CN113435018A - 一种汽车用户道路载荷谱的损伤计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种汽车用户道路载荷谱的损伤计算方法，S1、根据测试需求在车辆上安装传感器，通过传感器采集试验数据；S2、设定车辆在用户道路行驶的耐久性目标里程、道路类型及各个道路类型的实际试验里程占比，车辆按照设定的道路类型以及对应的实际试验里程行驶，行驶过程中通过传感器采集试验数据；S3、使用统计学工具对试验数据进行处理，生成对应的幅值‑次数的分布矩阵，所述试验数据不少于一个。本发明有益效果：通过该方法可快速准确的计算出汽车在用户道路全生命周期里程下的总损伤值，且能够将有限的用户道路载荷谱数据实现外推。

Description

一种汽车用户道路载荷谱的损伤计算方法

技术领域

本发明属于汽车耐久性测试技术领域，尤其是涉及一种汽车用户道路载荷谱的损伤计算方法。

背景技术

汽车产品的耐久性是评价汽车质量的重要指标，也是汽车产品是否具备市场竞争力的重要体现。汽车产品的耐久性是保证用户在使用过程中安全可靠运行的基础，因此整车道路耐久性试验是汽车产品开发阶段必不可少的环节。由于目前现行的整车试验场耐久性试验方法普遍存在与用户使用道路情况不相关或弱相关的问题，主要偏向于强度试验而不是耐久试验，为了使汽车满足在最差工况下的工程要求，故大多数情况会导致汽车的“过”设计，增加企业成本。因此，根据用户实际使用道路的情况开展整车耐久性试验，可以科学合理的反映出汽车产品在开发阶段存在的问题，避免试验的盲目性和不确定性。

汽车在用户道路的全生命周期里程的载荷谱数据是整车耐久性试验的目标输入，是用户道路汽车损伤计算的依据。汽车在道路行驶的过程中，由于受到地面和自身动力系统的激励，以及车速、载质量和操作等因素的影响，道路载荷谱的幅值处于复杂的变化中，因此，获取汽车在用户道路全生命周期里程下的载荷谱数据，进而准确计算产生的损伤，是开展整车耐久性试验的基础。由于汽车产品的类型较多，用户道路全生命周期的耐久性目标里程一般在几万公里到几十万公里不等，且随着汽车产品的开发周期越来越短，花费大量的时间去实车采集汽车全生命周期里程的用户道路载荷谱显然是不允许的，只能采集部分代表性的典型用户道路载荷谱。因此，本发明提出了一种基于雨流矩阵统计及外推的用户道路载荷谱损伤计算方法，可客观的反映汽车全生命周期里程的损伤情况。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种汽车用户道路载荷谱的损伤计算方法，以避免汽车开发阶段进行整车耐久性试验设计时，用户全生命周期里程的道路载荷谱损伤值计算不准确的问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种汽车用户道路载荷谱的损伤计算方法，包括以下步骤：

S1、根据测试需求在车辆上安装传感器，通过传感器采集试验数据；

S2、设定车辆在用户道路行驶的耐久性目标里程、道路类型及各个道路类型的实际试验里程占比，车辆按照设定的道路类型以及对应的实际试验里程行驶，行驶过程中通过传感器采集试验数据；

S3、使用统计学工具对试验数据进行处理，生成对应的幅值-次数的分布矩阵，所述试验数据不少于一个；

S4、设定外乘系数K和外推系数η，如果目标里程/实际试验里程≤A，则直接使用外推系数η对步骤S3中的分布矩阵进行统计学处理；

如果目标里程/实际试验里程＞A，引入外乘系数K，K需满足以下条件：目标里程/实际试验里程*K≤A，使用K与步骤S3中的分布矩阵相乘后，再通过外推系数η对步骤S3中的分布矩阵进行统计学处理。

S5、使用外推系数η对步骤S3中的试验数据的分布矩阵进行统计学处理后，对处理结果相加形成总循环矩阵，再使用损伤方法对车辆进行损伤计算。

进一步的，步骤S1中的传感器设置不少于一个，用于采集试验过程中的多个参数。

进一步的，步骤S3中使用的统计学工具包括雨流计数法，用于把采集到的随机信号统计成循环-幅值的分布矩阵，得到雨流循环矩阵[F′]：

其中，i为开始载荷级别，j为闭合载荷级别，n为载荷级别。

进一步的，在步骤S4中，对于分布矩阵中不同幅值的载荷循环采用不同的雨流矩阵进行外推，大幅值循环采用极值雨流矩阵外推，中小幅值循环采用核函数进行圆润化的雨流矩阵外推。

进一步的，步骤S5中的损伤方法为：根据特征参考曲线以及疲劳损伤累积理论，结合各个道路类型的总循环矩阵，计算得到各个道路类型的总损伤值。

相对于现有技术，本发明所述的一种汽车用户道路载荷谱的损伤计算方法具有以下有益效果：

通过该方法可快速准确的计算出汽车在用户道路全生命周期里程下的总损伤值，不仅能够将有限的用户道路载荷谱数据实现外推，而且能够有效的预测未采集到的对于汽车部件的损伤影响较大的最大值载荷，载荷谱中的最大值载荷是载荷外推中最重要的部分，外推后的载荷谱不仅使载荷的循环次数增加，而且载荷的幅值也有所增大，可以很好的体现汽车在复杂道路工况下载荷谱的多变性，结果很大程度上和汽车全生命周期里程下实际的载荷极值相似，从而计算得到的损伤值也更加符合实际情况。该方法可准确的复现出汽车用户在车辆使用过程中耐久性问题，针对性的进行整改和提升。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例所述的传感器及测点位置示意图；

图2为本发明实施例所述的一种汽车用户道路载荷谱的损伤计算方法示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

本发明针对现有汽车耐久性试验技术中存在的不足，根据汽车在用户使用的各道路上实际采集的载荷谱数据信号，通过雨流循环计数、确定外乘倍数、设置雨流矩阵外推系数及损伤值计算等步骤，提出了一种计算汽车用户道路全生命周期里程载荷谱总损伤值的方法。

本发明的目的是通过如下措施来实现：

试验方案策划阶段，首先确定开展整车耐久性试验的汽车在用户道路下使用的全生命周期里程T、道路类型道路及里程占比P，则汽车在用户各道路的行驶目标里程D为：

D＝T×P

再确定需要实际进行用户道路载荷谱采集的各道路试验里程d。如表1所示。

表1用户道路耐久性目标里程分布

试验准备阶段，确定试验车辆的测点位置及传感器类型，例如测点选择车辆的车身位置、底盘悬架位置及车轮中心位置，对应布置的传感器分别为单轴应变片、拉线位移传感器及单向加速度传感器。传感器及测点位置如图1所示。

试验开展阶段，在试验车辆的用户道路分别选择代表性的典型道路进行载荷谱采集试验，车辆状态满载，按照各道路规定的车速正常行驶。根据表1中各道路的试验里程d，分别记录车身的应变-时间历程信号M、底盘悬架的位移-时间历程信号L和车轮中心的加速度-时间历程信号A。

数据处理阶段，以道路类型R₁为例，将采集到的用户道路R₁的载荷谱数据信号M₁、L₁和A₁分别按照雨流计数法进行统计，得到雨流循环矩阵[F′]，该矩阵统计开始于载荷级别i，闭合于载荷级别j。如式(1)所示：

式中：n为载荷级别。根据式(1)得到用户道路R₁的载荷谱数据信号M₁、L₁和A₁分别对应的雨流循环矩阵[F′_MR1]、[F′_LR1]和[F′_AR1]。

根据表1中用户道路R₁的耐久性目标里程D₁，将用户道路R₁的载荷谱数据雨流循环矩阵[F_MR1]、[F_LR1]和[F_AR1]分别外乘一个系数K，得到K倍外乘系数的雨流循环矩阵[F]，如式(2)所示：

[F]＝K·[F'] (2)

式中：K为外乘系数。

根据式(2)，将用户道路R₁的载荷谱数据雨流循环矩阵[F′_MR1]、[F′_LR1]和[F′_AR1]分别外乘一个系数K_M、K_L和K_A，得到用户道路R₁的载荷谱数据的K倍外乘系数雨流循环矩阵[F_MR1]、[F_LR1]和[F_AR1]。

估计极值雨流矩阵。不同幅值的载荷循环采用不用的雨流矩阵进行外推，大幅值循环采用极值雨流矩阵外推，中小循环采用核函数进行圆润化的雨流矩阵外推。根据用户道路R₁的载荷谱数据的K倍外乘系数雨流循环矩阵[F_MR1]、[F_LR1]和[F_AR1]，分别设置雨流矩阵外推系数η，得到用户道路R₁的载荷谱数据M₁、L₁和A₁的外推雨流循环矩阵[F^rfm]，分别为[F_MR1 ^rfm]、[F_LR1 ^rfm]和[F_AR1 ^rfm]。其中，雨流矩阵外推系数η的设置应遵循以下原则：K倍外乘系数雨流循环矩阵[F_MR1]、[F_LR1]和[F_AR1]分别在设置雨流矩阵外推系数η_MR1、η_LR1和η_AR1后，得到的外推雨流循环矩阵[F_MR1 ^rfm]、[F_LR1 ^rfm]和[F_AR1 ^rfm]的里程满足表1中用户道路耐久性目标里程D₁的要求，且所有通道的雨流矩阵外推系数η均在20倍以内。若不满足η在20倍以内的要求，调整式(2)中的外乘系数K直至满足要求；

需要说明的是上述方案中：

大小循环分开外推的是由于大幅值的载荷最大值与外推后的长期载荷值很相似，因此采用极值外推，中小幅值的雨流矩阵显示范围和均值的均匀分布时，选择循环核函数圆润化外推会更加准确；

外推系数超过20倍，可能导致外推雨流分布曲线漂移、数据离散不收敛、极值超出实际等失真问题。

最后，根据表1中用户各道路类型R₁、R₂、R₃、…、R_n，以及对应的目标里程D₁、D₂、D₃、…、D_n，分别计算车辆在用户各道路类型下载荷谱数据信号M、L和A的外推雨流循环矩阵[F_MRi ^rfm]、[F_LRi ^rfm]和[F_ARi ^rfm]，R_i为表1中的用户道路类型。然后将所有用户道路的载荷谱数据各通道的外推雨流循环矩阵[F^rfm]分别进行叠加，得到试验车辆在全生命周期里程T下的载荷谱数据各通道信号M、L和A的总雨流循环矩阵[F^sum]，分别为[F_M ^sum]、[F_L ^sum]和[F_A ^sum]。以[F_M ^sum]为例，用户道路全生命周期里程T下的总雨流循环矩阵[F_M ^sum]的计算如式(3)所示：

式中：R_n为表1中的用户道路类型。同理，计算得到[F_L ^sum]和[F_A ^sum]。

损伤计算阶段，利用用户道路全生命周期里程T下的总雨流循环矩阵[F_M ^sum]、[F_L ^sum]和[F_A ^sum]，结合S-N曲线参数以及疲劳损伤累积理论，即可计算用户道路全生命周期里程T下载荷谱数据各通道M、L和A分别对应的总损伤值S_M、S_L和S_A，进而可依据总损伤值S进行整车开发阶段与用户道路强相关的耐久性试验程序设计。

本发明的最佳实施方式如下：

步骤1：明确试验车辆在用户普通道路上行驶的全生命周期里程设计要求，然后调查研究该车型使用用户的分布区域及用户使用时的道路类型及里程比例，并在用户分布区域进一步选择各道路类型的典型路面作为载荷谱采集的试验道路进行试验，并记录用户各典型道路的里程。

步骤2：整车道路载荷谱采集试验准备，在试验样车上布置和安装载荷谱采集的传感器和仪器设备，例如车身上安装单轴向应变片采集车身应变信号、底盘悬架安装拉线位移传感器采集悬架垂向位移信号、车轮中心位置安装单轴加速度传感器采集垂向加速度信号，以及用于采集载荷谱数据的数据采集器或记录仪和GPS传感器等。传感器和仪器设备安装布置完成后，进行信号调试，保证所有采集通道的载荷谱数据无误。

步骤3：开展用户道路整车载荷谱采集试验，按照步骤1中调查和记录的用户各典型道路的里程，按照各道路规定的车速进行正式的载荷谱采集试验，每种典型道路采集3次，并分别记录采集时间及采集里程。采集完毕后检查确认所有载荷谱数据信号正常后，即可结束试验。

步骤4：道路载荷谱数据处理及分析，从步骤3中各道路采集的3次数据中选择一组最合理数据，将采集到的各道路车身应变信号、底盘悬架位移信号及车轮中心加速度信号的时域数据首先进行预处理，去除原始数据的误差后分别进行雨流循环计数统计，得到雨流循环矩阵。

步骤5：各道路载荷谱数据雨流循环矩阵外推，利用步骤4中统计得到的各道路雨流循环矩阵，首先外乘一个系数K，得到K倍外乘系数里程的雨流循环矩阵，然后设置各通道雨流矩阵外推系数η，保证外推系数η在20倍以内，利用K倍外乘系数的雨流循环矩阵进行外推计算，得到各道路下所有数据通道的外推雨流循环矩阵。

步骤6：用户道路全生命周期里程的载荷谱数据各通道总损伤值计算，利用步骤5中得到的各道路下各通道的外推雨流循环矩阵，结合S-N曲线以及疲劳损伤累积理论，可计算得到用户各道路目标里程下的载荷谱数据各通道产生的损伤值，进而分别将用户各道路下载荷谱数据各通道的损伤值进行叠加，即可得到该试验车辆在用户道路全生命周期里程下的载荷谱数据各通道的总损伤值分布。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。上述单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种汽车用户道路载荷谱的损伤计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据测试需求在车辆上安装传感器，通过传感器采集试验数据，所述试验数据不少于一个；

S2、设定车辆在用户道路行驶的耐久性目标里程、道路类型及各个道路类型的实际试验里程占比，车辆按照设定的道路类型以及对应的实际试验里程行驶；

S3、使用统计学工具对试验数据进行处理，生成对应的幅值-次数的分布矩阵；

S4、设定外乘系数K和外推系数η，如果目标里程/实际试验里程≤A，则直接使用外推系数η对步骤S3中的分布矩阵进行统计学处理；

如果目标里程/实际试验里程＞A，引入外乘系数K，K需满足以下条件：目标里程/实际试验里程*K≤A，使用K与步骤S3中的分布矩阵相乘后，再通过外推系数η对步骤S3中的分布矩阵进行统计学处理。

S5、使用外推系数η对步骤S3中的试验数据的分布矩阵进行统计学处理后，对处理结果相加形成总循环矩阵，再使用损伤方法对车辆进行损伤计算。

2.根据权利要求1所述的一种汽车用户道路载荷谱的损伤计算方法，其特征在于：步骤S1中，包括不少于一个传感器，每个传感器用于采集不少于一种试验数据。

3.根据权利要求1所述的一种汽车用户道路载荷谱的损伤计算方法，其特征在于：步骤S3中，使用的统计学工具包括雨流计数法，用于把采集到的随机信号统计成循环-幅值的分布矩阵，得到雨流循环矩阵[F′]：

其中，i为开始载荷级别，j为闭合载荷级别，n为载荷级别。

4.根据权利要求1所述的一种汽车用户道路载荷谱的损伤计算方法，其特征在于：在步骤S4中，对于分布矩阵中不同幅值的载荷循环采用不同的雨流矩阵进行外推，大幅值循环采用极值雨流矩阵外推，中小幅值循环采用核函数进行圆润化的雨流矩阵外推。

5.根据权利要求1所述的一种汽车用户道路载荷谱的损伤计算方法，其特征在于，步骤S5中，用损伤方法对车辆进行损伤计算的具体方法为：根据特征参考曲线以及疲劳损伤累积理论，结合各个道路类型的总循环矩阵，计算得到各个道路类型的总损伤值。

Images