CN113343360A - 一种三角臂疲劳寿命的评价方法及装置 - Google Patents

一种三角臂疲劳寿命的评价方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN113343360A
CN113343360A CN202110729139.XA CN202110729139A CN113343360A CN 113343360 A CN113343360 A CN 113343360A CN 202110729139 A CN202110729139 A CN 202110729139A CN 113343360 A CN113343360 A CN 113343360A
Authority
CN
China
Prior art keywords
triangular arm
fatigue life
under
load data
durability test
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
CN202110729139.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN113343360B (zh
Inventor
何洋
潘子安
陈海滨
李衡
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.)
Dongfeng Motor Group Co Ltd
Original Assignee
Dongfeng Motor Group 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 Dongfeng Motor Group Co Ltd filed Critical Dongfeng Motor Group Co Ltd
Priority to CN202110729139.XA priority Critical patent/CN113343360B/zh
Publication of CN113343360A publication Critical patent/CN113343360A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113343360B publication Critical patent/CN113343360B/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]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/15—Vehicle, aircraft or watercraft design
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/17—Mechanical parametric or variational design
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/04—Constraint-based CAD
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/08—Probabilistic or stochastic CAD
    • 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

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种三角臂疲劳寿命的评价方法及装置，涉及汽车零部件疲劳寿命的技术领域，该评价方法包括：步骤S1，分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据；步骤S2，根据所述第一载荷数据和第二载荷数据计算得到三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式，再根据当量关系式和三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命计算得到三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命。本发明的三角臂疲劳寿命的评价方法及装置，通过台架耐久试验对三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命进行评价时，能够提高评价结果的置信度。

Description

一种三角臂疲劳寿命的评价方法及装置
技术领域
本发明涉及汽车零部件疲劳寿命的技术领域，特别涉及一种三角臂疲劳寿命的评价方法及装置。
背景技术
汽车零部件疲劳寿命是指：在循环载荷力加载情况下，汽车零部件产生疲劳破坏所需的应力或应变的循环数。对汽车零部件而言，常以行驶里程计。汽车上市前，需要经过严格的整车耐久试验，以评价汽车重要零部件疲劳寿命，判断汽车零部件在汽车的整个使用周期中是否安全可靠。对于整车上市前临时进行局部改善的汽车零部件，其结构改动通常较小，例如：三角臂。汽车三角臂局部改善后，若再次进行整车耐久试验，以评价其疲劳寿命，往往难以满足整车上市节点的要求。
现有技术中，通常采用台架耐久试验评价改善的三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命，台架耐久试验简易、高效和经济，可以满足整车上市节点的时限要求。
但是，台架耐久试验的载荷力加载工况无法完全模拟三角臂在整车耐久试验下的载荷力加载工况，导致台架耐久试验的评价结果置信度较低。
发明内容
本发明实施例提供一种三角臂疲劳寿命的评价方法及装置，以解决相关技术中，采用台架耐久试验对三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命进行评价时，其评价结果的置信度较低的技术问题。
第一方面，提供了一种三角臂疲劳寿命的评价方法，包括以下步骤：
分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据；
根据所述第一载荷数据和第二载荷数据计算得到三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式，再根据当量关系式和三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命计算得到三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命。
一些实施例中，所述根据所述第一载荷数据和第二载荷数据计算得到三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式，包括：
根据所述第一载荷数据和第二载荷数据分别计算三角臂在台架耐久试验下的损伤势PDrig和在整车耐久试验下的损伤势PDPG，再根据所述损伤势PDrig和损伤势PDPG计算三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式。
一些实施例中，所述分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据前，包括：
构建三角臂三维模型，预设边界约束条件和载荷力的大小；
以载荷力加载方向与整车X方向之间的夹角为变量，计算不同载荷力加载方向下三角臂三维模型的应力云图；
再以所有应力云图中应力值最高的应力云图对应的载荷力加载方向作为三角臂台架耐久试验的载荷力加载方向，并将该应力云图中应力值大于预设阈值的区域作为三角臂的危险点。
一些实施例中，所述分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据，包括：
随机抽取一个三角臂样件，在该三角臂样件的危险点布置传感器，将该三角臂样件安装在台架上，施加预设次数的循环载荷力加载力，通过传感器采集该三角臂样件的危险点的第一载荷数据。
一些实施例中，所述分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据，还包括：
将该三角臂样件再安装在试验整车上，使试验整车在试车场上行驶预设公里，通过传感器采集该三角臂样件的危险点的第二载荷数据。
一些实施例中，所述传感器为三向应变花。
一些实施例中，所述根据所述载荷数据计算得到三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式前，包括：
随机抽取多个三角臂样件，对每个样件进行台架耐久试验时，设定循环加载载荷力N次为溢出目标；
根据溢出目标对每个样件进行台架耐久试验，得到该样件台架耐久试验的疲劳寿命；
根据所有样件台架耐久试验的疲劳寿命，并基于威布尔分布拟合方法，计算三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命。
一些实施例中，根据载荷力加载方向对三角臂进行台架耐久试验时，随机抽取至少4个三角臂样件进行台架耐久试验。
第二方面，提供了一种三角臂疲劳寿命的评价装置，包括：
采集模块，所述采集模块用于分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据；
计算模块，所述计算模块用于根据所述第一载荷数据和第二载荷数据计算得到三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式，再根据当量关系式和三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命计算得到三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命。
一些实施例中，所述计算模块包括第一计算模块、第二计算模块和第三计算模块；
所述第一计算模块用于根据所述第一载荷数据计算三角臂在台架耐久试验下的损伤势PDrig；
所述第二计算模块用于根据所述第二载荷数据计算三角臂在整车耐久试验下的损伤势PDPG；
所述第三计算模块用于根据损伤势PDrig和损伤势PDPG计算三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式。
本发明提供的技术方案带来的有益效果包括：
本发明实施例提供了一种三角臂疲劳寿命的评价方法及装置，通过分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据，再根据所述第一载荷数据和第二载荷数据计算得到三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式，最后根据当量关系式和三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命计算得到三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命。一方面，由于没有进行长时间的整车耐久试验，节省评价时间和评价成本，评价时间可由原先的几个月整车耐久试验减少到十几天的台架耐久试验，效率提升多倍，减少了试验整车数量，节省试验整车试制成本。另一方面，通过将三角臂的台架耐久试验与整车耐久试验进行关联，采用台架耐久试验对三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命进行评价时，提高了台架耐久试验评价结果的置信度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种三角臂疲劳寿命的评价方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的计算不同载荷力加载方向下三角臂三维模型的一个应力云图；
图3为本发明实施例提供的三角臂在台架耐久试验下的损伤势PDrig与在整车耐久试验下的损伤势PDPG的结果对比的示意图；
图4为本发明实施例提供的损伤势PDrig和PDPG之间当量关系式的示意图；
图5为本发明实施例提供的一种三角臂疲劳寿命的评价装置的结构图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种三角臂疲劳寿命的评价方法，其能解决相关技术中，采用台架耐久试验对三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命的进行评价时，其评价结果的置信度较低的技术问题。
参见图1所示，一种三角臂疲劳寿命的评价方法，包括以下步骤：
步骤S1，分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据。
进一步地，所述分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据前，包括：
步骤S101，构建三角臂三维模型，预设边界约束条件和载荷力的大小。其中，基于三角臂的实际连接结构对三角臂三维模型进行约束，载荷力的大小可以根据以往设计经验取值。
步骤S102，以载荷力加载方向与整车X方向之间的夹角为变量，计算不同载荷力加载方向下三角臂三维模型的应力云图。其中，每次改变的夹角可设置为1°。
步骤S103，再以所有应力云图中应力值最高的应力云图对应的载荷力加载方向作为三角臂台架耐久试验的载荷力加载方向，并将该应力云图中应力值大于预设阈值的区域作为三角臂的危险点。图2为本发明实施例中利用CAE软件仿真计算确定的三角臂的危险点和三角臂台架耐久试验的载荷力加载方向的应力云图，三角臂的危险点有A、B两处，三角臂台架耐久试验的载荷力加载方向(箭头方向)与整车X方向之间的夹角为25°。
进一步地，采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据是指：随机抽取一个三角臂样件，在该三角臂样件的危险点布置传感器，将该三角臂样件安装在台架上，施加预设次数(例如10次)的循环加载力，通过传感器采集该三角臂样件的危险点的第一载荷数据。采集三角臂的危险点在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据是指：将该三角臂的试验样件安装在整车上，使试验整车在试车场上行驶预设公里(例如10公里)，通过传感器采集该三角臂样件的危险点的第二载荷数据。优选地，传感器选用三向应变花。
步骤S2，根据所述第一载荷数据和第二载荷数据计算得到三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式，再根据当量关系式和三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命计算得到三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命。
具体地，根据所述第一载荷数据和第二载荷数据分别计算三角臂在台架耐久试验下的损伤势PDrig和在整车耐久试验下的损伤势PDPG，再根据所述损伤势PDrig和损伤势PDPG计算三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式。
进一步地，假设某一时刻三角臂样件所受的空间力为
Figure BDA0003139510640000076
如下式所示：
Figure BDA0003139510640000071
其中
Figure BDA0003139510640000072
为三角臂样件的危险点受到的所有载荷的方向向量，F1、F2…、Fn为对应的所有载荷值。
设
Figure BDA0003139510640000073
(i取1、2、3)为应变花单个应变片所在的单位方向向量，基于叠加法，应变花
Figure BDA0003139510640000074
方向测得的应力可以等效于各载荷按照各加载后所产生的应力向量之和，如下式所示:
Figure BDA0003139510640000075
其中E为材料的弹性模量。
对于三角臂样件的危险点的应力向量
Figure BDA0003139510640000081
的应力值可以等效于所有载荷F1、F2…、Fn在各自方向加载后所产生的应力向量之和，如下式所示：
Figure BDA0003139510640000082
其中Ci为合力载荷方向分量，
Figure BDA0003139510640000083
得到
Figure BDA0003139510640000084
N为向量
Figure BDA0003139510640000085
的个数。
因为应变si为三角臂在台架耐久试验下与在整车耐久试验下的实测已知量，则在该时刻下，三角臂样件受力通过下式求解：
Figure BDA0003139510640000086
因不同时刻力载荷Fn的方向不固定且存在较大随机性，其方向向量在空间存在无限多种可能组合，合力载荷方向Ci存在同样的特性，为了全面对比各随机力载荷造成的损伤效果，对无限种空间合理载荷方向Ci均匀抽样形成向量集
Figure BDA0003139510640000091
分别对比每个可能的向量上载荷造成的损伤，即可以达到对空多轴载荷作用下样件损伤势的评估。
通常三角臂样件的危险点承受的载荷大小及方向是未知的，为了综合评价三角臂的危险点上载荷在方向向量上的综合作用的效果，可以在连续的向量空间上均匀选取向量集
Figure BDA0003139510640000092
分别对比每个可能的向量上的损伤，可以达到对多轴载荷作用下三角臂样件损伤势的评估。其中
Figure BDA0003139510640000093
为：
Figure BDA0003139510640000094
求解损伤势的公式为：
Figure BDA0003139510640000095
其中，f为损伤势与力载荷的一个预设的函数关系。
具体地，在连续的向量空间上均匀选取向量集
Figure BDA0003139510640000096
采用45°为步长，在空间截取了17组合力载荷方向分量Ci向量如表1所示，代入公式(6)。图3为损伤势PDrig和损伤势PDPG的计算结果，可以明显对比出在台架耐久试验下的损伤势PDrig已完全涵盖了在整车耐久试验下的损伤势PDPG。
表1
Figure BDA0003139510640000097
Figure BDA0003139510640000101
根据损伤势PDrig和损伤势PDPG计算三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式。参见图4所示，损伤势PDrig和损伤势PDPG呈线性关系，斜率k为1.012。
根据当量关系式和三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命计算三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命。本发明申请实施例中，假设计算出三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命N1＝38.5万次，则三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命N2为N2＝kN1＝38.9万次。
本发明实施例中的三角臂疲劳寿命的评价方法，通过分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据，再根据所述第一载荷数据和第二载荷数据计算得到三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式，最后根据当量关系式和三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命计算得到三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命。一方面，由于没有进行长时间的整车耐久试验，节省评价时间和评价成本，评价时间可由原先的几个月整车耐久试验减少到十几天的台架耐久试验，效率提升多倍，减少了试验整车数量，节省试验整车试制成本。另一方面，通过将三角臂的台架耐久试验与整车耐久试验进行关联，采用台架耐久试验对三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命进行评价时，提高了台架耐久试验评价结果的置信度。
作为可选的实施方式，本发明实施例中的三角臂疲劳寿命的评价方法，所述根据所述第一载荷数据和第二载荷数据计算得到三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式前，包括：
随机抽取多个三角臂样件，对每个样件进行台架耐久试验时，设定循环加载载荷力N次为溢出目标。优选地，根据载荷力加载方向对三角臂进行台架耐久试验时，随机抽取至少4个三角臂样件进行台架耐久试验。对每个样件进行台架耐久试验时，设定循环加载载荷力不少于50万次为溢出目标。
根据溢出目标对每个样件进行台架耐久试验，得到该样件台架耐久试验的疲劳寿命。具体地，将4个三角臂样件进行台架耐久试验，设定循环加载载荷力50万次为溢出目标，试验结果如下列表2所示：
表2
Figure BDA0003139510640000111
Figure BDA0003139510640000121
根据所有样件台架耐久试验的疲劳寿命，并基于威布尔分布拟合方法，计算三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命。
参见图5所示，本发明实施例还提供了一种三角臂疲劳寿命的评价装置，包括：采集模块和计算模块。
采集模块，所述采集模块用于分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据。
计算模块，所述计算模块用于根据所述第一载荷数据和第二载荷数据计算得到三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式，再根据当量关系式和三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命计算得到三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命。
本发明实施例中的三角臂疲劳寿命的评价装置，通过分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据，再根据所述第一载荷数据和第二载荷数据计算得到三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式，最后根据当量关系式和三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命计算得到三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命。一方面，由于没有进行长时间的整车耐久试验，节省评价时间和评价成本，评价时间可由原先的几个月整车耐久试验减少到十几天的台架耐久试验，效率提升多倍，减少了试验整车数量，节省试验整车试制成本。另一方面，通过将三角臂的台架耐久试验与整车耐久试验进行关联，采用台架耐久试验对三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命进行评价时，提高了台架耐久试验评价结果的置信度。
作为可选的实施方式，本发明实施例中的三角臂疲劳寿命的评价装置，所述计算模块包括第一计算模块、第二计算模块和第三计算模块；
所述第一计算模块用于根据所述第一载荷数据计算三角臂在台架耐久试验下的损伤势PDrig；
所述第二计算模块用于根据所述第二载荷数据计算三角臂在整车耐久试验下的损伤势PDPG；
所述第三计算模块用于根据损伤势PDrig和损伤势PDPG计算三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本申请实施例中的序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种三角臂疲劳寿命的评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据；
根据所述第一载荷数据和第二载荷数据计算得到三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式，再根据当量关系式和三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命计算得到三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命。
2.如权利要求1所述的一种三角臂疲劳寿命的评价方法，其特征在于，所述根据所述第一载荷数据和第二载荷数据计算得到三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式，包括：
根据所述第一载荷数据和第二载荷数据分别计算三角臂在台架耐久试验下的损伤势PDrig和在整车耐久试验下的损伤势PDPG，再根据所述损伤势PDrig和损伤势PDPG计算三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式。
3.如权利要求1所述的一种三角臂疲劳寿命的评价方法，其特征在于，所述分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据前，包括：
构建三角臂三维模型，预设边界约束条件和载荷力的大小；
以载荷力加载方向与整车X方向之间的夹角为变量，计算不同载荷力加载方向下三角臂三维模型的应力云图；
再以所有应力云图中应力值最高的应力云图对应的载荷力加载方向作为三角臂台架耐久试验的载荷力加载方向，并将该应力云图中应力值大于预设阈值的区域作为三角臂的危险点。
4.如权利要求3所述的一种三角臂疲劳寿命的评价方法，其特征在于，所述分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据，包括：
随机抽取一个三角臂样件，在该三角臂样件的危险点布置传感器，将该三角臂样件安装在台架上，施加预设次数的循环载荷力加载力，通过传感器采集该三角臂样件的危险点的第一载荷数据。
5.如权利要求4所述的一种三角臂疲劳寿命的评价方法，其特征在于，所述分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据，还包括：
将该三角臂样件再安装在试验整车上，使试验整车在试车场上行驶预设公里，通过传感器采集该三角臂样件的危险点的第二载荷数据。
6.如权利要求5所述的一种三角臂疲劳寿命的评价方法，其特征在于：所述传感器为三向应变花。
7.如权利要求1所述的一种三角臂疲劳寿命的评价方法，其特征在于，所述根据所述载荷数据计算得到三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式前，包括：
随机抽取多个三角臂样件，对每个样件进行台架耐久试验时，设定循环加载载荷力N次为溢出目标；
根据溢出目标对每个样件进行台架耐久试验，得到该样件台架耐久试验的疲劳寿命；
根据所有样件台架耐久试验的疲劳寿命，并基于威布尔分布拟合方法，计算三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命。
8.如权利要求7所述的一种三角臂疲劳寿命的评价方法，其特征在于：
根据载荷力加载方向对三角臂进行台架耐久试验时，随机抽取至少4个三角臂样件进行台架耐久试验。
9.一种三角臂疲劳寿命的评价装置，其特征在于，包括：
采集模块，所述采集模块用于分别采集三角臂的危险点在预设次数循环加载力下台架耐久试验的第一载荷数据和在预设公里下整车耐久试验的第二载荷数据；
计算模块，所述计算模块用于根据所述第一载荷数据和第二载荷数据计算得到三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式，再根据当量关系式和三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命计算得到三角臂在整车耐久试验下的疲劳寿命。
10.如权利要求9所述的一种三角臂疲劳寿命的评价装置，其特征在于：
所述计算模块包括第一计算模块、第二计算模块和第三计算模块；
所述第一计算模块用于根据所述第一载荷数据计算三角臂在台架耐久试验下的损伤势PDrig；
所述第二计算模块用于根据所述第二载荷数据计算三角臂在整车耐久试验下的损伤势PDPG；
所述第三计算模块用于根据损伤势PDrig和损伤势PDPG计算三角臂在台架耐久试验下的疲劳寿命与在整车耐久试验下的疲劳寿命之间的当量关系式。
CN202110729139.XA 2021-06-29 2021-06-29 一种三角臂疲劳寿命的评价方法及装置 Active CN113343360B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110729139.XA CN113343360B (zh) 2021-06-29 2021-06-29 一种三角臂疲劳寿命的评价方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110729139.XA CN113343360B (zh) 2021-06-29 2021-06-29 一种三角臂疲劳寿命的评价方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113343360A true CN113343360A (zh) 2021-09-03
CN113343360B CN113343360B (zh) 2022-10-18

Family

ID=77481473

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110729139.XA Active CN113343360B (zh) 2021-06-29 2021-06-29 一种三角臂疲劳寿命的评价方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113343360B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114264484A (zh) * 2021-11-30 2022-04-01 江西五十铃汽车有限公司 一种后处理器零部件疲劳耐久试验方法及系统
CN114792054A (zh) * 2022-04-29 2022-07-26 东风汽车集团股份有限公司 底盘承载件可靠度确定方法

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003149091A (ja) * 2001-11-08 2003-05-21 Hitachi Constr Mach Co Ltd 疲労寿命評価システム
CN102855348A (zh) * 2012-07-31 2013-01-02 宁波拓普集团股份有限公司 一种车用橡胶减振件疲劳性能预测方法
CN103902820A (zh) * 2014-03-22 2014-07-02 淮阴工学院 一种组合路况下车辆结构疲劳损伤计算的当量系数法
CN205097856U (zh) * 2015-10-15 2016-03-23 宁波汇众汽车车桥制造有限公司 一种车辆悬架上摆臂的焊接总成
CN206074274U (zh) * 2016-08-31 2017-04-05 中国汽车工程研究院股份有限公司 一种乘用车转向节道路模拟疲劳试验装置
CN107825048A (zh) * 2017-12-11 2018-03-23 安徽双骏智能科技有限公司 一种汽车三角臂夹紧装置
CN109141849A (zh) * 2018-08-06 2019-01-04 上海理工大学 一种提高动臂结构疲劳寿命的方法
CN110414052A (zh) * 2019-06-27 2019-11-05 河南城建学院 一种基于数字样车和虚拟路谱的汽车结构疲劳寿命计算方法
CN110895195A (zh) * 2019-12-31 2020-03-20 东风汽车集团有限公司 一种前下摆臂台架耐久试验载荷获取方法
CN111693270A (zh) * 2020-07-09 2020-09-22 东风汽车集团有限公司 三维空间加载的汽车零件疲劳耐久试验台架
CN111735645A (zh) * 2020-07-27 2020-10-02 东风汽车集团有限公司 一种汽车稳定杆台架耐久试验载荷编制方法
CN111999046A (zh) * 2020-07-09 2020-11-27 东风汽车集团有限公司 一种疲劳耐久试验台架及试验台
CN112528412A (zh) * 2020-12-10 2021-03-19 东风汽车集团有限公司 汽车下摆臂载荷谱疲劳计算方法

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003149091A (ja) * 2001-11-08 2003-05-21 Hitachi Constr Mach Co Ltd 疲労寿命評価システム
CN102855348A (zh) * 2012-07-31 2013-01-02 宁波拓普集团股份有限公司 一种车用橡胶减振件疲劳性能预测方法
CN103902820A (zh) * 2014-03-22 2014-07-02 淮阴工学院 一种组合路况下车辆结构疲劳损伤计算的当量系数法
CN205097856U (zh) * 2015-10-15 2016-03-23 宁波汇众汽车车桥制造有限公司 一种车辆悬架上摆臂的焊接总成
CN206074274U (zh) * 2016-08-31 2017-04-05 中国汽车工程研究院股份有限公司 一种乘用车转向节道路模拟疲劳试验装置
CN107825048A (zh) * 2017-12-11 2018-03-23 安徽双骏智能科技有限公司 一种汽车三角臂夹紧装置
CN109141849A (zh) * 2018-08-06 2019-01-04 上海理工大学 一种提高动臂结构疲劳寿命的方法
CN110414052A (zh) * 2019-06-27 2019-11-05 河南城建学院 一种基于数字样车和虚拟路谱的汽车结构疲劳寿命计算方法
CN110895195A (zh) * 2019-12-31 2020-03-20 东风汽车集团有限公司 一种前下摆臂台架耐久试验载荷获取方法
CN111693270A (zh) * 2020-07-09 2020-09-22 东风汽车集团有限公司 三维空间加载的汽车零件疲劳耐久试验台架
CN111999046A (zh) * 2020-07-09 2020-11-27 东风汽车集团有限公司 一种疲劳耐久试验台架及试验台
CN111735645A (zh) * 2020-07-27 2020-10-02 东风汽车集团有限公司 一种汽车稳定杆台架耐久试验载荷编制方法
CN112528412A (zh) * 2020-12-10 2021-03-19 东风汽车集团有限公司 汽车下摆臂载荷谱疲劳计算方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
徐文雅等: "车架台架疲劳试验方法研究", 《时代汽车》 *
王秋景等: "汽车前后轴台架疲劳试验与海南汽车试验场的疲劳寿命当量关系", 《汽车技术》 *
王霄锋等: "汽车车轴室内耐久性试验研究", 《清华大学学报(自然科学版)》 *
花菲菲等: "某轿车摆臂疲劳试验载荷谱编制及寿命预测", 《机械强度》 *
赵善政等: "基于等损伤原理和NSGA-Ⅱ算法的整车台架耐久性试验循环次数确定方法", 《机械强度》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114264484A (zh) * 2021-11-30 2022-04-01 江西五十铃汽车有限公司 一种后处理器零部件疲劳耐久试验方法及系统
CN114792054A (zh) * 2022-04-29 2022-07-26 东风汽车集团股份有限公司 底盘承载件可靠度确定方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113343360B (zh) 2022-10-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113343360B (zh) 一种三角臂疲劳寿命的评价方法及装置
Döhler et al. Subspace-based damage detection under changes in the ambient excitation statistics
Almeida et al. Identification of rigid body properties from vibration measurements
CN104298870B (zh) 一种移动荷载下简支梁损伤和移动力同时识别方法
CN108959795A (zh) 一种试验场载荷谱标准化方法
CN112069707B (zh) 一种汽车悬臂构件的评估方法、装置、设备及存储介质
CN106383003B (zh) 基于柔度识别的索结构索力的测量方法及测量系统
CN104296924A (zh) 动力总成惯性参数测试方法
CN110807285B (zh) 一种工程运输车车架疲劳分析方法、系统及装置
Almeida et al. Further developments on the estimation of rigid body properties from experimental data
CN114065373A (zh) 一种汽车控制臂台架耐久试验方法、装置以及设备
CN110807283B (zh) 基于有限元计算模型的多载荷应变测量点获取方法及系统
CN111220397B (zh) 车轮测试方法和装置
CN114676648B (zh) 一种基于机器学习的车辆载荷谱预测方法和装置
CN118369666A (zh) 确定机体结构的静态刚度的方法及系统
CN109388829B (zh) 一种电子产品寿命测算方法
KR101560060B1 (ko) 타이어 거동 시험 장치 및 이를 이용한 타이어 성능 예측 시스템
CN117093843B (zh) 信号重构与工作模态参数识别方法、装置、设备及介质
CN114741887B (zh) 保险杠耐久性分析方法、装置、计算机设备、存储介质
DE102010012564B4 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung einer Materialantwort bei einem Bauteil
Zhang et al. Virtual Accelerometer Approach to Create Vibration Profile for Automotive Component Shake Test
CN113886945B (zh) 一种车轮与轮罩的预测方法及装置
CN112632834B (zh) 地震中螺栓的失效评估方法、装置
CN112115540B (zh) 一种融合实测数据的海工支撑结构疲劳分析方法及系统
Albers et al. Time Efficient Testing of Hybrid Electric Vehicles using Automated Identificated Physical Model Structures

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