CN112649212B - 利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,包括:通过缩比摩擦材料惯性台架,模拟车辆制动***,对待测摩擦片进行极低转速粘滑试验,并采集在线压力信号、输出力矩、振动加速度和噪声信号;对噪声信号进行特征分析,得到噪声特征数据,将噪声特征数据及振动加速度存储为蠕动噪声评估指标;根据输出力矩以及压力信号,得出动静力矩差、粘滑功、能量释放速率、动静摩擦系数差值、摩擦系数率,存储为材料粘滑特征评估指标;根据蠕动噪声评估指标及材料粘滑特征评估指标,分析得出蠕动噪声的关键影响因素。本发明不需要整车实验,简化了汽车蠕动噪音测评的流程,可获得较好的蠕动噪音测评结果,节省了人力物力。
Description
技术领域
本发明涉及汽车蠕动噪音评测的技术领域,特别涉及一种利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法。
背景技术
汽车制动器摩擦蠕动噪声是一种在极低车速和较低制动压力下,频率通常小于1000Hz的低频噪音,由制动器摩擦振动激发的非线性振动噪声问题。近年来,随着全球范围内自动变速汽车的加速普及,和城市交通拥堵情况日益加剧,制动器蠕动低频噪音问题日益突出,成为困扰工业界和学业界的前沿技术难题。
因此,如何对汽车蠕动噪音进行有效测评,进而探寻汽车制动器的蠕动低频噪音的产生原因,提升汽车蠕动噪音的控制水平,成为一个重要问题。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此,本发明提出一种利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,能够高效测评汽车蠕动嗓音。
根据本发明的第一方面实施例的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,包括以下步骤:S100,通过缩比摩擦材料惯性台架,模拟车辆制动***,对待测摩擦片进行极低转速粘滑试验,并采集试验过程中的在线压力信号、输出力矩、振动加速度和噪声信号;S200,对所述噪声信号进行特征分析,得到噪声特征数据,将所述噪声特征数据及所述振动加速度存储为蠕动噪声评估指标;S300,根据所述输出力矩以及所述压力信号,得出动静力矩差、粘滑功、能量释放速率、动静摩擦系数差值、摩擦系数率,存储为材料粘滑特征评估指标;S400,根据所述蠕动噪声评估指标及所述材料粘滑特征评估指标,分析得出蠕动噪声的关键影响因素。
根据本发明实施例的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,至少具有如下有益效果:通过缩比摩擦材料惯性台架对待测摩擦片进行极低转速粘滑试验,获取摩擦片中产生汽车蠕动噪音的关键因素,无需进行整车试验即可获得较好的蠕动噪音测评结果,节省了人力物力。
根据本发明的一些实施例,所述噪声特征数据包括:噪声频率范围、噪声声压级、噪声发生率及噪声持续时间。
根据本发明的一些实施例,所述步骤S400包括:获取所述待测摩擦片的配方材料属性信息,通过配方材料的更改,获得新的所述待测摩擦片,对新的所述待测摩擦片执行所述步骤S100至所述步骤S300,获取所述蠕动噪声评估指标及所述材料粘滑特征评估指标,分析得出所述关键影响因素。
根据本发明的一些实施例,所述步骤S400还包括:构建神经网络,将所述待测摩擦片的所述配方材料属性信息,所述蠕动噪声评估指标及所述材料粘滑特征评估指标输入所述神经网络,对所述神经网络进行训练,得到优化后的所述神经网络;基于优化后的所述神经网络,得出所述待测摩擦片中的关键的所述配方材料。
根据本发明的一些实施例,还包括:S500,根据所述关键影响因素的分析结果,根据所述关键影响因素的成本及实施可行性,提出汽车制动蠕动噪声的摩擦片材料控制措施,并改变摩擦片材料配方结构,得到若干待选摩擦片材料配方。
根据本发明的一些实施例,所述缩比摩擦材料惯性台架通过多个数据通道同时采集所述在线压力信号、所述输出力矩、所述振动加速度和所述噪声信号。
根据本发明的一些实施例,所述材料粘滑特征评估指标的计算方法包括:所述动静力矩差为:ΔT=Ts-Td,其中,Ts表示静力矩,Td表示动力矩,ΔT表示所述动静力矩差;所述粘滑功为:ΔE=ΔTa*ΔXa*v/Rf/n,其中,ΔE表示所述粘滑功,X表示采样点,ΔTa表示粘着段动静力矩差值,ΔXa表示粘着段的采样点数,v表示模拟速度,n表示采样频率,Rf表示制动有效摩擦半径;所述能量释放速率为:SP=ΔTb*n/ΔXb,其中,SP表示所述能量释放速率,ΔTb表示滑动段动静力矩差值,ΔXb表示滑动段的采样点数,n表示采样频率;所述动静摩擦系数差值为:Δμ=μs-μd=Kμ*(Ts/Ps-Td/Pd),其中,Kμ表示制动器常数,μs表示静摩擦系数,μd表示动摩擦系数,Ps表示粘着段最高点管路压力,Pd表示滑动段最低点管路压力,Δμ表示所述动静摩擦系数差值;所述摩擦系数率为:Δμ/μd=(μs-μd)/μd。
根据本发明的一些实施例,所述极低转速粘滑试验中的模拟转速为0.045mm/s。
根据本发明的一些实施例,还包括:采集试验过程中的温度及模拟转速,并存储为评测实验环境参数。
根据本发明的第三方面实施例的计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现根据本发明的第一方面实施例的方法。
根据本发明实施例的计算机可读存储介质,至少具有与本发明的第一方面实施例的方法同样的有益效果。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1为本发明实施例的方法的流程示意图;
图2为本发明实施例的方法与整车测评的相关性对比实验的实验结果之一;
图3为本发明实施例的方法与整车测评的相关性对比实验的实验结果之二;
图4为本发明实施例的方法与整车测评的相关性对比实验的实验结果之三;
图5为通过缩比摩擦材料惯性台架针对摩擦片样品A,捕捉制动盘与摩擦片间的粘-滑运动所获得的曲线;
图6为通过缩比摩擦材料惯性台架针对摩擦片样品B,捕捉制动盘与摩擦片间的粘-滑运动所获得的曲线;
图7为通过缩比摩擦材料惯性台架针对摩擦片样品C,捕捉制动盘与摩擦片间的粘-滑运动所获得的曲线;
图8为通过缩比摩擦材料惯性台架针对摩擦片样品D,捕捉制动盘与摩擦片间的粘-滑运动所获得的曲线。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,若干的含义是一个或者多个,多个的含义是两个及两个以上,大于、小于、超过等理解为不包括本数,以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
参照图1,本发明的实施例的方法包括:S100,通过如申请号为201720701803.9的专利文件中的缩比摩擦材料惯性台架,来模拟车辆制动***,包括制动盘、卡钳及待测摩擦片,在不同工况条件下、不同速度、不同压力下对待测摩擦片进行极低转速粘滑试验,该缩比摩擦材料惯性台架有多个采集通道,可采集在线压力、力矩、温度、模拟转速、振动加速度和噪声信号等作为试验数据;S200,根据噪声信号提取噪声特征,包括:频率范围、声压等级、发生率、持续时间,将噪声特征数据及振动加速度存储为蠕动噪声评估指标;S300,根据缩比摩擦材料惯性台架采集到的输出力矩、压力信号,得出动静力矩差、粘滑功、能量释放速率、动静摩擦系数差值、摩擦系数率,存储为材料粘滑特征评估指标;S400,根据蠕动噪声评估指标及材料粘滑特征评估指标,分析得出制动蠕动噪声的关键影响因素。还通过对摩擦片中的关键因素材料通过反复材料替换或属性更改,对制动蠕动噪声的关键影响因素的分析结果进行优化。
本发明的实施例中,通过缩比摩擦材料惯性台架有多个采集通道同时采集在线压力、力矩、温度、模拟转速、振动加速度和噪声信号,并将其中的温度及模拟转速保存为评测实验环境参数。本发明的实施例中,极低转速粘滑试验中,缩比摩擦材料惯性台架可模拟制动***的转速低至0.045mm/s。根据噪声特征数据及振动加速度,得到蠕动噪声评估指标;计算出材料粘滑特征评估指标。其中,材料粘滑特征评估指标包括:
(1)动静力矩差:
ΔT=Ts-Td
其中,Ts表示静力矩,Td表示动力矩,ΔT表示动静力矩差,Ts及Td单位均为Nm;
(2)粘滑功:
ΔE=ΔTa*ΔXa*v/Rf/n
其中,ΔE表示粘滑功,X表示采样点,ΔTa表示粘着段动静力矩差值,ΔXa表示粘着段的采样点数,v表示模拟速度,n表示采样频率,Rf表示制动有效摩擦半径;ΔTa的单位为Nm,Rf的单位为m,v的单位为mm/s,n的单位为Hz。
(3)能量释放速率:
SP=ΔTb*n/ΔXb
其中,SP表示能量释放速率,ΔTb表示滑动段动静力矩差值,ΔXb表示滑动段的采样点数,n表示采样频率;ΔTb的单位为Nm。
(4)动静摩擦系数差值:
Δμ=μs-μd=Kμ*(Ts/Ps-Td/Pd)
其中,Kμ表示制动器常数,μs表示静摩擦系数,μd表示动摩擦系数,Ps表示粘着段最高点管路压力,Pd表示滑动段最低点管路压力,Δμ表示动静摩擦系数差值;Ps及Pd的单位为Bar。
(5)摩擦系数率:
Δμ/μd=(μs-μd)/μd。
获取待测摩擦片的配方材料属性信息,通过配方材料的更改,基于与原待测摩擦片同样的制作工艺,获得新的待测摩擦片。然后,基于与原待测摩擦片同样的评测环境,对新的待测摩擦片执行步骤S100至步骤S300,获取蠕动噪声评估指标及材料粘滑特征评估指标,分析得出关键影响因素。
本发明的实施例中,可通过人工分析得出关键影响因素,也可以通过构建神经网络,将待测摩擦片的配方材料属性信息,蠕动噪声评估指标及材料粘滑特征评估指标输入神经网络,对神经网络进行训练,得到优化后的神经网络;基于优化后的神经网络,得出待测摩擦片中的关键的配方材料。
本发明的实施例的方法,还包括:根据该关键影响因素的分析结果,根据关键影响因素的成本及实施可行性,提出汽车制动蠕动噪声的摩擦片材料控制措施,并改变摩擦片材料配方结构,得到若干待选摩擦片材料配方。
本发明的实施例的实验之一中,选取了4种不同材质制造的摩擦片样品,包括:A样品,半金属配方;B样品,NAO配方;C样品,低金属配方;D样品,高摩擦系数NAO配方。所有的样品均制备两组,样品均在同一条件、同一工艺条件下制备而成;其中,一组样品在缩比摩擦材料惯性台架(简称缩比试验台)进行极低转速粘滑试验,试验在同种工况环境湿度85%RH,温度25℃条件下,维持10h;另一组样品安装在整车前轮,评价放置一晚冷态蠕动噪音评分。所得出的结果参照图2。图5至8中依次为上述A样品、B样品、C样品通过缩比试验台捕捉制动盘与摩擦片间的粘-滑运动,记录输出的粘-滑特征曲线。如图所示,本发明实施例能准确捕捉制动盘与摩擦片间的粘-滑运动。
本发明的实施例的实验之一中,盲选了6种已知整车评分的相似类型的配方:B1、C1、D1、F1及H1,并制成相应的样品,所有样品均抽血两组,且样品均在样品均在同一条件、同一工艺条件下制备而成;一组样品在缩比试验台进行极低转速粘滑试验,试验在同种工况环境湿度85%RH,温度25℃条件下,维持10h;另一组样品在同一车型进行整车放置一晚冷态蠕动噪音评分。所得出的结果参照图3。
本发明的实施例的实验之三中,选取4个不同类型的配方制备的摩擦片样品,包括:-41配方,调整阻尼材料种类;-42配方:采用中性摩擦粉;-43配方:调整填料种类;-44配方:调整石墨种类。所有样品制备两组,样品均在同一条件、同一工艺条件下制备而成;一组样品在缩比试验台进行极低转速粘滑试验,试验在同种工况环境湿度85%RH,温度25℃条件下,维持10h;另一组样品安装在整车前轮,评价放置一晚冷态蠕动噪音评分。所得出的结果参照图4。
由本发明实施例的实验1至3对应的图2至图4,均表明量化指标1-5力矩差值、粘滑功、能量释放速率、动静摩擦系数差值及摩擦系数率,与整车蠕动噪声评价有强烈的负相关,因此,本发明实施例的评价方法可靠。
尽管本文描述了具体实施方案,但是本领域中的普通技术人员将认识到,许多其它修改或另选的实施方案同样处于本公开的范围内。例如,结合特定设备或组件描述的功能和/或处理能力中的任一项可以由任何其它设备或部件来执行。另外,虽然已根据本公开的实施方案描述了各种例示性具体实施和架构,但是本领域中的普通技术人员将认识到,对本文所述的例示性具体实施和架构的许多其它修改也处于本公开的范围内。
上文参考根据示例性实施方案所述的***、方法、***和/或计算机程序产品的框图和流程图描述了本公开的某些方面。应当理解,框图和流程图中的一个或多个块以及框图和流程图中的块的组合可分别通过执行计算机可执行程序指令来实现。同样,根据一些实施方案,框图和流程图中的一些块可能无需按示出的顺序执行,或者可以无需全部执行。另外,超出框图和流程图中的块所示的那些部件和/或操作以外的附加部件和/或操作可存在于某些实施方案中。
因此,框图和流程图中的块支持用于执行指定功能的装置的组合、用于执行指定功能的元件或步骤的组合以及用于执行指定功能的程序指令装置。还应当理解,框图和流程图中的每个块以及框图和流程图中的块的组合可以由执行特定功能、元件或步骤的专用硬件计算机***或者专用硬件和计算机指令的组合来实现。
本文所述的程序模块、应用程序等可包括一个或多个软件组件,包括例如软件对象、方法、数据结构等。每个此类软件组件可包括计算机可执行指令,所述计算机可执行指令响应于执行而使本文所述的功能的至少一部分(例如,本文所述的例示性方法的一种或多种操作)被执行。
软件组件可以用各种编程语言中的任一种来编码。一种例示性编程语言可以为低级编程语言,诸如与特定硬件体系结构和/或操作***平台相关联的汇编语言。包括汇编语言指令的软件组件可能需要在由硬件架构和/或平台执行之前由汇编程序转换为可执行的机器代码。另一种示例性编程语言可以为更高级的编程语言,其可以跨多种架构移植。包括更高级编程语言的软件组件在执行之前可能需要由解释器或编译器转换为中间表示。编程语言的其它示例包括但不限于宏语言、外壳或命令语言、作业控制语言、脚本语言、数据库查询或搜索语言、或报告编写语言。在一个或多个示例性实施方案中,包含上述编程语言示例中的一者的指令的软件组件可直接由操作***或其它软件组件执行,而无需首先转换成另一种形式。
软件组件可存储为文件或其它数据存储构造。具有相似类型或相关功能的软件组件可一起存储在诸如特定的目录、文件夹或库中。软件组件可为静态的(例如,预设的或固定的)或动态的(例如,在执行时创建或修改的)。
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明,但是本发明不限于上述实施例,在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (8)
1.一种利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S100,通过缩比摩擦材料惯性台架,模拟车辆制动***,对待测摩擦片进行极低转速粘滑试验,并采集试验过程中的在线压力信号、输出力矩、振动加速度和噪声信号;
S200,对所述噪声信号进行特征分析,得到噪声特征数据,将所述噪声特征数据及所述振动加速度存储为蠕动噪声评估指标;
S300,根据所述输出力矩以及所述压力信号,得出动静力矩差、粘滑功、能量释放速率、动静摩擦系数差值、摩擦系数率,存储为材料粘滑特征评估指标;
S400,根据所述蠕动噪声评估指标及所述材料粘滑特征评估指标,分析得出蠕动噪声的关键影响因素;
其中,所述材料粘滑特征评估指标的计算方法包括:
所述动静力矩差为:ΔT=Ts-Td,其中,Ts表示静力矩,Td表示动力矩,ΔT表示所述动静力矩差;
所述粘滑功为:ΔE=ΔTa*ΔXa*v/Rf/n,其中,ΔE表示所述粘滑功,ΔTa表示粘着段动静力矩差值,ΔXa表示粘着段的采样点数,v表示模拟速度,n表示采样频率,Rf表示制动有效摩擦半径;
所述能量释放速率为:SP=ΔTb*n/ΔXb,其中,SP表示所述能量释放速率,ΔTb表示滑动段动静力矩差值,ΔXb表示滑动段的采样点数,n表示采样频率;
所述动静摩擦系数差值为:Δμ=μs-μd=Kμ*(Ts/Ps-Td/Pd),其中,Kμ表示制动器常数,μs表示静摩擦系数,μd表示动摩擦系数,Ps表示粘着段最高点管路压力,Pd表示滑动段最低点管路压力,Δμ表示所述动静摩擦系数差值;
所述摩擦系数率为:Δμ/μd=(μs-μd)/μd。
2.根据权利要求1所述的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,所述噪声特征数据包括:噪声频率范围、噪声声压级、噪声发生率及噪声持续时间。
3.根据权利要求1所述的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,所述步骤S400包括:获取所述待测摩擦片的配方材料属性信息,通过配方材料的更改,获得新的所述待测摩擦片,对新的所述待测摩擦片执行所述步骤S100至所述步骤S300,获取所述蠕动噪声评估指标及所述材料粘滑特征评估指标,分析得出所述关键影响因素。
4.根据权利要求3所述的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,所述步骤S400还包括:
构建神经网络,将所述待测摩擦片的所述配方材料属性信息,所述蠕动噪声评估指标及所述材料粘滑特征评估指标输入所述神经网络,对所述神经网络进行训练,得到优化后的所述神经网络;
基于优化后的所述神经网络,得出所述待测摩擦片中的关键的所述配方材料。
5.根据权利要求1所述的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,还包括:
S500,根据所述关键影响因素的分析结果,根据所述关键影响因素的成本及实施可行性,提出汽车制动蠕动噪声的摩擦片材料控制措施,并改变摩擦片材料配方结构,得到若干待选摩擦片材料配方。
6.根据权利要求1所述的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,所述缩比摩擦材料惯性台架通过多个数据通道同时采集所述在线压力信号、所述输出力矩、所述振动加速度和所述噪声信号。
7.根据权利要求1所述的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,所述极低转速粘滑试验中的模拟转速为0.045mm/s。
8.根据权利要求1所述的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,还包括:采集试验过程中的温度及模拟转速,并存储为评测实验环境参数。
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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