胎是汽车上的重要部件，整车与地面间的作用力都通过轮胎传递。轮胎力学特性是汽车性能分析与设计的基础，并且对汽车的安全性、操作稳定性、平顺性等性能有着重要的影响。

轮胎模型是建立轮胎运动参数与轮胎六分力之间的关系，即轮胎在特定工作条件下，可实现轮胎的各种运行工况仿真。由于轮胎在行驶过程中的受力非常复杂，根据路面性质、车速、垂直载荷、摩擦产生的温度以及轮胎的形式等因素的变化而不同，因此轮胎模型的建立一直是国内外学者研究讨论的重点和难点。

轮胎模型对车辆动力学仿真技术的发展及仿真计算结果有很大影响，轮胎模型的精度必须与车辆模型精度相匹配，因此选用精确的轮胎模型是至关重要的。由于轮胎具有结构的复杂性和力学性能的非线性，选择符合实际又便于使用的轮胎模型是建立虚拟样车模型的关键。

本发明专利涉及操稳轮胎模型，目前的操稳轮胎模型主要有魔术公式、UniTire、Fiala、UA、ADAMS/5.2.1模型和TM-easy轮胎模型等，以上轮胎模型在表达轮胎侧倾侧偏稳态侧向力特性时或者采用简化理论表达式、或者采用纯经验公式，导致模型参数物理意义不明确、模型预测能力不高等问题。本发明专利是根据轮胎侧倾侧偏刷子模型分析得到，采用侧偏侧向力与侧倾侧向力非线性叠加的方法来表达轮胎侧倾侧偏稳态侧向力特性，模型中参数有明确的物理意义，模型精度高且预测能力强。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于非线性叠加的轮胎侧倾侧偏稳态侧向力特性建模方法，将轮胎侧倾侧偏稳态侧向力分解为侧偏侧向力与侧倾侧向力的非线性叠加，建立轮胎侧倾侧偏稳态侧向力模型，通过轮胎力学特性试验台测试得到的轮胎侧倾侧偏侧向力试验数据，采用曲线拟合技术辨识得到所建轮胎模型的参数，用于汽车动力学仿真。

本发明所采用的技术方案是：将轮胎侧倾侧偏稳态特性的侧向力分解为侧偏侧向力与侧倾侧向力的非线性叠加F_y＝F_yα+F_yγ。

1、侧偏侧向力模型

其中，各参数表达的意义为：

s₁：侧偏角的水平偏移

s₂：有效侧偏角与名义侧偏角的关系振幅系数

s₃：载荷对侧偏刚度影响的常数项系数

s₄：载荷对侧偏刚度影响的一次项系数

s₅：载荷对侧偏刚度影响的二次项系数

s₆：侧倾角对侧偏刚度影响的二次项系数

s₇：载荷对曲率因子影响参数1

s₈：载荷对曲率因子影响参数2

s₉：载荷为零时静态摩擦系数

s₁₀：侧偏角和侧倾角方向对静态摩擦的影响系数

s₁₁：大载荷和载荷为零时静态摩擦系数的差值

s₁₂：侧向滑移速度对摩擦系数的影响系数

F_z：轮胎负载

F_z0：轮胎标称载荷，按0.8倍的载荷指数确定，载荷指数可从轮胎的规格型号中获得

V_r：轮胎滚动速度

α：轮胎侧偏角

α_e：有效侧偏角

γ：轮胎侧倾角

K_y：轮胎侧偏刚度

E_y：轮胎曲率因子

μ_y：轮胎摩擦系数

有效侧偏角α_e在轮胎与路面之间小滑移及大滑移时都趋近轮胎侧偏角α，正侧倾角且正侧偏角时，有效侧偏角α_e大于轮胎侧偏角α，正侧倾角且负侧偏角时，有效侧偏角α_e的绝对值小于轮胎侧偏角α的绝对值。

2、侧倾侧向力模型

侧倾侧向力F_yγ与有效侧偏角α_e有关，α_e为0时F_yγ最大，随着有效侧偏角α_e绝对值的增大F_yγ减少到0，侧倾侧向力F_yγ的模型为：

$\left\{\begin{array}{c}{K}_{\mathrm{y\γ}}=s_{13}+s_{14}\·F_{\mathrm{zn}}+s_{15}\·{F_{\mathrm{zn}}}^2\\ F_{\mathrm{y\γ}}=K_{\mathrm{y\γ}}\·\sin \left(\mathrm{\γ}\right)\cos (\frac{\mathrm{\π}}{2}\·{\left|{\stackrel{\‾}{F}}_y\right|}^{s_{16}})\end{array}\right.$

其中，各参数表达的意义为：

s₁₃：载荷对侧倾刚度影响的常数项系数

s₁₄：载荷对侧倾刚度影响的一次项系数

s₁₅：载荷对侧倾刚度影响的二次项系数

s₁₆：侧向力对侧倾力的影响参数

K_yγ：侧倾刚度

其中，s₁、s₂、s₃、s₄、s₅、s₆、s₇、s₈、s₉、s₁₀、s₁₁、s₁₂、s₁₃、s₁₄、s₁₅、s₁₆为模型待辨识参数，垂直载荷F_z、标称载荷F_z0、轮胎滚动速度V_r、轮胎侧偏角α、轮胎侧倾角γ为模型的输入量，轮胎侧倾侧偏稳态侧向力F_y为模型的输出量，其余参数为模型中间变量。

基于非线性叠加的轮胎侧倾侧偏稳态侧向力特性建模方法具体包括以下步骤：

第一步：将需要建立侧倾侧偏稳态侧向力模型的轮胎按测试要求安装在轮胎力学特性试验台上，完成轮胎侧倾侧偏工况下稳态力学特性测试，记录试验数据，试验数据至少包括轮胎侧倾角γ、侧偏角α、垂直载荷F_z、轮胎滚动速度V_r及侧向力F_y；

第二步：从第一步获得的不同垂直载荷下轮胎侧倾角为0时的侧向力与侧偏角关系的试验数据中，截取正负1度侧偏角范围内的试验数据，采用直线拟合方法辨识得到参数s₁；

第三步：从第一步获得的不同垂直载荷及不同轮胎侧倾角下的侧向力与侧偏角关系的试验数据中，截取正负1度侧偏角范围内的试验数据，采用曲线拟合技术辨识得到参数s₃、s₄、s₅、s₆；

第四步：采用曲线拟合技术从第一步获得的轮胎侧倾角、侧偏角、垂直载荷、轮胎滚动速度及侧向力试验数据中辨识得到s₂、s₇、s₈、s₉、s₁₀、s₁₁、s₁₂、s₁₃、s₁₄、s₁₅、s₁₆，建立起该轮胎的侧倾侧偏稳态侧向力特性模型。

所述的曲线拟合技术可以采用最小二乘法、遗传算法等。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1.本发明专利是根据轮胎侧倾侧偏刷子模型分析得到，采用侧偏侧向力与侧倾侧向力非线性叠加的方法来表达轮胎侧倾侧偏稳态侧向力特性；

2.模型中参数有明确的物理意义；

3.模型精度高；

4.满足理论边界条件，预测能力强。

附图说明

图1是轮胎力学特性试验台；

图2是本发明方法的实施流程图；

图3是典型侧倾侧偏工况轮胎侧向力稳态特性曲线；

图4是从侧倾侧偏轮胎侧向力分解得到的侧偏侧向力曲线；

图5是从侧倾侧偏轮胎侧向力分解得到的侧倾侧向力曲线；

图6是侧偏侧倾工况0度侧倾角侧向力辨识结果曲线；

图7是侧偏侧倾工况6度侧倾角侧向力辨识结果曲线；

图8是侧偏侧倾工况-6度侧倾角侧向力辨识结果曲线；

图9是侧偏侧倾工况10度侧倾角侧向力辨识结果曲线；

图10是侧偏侧倾工况-10度侧倾角侧向力辨识结果曲线；

图11是侧偏侧倾工况15度侧倾角侧向力辨识结果曲线；

图12是垂向载荷为5005.1N侧倾角为6度时总侧向力辨识结果曲线；

图13是垂向载荷为5005.1N侧倾角为6度时分解出的侧偏侧向力曲线；

图14是垂向载荷为5005.1N侧倾角为6度时分解出的侧倾侧向力曲线；

图15是垂向载荷为4944.2N侧倾角为-10度时总侧向力辨识结果曲线；

图16是垂向载荷为4944.2N侧倾角为-10度时分解出的侧偏侧向力曲线；

图17是垂向载荷为4944.2N侧倾角为-10度时分解出的侧倾侧向力曲线。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进一步说明。本方法验证所用的轮胎为GeneralP215/70R1699S轮胎，胎压为262kPa，利用图1所示的轮胎力学特性试验台测试得到轮胎侧倾侧偏工况下的试验数据，利用所发明的基于非线性叠加的轮胎侧倾侧偏稳态侧向力模型，采用曲线拟合技术，辨识出轮胎模型的参数。具体步骤如下：

第一步：将General P215/70R16 99S轮胎安装在如图1所示的轮胎力学特性试验台上，按如表1所示的测试要求完成轮胎侧倾侧偏工况下稳态力学特性测试，记录试验数据，试验数据包括轮胎侧倾角、侧偏角、垂直载荷、轮胎滚动速度及侧向力。

表1测试要求

第二步：从第一步获得的不同垂直载荷下轮胎侧倾角为0时的侧向力与侧偏角关系的试验数据中，截取正负1度侧偏角范围内的试验数据，采用直线拟合方法辨识得到参数s₁；

第三步：从第一步获得的不同垂直载荷及不同轮胎侧倾角下的侧向力与侧偏角关系的试验数据中，截取正负1度侧偏角范围内的试验数据，采用最小二乘曲线拟合技术辨识得到参数s₃、s₄、s₅、s₆；

第四步：采用最小二乘曲线拟合技术从第一步获得的轮胎侧倾角、侧偏角、垂直载荷、轮胎滚动速度及侧向力试验数据中辨识得到s₂、s₇、s₈、s₉、s₁₀、s₁₁、s₁₂、s₁₃、s₁₄、s₁₅、s₁₆，建立起该轮胎的侧倾侧偏稳态侧向力特性模型。辨识得到的模型参数如表2所示：

表2辨识得到的模型参数

参数	参数值
		s1	-0.000933287
s2	-0.199121479
		s3	751.8639916
s4	525.5591554
		s5	331.8268757
s6	-575713.2261
		s7	-0.239849561
s8	237807.0426
		s9	1.495921181
s10	0.031197264
		s11	0.712200023
s12	1.361048172
		s13	-643.0637386
s14	-723.662358
		s15	151.977248
s16	1.041378056

所做的侧偏侧倾工况包括：载荷分别为5000N、8300N、11500N，侧倾角分别为6度、-6度、10度、-10度和15度，侧偏角从-25度变化到25度，拟合结果如图6、图7、图8、图9、图10、图11所示。将垂直载荷为5005.1N、侧倾角为6度时的侧向力(图12)分解为侧偏侧向(图13)力与侧倾侧向力(图14)，将垂直载荷为4944.2N、侧倾角为-10度时的侧向力(图15)分解为侧偏侧向力(图16)与侧倾侧向力(图17)，可以看到模型具有较高的精度，且模型中参数有明确的物理意义。

Claims (6)

1.基于非线性叠加的轮胎侧倾侧偏稳态侧向力特性建模方法，其特征在于：将轮胎侧倾侧偏稳态侧向力F_y分解为侧偏侧向力F_yα与侧倾侧向力F_yγ的非线性叠加。

2.根据权利要求1所述的基于非线性叠加的轮胎侧倾侧偏稳态侧向力特性建模方法，其特征在于：用有效侧偏角α_e代替轮胎侧偏角α来计算侧偏侧向力F_yα，有效侧偏角α_e在轮胎与路面之间小滑移及大滑移时都趋近轮胎侧偏角α，正侧倾角且正侧偏角时，有效侧偏角α_e大于轮胎侧偏角α，正侧倾角且负侧偏角时，有效侧偏角α_e的绝对值小于轮胎侧偏角α的绝对值。

3.根据权利要求1所述的基于非线性叠加的轮胎侧倾侧偏稳态侧向力特性建模方法，其特征在于：所述的侧倾侧向力F_yγ与有效侧偏角α_e有关，α_e为0时F_yγ最大，随着有效侧偏角α_e绝对值的增大F_yγ减少到0。

4.根据权利要求1所述的基于非线性叠加的轮胎侧倾侧偏稳态侧向力特性建模方法，其特征在于：所述的轮胎侧倾侧偏稳态侧向力F_y的模型为：

其中，s₁、s₂、s₃、s₄、s₅、s₆、s₇、s₈、s₉、s₁₀、s₁₁、s₁₂、s₁₃、s₁₄、s₁₅、s₁₆为模型待辨识参数，垂直载荷F_z、标称载荷F_z0、轮胎滚动速度V_r、轮胎侧偏角α、轮胎侧倾角γ为模型的输入量，轮胎侧倾侧偏稳态侧向力F_y为模型的输出量，其余参数为模型中间变量。

5.根据权利要求1所述的基于非线性叠加的轮胎侧倾侧偏稳态侧向力特性建模方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

第一步：将需要建立侧倾侧偏稳态侧向力模型的轮胎按测试要求安装在轮胎力学特性试验台上，完成轮胎侧倾侧偏工况下稳态力学特性测试，记录试验数据，试验数据至少包括轮胎侧倾角γ、侧偏角α、垂直载荷F_z、轮胎滚动速度V_r及侧向力F_y，标称载荷F_z0按0.8倍的载荷指数确定，载荷指数可从轮胎的规格型号中获得；

第二步：从第一步获得的不同垂直载荷下轮胎侧倾角为0时的侧向力与侧偏角关系的试验数据中，截取正负1度侧偏角范围内的试验数据，采用直线拟合方法辨识得到参数s₁；

第三步：从第一步获得的不同垂直载荷及不同轮胎侧倾角下的侧向力与侧偏角关系的试验数据中，截取正负1度侧偏角范围内的试验数据，采用曲线拟合技术辨识得到参数s₃、s₄、s₅、s₆；

第四步：采用曲线拟合技术从第一步获得的轮胎侧倾角、侧偏角、垂直载荷、轮胎滚动速度及侧向力试验数据中辨识得到s₂、s₇、s₈、s₉、s₁₀、s₁₁、s₁₂、s₁₃、s₁₄、s₁₅、s₁₆，建立起该轮胎的侧倾侧偏稳态侧向力特性模型。

6.根据权利要求5所述的基于非线性叠加的轮胎侧倾侧偏稳态侧向力特性建模方法的步骤，其特征在于：所述曲线拟合技术可以采用最小二乘法、遗传算法等。