一种便捷识别用户路线的汽车结构疲劳损伤的方法与流程

1.本发明涉及汽车领域，更为具体地说是指一种便捷识别用户路线的汽车结构疲劳损伤的方法。


背景技术：

2.获取和识别用户路线的结构疲劳损伤，是汽车产品研发中重要的工作环节，是评价用户工况对结构影响的重要数据，是计算强化可靠性试验的强化系数的前提，是决定可靠性试验里程和评价零部件可靠性的重要条件。
3.目前，现有识别用户路线的汽车结构疲劳损伤方法，需要进行用户现场全通道载荷谱采集，样车上贴装的大量应变片、应变花、位移传感器、加速度传感器，以及配套布置的大量数据传输线，都容易损坏，而客户现场往往维修条件差，维修时间长，造成人员工时费较多，工作效率低。为此，亟待研究替代方法以实现便捷、有效获取用户路线的疲劳损伤。


技术实现要素：

4.本发明提供一种便捷识别用户路线的汽车结构疲劳损伤的方法，以克服现有用户路线的汽车结构疲劳损伤识别需要用户现场全通道载荷谱采集，样车上需要贴装大量传感器及布置数据线，容易损坏，造成人员工时费较多、工作效率低等缺点。
5.本发明采用如下技术方案：
6.一种便捷识别用户路线的汽车结构疲劳损伤的方法，包括以下步骤：
7.s1、iri识别用户路面等级的模型建立；
8.s2、基于iri和u对路况进行细化分级；
9.s3、在道路模拟台架上采集细化分级路况的全通道载荷谱作为素材谱，并计算其疲劳损伤；
10.s4、通过探测车采集和计算各个路况细化等级对应的里程数及比例；
11.s5、将步骤s3素材谱的疲劳损伤与步骤s4探测车计算的各路况细化等级对应的里程及比例，相乘后相加，即可得到用户路线工况下的汽车结构疲劳总损伤。
12.一较佳实施方案中，上述步骤s1的具体过程如下：(1)将空间谱转化为时间频域谱，再转化为时域激励谱；(2)在道路模拟台架上播放激励谱，并获取目标车的初始载荷谱，包括簧上簧下加速度、位移；(3)基于初始载荷谱的簧上簧下加速度、位移，计算簧上簧下相对速度的绝对值，然后积分；利用设定的车速和时间计算对应的车辆里程l，将积分结果除以里程最后得到一系列的iri数据；(4)基于初始载荷谱计算的系列iri数据和相应的路面不平度gq(n0)数据，对iri＝a*(gq(n0))b拟合，获得a、b值。
13.具体地，上述步骤(1)的时域激励谱通过以下公式及方法获得：
14.f＝un，w＝2，式中：gq(n)为路面激励空间功率谱密度；gq(f)为路面激励时域功率谱密度，m2/hz；gq(n0)为路面不平度系数；n0为参考空间频率；n为空间频率，m-1
；u为车速，m/s；f为时域频率；选择和设置不同的gq(n0)、u，以获得不同路面等级、不同车速下的功率谱密度gq(f)；借助ist twr软件将频域谱转换为时域信号，其时间长度应为1公里除以所设定的车速，最终得到道路模拟台架的时域激励谱。
15.一较佳实施方案中，上述步骤s2的具体过程如下：(1)将各个路面等级都分为k级，k取值为2的整数次方的幂；(2)对车速u进行等间隔细化划分u1至un，n大于1；绘制细化路面等级线和车速线组成的道路工况细化分级示意图，即坐标轴为iri、u的路况细化等级图；(3)根据计算精度和效率需要，确定等级细化程度，从而确定k和n值。
16.进一步地，上述步骤s4中的探测车，其所采用的传感器配置包括gps、加速度传感器和位移传感器。
17.一较佳实施方案中，上述步骤s4的具体过程如下：(1)通过探测车载荷谱中的gps的车速信号通道，积分为里程信号通道，对载荷谱进行等里程分割；(2)对等里程的载荷谱，计算iri数值和平均车速，记为(iri
x
，uy)，并将这些数据点绘制于路况细化分级图；(3)若数据点(iri
x
，uy)，满足且(u
j-1
uj)/2＜uy＜(uj u
j 1
)/2，则确定(iri
x
，uy)落入(irii，uj)所辖区间，(iri
x
，uy)对应的损伤确定为(irii，uj)对应的损伤；(4)计算落入(irii，uj)所辖区间的点数，从而得到该细化路况等级对应的里程数；(5)基于落入各区间的里程数，计算得到各个等级路况的比例。
18.一较佳实施方案中，上述步骤s5的采用以下公式计算：d＝d
ij
*m
ij
，式中，d为识别用户路线的总损伤，d
ij
为(irii，uj)对应的损伤，由目标车素材谱计算得到；m
ij
为探测车识别的落入(irii，uj)所辖区域内的里程数。
19.由上述对本发明的描述可知，和现有技术相比，本发明具有如下优点：
20.1、本发明识别用户路线汽车结构疲劳损伤的方法，通过目标车获取全通道各等级载荷谱(素材谱)并计算各个测点疲劳损伤，通过用于识别用户路面等级的探测车计算不同等级路段里程和比例，两者对应相乘计算得到目标车的用户路线总损伤。该发明只需在室内台架获取目标车在等级激励下的素材载荷谱；在用户现场的探测车，不需要配置大量的应变等容易出问题或失效的传感器，避免了外地用户现场维修条件难的困扰，只需传感器精简配置方案，便捷性强，出问题概率大大降低，维护方便，大大缩短现场作业时间，降低人员工时费和差旅费；从而建立和形成了便捷、有效地获取用户路线的汽车结构疲劳损伤的方法。对于快捷获取多测点的外地用户路况下的结构疲劳损伤、强化可靠性试验与用户工况的强化关系计算、对比多区域多路线的结构疲劳损伤等，具有重要的意义。
21.2、本发明将各个路面等级都分为k级，对车速u进行等间隔细化划分u1至un，再绘制细化路面等级线和车速线组成的道路工况细化分级示意图，根据计算精度和效率需要，确定等级细化程度。这种基于iri和u对道路工况进行细化分级的方式，精度大大提高并具有可控性，可操作性强。
附图说明
22.图1为本发明的流程图。
23.图2为本发明的路况细化等级图。
24.图3为实施例一的路况细化等级图。
25.图4为图3的放大局部图。
具体实施方式
26.下面参照附图说明本发明的具体实施方式。为了全面理解本发明，下面描述到许多细节，但对于本领域技术人员来说，无需这些细节也可实现本发明。对于公知的组件、方法及过程，以下不再详细描述。
27.一种便捷识别用户路线的汽车结构疲劳损伤的方法，参照图1，具体步骤如下：
28.一、iri识别用户路面等级的模型建立。
29.(1)道路模拟台架时域谱编制和生成：将空间谱转化为时间频域谱，再转化为时域激励谱。具体是通过以下公式及方法获得：
30.f＝un，w＝2；
31.以上各公式中，gq(n)为路面激励空间功率谱密度；gq(f)为路面激励时域功率谱密度，m2/hz；gq(n0)为路面不平度系数；n0为参考空间频率，0.1m-1
；n为空间频率，m-1
；u为车速，m/s；f为时域频率。
32.选择和设置不同的gq(n0)、u，其中gq(n0)取16*10-6
、64*10-6
、256*10-6
…
，从而获得不同路面等级、不同车速下的功率谱密度gq(f)。
33.借助ist twr软件将频域谱转换为时域信号，其时间长度为1公里除以所设定的车速，最终得到道路模拟台架的时域激励谱。
34.(2)、在道路模拟台架上播放各路面等级各车速下的时域激励谱，并获取目标车的初始载荷谱(包括簧上簧下加速度、位移)。
35.(3)、基于初始载荷谱的簧上簧下加速度、位移，计算簧上簧下相对速度的绝对值，然后积分；计算对应里程l(km)，最后得到一系列的iri数据。
[0036][0037]
式中，iri为等级评判指标，vu和vd分别为簧上绝对速度和簧下绝对速度，l为时间t内样车行驶里程。
[0038]
(4)基于初始载荷谱计算的iri结果和数据，对iri＝a*(gq(n0))b拟合，获得a、b值。
[0039]
二、基于iri和u对路况进行细化分级。
[0040]
(1)将各个路面等级都分为k级，k取值为2的整数次方的幂；(2)对车速u进行等间隔细化划分u1至un，n大于1；绘制细化路面等级线和车速线组成的道路工况细化分级示意图，即坐标轴为iri、u的路况细化等级图，如图2所示；(3)根据计算精度和效率需要，确定等级细化程度，从而确定k和n值。
[0041]
具体地，按照《gb 7031-2005t机械振动道路路面谱测量数据报告》，记路面不平度等级a、b、c
…
的上限为a 、b 、c
…
，对应的a 、b 、c
…
的gq(n0)为32、128、512
…
。
[0042]
为了细化路面等级分类，提高精度，将各个路面等级都细分为k级，k取值为2的整数次方的幂，例如2、4、8、16
…
等。细化等级结果排列为
…
a (b0)、b1、b2、b3
…bk
(b )(c0)、
c1、c2、c3
…ck
(c )(d0)
…
。记细分后等级之间的gq(n0)比值为p，则有pk＝4，即所以，a 的gq(n0)＝32时，b1的gq(n0)＝32*p，b 的gq(n0)＝128时，c1的gq(n0)＝128*p，如此类推。
[0043]
相应地，a 的iri＝a*32b，b1的iri＝a*(32*p)b，b2的iri＝a*(32*p*p)b…
以此类推。对各个细化等级的iri进行编号：a 对应为irik，b 对应为iri
2k
，如此类推。具体如下表所示：
[0044][0045][0046]
对车速进行等间隔细化划分，u1、u2…
un。绘制细化路面等级线和车速线组成的道路工况细化分级示意图，即坐标轴为iri、u的路况细化等级图，如图2。
[0047]
根据计算精度和效率需要，确定等级细化程度，从而确定k和n值。
[0048]
三、在道路模拟台架上采集细化分级路况的全通道载荷谱作为素材谱，并计算其疲劳损伤。
[0049]
对于示意图中的(irii，uj)，按照步骤一中的(1)及(2)，在道路模拟台架生成对应的激励谱，并获取目标车的全通道的载荷谱，计算(irii，uj)时的结构疲劳损伤，即素材谱损伤。
[0050]
四、通过探测车采集和计算各个路况细化等级对应的里程数及比例。
[0051]
对于探测车，采用简便的传感器配置，包括gps、加速度传感器、位移传感器，采集远程用户路况的载荷谱。
[0052]
(1)通过探测车载荷谱中的gps的车速信号通道，积分为里程信号通道，对载荷谱进行等里程分割(每1km)。
[0053]
(2)对等里程的载荷谱，计算iri数值和平均车速，记为(iri
x
，uy)，并将这些数据点绘制于图2的路况细化分级图。
[0054]
(3)若数据点(iri
x
，uy)，满足且(u
j-1
uj)/2＜uy＜(uj u
j 1
)/2，则确定(iri
x
，uy)落入(irii，uj)所辖区间，(iri
x
，uy)对应的损伤确定为
(irii，uj)对应的损伤，以此类推。
[0055]
(4)计算落入(irii，uj)所辖区间的点数，从而得到该细化路况等级对应的里程数。
[0056]
(5)基于落入各区间的里程数，计算得到各个等级路况的比例。
[0057]
五、将步骤三素材谱的疲劳损伤与步骤四探测车计算的各路况细化等级对应的里程及比例，相乘后相加，即可得到用户路线工况下的汽车结构疲劳总损伤。采用以下公式计算：
[0058]
d＝d
ij
*m
ij
。式中，d为识别用户路线的总损伤，d
ij
为对应(irii，uj)的损伤，由目标车素材谱计算得到；m
ij
为探测车识别的落入(irii，uj)所辖区域内的里程数。
[0059]
下面以实施例一对本发明进行进一步说明。
[0060]
实施例一
[0061]
一种便捷识别用户路线的汽车结构疲劳损伤的方法，具体步骤如下：
[0062]
1、道路模拟台架时域谱编制和生成：将空间谱转化为时间频域谱，再转化为时域激励谱；具体是通过以下公式及方法获得：
[0063][0064]
f＝un，w＝2；
[0065][0066]
式中，gq(n)为路面激励空间功率谱密度；gq(f)为路面激励时域功率谱密度，m2/hz；gq(n0)为路面不平度系数；n0为参考空间频率，0.1m-1
；n为空间频率，m-1
；u为车速，m/s；f为时域频率。
[0067]
选择和设置不同的gq(n0)、u，其中gq(n0)取16*10-6
、64*10-6
、256*10-6
…
，车速取20km/h、30km/h、40km/h...。从而获得不同路面等级、不同车速下的功率谱密度gq(f)。例如，a级30km/h，gq(n0)为16，代入计算路面激励功率谱密度为：
[0068][0069]
利用ncode软件，进行gq(f)对f进行积分，得到rms＝3.64*10-3
m。
[0070]
利用ist twr软件将频域信号转换为时域信号，其时间长度设为1km除以所设定的车速30km/h，即120s，最终得到道路模拟台架的时域激励谱。
[0071]
2、在道路模拟台架上播放各路面等级各车速下的时域激励谱，并获取目标车的初始载荷谱(包括簧上簧下加速度、位移)。
[0072]
3、基于初始载荷谱的簧上簧下加速度、位移，计算簧下簧上相对速度的绝对值，然后积分；利用设定的车速和时间计算对应的车辆里程l(km)，将积分结果除以里程最后得到一系列的iri数据。例如a级30km/h的iri为1.64。
[0073][0074]
式中，iri为等级评判指标，vu和vd分别为簧上绝对速度和簧下绝对速度，l为时间t
内样车行驶里程。
[0075]
4、基于初始载荷谱计算的系列iri结果数据和相应的gq(n0)数据，对iri＝a*(gq(n0))b拟合，获得a＝0.4、b＝0.5值。即有iri＝0.4*(gq(n0))
0.5
。
[0076]
5、按照《gb 7031-2005t机械振动道路路面谱测量数据报告》，记路面不平度等级a、b、c
…
的上限为a 、b 、c
…
，对应的a 、b 、c
…
的gq(n0)为32、128、512
…
。
[0077]
6、本实施案例针对具体一条路况较好的路线。只需关注a、b、c三个等级，对应的a 、b 、c 的gq(n0)为32、128、512。
[0078]
权衡计算精度和效率两个因素的需要，确定等级细化程度。将各个路面等级都细分为4级，细化等级结果排列为a0、a1、a2、a3、a4(a )(b0)、b1、b2、b3、b4(b )(c0)、c1、c2、c3、c4(c )(d0)。
[0079]
记细分后等级之间的gq(n0)比值为p，pk＝4，
[0080]
以下表格为具体的各个路面的细化等级结果。
[0081][0082]
根据计算精度和效率需要，根据分析对象的路况，对车速进行等间隔细化划分，从低到高分别为20km/h、30km/h、40km/h、50km/h，绘制细化等级线和车速线组成的二维示意图，即坐标轴为iri、u的路况细化等级图，如图3所示。
[0083]
7、选取示意图中的等级路况点(2.69，30)，即iri＝2.69m/km，u＝30kmh时，按照步骤1、步骤2，在道路模拟台架生成对应的时域激励谱，并获取目标车的全通道的载荷谱，计算(2.69，30)时测点的结构疲劳损伤，即素材谱损伤值，9.32e-06。同理计算(1.90，40)时测点的结构疲劳损伤，即素材谱损伤值为2.04e-06。
[0084]
8、对于探测车，采用简便的传感器配置，包括gps、加速度传感器、位移传感器，采集远程用户路况的载荷谱。所选传感器维护便捷。
[0085]
9、通过探测车载荷谱中的gps的车速信号通道，积分为里程信号通道，共7公里，对
载荷谱进行1km的等里程分割，共7段。
[0086]
10、参照图4，其中，图中的等级路况点(2.69，30)所辖区域为，且(20 30)/2＜uy＜(30 40)/2，即2.46＜iri
x
＜2.93且25＜uy＜35。同理，点(1.90，40)所辖区域为1.74＜iri
x
＜2.07且35＜uy＜45。其他等级路况点所辖区域，以此类推。
[0087]
11、对用户路线采集的每段等里程(1km)载荷谱，计算iri数值和平均车速，记为(iri
x
，uy)。将这些数据点，绘制入图3。(iri
x
，uy)数据点落入(2.69，30)所辖区域的点数有4个，如图4，从而得到该细化路况等级对应的里程为4km。此时，这些落入(2.69，30)所辖区域的数据点对应的载荷谱损伤，都等于中心点即等级路况点(2.69，30)对应的损伤9.32e-06。
[0088]
同理，计算落入(1.90，40)所辖区间的点数有3个，如图4，从而对应的里程为3km。这些落入(1.90，40)所辖区域的数据点对应的载荷谱损伤，都等于2.04e-06。
[0089]
12、基于落入各区间的里程数，计算得到各个等级路况的比例。例如，(2.69，30)和(1.90，40)两个等级路况的里程比例为4：3。
[0090]
13、落入(2.69，30)所辖区域的路段载荷谱的总损伤值为4*9.32e-06＝3.73e-5。落入(1.90，40)所辖区域的路段载荷谱的总损伤值为3*2.04e-06＝6.12e-6。
[0091]
14、整条路线的7公里的结构损伤为3.73e-5 6.12e-6＝4.34e-5。即快捷地识别路线结构损伤。
[0092]
15、为了本实施案例的验证需要，目标车开往该分析对象的7km用户路线，获取相应测点的实际应变数据，实际疲劳损伤结果为4.21e-5。可见，识别的损伤与实际目标损伤比值为4.34e-5/4.11e-5＝1.05，达到预定的0.5～2的范围要求。
[0093]
上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。