CN113607392B - 一种弹簧臂耐久试验方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供的一种弹簧臂耐久试验方法及装置，首先得到弹簧臂在整车路试工况下的第一寿命分布数据，然后基于弹簧臂在整车路试工况下的受力特征，对弹簧臂进行约束并设置对应的加载点载荷，以对弹簧臂进行台架工况下的耐久试验，其中，加载点载荷通过遗传算法得到，最后，利用加载点载荷、弹簧臂有限元模型、材料SN曲线以及焊缝SN曲线，得到弹簧臂在台架工况下的第二寿命分布数据，由于第二寿命分布数据与弹簧臂在整车路试工况下的第一寿命分布数据相同，使得本发明在台架工况下的加载点载荷与整车路试工况下的实际加载点载荷对弹簧臂耐久性能考核强度一致，因此，提高了在弹簧臂的台架试验工况下，耐久试验结果的准确性。

Description

一种弹簧臂耐久试验方法及装置
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种弹簧臂耐久试验方法及装置。
背景技术
汽车弹簧臂是汽车重要的承载件，弹簧臂与悬架副车架、悬架转向节、悬架弹簧、悬架减震器同时相连接，汽车弹簧臂作为汽车重要的承载安全件，其耐久性能至关重要。
现有技术中汽车制造厂在车辆开发过程中，一般会对弹簧臂进行台架耐久试验，或整车路试，来验证弹簧臂的耐久性能。其中，整车路试验证的优点在于真实模拟汽车的行驶工况，但是周期长、费用高、试验进度会受到环境因素干扰。而台架耐久试验验证的优点在于周期短、费用低、实施简单，但是台架耐久试验结果比较难与真实失效部位及失效里程对应上，导致台架试验结果的准确性不高。
发明内容
本发明实施例通过提供一种弹簧臂耐久试验方法及装置，解决了相关技术中，在利用台架对弹簧臂的耐久性能进行验证时，准确性不高的技术问题。
第一方面，本发明通过本发明的一实施例，提供了一种弹簧臂耐久试验方法，所述方法包括：采集整车的载荷信号，并获取所述弹簧臂的材料SN曲线以及焊缝SN曲线；并利用所述载荷信号、整车多体分析模型、弹簧臂有限元模型、所述材料SN曲线以及所述焊缝SN曲线，得到所述弹簧臂在整车路试工况下的第一寿命分布数据；基于所述弹簧臂在整车路试工况下的受力特征，对所述弹簧臂进行约束并设置对应的加载点载荷，以对所述弹簧臂进行台架工况下的耐久试验，其中，所述加载点载荷通过遗传算法得到；利用所述加载点载荷、所述弹簧臂有限元模型、所述材料SN曲线以及所述焊缝SN曲线，得到所述弹簧臂在台架工况下的第二寿命分布数据，所述第二寿命分布数据与所述第一寿命分布数据相同。
优选地，所述获取所述弹簧臂的材料SN曲线以及焊缝SN曲线，包括：通过材料力学性能试验，获取所述材料SN曲线以及所述焊缝SN曲线。
优选地，所述加载点载荷通过遗传算法得到，包括：步骤1：对所述加载点载荷中的常参数进行个体编码；步骤2：基于所述个体编码得到初始种群；步骤3：利用预设目标函数对所述初始种群进行分层处理，得到分层结果；步骤4：利用适应度函数对所述分层结果进行迭代处理，直至迭代处理结果满足目标要求时，输出处理后的常参数，并基于处理后的常参数得到所述加载点载荷。
优选地，所述利用适应度函数对所述分层结果进行迭代处理，包括多次迭代过程，其中，每次迭代过程包括：基于所述适应度函数，对所述分层结果进行筛选，得到筛选结果；基于第一随机选择概率对所述筛选结果进行交叉处理，得到交叉处理结果；基于第二随机选择概率对所述交叉处理结果进行变异处理，得到变异处理结果。
优选地，所述第一随机选择概率包括40％～99％；所述第二随机选择概率包括0.01％～0.1％。
优选地，所述迭代处理结果满足目标要求，包括：所述迭代处理结果满足预设停止条件，和/或所述迭代处理的次数等于预设迭代次数，则判定所述迭代处理结果满足所述目标要求。
第二方面，本发明通过本发明的一实施例，提供了一种弹簧臂耐久试验装置，所述装置包括：
数据获取单元，用于采集整车的载荷信号，并获取所述弹簧臂的材料SN曲线以及焊缝SN曲线；并利用所述载荷信号、整车多体分析模型、弹簧臂有限元模型、所述材料SN曲线以及所述焊缝SN曲线，得到所述弹簧臂在整车路试工况下的第一寿命分布数据；
数据处理单元，用于基于所述弹簧臂在整车路试工况下的受力特征，对所述弹簧臂进行约束并设置对应的加载点载荷，以对所述弹簧臂进行台架工况下的耐久试验；
耐久试验单元，用于通过遗传算法得到所述加载点载荷，以及利用所述加载点载荷、所述弹簧臂有限元模型、所述材料SN曲线以及所述焊缝SN曲线，得到所述弹簧臂在台架工况下的第二寿命分布数据，所述第二寿命分布数据与所述第一寿命分布数据相同。
优选地，所述数据处理单元，包括：
编码子单元，用于对所述加载点载荷中的常参数进行个体编码；
种群生成子单元，用于基于所述个体编码得到初始种群；
分层子单元，用于利用预设目标函数对所述初始种群进行分层处理，得到分层结果；
迭代处理子单元，用于利用适应度函数对所述分层结果进行迭代处理，直至迭代处理结果满足目标要求时，输出处理后的常参数，并基于处理后的常参数得到所述加载点载荷。
第三方面，本发明通过本发明的一实施例，提供了一种应用于弹簧臂台架试验的电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的代码，所述处理器在执行所述代码时实现第一方面中任一实施方式。
第四方面，本发明通过本发明的一实施例，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一实施方式。
本发明实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
在本发明实施例中，首先采集整车的载荷信号，并获取弹簧臂的材料SN(SNcurves，应力-寿命)曲线以及焊缝SN曲线；并利用载荷信号、整车多体分析模型、弹簧臂有限元模型、材料SN曲线以及焊缝SN曲线，得到弹簧臂在整车路试工况下的第一寿命分布数据，然后基于弹簧臂在整车路试工况下的受力特征，对弹簧臂进行约束并设置对应的加载点载荷，以对弹簧臂进行台架工况下的耐久试验，其中，加载点载荷通过遗传算法得到，最后利用加载点载荷、弹簧臂有限元模型、材料SN曲线以及焊缝SN曲线，得到弹簧臂在台架工况下的第二寿命分布数据，由于第二寿命分布数据与弹簧臂在整车路试工况下的第一寿命分布数据相同，因此，在台架工况下得到的加载点载荷与整车路试工况下的实际加载点载荷对弹簧臂耐久性能的考核强度是一致的，进而提高了在弹簧臂的台架试验工况下，耐久试验结果的准确性。
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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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为本发明实施例中弹簧臂耐久试验方法的流程图；
图2a为本发明实施例在整车路试工况下，弹簧臂在一种实施方式下耐久试验寿命分布的示意图；
图2b为本发明实施例在整车路试工况下，弹簧臂在另一种实施方式下耐久试验寿命分布的示意图；
图3为本发明实施例中弹簧臂在台架工况下耐久试验的示意图；
图4为本发明实施例中对分层结果进行筛选的示意图；
图5为本发明实施例中交叉运算的示意图；
图6为本发明实施例中变异运算的示意图；
图7为本发明实施例中弹簧臂耐久试验装置结构的示意图；
图8为本发明实施例中应用于弹簧臂台架试验的电子设备结构的示意图；
图9为本发明实施例中计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例通过提供了一种弹簧臂耐久试验方法及装置，解决了相关技术中，在利用台架对弹簧臂的耐久性能进行验证时，准确性不高的技术问题。
本发明实施例提供的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：
首先采集整车的载荷信号，并获取弹簧臂的材料SN曲线以及焊缝SN曲线；并利用载荷信号、整车多体分析模型、弹簧臂有限元模型、材料SN曲线以及焊缝SN曲线，得到弹簧臂在整车路试工况下的第一寿命分布数据，然后基于弹簧臂在整车路试工况下的受力特征，对弹簧臂进行约束并设置对应的加载点载荷，以对弹簧臂进行台架工况下的耐久试验，其中，加载点载荷通过遗传算法得到，最后利用加载点载荷、弹簧臂有限元模型、材料SN曲线以及焊缝SN曲线，得到弹簧臂在台架工况下的第二寿命分布数据。
由于第二寿命分布数据与弹簧臂在整车路试工况下的第一寿命分布数据相同，因此，在台架工况下得到的加载点载荷与整车路试工况下的实际加载点载荷对弹簧臂耐久性能的考核强度是一致的，进而提高了在弹簧臂的台架试验工况下，耐久试验结果的准确性。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
首先说明，本文中出现的术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
第一方面，本发明通过本发明一实施例，提供了一种弹簧臂耐久试验方法，可以对汽车的后弹簧臂进行耐久试验，也可以对双叉臂悬架中的弹簧臂进行耐久试验，以及对多连杆独立悬架中的弹簧臂进行耐久试验，在此不一一列举赘述，请参照图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S101：采集整车的载荷信号，并获取弹簧臂的材料SN曲线以及焊缝SN曲线。
具体的，在整车路试工况下，获取弹簧臂的载荷信号；可以通过材料力学性能试验，获取材料SN曲线以及焊缝SN曲线。
在具体实施过程中，可以预先在汽车整车上布置传感器，具体有：在整车的轮心处布置六分力传感器以及三向加速度传感器，来得到整车的轮心载荷测量信号以及加速度测量信号；在弹簧上布置弹簧位移传感器，来采集弹簧位移测量信号，在减震器上布置减震器力传感器等，来得到减震器载荷测量信号。
其中，载荷信号包括：轮心载荷测量信号、加速度测量信号、弹簧位移测量信号以及减震器载荷测量信号。
步骤S102：利用载荷信号、整车多体分析模型、弹簧臂有限元模型、材料SN曲线以及焊缝SN曲线，得到弹簧臂在整车路试工况下的第一寿命分布数据。
具体的，可以建立整车多体仿真模型，该模型无约束，并且在该模型上施加上述采集的轮心载荷测量信号，并输出弹簧臂各安装点的载荷信号。
其中，轮心载荷测量信号包括：轮心X方向的力及力矩、轮心Y方向的力及力矩、轮心Z方向的力矩以及位移。轮心Z方向位移由采集的轮心Z方向加速度测量信号及弹簧位移测量信号作为输入，基于建立的整车多体仿真分析模型，采用虚拟迭代的方法求解得到。
上述整车多体仿真分析模型可以包括：前悬架模型、后悬架模型、动力总成模型、转向模型、制动模型、刚性车轮模型以及车身模型。
再建立弹簧臂的有限元模型，采用惯性释放的计算方法，分别计算弹簧臂各安装点的单位载荷应力响应。单位载荷应力响应可以包括：弹簧臂各安装点分别在整车X、Y以及Z方向上受到1N的应力响应及受到1N·m载荷输入下的应力响应分布。
另外，除了通过材料力学性能试验，还可以通过获取弹簧臂的材料类型，并基于材料类型来获取弹簧臂的材料SN曲线以及焊缝SN曲线。
在整车路试工况下，基于弹簧臂各安装点的载荷信号、单位载荷应力响应、弹簧臂的材料SN曲线、焊缝SN曲线，采用多轴疲劳计算方法，得到弹簧臂在整车路试工况下的耐久试验寿命分布，即得到第一寿命分布数据，请参见图2a～图2b所示，D1为弹簧臂部位1在台架耐久试验工况的寿命值；D2为弹簧臂部位2在台架耐久试验工况的寿命值；D3为弹簧臂部位3在台架耐久试验工况的寿命值。
步骤S103：基于弹簧臂在整车路试工况下的受力特征，对弹簧臂进行约束并设置对应的加载点载荷，以对弹簧臂进行台架工况下的耐久试验。
具体的，加载点载荷包括：弹簧臂在转向节连接点处的加载点载荷以及弹簧在减震器连接点处加载点载荷。
在具体实施过程中，请参照图3所示，可以将弹簧臂的副车架连接点200与夹具的一端通过螺栓连接，夹具的另一端全约束。由于在转向节连接点处整车Y方向的载荷较大，而整车X以及Z方向载荷较小，因此可以将弹簧臂在转向节连接点处沿整车Y向载荷进行加载，加载点载荷为Fknuckle；由于在减震器连接点处主要受到沿着减震器方向的载荷，加载方向是沿着减震器安装方向，因此可以将弹簧臂在减震器连接点处沿着减震器方向进行加载，加载点载荷为Fdamper。
将弹簧臂与弹簧进行装配，以替代弹簧压缩载荷对弹簧臂的受力作用，弹簧装配时受到的预载荷等于整车在满载状态下的弹簧载荷，将弹簧上垫安装在弹簧上端，并对弹簧上垫100进行全约束。
步骤S104：加载点载荷通过遗传算法得到。
具体的，加载点载荷可以通过如下公式表示：
Fknuckle＝FAknuckle·sin(2·π·fknuckle·t+ψknuckle)；
Fdamper＝FAdamper·sin(2·π·fdamper·t+ψdamper)；
其中，Fknuckle为弹簧臂与转向节连接点处加载点载荷，Fdamper为弹簧臂与减震器连接点处加载点载荷，FAknuckle为弹簧臂与转向节连接点处加载点载荷幅值常数，FAdamper为弹簧臂与减震器连接点处加载点载荷幅值常数，fknuckle为弹簧臂与转向节连接点处加载点载荷加载频率常数，fdamper为弹簧臂与减震器连接点处加载点载荷加载频率常数，ψknuckle为弹簧臂与转向节连接点处加载点载荷相位值常数，ψdamper为弹簧臂与减震器连接点处加载点载荷相位值常数，t为悬架加载点载荷的时长。
需要说明的是，上述常参数包括上述公式中的FAknuckle、FAdamper、fknuckle、fdamper、ψknuckle以及ψdamper；加载点载荷包括上述公式中的Fknuckle以及Fdamper。
针对上述常参数，具体的，可以通过如下步骤1～4来得到：
步骤1：对加载点载荷中的常参数进行个体编码。
在具体实施过程中，可以利用以往车型数据，来对常参数进行个体编码，常参数可以包括：FAknuckle、FAdamper、fknuckle、fdamper、ψknuckle以及ψdamper。其中，FAknuckle∈11000N，20000N]，FAdamper∈11000N，20000N]，fknuckle∈[1Hz,5Hz]，fdamper∈[1Hz,5Hz]，ψknuckle∈1-180°，180°]，ψdamper∈1-180°，180°]。
并且，FAknuckle和FAdampe的精度为10N，fknuckle和fdamper的精度为1Hz，ψknuckle和ψdamper的精度为10°。
在具体实施过程中，FAknuckle以及FAdampe在对应所属区间范围内，可以分别转化为1900个等分，且2^10＜1900＜2^11，因此，FAknuckle、FAdampe可以分别用11位二进制码表示。举例来讲，若FAknuckle＝20000，FAdamper＝20000，则转化为二进制编码后，FAknuckle＝100111000100000，FAdamper＝100111000100000。
同理，fknuckle以及fdamper在对应所属区间范围内，可以分别转化为5个等分，且2^2＜5＜2^3，因此，fknuckle、fdamper可以分别用3位二进制码表示。举例来讲，若fknuckle＝5，fdamper＝5，则转化为二进制编码后，fknuckle＝101，fdamper＝101。
同理，ψknuckle以及ψdamper在对应所属区间范围内，可以分别转化为18个等分，且2^4＜18＜2^5，因此，ψknuckle、ψdamper可以分别用5位二进制码表示。举例来讲，若ψknuckle＝180°，ψdamper＝180°，则转化为二进制编码后，ψknuckle＝10110100，ψdamper＝10110100。
步骤2：基于个体编码得到初始种群。
在具体实施过程中，在步骤1定义的数值区间内，将上述常参数随机生成m组二进制码。其中，m∈1100，1000]，得到的这些随机数即为初始种群。
针对上述随机生成的m组二进制码，基于每一组悬置弹簧臂与转向节连接点处的加载点载荷、悬置弹簧臂与减震器连接点处的加载点载荷，结合悬置弹簧臂在台架耐久试验工况下的约束条件，可以得到每一组加载点载荷在台架耐久试验工况下的应力响应，再结合悬置弹簧臂材料SN曲线以及焊缝SN曲线，采用多轴疲劳计算方法，可以得到每一组加载点载荷在台架耐久试验下的寿命分布，由此，可以得到对应m组悬置弹簧臂部位1、部位2以及部位3，在台架耐久试验工况下的寿命值。
步骤3：利用预设目标函数对初始种群进行分层处理，得到分层结果。
在具体实施过程中，可以通过如下预设目标函数对初始种群进行分层处理：
F1＝1/|D1bench-D1vehicle|；
F2＝1/|D2bench-D2vehicle|；
F3＝1/|D3bench-D3vehicle|；
式中，F1为悬置弹簧臂部位1目标函数1数值，F2为悬置弹簧臂部位2目标函数2数值，F3为悬置弹簧臂部位3目标函数3数值，D1bench为悬置弹簧臂部位1在台架耐久试验工况的寿命值，D1vehicle为悬置弹簧臂部位1在整车耐久路试试验工况的寿命值，D2bench为悬置弹簧臂部位2在台架耐久试验工况的寿命值，D2vehicle为悬置弹簧臂部位2在整车耐久路试试验工况的寿命值，D3bench为悬置弹簧臂部位3在台架耐久试验工况的寿命值，D3vehicle为悬置弹簧臂部位3在整车耐久路试试验工况的寿命值。
进一步地，可以基于上述预设目标函数，得到最大目标函数，具体的，最大目标函数可以通过如下公式得到：
F(x)＝{F1(x),F2(x),F3(x)}；
式中，F(x)为最大目标函数，F1(x)为个体x在悬置弹簧臂部位1目标函数1数值，F2(x)为个体x在悬置弹簧臂部位2目标函数2数值，F3(x)为个体x在悬置弹簧臂部位3目标函数3数值。
则，针对每一个体i可以得到最大目标函数F(i)＝{F1(i),F2(i),F3(i)}。举例来讲，若i＝1，则对于所有的j＝1，2，3…m，且i≠j，通过比较F(i)与F(j)的数值大小，如果F(i)三个数值均大于F(j)，则F(i)与F(j)不定义为一个层级；否则，将F(i)与F(j)定义为一个层级。
需要说明的是，已经合并成一个层级的个体，不参与到后续的分层，重新比较F(i)与F(j)的数值大小，直到将所有个体分层完毕。
步骤4：利用适应度函数对分层结果进行迭代处理，直至迭代处理结果满足目标要求时，输出处理后的常参数，并基于处理后的常参数得到加载点载荷。
具体的，利用适应度函数对分层结果进行迭代处理，包括多次迭代过程，其中，每次迭代过程包括：
过程1：基于适应度函数，对分层结果进行筛选，得到筛选结果。
过程2：基于第一随机选择概率对筛选结果进行交叉处理，得到交叉处理结果。
过程3：基于第二随机选择概率对交叉处理结果进行变异处理，得到变异处理结果。
针对过程1，在具体实施过程中，上述分层的结果可以用适应度函数值来表示，适应度函数值越大的个体被遗传到下一代群体中的概率越大，适应度函数值越小的个体被遗传到下一代群体中的概率越小。具体的，适应度函数可以通过如下公式(1)得到：
在式(1)中，Ni为个体i的共享度数值，gi为个体i修正前的适应度函数数值，Gi为个体i的适应度函数数值，其中，个体i的共享度数值可以通过如下公式(2)得到：
在式(2)中，dij为同一层个体i与j的欧几里得距离，n为正整数，其中，欧几里得距离可以通过如下公式(3)得到：
在公式(3)中，当dij≤σs时，δ(dij)＝1-(dij/σs)α；当dij＞σs时，δ(dij)＝0。其中，F1(i)为个体i弹簧臂部位1目标函数1数值，F2(i)为个体i弹簧臂部位2目标函数2数值，F3(i)为个体i弹簧臂部位3目标函数3数值，F1(j)为个体j弹簧臂部位1目标函数1数值，F2(j)为个体j弹簧臂部位2目标函数2数值，F3(j)为个体j弹簧臂部位3目标函数3数值，为同一层弹簧臂部位1目标函数1最大数值，/>为同一层弹簧臂部位1目标函数1最小数值，为同一层弹簧臂部位2目标函数2最大数值，/>为同一层弹簧臂部位2目标函数2最小数值，/>为同一层弹簧臂部位3目标函数3最大数值，/>为同一层弹簧臂部位3目标函数3最小数值，σs为相似度常数，δ(dij)为同一层个体i与j的共享函数值，α为共享函数的调整常数。
上述相似度常数可以通过如下公式(4)得到：
在公式(4)中，k为优化问题的维度，x为优化问题最优解的个数常数。另外，个体i修正前的适应度函数数值可以通过如下公式(5)得到：
gi＝F1(i)+F2(i)+F3(i) (5)
在公式(5)中，F1(i)为个体i弹簧臂部位1目标函数1数值，F2(i)为个体i弹簧臂部位2目标函数2数值，F3(i)为个体i弹簧臂部位3目标函数3数值。
需要说明的是，上述共享函数的调整常数可以取数值2，上述优化问题的维度可以取数值3，上述优化问题最优解的个数常数可以包括110,100]。
在得到上述分层结果后，就可以对该分层结果进行筛选。具体的，可以先计算m组适应度函数值的总和，再计算每个个体相对适应度函数值，举例来讲，个体相对适应度函数值可以通过如下公式(6)得到：
Gi′＝Gi/∑Gi (6)
在公式(6)中，Gi为个体i的适应度函数数值，Gi′为个体i的相对适应度函数值。
由上述公式(6)可知：所有个体相对适应度函数值的总和等于1。因此，可以将m组相对适应度函数值按照之前随机生成的先后顺序进行排序，再在区间10,1]范围内随机生成m个随机数，只要随机数的数值落在该相对适应度函数值区域内，该个体就会被选中，以参与后续计算。
举例来讲，请参见图4所示，若第一次在区间10，1]范围内随机生成0.07，则，3#个体被选中，并参与后续计算；若第二次在区间10，1]范围内随机生成0.2，则，5#个体被选中，并参与后续计算；以此类推，为了说明书的简洁，在此不再赘述。
针对过程2，在具体实施过程中，在得到上述分层筛选的结果后，可以随机选择上述被选中的个体，以进行交叉运算，然后随机设置交叉点位置进行配对，最后再互相交换配对个体之间的部分基因。
举例来讲，可以参照图5所示，在个体1#中随机设置交叉点，则下一代个体1#在交叉点的左半部与个体1#相同，右半部与个体2#相同；下一代个体2#在交叉点的左半部与个体2#相同，右半部与个体1#相同。
需要说明的是，上述随机选择筛选后个体的概率即为第一随机选择概率，第一随机选择概率可以包括40％～99％。
针对过程3，在具体实施过程中，在得到上述进行交叉处理后的个体后，可以随机选取交叉处理后的个体，以进行变异运算，然后随机选择个体变异点进行变异，变异就是将该位数据的数值取反。
举例来讲，可以参照图6所示，在变异前个体中随机选取变异点，将变异点的数值取反，即将0变成1，从而得到变异后个体。
需要说明的是，上述随机选择交叉处理后个体的概率即为第二随机选择概率，第二随机选择概率包括0.01％～0.1％。
经过上述过程1～过程3的迭代处理，就能够得到单次迭代处理结果，接下来，判断该次迭代处理结果是否满足目标要求。
具体的，若满足如下至少一个条件，则判定迭代处理结果满足目标要求。
条件1：迭代处理结果满足预设停止条件。
条件2：迭代处理的次数等于预设迭代次数。
针对条件1，在具体实施过程中，基于该次迭代处理结果，可以得到一个加载点载荷，进一步地，再结合弹簧臂有限元模型、材料SN曲线以及焊缝SN曲线，得到第二寿命分布数据。若基于该次迭代处理结果得到的第二寿命分布数据，同时满足如下任一公式，则判定该次迭代处理结果满足预设停止条件。
|D1bench-D1vehicle|≤Δ1×D1vehicle
|D2bench-D2vehicle|≤Δ2×D2vehicle
|D3bench-D3vehicle|≤Δ3×D3vehicle
其中，D1bench为弹簧臂部位1在台架耐久试验工况的寿命值，D1vehicle为弹簧臂部位1在整车耐久路试试验工况的寿命值，Δ1为弹簧臂部位1寿命值误差常数，D2bench为弹簧臂部位2在台架耐久试验工况的寿命值，D2vehicle为弹簧臂部位2在整车耐久路试试验工况的寿命值，Δ2为弹簧臂部位2寿命值误差常数，D3bench为弹簧臂部位3在台架耐久试验工况的寿命值，D3vehicle为弹簧臂部位3在整车耐久路试试验工况的寿命值，Δ3为弹簧臂部位3寿命值误差常数。
需要说明的是，上述第二寿命分布数据包括D1bench、D1bench以及D1bench。上述弹簧臂部位1寿命值误差常数可以包括1％～10％；上述弹簧臂部位2寿命值误差常数可以包括1％～10％；上述弹簧臂部位3寿命值误差常数可以包括1％～10％。
针对条件2，在具体实施过程中，预设迭代次数可以是50～500，预设迭代次数可以根据迭代处理的要求设置，可以设置为50次、200次或者500次等。
在具体实施过程中，在上述迭代处理结果满足目标要求时，输出处理后的常参数，并终止上述遗传算法处理。
若上述迭代处理结果不满足目标要求，则重新返回到上述步骤3，直到迭代处理结果满足上述目标要求。
步骤S105：利用加载点载荷、弹簧臂有限元模型、材料SN曲线以及焊缝SN曲线，得到弹簧臂在台架工况下的第二寿命分布数据。
在通过上述遗传算法处理得到加载点载荷的过程中，需要使第二寿命分布数据等于第一寿命分布数据，从而能够考虑弹簧臂在所有安装点受到载荷的实际受力情况，进而使弹簧臂在台架工况下，耐久试验的失效部位及失效寿命与整车工况下的耐久试验一致。
其中，基于加载点载荷、弹簧臂有限元模型、材料SN曲线以及焊缝SN曲线，可以采用多轴疲劳计算方法，得到弹簧臂在台架工况下的耐久试验寿命分布，即得到第二寿命分布数据。
通过使弹簧臂在台架工况下的耐久试验寿命分布与整车路试工况下的耐久试验一致，提高了在弹簧臂的台架试验工况下，耐久试验结果的准确性。
另外，相比较于整车路试的验证方案，本发明还缩短了车辆开发过程的验证周期、也减少了整车路试的验证费用。
第二方面，基于同一发明构思，本发明实施例提供了一种弹簧臂耐久试验装置，请参照图7所示，该装置包括：
数据获取单元701，用于采集整车的载荷信号，并获取弹簧臂的材料SN曲线以及焊缝SN曲线；并利用载荷信号、整车多体分析模型、弹簧臂有限元模型、材料SN曲线以及焊缝SN曲线，得到弹簧臂在整车路试工况下的第一寿命分布数据。
耐久试验单元702，用于基于弹簧臂在整车路试工况下的受力特征，对弹簧臂进行约束并设置对应的加载点载荷，以对弹簧臂进行台架工况下的耐久试验。
数据处理单元703，用于通过遗传算法得到加载点载荷，以及利用加载点载荷、弹簧臂有限元模型、材料SN曲线以及焊缝SN曲线，得到弹簧臂在台架工况下的第二寿命分布数据，第二寿命分布数据与第一寿命分布数据相同。
作为一种可选的实施方式，可以通过材料力学性能试验，获取材料SN曲线以及焊缝SN曲线。
作为一种可选的实施方式，数据处理单元702，包括：
编码子单元，用于对加载点载荷中的常参数进行个体编码；
种群生成子单元，用于基于个体编码得到初始种群；
分层子单元，用于利用预设目标函数对初始种群进行分层处理，得到分层结果；
迭代处理子单元，用于利用适应度函数对分层结果进行迭代处理，直至迭代处理结果是否满足目标要求时，输出处理后的常参数，并基于处理后的常参数得到加载点载荷。
作为一种可选的实施方式，数据处理单元702，具体用于：
基于适应度函数，对分层结果进行筛选，得到筛选结果；
基于第一随机选择概率对筛选结果进行交叉处理，得到交叉处理结果；
基于第二随机选择概率对交叉处理结果进行变异处理，得到变异处理结果。
作为一种可选的实施方式，上述第一随机选择概率包括40％～99％；上述第二随机选择概率包括0.01％～0.1％。
作为一种可选的实施方式，数据处理单元702，具体还用于：
检测到迭代处理结果满足预设停止条件，和/或迭代处理的次数等于预设迭代次数时，则判定迭代处理结果满足目标要求。
第三方面，基于同一发明构思，本发明实施例提供了一种应用于弹簧臂台架试验的电子设备。
参考图8所示，本发明实施例提供的应用于弹簧臂台架试验的电子设备，包括：存储器801、处理器802及存储在存储器上并可在处理器802上运行的代码，处理器802在执行代码时实现前文弹簧臂耐久试验方法的第一方面中任一实施方式。
其中，在图8中，总线架构(用总线800来代表)，总线800可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线800将包括由处理器802代表的一个或多个处理器和存储器801代表的存储器的各种电路链接在一起。总线800还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口806在总线800和接收器803和发送器804之间提供接口。接收器803和发送器804可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器802负责管理总线800和通常的处理，而存储器801可以被用于存储处理器802在执行操作时所使用的数据。
第四方面，基于同一发明构思，如图9所示，本实施例提供了一种计算机可读存储介质900，其上存储有计算机程序901，该程序901被处理器执行时实现前文弹簧臂耐久试验方法第一方面中的任一实施方式。
上述本发明实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：
1、本发明所公开的弹簧臂耐久试验方法及装置，由于在通过遗传算法获取加载点载荷的过程中，需要使第二寿命分布数据等于第一寿命分布数据，而第二寿命分布数据是基于整车路试工况下的加载点载荷得到的，因此，加载点载荷与整车路试工况下的实际加载点载荷对弹簧臂耐久性能考核强度是一致的，进而提高了在弹簧臂的台架试验工况下，耐久试验结果的准确性。
2、本发明所公开的弹簧臂耐久试验方法及装置，相比较于整车路试的验证方案，缩短了车辆开发过程的验证周期、也减少了整车路试的验证费用。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种弹簧臂耐久试验方法，其特征在于，所述方法包括：
采集整车的载荷信号，并获取所述弹簧臂的材料SN曲线以及焊缝SN曲线；并利用所述载荷信号、整车多体分析模型、弹簧臂有限元模型、所述材料SN曲线以及所述焊缝SN曲线，得到所述弹簧臂在整车路试工况下的第一寿命分布数据；
基于所述弹簧臂在整车路试工况下的受力特征，对所述弹簧臂进行约束并设置对应的加载点载荷，以对所述弹簧臂进行台架工况下的耐久试验，其中，所述加载点载荷通过遗传算法得到；
利用所述加载点载荷、所述弹簧臂有限元模型、所述材料SN曲线以及所述焊缝SN曲线，得到所述弹簧臂在台架工况下的第二寿命分布数据，所述第二寿命分布数据与所述第一寿命分布数据相同；
所述加载点载荷通过遗传算法得到，包括：
步骤1：对所述加载点载荷中的常参数进行个体编码；
步骤2：基于所述个体编码得到初始种群；
步骤3：利用预设目标函数对所述初始种群进行分层处理，得到分层结果；
步骤4：利用适应度函数对所述分层结果进行迭代处理，直至迭代处理结果满足目标要求时，输出处理后的常参数，并基于处理后的常参数得到所述加载点载荷。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述弹簧臂的材料SN曲线以及焊缝SN曲线，包括：
通过材料力学性能试验，获取所述材料SN曲线以及所述焊缝SN曲线。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用适应度函数对所述分层结果进行迭代处理，包括多次迭代过程，其中，每次迭代过程包括：
基于所述适应度函数，对所述分层结果进行筛选，得到筛选结果；
基于第一随机选择概率对所述筛选结果进行交叉处理，得到交叉处理结果；
基于第二随机选择概率对所述交叉处理结果进行变异处理，得到变异处理结果。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述第一随机选择概率包括40％～99％；
所述第二随机选择概率包括0.01％～0.1％。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述迭代处理结果满足目标要求，包括：
所述迭代处理结果满足预设停止条件，和/或所述迭代处理的次数等于预设迭代次数，则判定所述迭代处理结果满足所述目标要求。
6.一种弹簧臂耐久试验装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取单元，用于采集整车的载荷信号，并获取所述弹簧臂的材料SN曲线以及焊缝SN曲线；并利用所述载荷信号、整车多体分析模型、弹簧臂有限元模型、所述材料SN曲线以及所述焊缝SN曲线，得到所述弹簧臂在整车路试工况下的第一寿命分布数据；
耐久试验单元，用于基于所述弹簧臂在整车路试工况下的受力特征，对所述弹簧臂进行约束并设置对应的加载点载荷，以对所述弹簧臂进行台架工况下的耐久试验；
数据处理单元，用于通过遗传算法得到所述加载点载荷，以及利用所述加载点载荷、所述弹簧臂有限元模型、所述材料SN曲线以及所述焊缝SN曲线，得到所述弹簧臂在台架工况下的第二寿命分布数据，所述第二寿命分布数据与所述第一寿命分布数据相同；
所述数据处理单元，包括：
编码子单元，用于对所述加载点载荷中的常参数进行个体编码；
种群生成子单元，用于基于所述个体编码得到初始种群；
分层子单元，用于利用预设目标函数对所述初始种群进行分层处理，得到分层结果；
迭代处理子单元，用于利用适应度函数对所述分层结果进行迭代处理，直至迭代处理结果满足目标要求时，输出处理后的常参数，并基于处理后的常参数得到所述加载点载荷。
7.一种应用于弹簧臂台架试验的电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的代码，其特征在于，所述处理器在执行所述代码时实现权利要求1-5中任一所述方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一所述方法。
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