中型商用車后橋殼設(shè)計(jì)及力學(xué)分析【含有限元分析】【說(shuō)明書+UG】,含有限元分析,說(shuō)明書+UG,中型商用車后橋殼設(shè)計(jì)及力學(xué)分析【含有限元分析】【說(shuō)明書+UG】,中型,商用,后橋,設(shè)計(jì),力學(xué),分析,有限元分析,說(shuō)明書,仿單,ug 附錄A：英文資料 附錄B：英文資料翻譯 為開發(fā)車輛質(zhì)量在線估計(jì)系統(tǒng)的試驗(yàn)評(píng)價(jià) K-J Han1,I-K Kim1，H Y Jo2,and K-S Huh1* 1. 韓國(guó)漢城漢陽(yáng)大學(xué)的機(jī)械工程學(xué)院 2. 韓國(guó)現(xiàn)代汽車公司京畿道南陽(yáng)研發(fā)中心 在2008年8月18日收到稿件，并在2008年11月11日公布接受修訂后的件。 分類號(hào)：10,1243/09544070JAUTO991 摘要：由于主動(dòng)底盤控制器也日趨復(fù)雜和精密，這些控制器的性能對(duì)汽車的慣性參數(shù)是非常敏感的，如車輛質(zhì)量，質(zhì)心高度。此外，這些參數(shù)會(huì)隨乘客的數(shù)量和不同負(fù)載情況不同而不斷變化。在本文中，為了確定任意機(jī)動(dòng)車在運(yùn)行過(guò)程中的輛車輛質(zhì)量，網(wǎng)上評(píng)價(jià)體系，提出值得考慮的駕駛條件，其中包括兩個(gè)估計(jì)算法。一個(gè)是基于在干擾觀測(cè)技術(shù)方法下用來(lái)估計(jì)的車輛縱向運(yùn)動(dòng)的遞歸最小二乘法。另一個(gè)是基于通過(guò)估算橫向速度下汽車的橫向運(yùn)動(dòng)的方法。然后，把這兩個(gè)估計(jì)算法相結(jié)合，使用遞歸最小二乘方法提取車輛質(zhì)量信息。被推薦中的評(píng)估系統(tǒng)的性能是通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試證明的。 關(guān)鍵詞：汽車質(zhì)量，汽車動(dòng)力學(xué)，評(píng)估，實(shí)驗(yàn) 1. 介紹 機(jī)箱控制器[1]的性能，如電子穩(wěn)定控制和主動(dòng)翻覆預(yù)防是非常敏感的，包括車輛的質(zhì)量，質(zhì)心高度的車輛的慣性參數(shù)[2,3]，這些慣性參數(shù)會(huì)隨著乘客數(shù)量或載荷的不同而發(fā)生變化。特別是在運(yùn)動(dòng)型多用途汽車（SUVs），它們的參數(shù)會(huì)隨著車頂?shù)呢?fù)荷而顯著改變并會(huì)影響到汽車的過(guò)渡傾向。調(diào)整現(xiàn)有控制器具有的最壞情況下的控制參數(shù)，以此能顯著降低處理性能。 在汽車的慣性參數(shù)，如車輛的質(zhì)量，質(zhì)心高度估計(jì)方法已在相關(guān)文獻(xiàn)報(bào)道[4-11]。例如，Bae 等人。[6] 車輛行駛的道路的坡度從全球定位系統(tǒng)（GPS）的數(shù)據(jù)計(jì)算出來(lái)的，再以縱向動(dòng)力學(xué)為基礎(chǔ)來(lái)估計(jì)車輛的質(zhì)量和氣動(dòng)阻力系數(shù)。Vahidi 等。[7]使用順序遞推最小二乘法多遺留的因素來(lái)估計(jì)車輛的質(zhì)量和時(shí)間變化的公路等級(jí)。Wenzel等提出用四自由度車輛模型相結(jié)合使用來(lái)擴(kuò)展卡爾曼濾波技術(shù)來(lái)估計(jì)車輛狀態(tài)和慣性參數(shù)[9]。 介紹了一種自適式觀測(cè)器并利用四分之一的汽車縱向動(dòng)力學(xué)來(lái)估計(jì)車輛的簧載質(zhì)量 [10]。朱等人提出了遞推最小二乘算法在線估計(jì)汽車質(zhì)量和氣動(dòng)系數(shù)[11]。盡管上面的方法可以估算出車輛的質(zhì)量，但他們需要一個(gè)具體的進(jìn)行方案或一個(gè)復(fù)雜的車型，這樣會(huì)往往導(dǎo)致在執(zhí)行時(shí)自我的限制。例如，具有縱向動(dòng)力學(xué)模型的估計(jì)法只更新了在駕駛車輛的條件下的汽車質(zhì)量，而沒(méi)有轉(zhuǎn)向質(zhì)量估計(jì)算法。該擴(kuò)展卡爾曼濾波與組合使用車輛模型可能會(huì)導(dǎo)致計(jì)算負(fù)擔(dān)，并使其難以實(shí)時(shí)計(jì)算。 在這項(xiàng)研究中，對(duì)車輛質(zhì)量在線和簡(jiǎn)單的估算系統(tǒng)的開發(fā)，使它可以應(yīng)用于在各種條件下的駕駛。擬議的車輛質(zhì)量評(píng)價(jià)體系包括兩個(gè)分別基于車輛的縱向和橫向運(yùn)動(dòng)的估計(jì)算法。在縱向運(yùn)動(dòng)基礎(chǔ)上的第一個(gè)算法利用干擾觀測(cè)技術(shù)來(lái)提高對(duì)干擾的魯棒性遞推最小二乘法。第二種算法是基于橫向運(yùn)動(dòng)橫向質(zhì)量計(jì)算車輛使用橫向速度的估計(jì)。最后，這兩種算法相結(jié)合，再使用遞歸最小二乘方法提取車輛質(zhì)量信息。 2.汽車質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng) 本節(jié)介紹了車輛質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了車輛的縱向和橫向運(yùn)動(dòng)兩種估計(jì)算法，并在此基礎(chǔ)上，結(jié)合提取的最佳車輛在各種駕駛狀況質(zhì)量信息。圖1顯示了該車輛的質(zhì)量估計(jì)系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)。 汽車模型 縱向動(dòng)力學(xué) 橫向動(dòng)力學(xué) 技術(shù)方法 帶擾動(dòng)觀測(cè)RLS 卡爾曼濾波的RLS 。 。 統(tǒng)一的車輛質(zhì)量評(píng)估 圖1 車輛質(zhì)量在線估計(jì)系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu) 2.1基于汽車縱向運(yùn)動(dòng)的評(píng)估算法 基于汽車縱向運(yùn)動(dòng)的車輛質(zhì)量評(píng)估算法是在車輛不具有轉(zhuǎn)向加速的條件下產(chǎn)生的?？v向運(yùn)動(dòng)可以用以下公式來(lái)描述 max=Fx － Faero － Frolling －Fgrade (1) 縱向的力Fx可以從以下公式中的扭矩變流器的特性中的到。 Fx= (2) 空氣動(dòng)力反作用力Faero根據(jù)以下公式可以用Cdf的整個(gè)參數(shù)來(lái)表達(dá) Faero= (3) 旋轉(zhuǎn)反力Frolling和地面級(jí)別的影響力Fgrade可以由以下公式求得 F=rollingmg cosroad (4) Fgrade=mg sinroad (5) 將等式(3)至(5)代入式(1)后，并考慮到由于俯仰運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的加速度計(jì)信號(hào)偏移，使的縱向運(yùn)動(dòng)可以回歸形式以體現(xiàn)。 y=T· (6) 和 y=Fx (7) T= [ax－g sinroad g ] (8) = (9) 參數(shù)向量包括車輛質(zhì)量，也可使用測(cè)量向量并輸出y來(lái)估計(jì)?？v向力可以通過(guò)計(jì)算公式(2)，如該渦輪液力變矩器泵的縱向力可從扭矩和扭矩比獲得。該泵扭矩可使用性能系數(shù)和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速來(lái)近似。性能系數(shù)可以使用泵和渦輪轉(zhuǎn)速比的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算?？蓽y(cè)的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速可從控制器區(qū)域網(wǎng)絡(luò)(CAN)的消息得到。公路等級(jí)也可從方程(9)來(lái)估計(jì)，但它的估算的給出不太有力。在低滑范圍內(nèi)的縱向速度Vx可近似為自由滾動(dòng)的車輪的速度。在前輪驅(qū)動(dòng)車的情況下，可測(cè)后輪速度從來(lái)自CAN信息，可用為下式表示。 Vx (10) 為了考慮模型的不確定性，如干擾，未建模的動(dòng)態(tài)和參數(shù)擾動(dòng)，方程(6)被修改，包括總體干擾為 y= (11) 其中η代表一個(gè)集中的干擾，可以降低估計(jì)性能。干擾觀測(cè)[12]，稱為遞歸最小二乘法（RLS）的一個(gè)干擾觀測(cè)器，它是利用這樣的集中干擾估計(jì)和參數(shù)估計(jì)的補(bǔ)償 (t)=(t－1)+P(t)(t)[y(t)－T(t)(t－1)-(t)] (12) P(t)=P(t-1)-P(t-1)(t)（(I+T(t)P(t-1)·(t)）-1 (13) (t)=Q(z)[y(t)-T(t)·(t-1)] (14) 其中(t)，P(t)，(t)和分別表示估計(jì)的參數(shù)向量，協(xié)方差矩陣和估計(jì)干擾。該過(guò)濾器Q(z)在方程（14）是一個(gè)低通濾波器，它決定了魯棒性，能通過(guò)考慮干擾特性，采樣時(shí)間和截止頻率來(lái)設(shè)計(jì)。在這個(gè)研究中，以階濾波器用作計(jì)算一下參數(shù) Q(z)= (15) 和 a1=， b1=， = (16) 其中h和分別表示采樣時(shí)間和截止頻率。帶有干擾的RLS觀察器，如上方的方程（12）至（14），根據(jù)提供抵抗集中干擾穩(wěn)健估計(jì)的性能是可以知道的。由于輸入包括加速度計(jì)和輪速信號(hào)，它提供了足夠的持續(xù)激勵(lì)條件的順序。 2.2基于車輛橫向運(yùn)動(dòng)的評(píng)估算法 在這一部分介紹的是基于車輛橫向運(yùn)動(dòng)的質(zhì)量評(píng)估算法。當(dāng)車輛以恒定縱向車速旋轉(zhuǎn)時(shí)，以兩個(gè)自由度（2-DOF）自行車模型，如圖2所示?？梢越泼枋鰝?cè)向運(yùn)動(dòng)達(dá)到了一定的極限（如a≤0.3g） 圖2. 車輛橫向動(dòng)力學(xué) 二自由度車輛模型的橫向移動(dòng)可以通過(guò)方程[13]給出。 may=Fyf+cosδf+Fyr (17) 在這個(gè)模型中，空氣阻力和傾向效果被忽略。然而，根據(jù)以下方程，用RLS方法能估計(jì)出車輛的質(zhì)量。 Fyfcosδf+Fyr=ay (18) 根據(jù)上述方程對(duì)評(píng)估車輛質(zhì)量的結(jié)論需要關(guān)于輪胎的橫向力，橫向加速度和轉(zhuǎn)向角度的數(shù)據(jù)。橫向加速度計(jì)測(cè)量的信號(hào)和轉(zhuǎn)向角，都能從CAN信息中獲得，并可以使用。如果滑移角小[13]，輪胎外側(cè)的力量可以被假定為是和滑移角成正比的，并可以通過(guò)下式證明。 Fyf=f Fyr=r (19) 其中滑移角f和r通過(guò)下式定義 f=-δf r= (20) 由上式可知，滑移角的得到需要了解車輛縱向和橫向速度。通過(guò)以上討論，縱向車速可從方程（10）中獲得?；谧孕熊嚹Ｐ? =+f (21) 橫向速度估計(jì)使用卡爾曼濾波技術(shù)[15]來(lái)確定，其精度從已給定的縱向速度和橫擺角速度范圍驗(yàn)證。上述模型利用虛擬的車輛質(zhì)量和最后更新車輛質(zhì)量信息的兩者之一。根據(jù)近似估計(jì)的縱向速度和橫向速度，可以計(jì)算輪胎的側(cè)向力方程(19)，從方程(18)車輛質(zhì)量可以通過(guò)遞歸估計(jì)。 2.3質(zhì)量評(píng)估算法的統(tǒng)一 如圖3所示，統(tǒng)一的在線車輛質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)的流程圖。對(duì)于每一個(gè)估算法，車輛條件塊利用車輛調(diào)動(dòng)合適的條件對(duì)其進(jìn)行估計(jì)。例如，在縱向速度，縱向加速度和橫擺角速度表示指定的駕駛條件下，激活以縱向運(yùn)動(dòng)為基礎(chǔ)的算法。對(duì)于以橫向運(yùn)動(dòng)為基礎(chǔ)的算法的激活條件可以以車輛縱向加速度和橫擺角速度來(lái)表達(dá)。車輛質(zhì)量不具有快速隨時(shí)間變化的性質(zhì)，并在一定范圍內(nèi)變化（如整車重量比更大）。因此，在圖3中最后一塊在預(yù)定范圍內(nèi)只收集了適當(dāng)?shù)氖諗坑诜€(wěn)態(tài)值的時(shí)期。如果以前和當(dāng)前時(shí)步的估計(jì)質(zhì)量存在區(qū)別在，那于在預(yù)定范圍（如100時(shí)步），在當(dāng)前時(shí)步估計(jì)質(zhì)量被認(rèn)為穩(wěn)定狀態(tài)值，并成為一個(gè)大規(guī)模的更新數(shù)據(jù)。該估計(jì)算法確定在一定時(shí)間內(nèi)更新車輛質(zhì)量的數(shù)據(jù)，否則，即使初始化的激活條件被滿意了，估計(jì)算法還會(huì)被初始化。 以所收集的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，共振光散射塊執(zhí)行的RLS方法來(lái)獲取該車輛的質(zhì)量估計(jì)值。在一段時(shí)間后共振光散射值將被初始化，其中，和集合中除了(t)之外，其余都要被預(yù)定義初始值。該車輛的質(zhì)量初始值根據(jù)統(tǒng)一的車輛質(zhì)量算法設(shè)置為當(dāng)前數(shù)據(jù) 半導(dǎo)體信號(hào)和CAN信息 條件1 條件2 使用橫向動(dòng)力學(xué)對(duì)質(zhì)量評(píng)估 使用縱向動(dòng)力學(xué)對(duì)質(zhì)量評(píng)估 long lal 穩(wěn)定狀態(tài) 穩(wěn)定狀態(tài) 入口 使用RLS跟新 圖3. 擬議的系統(tǒng)流程圖 3.實(shí)驗(yàn) 對(duì)于實(shí)驗(yàn)證明，如圖4所示，越野車具有縱向和橫向加速度和橫擺角速度傳感器。 圖4. 實(shí)驗(yàn)裝置 如車輪的速度，發(fā)動(dòng)機(jī)及其他的信號(hào)傳輸信號(hào)，具有CAN總線的汽車都可以接收。在越野車?yán)锇惭b了一臺(tái)筆記本電腦，并安裝了dSPACE Autobox，使在線實(shí)時(shí)性能的方法可以得以驗(yàn)證。 每個(gè)算法的激活條件是通過(guò)仿真和現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)確定的。對(duì)于測(cè)試汽車在表1中就是給出了決定性條件的一個(gè)例子。 表1. 對(duì)評(píng)估算法的活化條件 活化條件 對(duì)縱向運(yùn)動(dòng)的算法 ︱r︱＜0.03 rad/s ax＞0.6 m/s2 Vx＞5 m/s 對(duì)橫向運(yùn)動(dòng)的算法 0.15rad/s＞︱r︱＞0.05 rad/s ︱ax︱＜0.3 m/s2 圖5，6和7在測(cè)試賽道上通過(guò)一系列直接實(shí)驗(yàn)分別說(shuō)明了車輛的縱向速度和發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩，縱向和橫向加速度，傳動(dòng)齒輪位置和橫向角速度的數(shù)據(jù)。 圖5. 在一系列直接實(shí)驗(yàn)中的縱向車速和發(fā)動(dòng)機(jī)輸出扭矩隨時(shí)間變化圖 圖6. 在一系列實(shí)驗(yàn)中車輛縱向和橫向的加速度隨時(shí)間變化圖 圖7. 在一系列直接實(shí)驗(yàn)中車輛傳動(dòng)齒輪的位置和橫擺角速度隨時(shí)間變化圖 圖8. 在一系列直接實(shí)驗(yàn)中的質(zhì)量評(píng)估結(jié)果隨時(shí)間變化圖 圖9,10和11說(shuō)明，當(dāng)越野車在彎曲的道路上行駛時(shí)的集中數(shù)據(jù)。 圖9. 在一系列行駛實(shí)驗(yàn)中的車輛縱向速度和發(fā)動(dòng)機(jī)輸出扭矩隨時(shí)間變化圖 圖10. 在一系列行駛實(shí)驗(yàn)中縱向和橫向加速度隨時(shí)間變化圖 圖11. 在一系列行駛實(shí)驗(yàn)中傳動(dòng)齒輪的位置和橫向角速度隨時(shí)間圖 圖12. 在一系列行駛實(shí)驗(yàn)中車輛質(zhì)量評(píng)估結(jié)果隨時(shí)間變化圖 圖13. 在任意演示的情況下車輛質(zhì)量評(píng)估結(jié)果 星號(hào)代表車輛質(zhì)量更新點(diǎn)，并從統(tǒng)一的方法中估計(jì)的質(zhì)量與真值很好的吻合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明在車輛演示過(guò)程中適當(dāng)?shù)南到y(tǒng)能有效并準(zhǔn)確的評(píng)估車輛的質(zhì)量。除了該車型的激活條件需要采取與之相協(xié)調(diào)的激活條件外，此技術(shù)可以用類似的方式應(yīng)用在其車型上。 4. 結(jié)論 這部分為評(píng)估車輛質(zhì)量提出了一個(gè)統(tǒng)一的系統(tǒng)。為了在任意的車輛演示下對(duì)車輛質(zhì)量的評(píng)估，分別在車輛縱向和橫向動(dòng)力學(xué)模型的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了兩種評(píng)估算法。在特殊的行駛條件下，例如評(píng)估算法的準(zhǔn)確性能被肯定，這樣每種算法都能被激活。此外，從每個(gè)算法的估計(jì)數(shù)據(jù)是統(tǒng)一的，并車輛的質(zhì)量的最小二乘估計(jì)法要重復(fù)更新。該系統(tǒng)的有效性通過(guò)實(shí)時(shí)確認(rèn)實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性來(lái)證明。準(zhǔn)確的車輛質(zhì)量信息，如越野車，面包車或者皮卡車可以幫助解決過(guò)渡預(yù)防與可靠性之間的權(quán)衡問(wèn)題。 致謝 這項(xiàng)研究是由知識(shí)經(jīng)濟(jì)部和通過(guò)為戰(zhàn)略技術(shù)而進(jìn)行人力資源培訓(xùn)項(xiàng)目的的韓國(guó)產(chǎn)業(yè)技術(shù)基礎(chǔ)部的財(cái)政支持。 REFERENCES 1 Kiencke,U. and Nielsen,L. 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