CN112287551B - 一种基于整车概念模型的行驶性能系统级指标分解方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于整车概念模型的行驶性能系统级指标分解方法，用于解决底盘正向开发中，整车级指标分解到系统级指标的问题，实现整车行驶性能的个性化打造，减少底盘开发后期对各级性能指标的整改，缩短整车研发周期。该基于整车概念模型的行驶性能系统级指标分解方法包括：步骤1，搭建行驶性能整车概念模型；步骤2，搭建参数化仿真流程；步骤3，进行DOE仿真与性能相关性分析；步骤4，进行与系统级性能指标与整车性能指标相关的克里金近似模型建立；步骤5，进行多目标优化求解；步骤6，进行行驶性能整车概念模型验证；步骤7，输出系统级性能指标。

Description

一种基于整车概念模型的行驶性能系统级指标分解方法

技术领域

本发明涉及汽车行驶性能分析领域，特别涉及到整车底盘正向开发目标初定阶段将行驶性能整车指标分解到系统级指标的方法。

背景技术

底盘正向开发即从用户需求出发获得整车性能指标，并通过零部件设计实现整车性能指标的达成。底盘正向开发需要在获取整车性能指标后，将整车性能分解到系统级指标，进而将系统级指标分解到零部件指标，最后完成零部件的设计开发。目前国内主机厂底盘开发总体采用逆向开发模式，首先通过市场调研获取多组对标车型；通过拆解对标车型得到车辆底盘架构信息，通过开展对标车型K&C测试提取底盘相关数据；以对标车型为原型建立虚拟样机进行底盘CAE仿真，基于CAE仿真与K&C测试数据确定目标车型改进方向，进而确定车辆改型方案；基于车辆改型方案进行样车制造与整车测试，最后通过底盘系统调校完成底盘目标性能的达成。底盘的逆向开发由于直接借鉴已有车型的相关结构，在一定程度上可以缩短产品设计开发周期、降低新产品开发成本和风险，但难以满足产品个性化设计的需求，开发的新产品竞争力较低。同时，由于对目标车型结构设计思路了解很不全面，直接照搬对标车型底盘结构，只在其架构下进行有限的改进，常常将对标车型的缺陷一并引入，致使整车表现异常、后期调校工作开展困难。

整车底盘行驶性能正向开发，不需要约束在现有车型框架下，直接从整车指标出发，将整车指标分解到系统级指标，再由系统级指标指导零部件设计。正向开发综合考虑底盘多个系统性能，避免了指标间的冲突，降低了后期调校的难度。在整车底盘正向开发目标初定阶段，设计人员没有详细的整车信息，不能建立基于Adams/Car平台的整车分析模型；同时，目标初定阶段需要将整车级指标分解到系统级指标，而基于Adams/Car的详细模型，直接关联车辆零部件指标，且仿真求解较为耗时，不能满足分析要求。因此需要引入基于系统级指标建立的整车概念模型，以整车概念模型为基础开展高效的仿真分析，实现整车指标到系统级指标的分解。

综上，底盘正向开发能够基于用户需求打造个性化整车行驶性能，有效减少后期底盘性能调校工作，缩短整车研发周期；整车性能指标到系统级指标的分解方法是底盘正向开发的关键技术。因此，有必要开发一种基于整车概念模型的行驶性能系统级指标分解方法。

发明内容

本发明提供了一种基于整车概念模型的行驶性能系统级指标分解方法，用于解决底盘正向开发中，整车级指标分解到系统级指标的问题，实现整车行驶性能的个性化打造，减少底盘开发后期对各级性能指标的整改，缩短整车研发周期。

本发明提供了一种基于整车概念模型的行驶性能系统级指标分解方法，该方法包括：

步骤1，搭建行驶性能整车概念模型，具体为：

步骤11：按照车辆动力学理论将整车划分为多个系统，多个系统具体为：车体、传动系统、刹车系统、转向系统、悬架系统和车轮；再依据预先实验测定的数据确定各系统的物理参数；再基于所确定的各系统的物理参数，在车辆系统建模软件中对整车进行动力学模型建立；在建立的动力学模型中进行方向盘转角和车辆行驶速度设置，并设置车辆侧向加速度和横摆角速度为响应输出，完成行驶性能整车操稳模型搭建；

步骤12：将整车划分为簧上质量、簧下质量、悬架系统和车轮，并使用动态系统建模软件建立车辆结构动力学模型；再在建立的车轮模型上施加实测路面位移约束，并设置车身结构加速度响应输出，完成行驶性能平顺性模型搭建；

步骤13：采用脚本文件的方式对所建立的行驶性能整车操稳模型和行驶性能平顺性模型进行车辆物理信息存储；

步骤2，搭建参数化仿真流程，具体为：

步骤21：提取步骤13中存储的脚本文件中的系统级性能指标，并定义变量对提取出的系统级性能指标进行描述，实现整车概念模型的参数化建模；系统级性能指标具体包括：四轮定位参数、悬架运动学特性曲线和悬架柔性变形系数；

步骤22：将步骤21中参数化的四轮定位参数、悬架运动学特性参数和悬架柔性变形系数设置为设计变量，并采用车辆系统建模软件中的动力学求解模块实现整车行驶性能仿真分析；将整车行驶性能仿真分析求解得到的整车性能指标作为响应输出，实现参数化仿真流程的搭建；

步骤3，进行DOE仿真与性能相关性分析，具体为：

步骤31：使用Latin-Hypercube-sampling方法进行采样，并对步骤22建立的仿真流程进行DOE仿真计算，得到整车性能指标响应输出；

步骤32：基于DOE仿真计算结果，对设计变量与响应输出进行相关性分析，得到设计变量与响应输出的相关系数；

步骤4，进行与系统级性能指标与整车性能指标相关的克里金近似模型建立，具体为：

步骤41，依据步骤32获得的相关系数的数值，确定相关性显著的设计变量与响应输出；再使用步骤31中得到的DOE仿真计算结果建立用于描述显著相关的设计变量与响应输出的映射关系的克里金近似模型；

步骤42，验证建立的克里金近似模型的精度是否满足设定的精度要求；若不满足，则增加DOE仿真分析样本，并更新克里金近似模型，直至更新后的克里金近似模型的精度满足设定的精度要求；在确定克里金近似模型的精度满足设定的精度要求时，完成与系统级性能指标和整车性能指标相关的克里金近似模型的建立；

步骤5，进行多目标优化求解，具体为：

步骤51，使用步骤42中建立的克里金近似模型，以系统级性能指标为设计变量，并以整车性能指标为优化目标，调用全局优化算法进行整车性能多目标优化；若优化不收敛，则调整优化目标与设计空间，重新进行优化求解，直到优化收敛；若优化收敛，则得到一组系统性能指标优化方案；

步骤6，进行行驶性能整车概念模型验证，具体为：

步骤61：调用行驶性能整车概念模型对步骤51得到的系统性能指标优化方案进行验证；若满足整车性能指标要求，则完成整车级指标分解；若不满足整车性能指标要求，则进入步骤3，以系统性能指标优化方案为中心点，设计空间为系统性能指标优化方案的-10%至+10%范围内，重新进行DOE仿真计算，并重复步骤4和5，直至获得的系统性能指标优化方案通过行驶性能整车概念模型验证；

步骤7，输出系统级性能指标，具体为：

步骤71: 提取步骤61得到的满足整车性能指标要求的系统级性能指标，并将所述系统级性能指标输出到文本文件中，完成整个流程。

本发明的有益效果如下：

1、本发明所述的行驶性能系统级指标分解方法，能够帮助汽车底盘设计人员在汽车研发前期，从整车性能指标出发，实现整车性能指标到系统级性能指标的分解，为后续底盘零部件设计提供设计依据与设计边界，有利于提升底盘正向开发的水平。

2、本发明所述的行驶性能系统级指标分解方法，在分析过程中综合考虑整车操稳与平顺性，在优化过程中充分考虑了性能冲突，能够减少或避免后期各级性能整改；同时，在优化过程中采用了近似模型技术，减少了模型仿真求解时间。该发明可以有效缩短设计周期，提升设计效率。

附图说明

图1为基于整车概念模型的行驶性能系统级指标分解方法流程图；

图2为Carsim整车悬架系统的建模模块；

图3为Amesim搭建1/4车平顺性模型；

图4为给定实例整车指标与系统级指标的相关系数。

具体实施方式

为了更好地说明本发明的目的与优点，下面通过某车型行驶性能系统级指标分解的实例，结合表格、附图对本发明做进一步说明。具体实施步骤如下：

参照图1，本发明实施例提供了一种基于整车概念模型的行驶性能系统级指标分解方法，该方法具体包括：

步骤1：搭建行驶性能整车概念模型，该步骤1具体为：

步骤11：按照车辆动力学理论将整车划分为多个系统，具体为：车体、传动系统、刹车系统、转向系统、悬架系统、车轮；再依据预先实验测定的数据确定各系统的物理参数；再在车辆系统建模软件Carsim中对整车进行动力学模型建立（该步骤具体为：在车辆系统建模软件中基于上述输入的各系统的物理参数对上述多个系统分别进行建模）；在车辆系统建模软件Carsim中对建立的整车动力学模型进行方向盘转角和车辆行驶速度设置，实现定圆回转的操稳工况设置；并在车辆系统建模软件Carsim中对建立的整车动力学模型设置车辆侧向加速度和横摆角速度为响应输出；至此，完成行驶性能整车操稳模型搭建。如图2，本实施例中，给出通过车辆系统建模软件Carsim对整车的悬架系统进行建模的过程及建模结果。

步骤12：将整车划分为簧上质量、簧下质量、悬架系统、车轮，使用动态系统建模软件Amesim建立车辆结构动力学模型，并在建立的车轮模型上施加实测路面位移约束，再设置车身结构加速度响应输出，完成行驶性能平顺性模型搭建。如图3，本实施例中给出动态系统建模软件Amesim中搭建的1/4车平顺性模型的。

基于步骤11建立的行驶性能整车操稳模型与步骤12建立的行驶性能平顺性模型构成了行驶性能整车概念模型。

步骤13：采用脚本文件的方式对所建立的行驶性能整车操稳模型和行驶性能平顺性模型进行车辆物理信息存储。

步骤2：搭建参数化仿真流程

步骤21：由于步骤1中车辆系统建模软件Carsim与动态系统建模软件Amesim所建立的整车概念模型是采用脚本文件的方式对车辆物理信息进行存储。本步骤中，使用Matlab软件提取步骤1中存储的脚本文件中的系统级性能指标，系统级性能指标具体包括：四轮定位参数、悬架运动学特性曲线、悬架柔性变形系数，并定义变量对提取出的四轮定位参数、悬架运动学特性曲线、悬架柔性变形系数进行描述，实现整车概念模型的参数化建模。

步骤22：在商业集成仿真优化平台Optimus下，将步骤21中参数化的四轮定位参数、悬架运动学特性曲线和悬架柔性变形系数设置为设计变量，采用Carsim动力学求解模块进行整车操稳分析、Amesim求解车辆平顺性分析，将求解得到的整车性能指标作为响应输出，实现参数化仿真流程的搭建。

步骤3：DOE仿真与性能相关性分析

在步骤22中搭建的参数化仿真流程中，具体选取侧倾刚度、侧向力变形转向系数、乘适刚度、侧向柔度为设计变量，并选取车辆的侧倾梯度、垂向均方加速度作为整车性能指标。根据选取的设计变量的维度，选用Latin-Hypercube-sampling方法进行采样，采样100组。使用步骤2建立的参数化仿真流程进行DOE仿真计算，得到整车性能指标侧倾梯度与垂向均方加速度。再基于DOE仿真结果，对设计变量与响应输出进行相关性分析，得到设计变量与响应输出的相关系数。如图4所示，给出本实例得到的相关系数。

步骤4：进行系统级性能指标与整车性能指标近似模型建立

依据步骤3得到的相关系数的数值大小，确定相关性显著的设计变量为侧倾刚度与乘适刚度，使用步骤3得到的DOE结果建立克里金近似模型来描述侧倾刚度、乘适刚度与侧倾梯度、垂向均方加速度的映射关系。使用近似模型的均方差作为模型精度评价指标，侧倾梯度均方差值为0.97、垂向均方加速度均方差值为0.99。近似模型满足精度要求，因此完成对系统级性能指标与整车性能指标近似模型的建立。

步骤5：多目标优化求解

使用步骤4建立的近似模型，以侧倾刚度、乘适刚度为设计变量，整车性能指标侧倾梯度、垂向均方加速度为优化目标，并将侧倾梯度目标范围值设为4到4.8，垂向均方加速度目标最大值设为0.32。在商业集成仿真优化平台Optimus下调用自适应全局优化算法进行优化分析，得到一组系统性能指标优化方案，具体为：前悬架侧倾刚度为初始的1.611倍，后悬架侧倾刚度为初始的3.465倍，前悬架乘适刚度为初始的0.6倍，后悬架乘适刚度为初始的0.6倍，近似模型得到的侧倾梯度值为4.089、垂向均方加速度值为0.320，满足优化目标。

步骤6：行驶性能模型验证

调用行驶性能整车概念模型对步骤5中获得的优化方案进行验证，行驶性能整车概念模型求解得到的侧倾梯度值为4.187、垂向均方加速度值为0.303，满足整车性能指标要求，完成整车级指标分解。

步骤7：输出系统级性能指标

提取步骤6得到的满足整车性能指标要求的系统级性能指标，并将该系统级性能指标输出到文本文件中，完成整个方法流程。

通过步骤1到步骤7，实施整车级指标到系统级指标的分解过程，得到的一组系统级指标，达成了给定的整车级指标要求，完成由整车级指标到系统级指标的分解，说明了本发明上述方法的有效性。

Claims (1)

1.一种基于整车概念模型的行驶性能系统级指标分解方法，其特征在于，包括：

步骤1，搭建行驶性能整车概念模型，具体为：

步骤11：按照车辆动力学理论将整车划分为多个系统，多个系统具体为：车体、传动系统、刹车系统、转向系统、悬架系统和车轮；再依据预先实验测定的数据确定各系统的物理参数；再基于所确定的各系统的物理参数，在车辆系统建模软件中对整车进行动力学模型建立；在建立的动力学模型中进行方向盘转角和车辆行驶速度设置，并设置车辆侧向加速度和横摆角速度为响应输出，完成行驶性能整车操稳模型搭建；

步骤12：将整车划分为簧上质量、簧下质量、悬架系统和车轮，并使用动态系统建模软件建立车辆结构动力学模型；再在建立的车轮模型上施加实测路面位移约束，并设置车身结构加速度响应输出，完成行驶性能平顺性模型搭建；

步骤13：采用脚本文件的方式对所建立的行驶性能整车操稳模型和行驶性能平顺性模型进行车辆物理信息存储；

步骤2，搭建参数化仿真流程，具体为：

步骤21：提取步骤13中存储的脚本文件中的系统级性能指标，并定义变量对提取出的系统级性能指标进行描述，实现整车概念模型的参数化建模；系统级性能指标具体包括：四轮定位参数、悬架运动学特性曲线和悬架柔性变形系数；

步骤22：将步骤21中参数化的四轮定位参数、悬架运动学特性参数和悬架柔性变形系数设置为设计变量，并采用车辆系统建模软件中的动力学求解模块实现整车行驶性能仿真分析；将整车行驶性能仿真分析求解得到的整车性能指标作为响应输出，实现参数化仿真流程的搭建；

步骤3，进行DOE仿真与性能相关性分析，具体为：

步骤31：使用Latin-Hypercube-sampling方法进行采样，并对步骤22建立的仿真流程进行DOE仿真计算，得到整车性能指标响应输出；

步骤32：基于DOE仿真计算结果，对设计变量与响应输出进行相关性分析，得到设计变量与响应输出的相关系数；

步骤4，进行与系统级性能指标与整车性能指标相关的克里金近似模型建立，具体为：

步骤41，依据步骤32获得的相关系数的数值，确定相关性显著的设计变量与响应输出；再使用步骤31中得到的DOE仿真计算结果建立用于描述显著相关的设计变量与响应输出的映射关系的克里金近似模型；

步骤42，验证建立的克里金近似模型的精度是否满足设定的精度要求；若不满足，则增加DOE仿真分析样本，并更新克里金近似模型，直至更新后的克里金近似模型的精度满足设定的精度要求；在确定克里金近似模型的精度满足设定的精度要求时，完成与系统级性能指标和整车性能指标相关的克里金近似模型的建立；

步骤5，进行多目标优化求解，具体为：

步骤51，使用步骤42中建立的克里金近似模型，以系统级性能指标为设计变量，并以整车性能指标为优化目标，调用全局优化算法进行整车性能多目标优化；若优化不收敛，则调整优化目标与设计空间，重新进行优化求解，直到优化收敛；若优化收敛，则得到一组系统性能指标优化方案；

步骤6，进行行驶性能整车概念模型验证，具体为：

步骤61：调用行驶性能整车概念模型对步骤51得到的系统性能指标优化方案进行验证；若满足整车性能指标要求，则完成整车级指标分解；若不满足整车性能指标要求，则进入步骤3，以系统性能指标优化方案为中心点，设计空间为系统性能指标优化方案的-10%至+10%范围内，重新进行DOE仿真计算，并重复步骤4和5，直至获得的系统性能指标优化方案通过行驶性能整车概念模型验证；

步骤7，输出系统级性能指标，具体为：

步骤71: 提取步骤61得到的满足整车性能指标要求的系统级性能指标，并将所述系统级性能指标输出到文本文件中，完成整个流程。

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