CN108153970B - 一种反求底盘硬点模型的方法 - Google Patents

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Abstract

一种反求底盘硬点模型的方法，涉及汽车技术领域，建模过程为：S1底盘系统匹配的基准数据采集；S2反求底盘各单个零部件的特征数据；S3底盘系统装配；S4底盘系统装配偏差分析：若偏差分析值超过阈值，则根据误差原因返回到S2；若偏差分析值小于阈值，跳转到S5；S5底盘系统硬点模型建立；S6编制底盘系统的硬点报告，并进行CAE分析校核。本发明在完成底盘零部件扫描后，不进行零部件三维建模，而是直接利用底盘零部件点云数据，反求零部件的安装特征硬点，节省了零部件三维建模所需的大量时间及人力资源，缩短了底盘硬点模型建立的周期，效率大幅提升，确保了新品上市的时间节点或是为售后质量的问题解决提供快速的反馈。

Description

一种反求底盘硬点模型的方法
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，具体涉及一种反求底盘硬点模型的方法。
背景技术
在汽车技术领域，底盘悬架运动性能是底盘技术研究的重点之一，特别是针对偏离性能目标的情况如跑偏等问题的出现，需针对实车状态进行分析。为快速解决问题及探究其根本原因，除试验室台试外还需结合CAE进行虚拟分析。而分析底盘悬架性能，首先需要取得底盘硬点(装配硬点或受力硬点等)，并建立底盘整体硬点模型，如图1所示。
如何获得实车的底盘硬点，这是一个难点。目前要获得底盘硬点数据，主要采取以下两种方法：方案一是利用关节臂测量仪直接对实车硬点进行测量，利用测量探头获取各个装配硬点的坐标值，如前支柱下安装点(1)。但是，在整车装配状态下，底盘很多硬点由于零件间相互遮挡，加上测量探头的大小和探针的长度限制，无法通过设备直接测量获得硬点值，如前支柱上安装点(2)，根据实际统计的数据，能通过直接测量获得的底盘硬点仅占整体硬点的10％左右。因此，通过这种方法测得的部分底盘硬点值，仅可作为安装布置参考，无法建立整体的硬点模型,不能进行后期的CAE分析验证。
方案二是根据实车的四轮定位理论参数，建立底盘系统电子模型，根据该数字模型，反求出实车的底盘系统硬点。具体方案是完成底盘零部件拆解后，扫描底盘零部件，然后进行零部件的三维数模重建，并根据四轮定位理论参数完成底盘悬架系统的匹配，提取得到底盘硬点模型，再进行后期的CAE分析。在这种方案中，一方面对底盘系统进行数据重建需要花费大量的人力和时间；另一方面根据四轮定位参数匹配的底盘系统是理论状态，无法准确反应实车的状态，也不能利用实车前期试验测得的数据进行相互论证，不能找出问题出现的真实原因。
发明内容
本发明的目的是提供一种能准确反应实车状态的底盘硬点建模方法，通过底盘系统的硬点模型能快速、准确有效的分析底盘系统的性能。
一种反求底盘硬点模型的方法，具体的硬点模型建立过程为：
S1、底盘系统匹配的基准数据采集：利用扫描仪器和测试设备对实车的整车姿态和底盘布置进行扫描，获得底盘系统匹配的基准数据；所述底盘系统匹配的基准数据包括底盘布置点云数据、整车姿态点云数据和底盘悬架安装孔位信息；
S2、反求底盘各单个零部件的特征数据：将从实车上拆解的底盘零部件进行扫描，得到底盘零部件点云数据；根据底盘零部件点云数据反求底盘零部件的硬点特征数据；
S3、底盘系统装配：在软件模拟环境下，通过特征对齐或装配约束，将自由状态下的底盘零部件点云数据装配到整车姿态及底盘布置点云下，得到底盘虚拟装配点云数据
S4、底盘系统装配偏差分析：将所述底盘虚拟装配点云数据与所述底盘系统匹配的基准数据对比并进行偏差分析；若偏差分析值超过阈值，则根据误差原因返回到S2；若偏差分析值小于阈值，跳转到S5；
S5、底盘系统硬点模型建立：根据所述底盘虚拟装配点云数据提取底盘系统的硬点特征数据，并建立底盘系统的硬点模型；
S6、编制底盘系统的硬点报告，并进行CAE分析校核：通过CAE分析底盘系统的硬点模型的K&C特性，并与实车测得的K&C测试结果进行对比，验证底盘系统的硬点模型的准确性。
进一步，所述S1的具体操作为：将实车放置在四柱举升机上，实车状态与实车进行K&C(Kinematics&Compliance，即运动学和顺应性)特性试验即悬架运动学与弹性运动学特性试验的状态保持一致；进行轮胎接地面水平度验证及姿态调平，在整车姿态下用光学扫描仪和关节臂测量设备对实车进行扫描，获得底盘布置点云数据和整车姿态点云数据；再对实车的下车体扫描和孔位检测，获得底盘悬架安装孔位信息。
进一步，所述S3的底盘系统装配按照轮系匹配，悬架系统匹配，转向系统匹配，传动系统匹配和其他部件匹配依次确定装配位置完成匹配。
进一步，所述S4的误差原因包括：所述S4的误差原因包括：底盘孔位测量误差，底盘零部件硬点特征数据求解误差、底盘系统匹配误差。
进一步，所述底盘零部件的硬点特征数据包括底盘零部件的轴线、安装平面、球头点、锥面、中心平面。
进一步，所述底盘系统的硬点模型包括：整车姿态下的底盘零件特征硬点、底盘零件结构安装点、受力点、机构连接点、虚拟运动轨迹。
本发明以底盘系统匹配的基准数据为基准，结合底盘各单个零部件的特征数据得到可真实反应实车状态的底盘系统硬点模型，为后期CAE分析论证提供准确的数据支撑，并与前期的实车测得的K&C测试结果相互验证，能从根本上发现问题，从而改进底盘性能。本发明在完成底盘零部件扫描后，不进行零部件三维建模，而是直接利用底盘零部件点云数据，反求零部件的安装特征硬点，节省了零部件三维建模所需的大量时间及人力资源，缩短了底盘硬点模型建立的周期，效率大幅提升，为问题的及时解决赢得了宝贵的时间，确保了新品上市的时间节点或是为售后质量的问题解决提供快速的反馈。
附图说明
图1为底盘系统硬点模型；
图2为本发明的逻辑流程图。
具体实施方式
结合附图对本发明进一步说明。
如图2所示，一种反求底盘硬点模型的方法，具体的硬点模型建立过程为：
S1、底盘系统匹配的基准数据采集：利用扫描仪器和测试设备对实车的整车姿态和底盘布置进行扫描，获得底盘系统匹配的基准数据。底盘系统匹配的基准数据包括底盘布置点云数据、整车姿态点云数据和底盘悬架安装孔位信息。
将实车放置在四柱举升机上，实车状态与实车进行K&C试验的状态保持一致；进行轮胎接地面水平度验证及姿态调平，在整车姿态下用光学扫描仪和关节臂测量设备对实车进行扫描，获得底盘布置点云数据和整车姿态点云数据；再对实车的下车体扫描和孔位检测，获得底盘悬架安装孔位信息。
S2、反求底盘各单个零部件的特征数据：将从实车上拆解的底盘零部件进行扫描，得到底盘零部件点云数据；根据底盘零部件点云数据反求底盘零部件的硬点特征数据。底盘零部件的硬点特征数据包括底盘零部件的轴线、安装平面、球头点、锥面、中心平面。例如在反求轮胎硬点特征数据时，首先要拟合出自由状态下轮胎的安装平面、车轮中心平面、车轮轮心点等。
S3、底盘系统装配匹配：在软件模拟环境下，通过特征对齐或装配约束，将自由状态下的底盘零部件点云数据装配到整车姿态及底盘布置点云下，得到底盘虚拟装配点云数据。底盘系统装配按照轮系匹配，悬架系统匹配，转向系统匹配，传动系统匹配和其他部件匹配依次确定装配位置完成匹配。装配过程根据优先确定固定的装配位置，再布置活动件的原则开展，在硬装配位置，如螺栓连接的安装孔位等确定后，再与其相邻系统的安装硬点相互调节，约束其余自由度，如转向系统装配中的转向器齿轮齿条的横向位移等。
下面以轮胎装配为例，说明下该系统匹配的流程：首先，利用工程软件，将自由状态下的轮胎单件的点云数据对齐到整车姿态点云数据下，确定整车姿态下的轮胎位置。再根据反求的轮胎硬点特征数据，得到整车姿态下的车轮轮心点3、车轮安装平面、驱动轴线4及水平地面5等，轮胎装配完成。
S4、底盘系统装配偏差分析：底盘系统装配偏差分析：将所述底盘虚拟装配点云数据与所述底盘系统匹配的基准数据对比并进行偏差分析；若偏差分析值超过阈值，则根据误差原因返回到S2；若偏差分析值小于阈值，跳转到S5。其中，与四轮定位参数相关的零部件硬点特征偏差，如轮胎装配偏差控制在0.2毫米内；其余硬点对应的特征偏差控制在0.5毫米内。常见的误差原因包括：底盘孔位测量误差，底盘零部件硬点特征数据求解误差、底盘系统匹配误差。
S5、底盘系统硬点模型建立：根据底盘虚拟装配点云数据提取底盘系统的硬点特征数据，并建立底盘系统的硬点模型。底盘系统的硬点模型包括：整车姿态下的底盘零件特征硬点、底盘零件结构安装点、受力点、机构连接点、虚拟运动轨迹。
S6、编制底盘系统的硬点报告，并进行CAE分析校核：通过CAE分析底盘系统的硬点模型的K&C特性，并与实车测得的K&C测试结果进行对比，验证底盘系统的硬点模型的准确性。

Claims (4)

1.一种反求底盘硬点模型的方法，其特征在于，具体的硬点模型建立过程为：
S1、底盘系统匹配的基准数据采集：利用扫描仪器和测试设备对实车的整车姿态和底盘布置进行扫描，获得底盘系统匹配的基准数据；所述底盘系统匹配的基准数据包括底盘布置点云数据、整车姿态点云数据和底盘悬架安装孔位信息；具体操作为：
将实车放置在四柱举升机上，实车状态与实车进行K&C试验的状态保持一致；进行轮胎接地面水平度验证及姿态调平，在整车姿态下用光学扫描仪和关节臂测量设备对实车进行扫描，获得底盘布置点云数据和整车姿态点云数据；再对实车的下车体扫描和孔位检测，获得底盘悬架安装孔位信息；
S2、反求底盘各单个零部件的特征数据：将从实车上拆解的底盘零部件进行扫描，得到底盘零部件点云数据；根据底盘零部件点云数据反求底盘零部件的硬点特征数据；
S3、底盘系统装配：在软件模拟环境下，通过特征对齐或装配约束，将自由状态下的底盘零部件点云数据装配到整车姿态及底盘布置点云下，得到底盘虚拟装配点云数据；底盘系统装配按照轮系匹配，悬架系统匹配，转向系统匹配，传动系统匹配和其他部件匹配依次确定装配位置完成匹配；
S4、底盘系统装配偏差分析：将所述底盘虚拟装配点云数据与所述底盘系统匹配的基准数据对比并进行偏差分析；若偏差分析值超过阈值，则根据误差原因返回到S2；若偏差分析值小于阈值，跳转到S5；
S5、底盘系统硬点模型建立：根据所述底盘虚拟装配点云数据提取底盘系统的硬点特征数据，并建立底盘系统的硬点模型；
S6、编制底盘系统的硬点报告，并进行CAE分析校核：通过CAE分析底盘系统的硬点模型的K&C特性，并与实车测得的K&C测试结果进行对比，验证底盘系统的硬点模型的准确性。
2.根据权利要求1所述的反求底盘硬点模型的方法，其特征在于，所述S4的误差原因包括：底盘孔位测量误差，底盘零部件硬点特征数据求解误差、底盘系统匹配误差。
3.根据权利要求1或2所述的反求底盘硬点模型的方法，其特征在于：所述底盘零部件的硬点特征数据包括底盘零部件的轴线、安装平面、球头点、锥面、中心平面。
4.根据权利要求3所述的反求底盘硬点模型的方法，其特征在于：所述底盘系统的硬点模型包括：整车姿态下的底盘零件特征硬点、底盘零件结构安装点、受力点、机构连接点、虚拟运动轨迹。
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