CN112214916A - 基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法及系统 - Google Patents

基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112214916A
CN112214916A CN202011073375.2A CN202011073375A CN112214916A CN 112214916 A CN112214916 A CN 112214916A CN 202011073375 A CN202011073375 A CN 202011073375A CN 112214916 A CN112214916 A CN 112214916A
Authority
CN
China
Prior art keywords
model
virtual
freedom
target
degree
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011073375.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112214916B (zh
Inventor
段凯欣
刘瑜瑾
张凯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Foton Daimler Automobile Co Ltd
Original Assignee
Beijing Foton Daimler Automobile Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Foton Daimler Automobile Co Ltd filed Critical Beijing Foton Daimler Automobile Co Ltd
Priority to CN202011073375.2A priority Critical patent/CN112214916B/zh
Publication of CN112214916A publication Critical patent/CN112214916A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112214916B publication Critical patent/CN112214916B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/02—Reliability analysis or reliability optimisation; Failure analysis, e.g. worst case scenario performance, failure mode and effects analysis [FMEA]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法及系统，方法包括：采集载荷谱信息；将预设工装模型及被测样件的有限元模型安装在虚拟台架上，识别被测样件中需要控制运动信息的位置，将载荷谱信息设定为被测虚拟模型的目标信号；获取台面六个自由度的驱动信息；计算实际自由度；计算台面自由度的变化量；循环迭代上述过程，直至求得所有时刻虚拟台架中关注点的台面自由度的变化量，实现虚拟台架模拟实车的情况。本发明通过虚拟台架技术进行虚拟迭代，以还原物理试验台架的仿真迭代过程，在迭代结果不收敛时，通过对动力学模型进行修正，使台架的传递函数和整车传递函数更接近，从而使迭代结果收敛，提高仿真精度。

Description

基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法及系统
技术领域
本发明涉及仿真试验技术领域，尤其是涉及一种基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法及系统，相较传统仿真技术的多体动力学的联合仿真，该方法及系统集成了实际台架的传递系统特性，电控系统以及逻辑运算控制系统，扩展了虚拟台架技术理念。
背景技术
在汽车的仿真试验中，目前一般采用物理台架进行仿真迭代，其中，整车耐久和台架耐久试验费用高，周期长，为汽车产品开发带来了很大的负荷和压力，同时在采用物理台架迭代过程中，由于实车模型和台架模型系统模态模型差异大，会导致迭代难以收敛。因此，需要使关注点的整车传递函数和台架传递函数尽可能相符合，从而使迭代结果收敛。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。
为此，本发明的一个目的在于提出一种基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法，该方法通过虚拟台架技术进行虚拟迭代，以还原物理试验台架的仿真迭代过程，在迭代结果不收敛时，通过对动力学模型进行修正，使台架的传递函数和整车传递函数更接近，从而使迭代结果收敛，提高仿真精度。
为此，本发明的第二个目的在于提出一种基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的系统。
为实现上述目的，本发明第一方面的实施例公开了一种基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法，包括以下步骤：S1：采集特征路段的目标控制点的载荷谱信息；S2：将预设工装模型及被测样件的有限元模型安装在虚拟台架上，识别所述被测样件中需要控制运动信息的位置，将所述载荷谱信息设定为被测虚拟模型的目标信号；S3：获取台面自由度和目标路谱之间的传递函数，根据目标函数以及所述传递函数求逆，得到台面六个自由度的驱动信息；S4：通过MATLAB软件集成ADAMS动力学模型、并联机构反解模型、PID电控模型、液压油传递特性函数模型和并联机构正解模型，使得六个自由度通过反解得到作动器的目标位移值(需要正解后的台面位移参与PID增益计算)，将所述目标位移值按照PID方式计算PID实际增益值，得到所述作动器的实际位移值，将所述实际位移值输入至ADAMS动力学模型，计算得到实际自由度；S5：根据所述实际自由度驱动后，通过所述有限元模型得到关注点的实际路谱响应信息，将所述目标信号按照步长系数新生成单位步的目标信号，将该目标信号通过逆传递函数求得台面自由度的变化量；S6：重复以上步骤S1至步骤S5进行循环迭代，迭代过程需要实现自动化，因此要结合matlab、simulink，adams，femfatlab四款软件的求解特点，在matlab 中编辑读入写出RSP格式数据的代码，以及自动针对adams中的spline输入进行赋值的功能代码，最终直至求得所有时刻所述虚拟台架中关注点的台面自由度的变化量，实现所述虚拟台架模拟实车的情况，以复现实际车辆运动姿态和形式。
根据本发明实施例的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法，通过虚拟台架技术对物理试验台架的电控过程、动力学过程、迭代计算过程进行虚拟迭代，以还原物理试验台架的仿真迭代过程，并在迭代结果不收敛时，通过对动力学模型进行修正，使台架的传递函数和整车传递函数更接近，从而使迭代结果收敛，提高仿真精度，同时，采用虚拟台架技术，可降低试验成本，缩短试验周期。
另外，本发明上述实施例的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法还可以包括如下附加技术特征；
在一些示例中，还包括：按照迭代出的位移的驱动信号播放，提取产品硬点三个力值和三个扭矩值，以作为仿真的边界进行疲劳耐久分析。
在一些示例中，还包括：对比迭代后的实际路谱响应信息和目标路谱响应信息的均方根误差值，得到收敛程度；若收敛程度低于预设收敛阈值，则修正所述预设工装模型直至所述收敛程度大于或等于所述预设收敛阈值。
在一些示例中，所述S4进一步包括：对比MATLAB反解位移、虚拟台架作动器位移、MAST353.20试验平台台架作动器位移，验证MATLAB反解求解，以为虚拟台架搭建提供结构参数输入。
在一些示例中，所述S4进一步包括：采用试验台架的实际数据进行训练，获取训练模型，并用验证数据进行验证，根据输入数据直接获取反解结果。
在一些示例中，所述S4进一步包括：基于多轴模拟振动台MAST进行虚拟迭代仿真，以六个作动缸位移为驱动通道，以加速度作为迭代目标通道进行迭代。
在一些示例中，所述进行疲劳耐久分析，包括：基于建立的零部件、系统的有限元模型及载荷分解获取的载荷谱信息，进行疲劳仿真分析；若疲劳损伤目标值大于预设疲劳损伤阈值，则进行疲劳仿真优化。
在一些示例中，还包括：对驱动器输入的位移、速度和加速度与上平台相应输出量之间的关系进行分析，实现虚拟试验台运动学分析。
在一些示例中，所述对驱动器输入的位移、速度和加速度与上平台相应输出量之间的关系进行分析的过程，包括：建立坐标系；生成旋转变换矩阵；进行运动副和自由度分析；进行运动学位置反解。
为实现上述目的，本发明第二方面的实施例公开了一种基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的系统，包括：采集模块，用于采集特征路段的目标控制点的载荷谱信息；设定模块，用于将预设工装模型及被测样件的有限元模型安装在虚拟台架上，识别所述被测样件中需要控制运动信息的位置，将所述载荷谱信息设定为被测虚拟模型的目标信号；第一计算模块，用于获取台面自由度和目标路谱之间的传递函数，根据目标函数以及所述传递函数求逆，得到台面六个自由度的驱动信息；第二计算模块，用于通过 MATLAB软件集成ADAMS动力学模型、并联机构反解模型、PID电控模型、液压油传递特性函数模型和并联机构正解模型，使得六个自由度通过反解得到作动器的目标位移值(需要正解后的台面位移参与PID增益计算)，将所述目标位移值按照PID方式计算PID实际增益值，得到所述作动器的实际位移值，将所述实际位移值输入至ADAMS 动力学模型，计算得到实际自由度；第三计算模块，用于根据所述实际自由度驱动后，通过所述有限元模型得到关注点的实际路谱响应信息，将所述目标信号按照步长系数新生成单位步的目标信号，将该目标信号通过逆传递函数求得台面自由度的变化量；迭代仿真模块，用于对所述采集模块、设定模块、第一计算模块、第二计算模块和第三计算模块的执行过程进行循环迭代，迭代过程需要实现自动化，因此要结合matlab、simulink， adams，femfatlab四款软件的求解特点，在matlab中编辑读入写出RSP格式数据的代码，以及自动针对adams中的spline输入进行赋值的功能代码，最终直至求得所有时刻所述虚拟台架中关注点的台面自由度的变化量，实现所述虚拟台架模拟实车的情况，以复现实际车辆运动姿态和形式。
根据本发明实施例的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的系统，通过虚拟台架技术对物理试验台架的电控过程、动力学过程、迭代计算过程进行虚拟迭代，以还原物理试验台架的仿真迭代过程，并在迭代结果不收敛时，通过对动力学模型进行修正，使台架的传递函数和整车传递函数更接近，从而使迭代结果收敛，提高仿真精度，同时，采用虚拟台架技术，可降低试验成本，缩短试验周期。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本发明一个实施例的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法的流程图；
图2是根据本发明一个具体实施例的虚拟台架的简化结构示意图；
图3是根据本发明一个具体实施例的虚拟台架的简化结构对应的坐标系示意图；
图4是根据本发明一个具体实施例的基于ADAMS和MATLAB的联合仿真过程示意图；
图5是根据本发明一个实施例的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的系统的结构框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，参考附图描述的实施例是示例性的，下面详细描述本发明的实施例。
下面参考图1-图5描述根据本发明实施例的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法及系统。
图1是根据本发明一个实施例的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法的流程图。如图1所示，该基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法，包括以下步骤：
步骤S1：采集特征路段的目标控制点的载荷谱信息。
具体的，例如在试验场车辆上采集特征路段的目标控制点的载荷谱信息。特征路段例如可以为搓板路、比利时路、卵石路、坑洼路、扭曲路、共振路等路面。载荷谱信息例如包括目标控制点的加速度、唯一、应变等信息。
步骤S2：将预设工装模型及被测样件的有限元模型安装在虚拟台架上，识别被测样件中需要控制运动信息的位置，将载荷谱信息设定为被测虚拟模型的目标信号。
步骤S3：获取台面自由度和目标路谱之间的传递函数，根据目标函数以及传递函数求逆，得到台面六个自由度的驱动信息。
具体的，可通过FMEA(Failure Mode and Effects Analysis，失效模式及后果分析) 软件求得台面自由度和目标路谱之间的传递函数，通过目标函数以及传递函数求逆的方法得到台面六个自由度的驱动信息。需要说明的是，传递函数存在加速度和位移之间的关系，但是台面反解需要位移参量，可通过开发加速度积分位移软件进行转化。
步骤S4：通过MATLAB(Matrix Laboratory，矩阵实验室)软件集成ADAMS(Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems，机械系统动力学自动分析)动力学模型、并联机构反解模型、PID(Proportion Integral Differential，比例-积分-微分)电控模型、液压油传递特性函数模型和并联机构正解模型，使得六个自由度通过反解得到作动器的目标位移值(需要正解后的台面位移参与PID增益计算)，将目标位移值按照 PID方式计算PID实际增益值，得到作动器的实际位移值，将实际位移值输入至ADAMS 动力学模型，计算得到实际自由度。
步骤S5：根据实际自由度驱动后，通过有限元模型得到关注点的实际路谱响应信息，将目标信号按照步长系数新生成单位步的目标信号，将该目标信号通过逆传递函数求得台面自由度的变化量。
步骤S6：重复执行以上步骤S1至步骤S5进行循环迭代，迭代过程需要实现自动化，因此要结合matlab、simulink，adams，femfatlab四款软件的求解特点，在matlab 中编辑读入写出RSP格式数据的代码，以及自动针对adams中的spline输入进行赋值的功能代码，最终直至求得所有时刻虚拟台架中关注点的响应信号，即台面自由度的变化量，实现虚拟台架模拟实车的情况，以复现样品实际车辆运动姿态和形式。
在具体示例中，本发明实施例所涉及的虚拟模型例如为振动模型。该振动模型的控制原理和动力学系统和物理台架一致，该振动模型具体可包括1:1几何模型、多体动力学模型、作动器传递函数、加速度积分位移模型，PID电子闭环控制模型、台面自由度反解作动器位移模型及台面加速度合成台面自由度模型，这下模型配合有限元模型最终进行迭代工作。
在具体示例中，上述的有限元模型的建立过程例如包括：基于零部件、系统数模，建立零部件、系统的有限元模型，设备数模按照MTS MAST 1T台架构建。
进一步地，基于MTS MAST 1T台架参数建立ADAMS六自由度试验平台模型。分别建立各点、各部件的坐标、运动副、约束等，建立ADAMS六自由度试验平台结构模型，并且应建立与物理台架振动体系参数相关的动力学模型。虚拟迭代从目标加速度迭代至台面中心点，可包括2种方式：第1种为迭代台面加速度，通过加速度积分成位移，与物理台架对标；第2种为迭代台面位移，与物理台架对标。
进一步地，可基于空间运动学对六自由度试验平台进行反解。具体包括：
1.MTS MAST 1T试验平台参数获取。
获取上平台铰接点坐标、中心点坐标；获取下平台铰接点坐标；获取作动器初始长度。
具体的，可通过查询相关资料、测量、计算等手段，获取上述参数。由于MTS MAST1T试验平台结构的复杂性，下平台铰接点坐标、作动器初始长度无法直接测量，需采用优化算法进行优化求解。通过试验平台获取上平台姿态、作动器伸缩量数据，基于六自由度试验平台反解公式，建立优化函数。其中，将下平台铰接点坐标作为优化变量(作动器初始长度通过空间几何关系计算，间接优化求解)；将反解求解的作动器伸缩量与试验平台实际输出的作动器伸缩量之差的绝对值作为优化函数。基于上述优化变量及优化函数，采用MATLAB建立优化算法(如粒子群算法、遗传算法等)，进行优化求解，最终获得下平台铰接点坐标、作动器初始长度值。
2.进行六自由度试验平台反解。
3.反解计算验证。具体包括：对比MATLAB反解位移、虚拟台架作动器位移、MAST353.20试验平台台架作动器位移，验证MATLAB反解求解，以为虚拟台架搭建提供结构参数输入。
4.基于并联机构反解计算。具体包括：采用试验台架的实际数据进行训练，获取训练模型，并用验证数据进行验证，根据输入数据直接获取反解结果。
5.虚拟MAST载荷分解应用。具体包括：基于多轴模拟振动台MAST进行虚拟迭代仿真，以六个作动缸位移为驱动通道，以加速度作为迭代目标通道进行迭代。
在具体实施例中，例如通过RPC pro、femfatlab等软件，以6个作动缸位移为驱动通道，以加速度作为迭代目标通道，迭代精度指标为0.5<damage<2，RMSe<25％。
6.疲劳分析。
具体的，即在本发明的一个实施例中，在步骤S6之后，该方法还包括：按照迭代出的位移的驱动信号播放，提取产品硬点三个力值和三个扭矩值，以作为仿真的边界进行疲劳耐久分析。
在本发明的一个实施例中，所述的进行疲劳耐久分析，包括：基于建立的零部件、系统的有限元模型及载荷分解获取的载荷谱信息，进行疲劳仿真分析；若疲劳损伤目标值大于预设疲劳损伤阈值，则进行疲劳仿真优化。
在具体实施例中，预设疲劳损伤阈值例如为1。进行疲劳耐久分析可通过nCode软件进行。即，基于建立的零部件、系统的有限元模型及载荷分解获取的载荷谱信息，进行疲劳仿真分析，其中，疲劳损伤目标小于1，若出现疲劳损伤目标大于1的情况，则提出优化方案。
在本发明的一个实施例中，在步骤S6之后，该方法还包括：对比迭代后的实际路谱响应信息和目标路谱响应信息的均方根误差值，得到收敛程度；若收敛程度低于预设收敛阈值，即不收敛，则修正预设工装模型直至收敛程度大于或等于预设收敛阈值，即收敛。
具体的说，即对比迭代后关注点响应值和目标值的均方根误差值，从而得到收敛程度，根据收敛程度判断是否收敛，如果不收敛，则修改工装模型使其收敛，进而达到预迭代设计工装的目的。
7.对虚拟试验台架进行运动学分析。具体包括：对驱动器输入的位移、速度和加速度与上平台相应输出量之间的关系进行分析，实现虚拟试验台运动学分析。
具体的说，虚拟试验台架的运动学分析是分析驱动器输入的位移、速度和加速度与上平台相应输出量之间的关系，是机构分析的基础。本发明实施例的虚拟试验台架是基于MTS 并联六自由度道路模拟试验台架，这种形式的机构运动学反解容易，而正解需要通过迭代算法逼近期望值，存在发散的可能。
在本发明的一个实施例中，上述对驱动器输入的位移、速度和加速度与上平台相应输出量之间的关系进行分析的过程，包括：建立坐标系；生成旋转变换矩阵；进行运动副和自由度分析；进行运动学位置反解。
具体的，建立坐标系的过程包括：本发明实施例的试验台架由六个液压缸、连杆、虎克铰以及上振动平台和下固定平台组成，该试验台架可简化为如图2所示的结构。液压缸BiCi固定在下平台上，固定点为Bi，液压缸中的活塞与连杆AiCi通过虎克铰在Ci处连接，连杆Ci与上平台通过虎克铰在Ai处连接。活塞沿着液压缸轴线平移，带动连杆运动来控制上平台运动。如图2固定坐标系Ob—XbYbZb建立在下铰点所在的分布圆的圆心处，方向与整车坐标系相同。连体坐标系Op—XpYpZp建立在上平台质心处，随上平台一起运动，初始方向与固定坐标系一致，图2中所示连体坐标系不在上铰点Ai所在的分布圆内，质心距上铰点分布圆圆心的垂直距离为h0。
由图2所示结构简图可知，需要确定的几何参数有：上平台铰点Ai分布圆半径r，下平台固定点Bi分布圆半径R，活塞初始长度L0(即，活塞顶点Ci到下固定点Bi的初始距离)，支杆长度l，上铰点短边所对应的圆心角2α，下固定点短边所对应的圆心角2β，上铰点上平台质心的距离h0，液压缸与地面的夹角γ以及液压缸与地面夹角的余弦矩阵为a，上平台质心位置在固定坐标系中的初始高度H0。以上参数确定后，虚拟试验台架的基本形状就是确定了。本发明实施例所描述的虚拟试验台架的几何参数见下表1所示。
r(mm) R(mm) L<sub>0</sub>(mm) l(mm) 2α 2β γ h<sub>0</sub>(mm) H<sub>0</sub>(mm)
1107.7 1900 641.5987 1098.88 15.17° 10.60° 35° -47 1074.6
表1虚拟虚拟试验台架的几何参数示意
液压缸的方向余弦矩阵a可表示为下式2-1。
Figure RE-GDA0002787547640000081
其中，a(i,1)表示为第i个液压缸与x轴夹角的余弦值，a(i,2)表示为第i个液压缸与y轴夹角的余弦值，a(i,3)表示为第i个液压缸与z轴夹角的余弦值。
设6个缸的变号依次为1至6，其中，1号缸与2号缸所在平面与XZ平面夹角30°， 5号缸与6号缸所在平面与XZ平面夹角30°，3号缸与4号缸所在平面与XZ平面夹角90°，例如图3所示。因此1号缸的方向余弦分别为与X轴方向余弦cos(γ)cos(π/6)，与 Y轴方向余弦cos(γ)sin(π/6)，与Z轴cos(π/2-γ)，OXa/OA＝OXa/OXYa*OXYa/OA。
其中，生产旋转变换矩阵的过程包括：运动的刚体在空间中的状态描述有两个方面，一是刚体的位置，二是刚体的姿态。坐标系建立，根据与刚体固连的连体坐标系相对于静止的固定坐标系的坐标矢量，就可以确定刚体的位置，而连体坐标系相对于固定坐标系的姿态描述则通常采用欧拉角进行描述。
欧拉角(ψz,ψy,ψx)由依次绕三个坐标轴旋转的旋转角组成，绕不同坐标轴旋转的先后顺序不同，欧拉角就不同，因此欧拉角并不唯一，旋转矩阵的形式也不同。本发明实施例采用先后绕Z轴、Y轴和X轴的顺序旋转的欧拉角来描述连体坐标系的姿态。如图 2所示，开始时，连体坐标系与固定坐标系方向一致：
(1)绕固定坐标系Zb轴逆时针旋转角度ψz，此时连体坐标系坐标系Xp轴转Xp’， Yp轴旋转为Yp’，旋转矩阵为：
Figure RE-GDA0002787547640000082
其中，c＝cos，s＝sin，下文等同。
(2)绕Yp′轴逆时针旋转角度ψy，此时连体坐标系Xp′轴转为Xp″，Zp轴变为Zp′，旋转矩阵为：
Figure RE-GDA0002787547640000091
(3)绕Xp″轴逆时针旋转角度ψx，此时连体坐标系Yp′轴变为Yp″，Zp′轴变为Zp″，旋转矩阵为：
Figure RE-GDA0002787547640000092
经过上述欧拉角旋转，连体坐标系相对于固定坐标系的旋转矩阵为：
Figure RE-GDA0002787547640000093
其中，进行运动副和自由度分析的过程包括：分析结构的自由度是分析结构特性的基础，机械系统的自由度决定了其分析类型，当自由度为0时，系统机构进行运动学分析，不对系统进行外力分析；当自由度大于0时，还要分析引起运动的力，构件在给定约束下和运动规律下的运动，即对系统进行动力学分析。当自由度小于0时，为超静定问题，无法求解。常用的多体系统自由度(degree of freedom，DOF)计算公式为为：
Figure RE-GDA0002787547640000094
其中，n为系统中构件的数目(包括地面)；ni为系统内各运动副所限制的自由度数目。LMS Virtual.Lab模块中常用的一些运动副的自由度约束情况如下表2所示。
Figure RE-GDA0002787547640000095
Figure RE-GDA0002787547640000101
表2运动副的自由度约束情况示意
本发明实施例涉及的六自由度并联道路模拟试验台，液压缸固定在地面上，液压缸与地面之间是固定副，自由度约束数为6；六个液压缸的活塞杆沿液压缸轴线做平移运动同时可以绕液压缸轴线转动，为圆柱副，自由度约束数为4；支杆连接活塞和运动平台，两端分别用虎克铰连接，虎克铰在仿真时可用万向副模拟，自由度约束数为3。构件数为液压缸6，活塞6，虎克铰12，上平台1，地面1，总构件数为26。因此根据上述式2-6式可得，本发明实施例所涉及的虚拟试验台的自由度为：
DOF＝6×(26-1)-(6×6+6×4+3×2×12)＝6
从而，由自由度计算公式可知，该虚拟试验台架为六自由度试验台架。
其中，进行运动学位置反解的过程包括：对机构进行位置反解时，当上平台的运动规律已知时，求解各个液压缸活塞的运动情况。根据图2所示的几何关系可得上平台的六个铰接点在连体坐标系Op—XpYpZp中的位置坐标矩阵，记为Ap，结合表2所示的参数，表达式为：
Figure RE-GDA0002787547640000102
其中，第i列表示上铰点Ai在连体坐标系中的坐标值Api＝[Apix Apiy Apiz]T；h0为上平台质心到上铰点所在圆的垂直距离。
上平台质心的在固定坐标系中的位置坐标表示为：
t＝[x,y,z+H0] (2-8)
其中，x、y、z为上平台对初始位置的偏移坐标；H0为上平台初始位置在固定坐标系中质心高度。
上平台的姿态用质心处欧拉角ψ＝[ψx ψy ψz]表示，根据上述式(2-5)的旋转变换矩阵和上述式(2-8)的位置坐标，可得上平台铰接点Ai在固定坐标系中的位置坐标：
Ai＝t+R·Api (2-9)
下平台六个固定点在固定坐标系中的位置固定，因此坐标矩阵B可直接表示为：
Figure RE-GDA0002787547640000111
其中，第i列表示固定点Bi在固定坐标系中的坐标值，Bi＝[Bix Biy Biz]T。
液压缸与水平面成γ角固定在下平台上，活塞杆沿着液压缸轴线移动，设任意时刻活塞杆顶端与固定点间的距离为Li，则活塞杆与连杆铰接点Ci的坐标如下式：
Figure RE-GDA0002787547640000112
运动中，连杆长度为定值l，由相关结构关系可得：
Figure RE-GDA0002787547640000113
将上述式(2-11)带入式(2-12)，可得：
Figure RE-GDA0002787547640000114
整理可得Li的表达式：
(a(i,1)2+a(i,2)2+a(i,3)2)×Li 2
-2((Aix-Bix)×a(i,1)+(Aiy-Biy)×a(i,2)+(Aiz-Biz)×a(i,3))×Li
+((Aix-Bix)2+(Aiy-Biy)2+(Aiz-Biz)2-l2)＝0
Figure RE-GDA0002787547640000115
其中，ai＝(a(i,1)2+a(i,2)2+a(i,3)2)
bi＝-2((Aix-Bix)·a(i,1)+(Aiy-Biy)·a(i,2)+(Aiz-Biz)·a(i,3))
ci＝(Aix-Bix)2+(Aiy-Biy)2+(Aiz-Biz)2-l2。
由于ai＝(a(i,1)2+a(i,2)2+a(i,3)2)＝1，则上式简化为：
Li 2-2((Aix-Bix)×a(i,1)+(Aiy-Biy)×a(i,2)+(Aiz-Biz)×a(i,3))×Li
+((Aix-Bix)2+(Aiy-Biy)2+(Aiz-Biz)2-l2)＝0
Figure RE-GDA0002787547640000121
其中，bi＝-2((Aix-Bix)·a(i,1)+(Aiy-Biy)·a(i,2)+(Aiz-Biz)·a(i,3))
ci＝(Aix-Bix)2+(Aiy-Biy)2+(Aiz-Biz)2-l2。
Li为活塞杆顶端某时距固定点的距离，活塞杆的位移为ΔLi。定义，当活塞杆伸出液压缸时ΔLi值为正，当活塞杆缩回时ΔLi值为负。则活塞杆的位移为：
ΔLi＝Li-L0 (2-15)
将式(2-14)对时间求导，可得到活塞运动伸缩速度：
Figure RE-GDA0002787547640000122
式中：
Figure RE-GDA0002787547640000123
Figure RE-GDA0002787547640000124
将上述式(2-17)对时间求导，可得活塞杆运动的加速度：
Figure RE-GDA0002787547640000125
从而，由上述式(2-14)到式(2-17)对结构运动学完成了位置反解分析。
进一步地，在具体实施例中，可进行软件封装。具体的，为了高效开展虚拟 MAST(Multi-Axial Simulation Table，即多轴模拟振动台、六自由度振动台)试验平台仿真，需要发挥ADAMS和Matlab两款软件各自的优势，进行联合仿真。其中，ADAMS 的优势在于适合进行多体动力学仿真，本发明实施例中其用于建立虚拟MAST的多体动力学模型，包括台面、连杆、作动缸以及这些部件之间的约束，作动缸的线性位移驱动，台面位移、角度、速度、加速度等物理量的测量函数。还需要测试出作动器以及球铰的传递函数输入到ADAMS软件中，在ADAMS中建立的虚拟MAST模型就用于模拟真实的物理MAST台架的动力学性能。
物理MAST台架都需要配备一台控制器，控制器实现对液压缸的位移控制、伺服控制、PID控制、自由度解耦控制等功能。Matlab&Simulink软件适合进行数值计算、控制系统建模。本发明的实施例中，应用Matlab&Simulink搭建MAST控制器的基本控制算法，如自由度解耦控制、PID控制等，从而实现对虚拟MAST台架的运动控制。由于ADAMS中作动缸为理想作动缸，没有考虑液压缸的特性，因此在本控制系统模型中暂未引入液压系统的伺服控制。
ADAMS和MATLAB的联合仿真，实际上是将ADAMS多体动力学模型导出为动力学方程文件，在Matlab/Simulink中读入该文件，并在Matlab中进行控制系统和动力学模型的联合仿真。具体的联合仿真系统示意图例如如图4所示。
结合图4所示，联合仿真的主要步骤包括：
a.建立ADAMS动力学模型。
b.定义ADAMS模型的输出、输入端口，并导出ADAMS的Control_Plant文件，该文件包含了ADAMS中建立的动力学模型，和端口的定义。ADAMS模型的输出Output 通常为模型的一些状态参数，例如通过测量模型得到的一些位移、角度、速度、加速度、力等信号，这些信号通常称为反馈信号，用于将动力学模型的状态反馈给控制系统。本方面的实施例中，将虚拟MAST台面的X、Y、Z三个方向的位移，Rx、Ry、Rz三个方向的旋转角度定义为模型的输出。ADAMS模型的输入Input通常为模型的一些控制输入，例如对线性驱动器的位移输入、速度输入、旋转驱动器的角度输入、角速度输入、主动悬架的控制力输入，减振器的阻尼力输入等。本发明的实施例中，将6个作动缸的线性位移驱动定义为模型的输入。从图4中可以看出，ADAMS系统的输出ADAMS Output即为控制系统的输入Control Input，ADAMS系统的输入ADAMS Input即为控制系统的输出Control Output。
综上，根据本发明实施例的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法，通过虚拟台架技术对物理试验台架的电控过程、动力学过程、迭代计算过程进行虚拟迭代，以还原物理试验台架的仿真迭代过程，并在迭代结果不收敛时，通过对动力学模型进行修正，使台架的传递函数和整车传递函数更接近，从而使迭代结果收敛，提高仿真精度，同时，采用虚拟台架技术，可降低试验成本，缩短试验周期。
本发明的实施例还提出了一种基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的系统。
图5是根据本发明一个实施例的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的系统的结构框图。如图5所示，该基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的系统100，包括：采集模块110、设定模块120、第一计算模块130、第二计算模块140、第三计算模块150 和迭代仿真模块160。
其中，采集模块110用于采集特征路段的目标控制点的载荷谱信息。
具体的，例如在试验场车辆上采集特征路段的目标控制点的载荷谱信息。特征路段例如可以为搓板路、比利时路、卵石路、坑洼路、扭曲路、共振路等路面。载荷谱信息例如包括目标控制点的加速度、唯一、应变等信息。
设定模块120用于将预设工装模型及被测样件的有限元模型安装在虚拟台架上，识别被测样件中需要控制运动信息的位置，将载荷谱信息设定为被测虚拟模型的目标信号。
第一计算模块130用于获取台面自由度和目标路谱之间的传递函数，根据目标函数以及传递函数求逆，得到台面六个自由度的驱动信息。
具体的，可通过FMEA(Failure Mode and Effects Analysis，失效模式及后果分析) 软件求得台面自由度和目标路谱之间的传递函数，通过目标函数以及传递函数求逆的方法得到台面六个自由度的驱动信息。需要说明的是，传递函数存在加速度和位移之间的关系，但是台面反解需要位移参量，可通过开发加速度积分位移软件进行转化。
第二计算模块140用于通过MATLAB软件集成ADAMS动力学模型、并联机构反解模型、PID电控模型、液压油传递特性函数模型和并联机构正解模型，使得六个自由度通过反解得到作动器的目标位移值，将目标位移值按照PID方式计算PID实际增益值 (需要正解后的台面位移参与PID增益计算)，得到作动器的实际位移值，将实际位移值输入至ADAMS动力学模型，计算得到实际自由度。
第三计算模块150用于根据实际自由度驱动后，通过有限元模型得到关注点的实际路谱响应信息，将目标信号按照步长系数新生成单位步的目标信号，将该目标信号通过逆传递函数求得台面自由度的变化量。
迭代仿真模块160用于对采集模块110、设定模块120、第一计算模块130、第二计算模块140和第三计算模块150的执行过程进行循环迭代，迭代过程需要实现自动化，因此要结合matlab、simulink，adams，femfatlab四款软件的求解特点，在matlab中编辑读入写出RSP格式数据的代码，以及自动针对adams中的spline输入进行赋值的功能代码，最终直至求得所有时刻虚拟台架中关注点的台面自由度的变化量，实现虚拟台架模拟实车的情况，以复现实际车辆运动姿态和形式。
在本发明的一个实施例中，第二计算模块120具体用于：对比MATLAB反解位移、虚拟台架作动器位移、MAST353.20试验平台台架作动器位移，验证MATLAB反解求解，以为虚拟台架搭建提供结构参数输入。
在本发明的一个实施例中，第二计算模块120具体还用于：采用试验台架的实际数据进行训练，获取训练模型，并用验证数据进行验证，根据输入数据直接获取反解结果。
在本发明的一个实施例中，第二计算模块120具体还用于：基于多轴模拟振动台MAST进行虚拟迭代仿真，以六个作动缸位移为驱动通道，以加速度作为迭代目标通道进行迭代。
在本发明的一个实施例中，该系统100还包括第一分析模块(图中未示出)。
第一分析模块用于按照迭代仿真模块160迭代出的位移的驱动信号播放，提取产品硬点三个力值和三个扭矩值，以作为仿真的边界进行疲劳耐久分析。
具体的，第一分析模块进行疲劳耐久分析，包括：基于建立的零部件、系统的有限元模型及载荷分解获取的载荷谱信息，进行疲劳仿真分析；若疲劳损伤目标值大于预设疲劳损伤阈值，则进行疲劳仿真优化。
在本发明的一个实施例中，该系统100还包括修正模块(图中未示出)。
修正模块用于对比迭代后的实际路谱响应信息和目标路谱响应信息的均方根误差值，得到收敛程度；若收敛程度低于预设收敛阈值，则修正预设工装模型直至收敛程度大于或等于预设收敛阈值。
在本发明的一个实施例中，该系统100还包括第二分析模块(图中未示出)。
第二分析模块用于对驱动器输入的位移、速度和加速度与上平台相应输出量之间的关系进行分析，实现虚拟试验台运动学分析。
具体的，第二分析模块对驱动器输入的位移、速度和加速度与上平台相应输出量之间的关系进行分析的过程，包括：建立坐标系；生成旋转变换矩阵；进行运动副和自由度分析；进行运动学位置反解。
需要说明的是，本发明实施例的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的系统的具体实现方式与本发明实施例的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法的具体实现方式类似，具体请参见方法部分的描述，为了减少冗余，此处不再赘述。
根据本发明实施例的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的系统，通过虚拟台架技术对物理试验台架的电控过程、动力学过程、迭代计算过程进行虚拟迭代，以还原物理试验台架的仿真迭代过程，并在迭代结果不收敛时，通过对动力学模型进行修正，使台架的传递函数和整车传递函数更接近，从而使迭代结果收敛，提高仿真精度，同时，采用虚拟台架技术，可降低试验成本，缩短试验周期。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集特征路段的目标控制点的载荷谱信息；
S2：将预设工装模型及被测样件的有限元模型安装在虚拟台架上，识别所述被测样件中需要控制运动信息的位置，将所述载荷谱信息设定为被测虚拟模型的目标信号；
S3：获取台面自由度和目标路谱之间的传递函数，根据目标函数以及所述传递函数求逆，得到台面六个自由度的驱动信息；
S4：通过MATLAB软件集成ADAMS动力学模型、并联机构反解模型、PID电控模型、液压油传递特性函数模型和并联机构正解模型，使得六个自由度通过反解得到作动器的目标位移值，将所述目标位移值按照PID方式计算PID实际增益值，得到所述作动器的实际位移值，将所述实际位移值输入至ADAMS动力学模型，计算得到实际自由度；
S5：根据所述实际自由度驱动后，通过所述有限元模型得到关注点的实际路谱响应信息，将所述目标信号按照步长系数新生成单位步的目标信号，将该目标信号通过逆传递函数求得台面自由度的变化量；
S6：重复以上步骤S1至步骤S5进行循环迭代，直至求得所有时刻所述虚拟台架中关注点的台面自由度的变化量，实现所述虚拟台架模拟实车的情况，以复现实际车辆运动姿态和形式。
2.根据权利要求1所述的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法，其特征在于，还包括：
按照迭代出的位移的驱动信号播放，提取产品硬点三个力值和三个扭矩值，以作为仿真的边界进行疲劳耐久分析。
3.根据权利要求1或2所述的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法，其特征在于，还包括：
对比迭代后的实际路谱响应信息和目标路谱响应信息的均方根误差值，得到收敛程度；
若收敛程度低于预设收敛阈值，则修正所述预设工装模型直至所述收敛程度大于或等于所述预设收敛阈值。
4.根据权利要求1所述的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法，其特征在于，所述S4进一步包括：
对比MATLAB反解位移、虚拟台架作动器位移、MAST353.20试验平台台架作动器位移，验证MATLAB反解求解，以为虚拟台架搭建提供结构参数输入。
5.根据权利要求4所述的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法，其特征在于，所述S4进一步包括：
采用试验台架的实际数据进行训练，获取训练模型，并用验证数据进行验证，根据输入数据直接获取反解结果。
6.根据权利要求5所述的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法，其特征在于，所述S4进一步包括：
基于多轴模拟振动台MAST进行虚拟迭代仿真，以六个作动缸位移为驱动通道，以加速度作为迭代目标通道进行迭代。
7.根据权利要求2所述的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法，其特征在于，所述进行疲劳耐久分析，包括：
基于建立的零部件、系统的有限元模型及载荷分解获取的载荷谱信息，进行疲劳仿真分析；
若疲劳损伤目标值大于预设疲劳损伤阈值，则进行疲劳仿真优化。
8.根据权利要求1所述的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法，其特征在于，还包括：
对驱动器输入的位移、速度和加速度与上平台相应输出量之间的关系进行分析，实现虚拟试验台运动学分析。
9.根据权利要求1所述的基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法，其特征在于，所述对驱动器输入的位移、速度和加速度与上平台相应输出量之间的关系进行分析的过程，包括：
建立坐标系；
生成旋转变换矩阵；
进行运动副和自由度分析；
进行运动学位置反解。
10.一种基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集特征路段的目标控制点的载荷谱信息；
设定模块，用于将预设工装模型及被测样件的有限元模型安装在虚拟台架上，识别所述被测样件中需要控制运动信息的位置，将所述载荷谱信息设定为被测虚拟模型的目标信号；
第一计算模块，用于获取台面自由度和目标路谱之间的传递函数，根据目标函数以及所述传递函数求逆，得到台面六个自由度的驱动信息；
第二计算模块，用于通过MATLAB软件集成ADAMS动力学模型、并联机构反解模型、PID电控模型、液压油传递特性函数模型和并联机构正解模型，使得六个自由度通过反解得到作动器的目标位移值，将所述目标位移值按照PID方式计算PID实际增益值，得到所述作动器的实际位移值，将所述实际位移值输入至ADAMS动力学模型，计算得到实际自由度；
第三计算模块，用于根据所述实际自由度驱动后，通过所述有限元模型得到关注点的实际路谱响应信息，将所述目标信号按照步长系数新生成单位步的目标信号，将该目标信号通过逆传递函数求得台面自由度的变化量；
迭代仿真模块，用于对所述采集模块、设定模块、第一计算模块、第二计算模块和第三计算模块的执行过程进行循环迭代，直至求得所有时刻所述虚拟台架中关注点的台面自由度的变化量，实现所述虚拟台架模拟实车的情况，以复现实际车辆运动姿态和形式。
CN202011073375.2A 2020-10-09 2020-10-09 基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法及系统 Active CN112214916B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011073375.2A CN112214916B (zh) 2020-10-09 2020-10-09 基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011073375.2A CN112214916B (zh) 2020-10-09 2020-10-09 基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112214916A true CN112214916A (zh) 2021-01-12
CN112214916B CN112214916B (zh) 2023-07-18

Family

ID=74054296

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011073375.2A Active CN112214916B (zh) 2020-10-09 2020-10-09 基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112214916B (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111209675A (zh) * 2020-01-10 2020-05-29 南方电网科学研究院有限责任公司 电力电子器件的仿真方法、装置、终端设备及存储介质
CN113449154A (zh) * 2021-07-15 2021-09-28 聪脉（上海）信息技术有限公司 一种fmea分析方法及系统
CN113919208A (zh) * 2021-08-30 2022-01-11 山东大学 一种阻力伞水动力荷载预测方法及系统
CN114414265A (zh) * 2022-01-27 2022-04-29 中国汽车工程研究院股份有限公司 商用车驾驶室七轴疲劳耐久测试台架的自由度控制方法
CN116256134A (zh) * 2023-01-09 2023-06-13 河南科技大学 一种车辆振动测试装置系统
WO2023130762A1 (zh) * 2022-01-04 2023-07-13 青岛海尔空调器有限总公司 数字孪生系统及构建方法、车载空调优化和寿命预测方法
CN116910940A (zh) * 2023-09-11 2023-10-20 山东大学 一种工程机械疲劳寿命分析方法、系统、设备及存储介质
CN117150687A (zh) * 2023-10-31 2023-12-01 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院) 基于联合仿真对供电受流性能综合试验台的性能优化方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2000060540A1 (en) * 1999-04-07 2000-10-12 Cadence Design Systems, Inc. Method and system for modeling time-varying systems and non-linear systems
JP2002062230A (ja) * 2000-08-21 2002-02-28 Saginomiya Seisakusho Inc 荷重負荷試験方法
CN1996177A (zh) * 2006-12-15 2007-07-11 哈尔滨工业大学 六自由度运动模拟器路谱复现控制方法
CN107991103A (zh) * 2017-10-20 2018-05-04 开沃新能源汽车集团有限公司 一种基于真实路谱的电动汽车电池包结构疲劳寿命预测方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2000060540A1 (en) * 1999-04-07 2000-10-12 Cadence Design Systems, Inc. Method and system for modeling time-varying systems and non-linear systems
JP2002062230A (ja) * 2000-08-21 2002-02-28 Saginomiya Seisakusho Inc 荷重負荷試験方法
CN1996177A (zh) * 2006-12-15 2007-07-11 哈尔滨工业大学 六自由度运动模拟器路谱复现控制方法
CN107991103A (zh) * 2017-10-20 2018-05-04 开沃新能源汽车集团有限公司 一种基于真实路谱的电动汽车电池包结构疲劳寿命预测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘俊;刘亚军;张少辉: "基于虚拟迭代技术的中型货车驾驶室载荷谱的求取", 中国公路学报, no. 009 *

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111209675A (zh) * 2020-01-10 2020-05-29 南方电网科学研究院有限责任公司 电力电子器件的仿真方法、装置、终端设备及存储介质
CN113449154B (zh) * 2021-07-15 2024-04-16 聪脉（上海）信息技术有限公司 一种fmea分析方法及系统
CN113449154A (zh) * 2021-07-15 2021-09-28 聪脉（上海）信息技术有限公司 一种fmea分析方法及系统
CN113919208A (zh) * 2021-08-30 2022-01-11 山东大学 一种阻力伞水动力荷载预测方法及系统
CN113919208B (zh) * 2021-08-30 2023-03-24 山东大学 一种阻力伞水动力荷载预测方法及系统
WO2023130762A1 (zh) * 2022-01-04 2023-07-13 青岛海尔空调器有限总公司 数字孪生系统及构建方法、车载空调优化和寿命预测方法
CN114414265A (zh) * 2022-01-27 2022-04-29 中国汽车工程研究院股份有限公司 商用车驾驶室七轴疲劳耐久测试台架的自由度控制方法
CN114414265B (zh) * 2022-01-27 2022-11-04 中国汽车工程研究院股份有限公司 商用车驾驶室七轴疲劳耐久测试台架的自由度控制方法
CN116256134A (zh) * 2023-01-09 2023-06-13 河南科技大学 一种车辆振动测试装置系统
CN116256134B (zh) * 2023-01-09 2024-05-28 河南科技大学 一种车辆振动测试装置系统
CN116910940A (zh) * 2023-09-11 2023-10-20 山东大学 一种工程机械疲劳寿命分析方法、系统、设备及存储介质
CN117150687A (zh) * 2023-10-31 2023-12-01 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院) 基于联合仿真对供电受流性能综合试验台的性能优化方法
CN117150687B (zh) * 2023-10-31 2024-03-29 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院) 基于联合仿真对供电受流性能综合试验台的性能优化方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112214916B (zh) 2023-07-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112214916B (zh) 基于虚拟模型还原物理试验台架仿真过程的方法及系统
CN110193829B (zh) 一种耦合运动学与刚度参数辨识的机器人精度控制方法
CN110962124B (zh) 切削加工机器人静态误差补偿与动刚度模型的修正方法
CN109079787B (zh) 基于神经网络的非刚性机器人自动手眼标定方法
US20170199102A1 (en) System and method to quantify viscous damping steering feel of a vehicle equipped with an electric power steering system
CN105318838B (zh) 激光测距仪和机械臂末端关系的单平面标定方法
Li et al. Kinematic calibration of a 3-P (Pa) S parallel-type spindle head considering the thermal error
Olma et al. Observer-based nonlinear control strategies for Hardware-in-the-Loop simulations of multiaxial suspension test rigs
Uchida et al. Using Gröbner bases to generate efficient kinematic solutions for the dynamic simulation of multi-loop mechanisms
Li et al. Vibration suppression of an industrial robot with AGV in drilling applications by configuration optimization
Zhang et al. Method of postures selection for industrial robot joint stiffness identification
CN113319855B (zh) 一种多关节诊疗机器人柔顺力控制模式下的重力补偿方法
Liu et al. Kinematic calibration of a six-legged walking machine tool
Shen et al. RETRACTED: Jacobian free monotonic descent algorithm for forward kinematics of spatial parallel manipulator
Antonya et al. Co-simulation environment for the analysis of the driving simulator’s actuation
Niu et al. Assembly variation analysis of incompletely positioned Macpherson suspension systems considering vehicle load change
CN112276959B (zh) 几何参数与关节零位自标定方法、装置、电子设备及介质
Yang et al. A kinematic calibration method of a 3-DOF secondary mirror of the giant magellan telescope based on least square algorithm
Kohlstedt et al. Fast hybrid position/force control of a parallel kinematic load simulator for 6-DOF Hardware-in-the-Loop axle tests
KR20150041513A (ko) 원호 시험용 가상 오차 평가 시뮬레이션 방법
Bath et al. A simulation driven development framework for parallel kinematics
Balakrishna Bhat et al. Suspension Steady-State Kinematics and Compliance Analysis Based on Linear Bushing Model
CN117494508A (zh) 一种双轴旋转惯导系统轴承动刚度参数识别方法
Munzinger et al. Simulation of parallel kinematic machine tools with minimal effort
Gerstmayr et al. S01| Multi-body dynamics

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant