CN116579187B - 一种车辆仿真测试与实车测试的对标方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种车辆仿真测试与实车测试的对标方法和装置,基于车轮参数建立整车多体动力学模型,根据实车测试中的试验工况进行仿真测试,获得初始仿真载荷;当初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异时,将车轮参数中的各个变量参数的数值进行上调和下调获得各个变量参数对应的变量范围,使得所述实测载荷处于变量范围上限对应的上限仿真载荷和变量范围下限对应的下限仿真载荷的区间内;以仿真载荷与实测载荷的误差为响应,以所述变量参数为变量,以变量范围为约束,建立优化方程;以响应的误差最小为优化目标,基于优化方程在变量范围内进行全局搜索,获得各个变量参数的最优数值,有效的提高了车辆仿真测试与实车测试的载荷对标度。
Description
技术领域
本申请涉及车辆测试技术领域,尤其涉及一种车辆仿真测试与实车测试的对标方法和装置。
背景技术
在车辆研发过程中,通常通过在同样的工况下进行真实样车测试和仿真测试,来获取实车测试数据和仿真测试数据,然后根据获得的数据进行优化分析,从而对车辆进行优化设计。
在对真实样车进行整车误用试验时,一些误用工况为车辆带来的冲击载荷非常大,常常进入了极度非线性区,在一些极端情况下轮心X向与Z向的载荷最大值可以达到50kN-60kN,并且由于载荷过大,对真实样车进行实车试验时,与路面直接接触的轮胎可能产生爆胎,以及轮辋总成的内外轮缘明显局部变形的情况,此时轮胎爆胎和轮毂总成变形对轮心力均会产生影响,同时摆臂杆系等结构件也可能进入非线性塑性区,可能存在比较大的变形,这些都影响结构传递到其它零部件受力。
对于真实样车的误用工况试验中出现的轮胎爆胎和轮毂变形等特殊情况在仿真测试中难以仿真模拟,导致仿真载荷难以对真实样车试验获得的实车载荷进行准确模拟,从而使得无法将误用工况下的仿真试验和实车试验进行对标。
因此,如何将车辆的仿真试验和实车试验进行准确的对标是有待解决的技术问题。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种车辆仿真测试与实车测试的对标方法和装置,旨在解决真实样车在试验中出现的轮胎爆胎和轮毂变形等特殊情况,在仿真测试中难以仿真模拟,导致仿真载荷难以对真实样车试验获得的实车载荷进行准确模拟的技术问题。
第一方面,本申请提供一种车辆仿真测试与实车测试的对标方法,所述方法包括以下步骤:
基于与实车关联的车轮参数建立整车多体动力学模型,并基于整车多体动力学模型根据实车测试中的试验工况进行仿真测试,并获得初始仿真载荷;
当所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异时,将整车多体动力学模型的车轮参数中的各个变量参数的数值进行上调和下调获得各个变量参数对应的变量范围,使得所述实测载荷处于变量范围上限对应的上限仿真载荷和变量范围下限对应的下限仿真载荷的区间内;
以仿真载荷与实测载荷的误差为响应,以所述变量参数为变量,以所述变量范围为约束,建立优化方程;
以响应的误差最小为优化目标,基于所述优化方程在变量范围内进行全局搜索,获得各个变量参数的最优数值。
一些实施例中,所述车轮参数包括:
固化参数,其包括外轮缘轮辋侧向刚度、外轮缘轮辋径向刚度、内轮缘轮辋侧向刚度、内轮缘轮辋径向刚度、轮辐条数、轮辋侧向永久变形量、轮辋径向永久变形量;
变量参数,包括轮胎变量参数和轮毂变量参数,其中所述轮胎变量参数包括轮胎第一载荷垂向变形量、轮胎第二载荷垂向变形量、轮胎纵向刚度、轮胎侧向刚度、轮胎扭转刚度、轮胎同面内带束弯曲刚度、轮胎非同面内带束弯曲刚度束侧向刚度、轮胎束侧向刚度、轮胎带束径向扭曲刚度、轮胎带束扭曲刚度、轮胎带束扭曲刚度和胎压,所述轮毂变量参数包括轮胎内密封层轮辋初始接触刚度、地面轮辋接触刚度和0胎压时密封层到轮缘高度;
设置参数,其包括轮辐初始角度。
一些实施例中,获取所述固化参数包括:
建立轮毂有限元模型,并约束所述轮毂有限元模型中轮心的自由度;
在所述轮毂有限元模型的辐条中心加载第一压力,并获取压力加载方向外轮缘轮辋侧向形变量和外轮缘轮辋径向形变量,将所述第一压力除以所述外轮缘轮辋侧向形变量得到外轮缘轮辋侧向刚度,将所述第一压力除以所述外轮缘轮辋径向形变量得到外轮缘轮辋径向刚度;
在所述轮毂有限元模型的相邻两根幅条中间位置加载第二压力,并获取压力加载方向内轮缘轮辋侧向形变量和内轮缘轮辋径向形变量,将所述第二压力除以内轮缘轮辋侧向形变量得到内轮缘轮辋侧向刚度,将所述第二压力除以内轮缘轮辋径向形变量得到内轮缘轮辋径向刚度。
一些实施例中,还包括:
在实车测试结束后,在实车上提取所述轮辋侧向永久变形量、所述轮辋径向永久变形量、轮辐初始角度以及所述轮毂变量参数;
在ADAMS轮胎模型文件内获取所述轮胎变量参数。
一些实施例中,以仿真载荷与实测载荷的误差为响应,以所述变量参数为变量,以所述变量范围为约束,建立优化方程,包括:
将仿真载荷对应的各个最大仿真六分力与实测载荷对应的各个最大实测六分力的误差,以及仿真载荷对应的各个最小仿真六分力与实测载荷对应的各个最小实测六分力的误差,作为优化方程的响应;
以所述变量参数为优化方程的变量,以变量范围为对应变量参数的约束,并设置固定的轮辐初始角度,以建立优化方程。
一些实施例中,以响应的误差最小为优化目标,基于所述优化方程在变量范围内进行全局搜索,获得各个变量参数的最优数值,包括:
通过拉丁超立方抽样在变量范围内对每个变量参数的数值进行抽样,根据抽样获得的抽样数值对整车多体动力学模型进行调整,并基于调整后的整车多体动力学模型进行仿真测试获得对应的抽样仿真载荷;
输入所述抽样仿真载荷和变量参数对应的抽样数值到所述优化方程,获得对应的响应;
通过采用通过克里金法HyperKriging构建变量参数与各个响应之间的近似模型,以获得了变量参数与各个响应的响应面;
以响应的误差最小为优化目标,基于全面响应曲面法GRSM进行全局响应面搜索获得能够使得仿真载荷与实测载荷对标度最高的最优变量参数。
一些实施例中,当所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异时,将整车多体动力学模型的车轮参数中的各个变量参数的数值进行上调和下调获得各个变量参数对应的变量范围,使得所述实测载荷处于变量范围上限对应的上限仿真载荷和变量范围下限对应的下限仿真载荷的区间内,包括:
对整车多体动力学模型中的各个变量参数的数值按照对应的上调步长和下调步长进行调整;
基于变量参数上调后的整车多体动力学模型进行仿真测试,获得上限仿真载荷;
基于变量参数下调后的整车多体动力学模型进行仿真测试,获得下限仿真载荷;
确定实测载荷是否处于所述上限仿真载荷和所述下限仿真载荷区间内;
若是,则根据各个变量参数上调后的数值和下调后的数值生成对应变量参数的变量范围;
否则,在上一次调整后的数值的技术上,再次根据所述上调步长和所述下调步长调整整车多体动力学模型的变量参数的数值,直至实测载荷处于仿真获得的上限仿真载荷和上限仿真载荷区间内。
一些实施例中,当所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异时,还包括:
若实车测试时实车轮胎爆胎,则根据实车轮胎开始漏气时的气压、实车轮胎结束漏气时的气压和实车轮胎漏气时间生成胎压变化曲线;
并将所述轮胎变量参数中的所述胎压调整为所述胎压变化曲线。
一些实施例中,在确定所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异后,还包括:
将所述初始仿真载荷分解至整车多体动力学模型的各个零部件中,并将整车多体动力学模型中载荷大于其对应的零部件载荷阈值的零部件由线性柔性体零件替换为非线性柔性体零件;
或者,确定实车测试后实车上形变量大于预设形变量阈值的零部件,在整车多体动力学模型中将形变量大于预设形变量阈值的零部件由线性柔性体零件替换为非线性柔性体零件。
第二方面,本申请还提供一种车辆仿真测试与实车测试的对标装置,所述装置包括:
模型建立模块,其用于基于与实车关联的车轮参数建立整车多体动力学模型,并基于整车多体动力学模型根据实车测试中的试验工况进行仿真测试,并获得初始仿真载荷;
参数调整模块,其用于当所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异时,将整车多体动力学模型的车轮参数中的各个变量参数的数值进行上调和下调获得各个变量参数对应的变量范围,使得所述实测载荷处于变量范围上限对应的上限仿真载荷和变量范围下限对应的下限仿真载荷的区间内;
方程建立模块,其用于以仿真载荷与实测载荷的误差为响应,以所述变量参数为变量,以所述变量范围为约束,建立优化方程;
数值优化模块,其用于以响应的误差最小为优化目标,基于所述优化方程在变量范围内进行全局搜索,获得各个变量参数的最优数值。
本申请提供一种车辆仿真测试与实车测试的对标方法和装置,通过基于与实车关联的车轮参数建立整车多体动力学模型,并基于整车多体动力学模型根据实车测试中的试验工况进行仿真测试,并获得初始仿真载荷;当所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异时,将整车多体动力学模型的车轮参数中的各个变量参数的数值进行上调和下调获得各个变量参数对应的变量范围,使得所述实测载荷处于变量范围上限对应的上限仿真载荷和变量范围下限对应的下限仿真载荷的区间内;以仿真载荷与实测载荷的误差为响应,以所述变量参数为变量,以所述变量范围为约束,建立优化方程;以响应的误差最小为优化目标,基于所述优化方程在变量范围内进行全局搜索,获得各个变量参数的最优数值,有效的提高了车辆仿真测试与实车测试的载荷对标度,为后续车辆设计提供精准输入。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本申请的一些实施例,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为本申请实施例提供的一种车辆仿真测试与实车测试的对标方法的流程示意图;
图2为轮胎模型和实际轮胎的Z向载荷对比图;
图3为ADAMS轮胎模型测试结果的精度示意图;
图4为第一压力和第二压力加载位置示意图;
图5为轮辐初始角度示意图;
图6为本申请实施例提供的一种车辆仿真测试与实车测试的对标装置的示意性框图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
附图中所示的流程图仅是示例说明,不是必须包括所有的内容和操作/步骤,也不是必须按所描述的顺序执行。例如,有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并,因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
本申请实施例提供一种车辆仿真测试与实车测试的对标方法和装置。其中,该车辆仿真测试与实车测试的对标方法可应用于计算机设备中,该计算机设备可以是笔记本电脑、台式电脑等电子设备。
下面结合附图,对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下,下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参照图1,图1为本申请的实施例提供的一种车辆仿真测试与实车测试的对标方法的流程示意图。
如图1所示,该方法的整体思路包括步骤S1至步骤S4。
步骤S1、基于与实车关联的车轮参数建立整车多体动力学模型,并基于整车多体动力学模型根据实车测试中的试验工况进行仿真测试,并获得初始仿真载荷。
步骤S2、当所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异时,将整车多体动力学模型的车轮参数中的各个变量参数的数值进行上调和下调获得各个变量参数对应的变量范围,使得所述实测载荷处于变量范围上限对应的上限仿真载荷和变量范围下限对应的下限仿真载荷的区间内。
步骤S3、以仿真载荷与实测载荷的误差为响应,以所述变量参数为变量,以所述变量范围为约束,建立优化方程。
步骤S4、以响应的误差最小为优化目标,基于所述优化方程在变量范围内进行全局搜索,获得各个变量参数的最优数值。
需要说明的是,造成车辆仿真测试与实车测试的对标度低,即仿真载荷与实测载荷存在较大差异的原因包括两方面,一方面是轮胎模型的制作精度并不是100%,精度的损失导致仿真时轮胎与地面作用时,在六分力响应层面,仿真结果与实车测试的结果存在差异,并且随着试验的冲击载荷变大,差异也会更加明显;另一方面是对于在实车测试中出现的轮胎爆胎和轮毂变形等特殊情况,在仿真测试中难以仿真模拟复现,从而导致仿真载荷与实测载荷存在较大差异。
值得说明的是,对于轮胎模型的制作精度方面,本实施例中在建立整车多体动力学模型使用的部分轮胎参数是在ADAMS轮胎模型文件内获取的,因此先对ADAMS轮胎模型的建立以及其精度问题进行说明。
ADAMS轮胎模型的制作过程包括:对实际轮胎进行各种台架试验,并获取实验数据,然后将多个实验数据拟合,变为ADAMS轮胎模型中的参数。其中ADAMS轮胎模型的制作是本领域技术人员悉知的,在此不再赘述。
需要理解的是,由于是ADAMS轮胎模型是试验数据拟合获得的,因此与实际轮胎存之间在一定误差,基于ADAMS轮胎模型进行测试的虚拟测试曲线与实际轮胎进行测试的实际测试曲线存在一定差异,虚拟测试曲线数值与实际测试曲线数值之间差异的多少就是ADAMS轮胎模型对于相关项目的精度。轮胎模型由于是数学公式的近似表达,无法完美复现实体轮胎,因此轮胎模型与实际轮胎存在不可调和的误差,而轮胎模型与实际轮胎之间的误差也会导致车辆的仿真测试与实车测试不对标,从而导致实车测试的载荷与仿真测试的载荷存在差异。
示范性的,通过对实际轮胎和ADAMS轮胎模型进行相同工况的测试来确定ADAMS轮胎模型的精度。本实施例中分别基于实际轮胎和ADAMS轮胎模型进行过凸块实验,并记录两者过凸块时的六分力曲线。如图2所示,图2为平面内以60km/h的速度过凸块时,在Z向实际轮胎的实际测试值与ADAMS轮胎模型的虚拟测试值的对比图。从中可以看出,在最大载荷处于Z向12kN左右时,ADAMS轮胎模型辨识的工况的仿真极大值明显比对应的实测值要小,误差在5%~10%左右。如图3所示,其它项目以及测试过程中ADAMS轮胎模型的虚拟测试值与实际轮胎的测试值也存在较大差异。由此可见,ADAMS轮胎模型和实际轮胎之间存在差异。差异可能进而会导致整车仿真时的仿真测试结果与实车测试的实测结果存在差异,因此需要将ADAMS轮胎模型中的参数提取出来作为后续优化的输入。
一些实施例中,基于与实车关联的车轮参数建立整车多体动力学模型之前,需要获取车轮参数。本实施例中需要获取的车轮参数包括:固化参数,和变量参数以及一个设置参数,共三类参数。本实施例中需要获取的固化参数一共7个,变量参数一共15个,设置参数1个。其中,固化参数是指数在建立整车多体动力学模型后,这些参数的数值已经固定,在后续不会进行数值调整的参数;变量参数是指在建立整车多体动力学模型后,后续优化会进行调整的参数。
具体的,固化参数包括:外轮缘轮辋侧向刚度、外轮缘轮辋径向刚度、内轮缘轮辋侧向刚度、内轮缘轮辋径向刚度、轮辐条数、轮辋侧向永久变形量、轮辋径向永久变形量。
示范性的,固化参数中的轮辐条数,即为实际车轮的轮辐条数。对于固化参数中的外轮缘轮辋侧向刚度、外轮缘轮辋径向刚度、内轮缘轮辋侧向刚度、内轮缘轮辋径向刚度,是通过建立轮毂有限元模型,并对有限元模型加载一定的压力来获得。
如图4所示,建立轮毂有限元模型,约束所述轮毂有限元模型中轮心的六个自由度;在所述轮毂有限元模型的辐条中心加载第一压力,并获取压力加载方向外轮缘轮辋侧向形变量和外轮缘轮辋径向形变量,将所述第一压力除以所述外轮缘轮辋侧向形变量得到外轮缘轮辋侧向刚度,将所述第一压力除以所述外轮缘轮辋径向形变量得到外轮缘轮辋径向刚度。在所述轮毂有限元模型的相邻两根幅条中间位置加载第二压力,并获取压力加载方向内轮缘轮辋侧向形变量和内轮缘轮辋径向形变量,将所述第二压力除以内轮缘轮辋侧向形变量得到内轮缘轮辋侧向刚度,将所述第二压力除以内轮缘轮辋径向形变量得到内轮缘轮辋径向刚度。
本实施例中,第一压力等于第二压力,第一压力和第二压力的数值为1000N,并且压力加载点的加载范围为10度的圆周面。在加载时在施加点按照1000N施加压力,测量轮毂的变形位移。根据计算公式:刚度=1000/加载方向变形位移,计算各个刚度数据。
对于固化参数中的轮辋侧向永久变形量、轮辋径向永久变形量,则是在实车试验之后直接在实车上测量获取的。
变量参数包括:轮胎变量参数和轮毂变量参数,其中所述轮胎变量参数包括轮胎第一载荷垂向变形量、轮胎第二载荷垂向变形量、轮胎纵向刚度、轮胎侧向刚度、轮胎扭转刚度、轮胎同面内带束弯曲刚度、轮胎非同面内带束弯曲刚度束侧向刚度、轮胎束侧向刚度、轮胎带束径向扭曲刚度、轮胎带束扭曲刚度、轮胎带束扭曲刚度和胎压,所述轮毂变量参数包括轮胎密封层轮胎内密封层轮辋初始接触刚度、地面轮辋接触刚度和0胎压时密封层到轮缘高度。
值得说明的是,上述参数中的轮胎变量参数,即轮胎第一载荷垂向变形量、轮胎第二载荷垂向变形量、轮胎纵向刚度、轮胎侧向刚度、轮胎扭转刚度、轮胎同面内带束弯曲刚度、轮胎非同面内带束弯曲刚度束侧向刚度、轮胎束侧向刚度、轮胎带束径向扭曲刚度、轮胎带束扭曲刚度、轮胎带束扭曲刚度和胎压,这12个参数可以在ADAMS轮胎模型的定义文件中直接获取。其中,胎压的数值本身是一个固定的数值,这里需要对胎压进行处理将胎压处理成一个变量参数,具体方法为将胎压的数值设置为一个较小范围,本实施例中将胎压的设置为2bar-3.5bar。
进一步的,所述对于轮毂变量参数,即胎内密封层轮辋初始接触刚度、地面轮辋接触刚度和0胎压时密封层到轮缘高度,这一部分的参数在实车测试的过程中进行获取,但是其获取难度较大,难以一次准确获取,因此可以通过多次实车试验数据结合经验总结获得其数值。
设置参数包括:轮辐初始角度。如图5所示,车辆到障碍的距离一定的情况下,轮辐初始角度决定了障碍冲击到的轮毂圆周位置,撞击位置不同会使得测试结果存在偏差,因此需要获得实车测试中轮辐初始角度,作为仿真测试时的标定。
进一步的,在获取了与实车关联的车轮参数后,即可建立整车多体动力学模型。建立整车多体动力学模型时,需要根据悬架***KC试验以及整车试验对标调整悬架模型至试验状态,对于特殊的部位由于误用工况衬套可能进入非线性,需要对衬套进行非线性段设置,也可以将衬套建立实际有限元模型模拟该非线性,整车多体动力学模型的建立和调整方法为本领域技术人员悉知,在此不再赘述。
示范性的,本实施例以车辆60km/h的速度过横沟的误用工况为试验工况进行说明,在建立整车多体动力学模型后根据实车测试中的试验工况进行仿真测试,即基于整车多体动力学模型进行60km/h速度过横沟工况的仿真试验。需要注意的是,在进行仿真测试时,需要将整车多体动力学模型轮辐初始角度与实车测试时的轮辐初始角度保持一致,从而使得车轮撞击到障碍物的角度一致。在仿真测试完成后,对比仿真获得的初始仿真载荷与实车测试的实测载荷的差异,或者对比仿真测试的前后轮六分力与实车测试的前后轮六分力,从而确定是否进行后续优化。如果两者差异大于期望数值,则确定需要对整车多体动力学模型进行调整。一般情况下误用工况是存在误差较大的情况,因此是需要调整的。
进一步的,在确定所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异后,还包括:将所述初始仿真载荷分解至整车多体动力学模型的各个零部件中,并将整车多体动力学模型中载荷大于其对应的零部件载荷阈值的零部件由线性柔性体零件替换为非线性柔性体零件;或者,确定实车测试后实车上形变量大于预设形变量阈值的零部件,在整车多体动力学模型中将形变量大于预设形变量阈值的零部件由线性柔性体零件替换为非线性柔性体零件。
示范性的,通过CAE计算零部件buckling工况,确定各个零部件失稳时大变形的载荷临界值P,将该临界值P作为零部件的形变量阈值。如果将初始仿真载荷分解至整车多体动力学模型的各个零部件中后,存在零部件载荷值大于对应的载荷临界值P,则意味该零部件会在该工况产生大变形,需要对零部件进行特殊处理。具体的处理方法包括将线性的柔性体处理为非线性柔性体。当载荷超过了零部件承载的线性区,其会根据载荷产生非线性变形和永久变形,与实际更加吻合。或者,也可以通过在实车测试后,实车上的零件是否存在大变形来判断。前者可以运用于无实际样车的开发,后者用于载荷对标,通过非线性变形计算联合载荷仿真同步实时获取载荷响应,可以避免由于大变形吸收能量导致载荷峰值变小产生的误差。
具体的,当所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异时,将整车多体动力学模型的车轮参数中的各个变量参数的数值进行上调和下调获得各个变量参数对应的变量范围,使得所述实测载荷处于变量范围上限对应的上限仿真载荷和变量范围下限对应的下限仿真载荷的区间内,具体包括以下步骤:对整车多体动力学模型中的各个变量参数的数值按照对应的上调步长和下调步长进行调整;基于变量参数上调后的整车多体动力学模型进行仿真测试,获得上限仿真载荷;基于变量参数下调后的整车多体动力学模型进行仿真测试,获得下限仿真载荷;确定实测载荷是否处于所述上限仿真载荷和所述下限仿真载荷区间内;若是,则根据各个变量参数上调后的数值和下调后的数值生成对应变量参数的变量范围;否则,在上一次调整后的数值的技术上,再次根据所述上调步长和所述下调步长调整整车多体动力学模型的变量参数的数值,直至实测载荷处于仿真获得的上限仿真载荷和上限仿真载荷区间内。
值得说明的是,这里的调整是对轮胎参数中的变量参数的数值进行调整。以建立整车多体动力学模型时各个变量参数的数值为初始数值,在初始数值的基础上对各个变量参数的数值上调0.5个单位,获得变量参数上调后的整车多体动力学模型,基于数值上调后的整车多体动力学模型进行60km/h速度过横沟试验,获得上限仿真载荷;在初始数值的基础上对各个变量参数的数值下调0.5个单位,获得变量参数下调后的整车多体动力学模型,基于数值下调后的整车多体动力学模型进行60km/h速度过横沟试验,获得下限仿真载荷。然后判断上限仿真载荷和下限仿真载荷形成的区间内是否包含实测载荷,若包含,则将该变量参数上调0.5个单位后的数值和下调0.5个单位后的数值产生的区间作为该变量参数的变量范围。如果不包含则在调整后的数值的基础上将各个变量参数的数值再次偏移0.5,直到仿真获得的下限仿真载荷和下限仿真载荷形成的区间包含实测载荷。
一些实施例中,当所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异时,还包括:若实车测试时实车轮胎爆胎,则根据实车轮胎开始漏气时的气压、实车轮胎结束漏气时的气压和实车轮胎漏气时间生成胎压变化曲线;并将所述轮胎变量参数中的所述胎压调整为所述胎压变化曲线。
示范性的,如果实车试验中车轮出现了爆胎状况,则需要进行对整车多体动力学模型进行爆胎处理,根据实车轮胎爆胎过程中胎压变化设置胎压变化曲线设置。由于胎压漏气时间常常并不好测量,且轮胎爆胎的开始时间并不好确认,因此如果实车试验中爆胎后,这该轮胎的六分力对标需要将开始时间与结束时间作为变量,其中开始时间的胎压为初始胎压(也是变量)。
具体的,以仿真载荷与实测载荷的误差为响应,以所述变量参数为变量,以所述变量范围为约束,建立优化方程,包括:将仿真载荷对应的各个最大仿真六分力与实测载荷对应的各个最大实测六分力的误差,以及仿真载荷对应的各个最小仿真六分力与实测载荷对应的各个最小实测六分力的误差,作为优化方程的响应;以所述变量参数为优化方程的变量,以变量范围为对应变量参数的约束,并设置固定的轮辐初始角度,以建立优化方程。其中六分力包括:纵向力Fx、横向力Fy、法向力Fz、回正力矩Mz、滚动阻力矩My和翻转力矩Mx。
值得说明的是,可以对车辆的前轮和后轮分别建立对应的优化方程,前轮与后轮的优化方程的建立方法相同,本实施例中以前轮为例说明,后轮方法一致,前后轮互相影响较小可以视为互相独立。
需要说明的是,在仿真测试中和实车测试中,获得的载荷均是有幅度的,即如图1所示的形式,因此载荷有最大值和最小值,分解为六分力时也有最大六分力和最小六分力。将仿真测试获得的仿真六分力与实车测试获得的实测六分力的误差为响应,变量参数为变量,上调和下调形成的变量范围为对应变量参数的约束,可以建立12个优化方程,并且包含轮辐初始角度θ,用以保证仿真与实测的轮胎撞击角度相同,建立的优化方程为:
θ;
min{
ΔFx=(Fx(x1,x2,x3,x4,x5……x15)-TestFx)/TestFx;
ΔFy=(Fy(x1,x2,x3,x4,x5……x15)-TestFy)/TestFy;
ΔFz=(Fz(x1,x2,x3,x4,x5……x15)-TestFz)/TestFz;
ΔMx=(Mx(x1,x2,x3,x4,x5……x15)-TestMx)/TestMx;
ΔMy=(My(x1,x2,x3,x4,x5……x15)-TestMy)/TestMy;
ΔMz=(Mz(x1,x2,x3,x4,x5……x15)-TestMz))/TstMz;
ΔF'x=(Fx(x1,x2,x3,x4,x5……x15)-TestF'x)/TestF'x;
ΔF'y=(Fy(x1,x2,x3,x4,x5……x15)-TestF'y)/TestF'y;
ΔF'z=(Fz(x1,x2,x3,x4,x5……x15)-TestF'z)/TestF'z;
ΔM'x=(Mx(x1,x2,x3,x4,x5……x15)-TestM'x)/TestM'x;
ΔM'y=(My(x1,x2,x3,x4,x5……x15)-TestM'y)/TestM'y;
ΔM'z=(Mz(x1,x2,x3,x4,x5……x15)-TestM'z))/TestM'z;
};
其中,θ为轮辐初始角度,x1、x2、x3、x4、x5、…、x15分别为15个变量参数,Fx为15个变量参数下最大仿真纵向力,Fy为15个变量参数下最大仿真横向力,Fz为15个变量参数下最大仿真法向力,Mx为15个变量参数下方最大仿真翻转力矩力矩,My为15个变量参数下的最大仿真滚动阻力矩,Mz为15个变量参数下最大仿真回正力矩;TestFx最大实测纵向力,TestFy为最大实测横向力,TestFz为最大实测法向力,TestMx最大实测翻转力矩,TestMy为最大实测滚动阻力矩,TestMz为最大实测回正力矩;ΔFx为最大仿真纵向力与最大实测纵向力之间的误差,ΔFy为最大仿真横向力与最大实测横向力之间的误差,ΔFz为最大仿真法向力与最大实测法向力之间的误差,ΔMx为最大仿真翻转力矩力矩与最大实测翻转力矩之间的误差,ΔMy为最大仿真滚动阻力矩与最大实测滚动阻力矩之间的误差,ΔMz为最大仿真回正力矩与最大实测回正力矩之间的误差。
F'x为15个变量参数下最小仿真纵向力,F'y为15个变量参数下最小仿真横向力,F'z为15个变量参数下最小仿真法向力,M'x为最小仿真翻转力矩,M'y为Y方向的最小仿真滚动阻力矩,M'z为15个变量参数下最小仿真回正力矩;
Test'Fx最小实测纵向力,Test'Fy为最小实测横向力,Test'Fz为最小实测法向力,Test'Mx最小实测翻转力矩,Test'My为最小实测滚动阻力矩,Test'Mz为最小实测回正力矩;ΔF'x为最小仿真纵向力与最小实测纵向力之间的误差,ΔF'y为最小仿真横向力与最小实测横向力之间的误差,ΔF'z为最小仿真法向力与最小实测法向力之间的误差,ΔM'x为最小仿真翻转力矩力矩与最小实测翻转力矩之间的误差,ΔM'y为最小仿真滚动阻力矩与最小实测滚动阻力矩之间的误差,ΔM'z为最小仿真回正力矩与最小实测回正力矩之间的误差。
Min表示以ΔFx、ΔFy、ΔFz、ΔMx、ΔMy、ΔMz、ΔF'x、ΔF'y、ΔF'z、ΔM'x、ΔM'y和ΔM'z最小为优化方程的目标。
具体的,以响应的误差最小为优化目标,基于所述优化方程在变量范围内进行全局搜索,获得各个变量参数的最优数值,包括:通过拉丁超立方抽样在变量范围内对每个变量参数的数值进行抽样,根据抽样获得的抽样数值对整车多体动力学模型进行调整,并基于调整后的整车多体动力学模型进行仿真测试获得对应的抽样仿真载荷;输入所述抽样仿真载荷和变量参数对应的抽样数值到所述优化方程,获得对应的响应;通过采用通过克里金法HyperKriging构建变量参数与各个响应之间的近似模型,以获得了变量参数与各个响应的响应面;以响应的误差最小为优化目标,基于全面响应曲面法GRSM进行全局响应面搜索获得能够使得仿真载荷与实测载荷对标度最高的最优变量参数。
值得说明的是,本实施例中设置的变量参数的变量范围,其对应的仿真载荷覆盖了实测载荷,因此使得优化方程有解。通过拉丁超立方抽样方法在每个变量参数的变量范围内进行数值抽取,可以获得很多组不同数值的15个变量参数的组合,并进行DOE设计,对根据设计的数值对对整车多体动力学模型进行调整以进行仿真,获得对应的仿真载荷。根据每一个设计变量组合仿真完毕后,获取的每个组合的12个响应,通过采用克里金法构建近似模型,获得了15个变量参数与12个响应的响应面response surface;然后采用全面响应曲面法GRSM(Gloabal response search method)全局响应面搜索算法以优化响应的载荷最小为目标进行全局搜索,从而获取15个变量参数在全局最优的数值。
进一步的,可以根据对应的最优数值对整车多体动力学模型中的各个变量参数进行调整,根据调整后的整车多体动力学模型进行仿真试验。因为变量参数的最优数值时以仿真六分力和实测六分力误差最小为目标全局搜索得到的,因此根据调整后的整车多体动力学模型进行仿真试验能够与实车测试验具有良好的对标度。
本申请实施例提供了一种车辆仿真测试与实车测试的对标方法,基于与实车关联的车轮参数建立整车多体动力学模型,进行初步仿真获取初始仿真载荷后进行载荷解析,判断哪些零部件产生了大形变,并对产生大形变的零部件在整车多体动力学模型中进行替换处理,然后冻结除轮胎轮辋外的整车动力学模型,根据实际测试情况将轮胎爆胎情形及轮辋变形等固化参数,然后通过设定特定轮胎变量参数和轮辋变量参数的上下限,确认仿真获取的载荷上下限包含实测载荷在内后,同时通过建立基于响应面的多目标优化方程,根据拉丁超立方试验设计方法,获取参数变量与载荷响应之间的响应面,获取最佳性能参数。本申请实施例提供的一种车辆仿真测试与实车测试的对标方法,其有益效果在于,可以有效的提高车辆仿真测试与实车测试的对标精度,及时在车轮爆胎,轮毂变形等极端情况下,也能够使得仿真载荷与实测载荷具有很高的对标精度,可以看出经过轮胎与轮辋参数的优化,误用工况的精度大大提升,解决了极限工况下载荷对标精度的问题。同时一般载荷下的耐久工况也可以借鉴该方法提升模型精度。并且通过一系列的对标,可以得到确定出一些对载荷仿真影响较大的常规的设置参数,同时反馈到前期没有实际物理样车时,这些参数如何去设置可以得到比较准确的载荷,从而避免设计疏漏,又避免过渡设计。
请参照图6,图6为本申请实施例提供的一种车辆仿真测试与实车测试的对标装置的示意性框图。
如图6所示,该装置包括:
模型建立模块,其用于基于与实车关联的车轮参数建立整车多体动力学模型,并基于整车多体动力学模型根据实车测试中的试验工况进行仿真测试,并获得初始仿真载荷;
参数调整模块,其用于当所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异时,将整车多体动力学模型的车轮参数中的各个变量参数的数值进行上调和下调获得各个变量参数对应的变量范围,使得所述实测载荷处于变量范围上限对应的上限仿真载荷和变量范围下限对应的下限仿真载荷的区间内;
方程建立模块,其用于以仿真载荷与实测载荷的误差为响应,以所述变量参数为变量,以所述变量范围为约束,建立优化方程;
数值优化模块,其用于以响应的误差最小为优化目标,基于所述优化方程在变量范围内进行全局搜索,获得各个变量参数的最优数值。
其中,所述车轮参数包括:
固化参数,其包括外轮缘轮辋侧向刚度、外轮缘轮辋径向刚度、内轮缘轮辋侧向刚度、内轮缘轮辋径向刚度、轮辐条数、轮辋侧向永久变形量、轮辋径向永久变形量;
变量参数,包括轮胎变量参数和轮毂变量参数,其中所述轮胎变量参数包括轮胎第一载荷垂向变形量、轮胎第二载荷垂向变形量、轮胎纵向刚度、轮胎侧向刚度、轮胎扭转刚度、轮胎同面内带束弯曲刚度、轮胎非同面内带束弯曲刚度束侧向刚度、轮胎束侧向刚度、轮胎带束径向扭曲刚度、轮胎带束扭曲刚度、轮胎带束扭曲刚度和胎压,所述轮毂变量参数包括轮胎内密封层轮辋初始接触刚度、地面轮辋接触刚度和0胎压时密封层到轮缘高度;
设置参数,其包括轮辐初始角度。
其中,该装置还用于:
建立轮毂有限元模型,并约束所述轮毂有限元模型中轮心的自由度;
在所述轮毂有限元模型的辐条中心加载第一压力,并获取压力加载方向外轮缘轮辋侧向形变量和外轮缘轮辋径向形变量,将所述第一压力除以所述外轮缘轮辋侧向形变量得到外轮缘轮辋侧向刚度,将所述第一压力除以所述外轮缘轮辋径向形变量得到外轮缘轮辋径向刚度;
在所述轮毂有限元模型的相邻两根幅条中间位置加载第二压力,并获取压力加载方向内轮缘轮辋侧向形变量和内轮缘轮辋径向形变量,将所述第二压力除以内轮缘轮辋侧向形变量得到内轮缘轮辋侧向刚度,将所述第二压力除以内轮缘轮辋径向形变量得到内轮缘轮辋径向刚度。
其中,该装置还用于:
在实车测试结束后,在实车上提取所述轮辋侧向永久变形量、所述轮辋径向永久变形量、轮辐初始角度以及所述轮毂变量参数;
通过对ADAMS轮胎模型进行台架试验得到的所述轮胎变量参数。
其中,所述方程建立模块还用于:
将仿真载荷对应的各个最大仿真六分力与实测载荷对应的各个最大实测六分力的误差,以及仿真载荷对应的各个最小仿真六分力与实测载荷对应的各个最小实测六分力的误差,作为优化方程的响应;
以所述变量参数为优化方程的变量,以变量范围为对应变量参数的约束,并设置固定的轮辐初始角度,以建立优化方程。
其中,所述数值优化模块还用于:
通过拉丁超立方抽样在变量范围内对每个变量参数的数值进行抽样,根据抽样获得的抽样数值对整车多体动力学模型进行调整,并基于调整后的整车多体动力学模型进行仿真测试获得对应的抽样仿真载荷;
输入所述抽样仿真载荷和变量参数对应的抽样数值到所述优化方程,获得对应的响应;
通过采用通过克里金法HyperKriging构建变量参数与各个响应之间的近似模型,以获得了变量参数与各个响应的响应面;
以响应的误差最小为优化目标,基于全面响应曲面法GRSM进行全局响应面搜索获得能够使得仿真载荷与实测载荷对标度最高的最优变量参数。
其中,所述参数调整模块还用于:
对整车多体动力学模型中的各个变量参数的数值按照对应的上调步长和下调步长进行调整;
基于变量参数上调后的整车多体动力学模型进行仿真测试,获得上限仿真载荷;
基于变量参数下调后的整车多体动力学模型进行仿真测试,获得下限仿真载荷;
确定实测载荷是否处于所述上限仿真载荷和所述下限仿真载荷区间内;
若是,则根据各个变量参数上调后的数值和下调后的数值生成对应变量参数的变量范围;
否则,在上一次调整后的数值的技术上,再次根据所述上调步长和所述下调步长调整整车多体动力学模型的变量参数的数值,直至实测载荷处于仿真获得的上限仿真载荷和上限仿真载荷区间内。
其中,所述参数调整模块还用于:
若实车测试时实车轮胎爆胎,则根据实车轮胎开始漏气时的气压、实车轮胎结束漏气时的气压和实车轮胎漏气时间生成胎压变化曲线;
并将所述轮胎变量参数中的所述胎压调整为所述胎压变化曲线。
其中,该装置还用于:
将所述初始仿真载荷分解至整车多体动力学模型的各个零部件中,并将整车多体动力学模型中载荷大于其对应的零部件载荷阈值的零部件由线性柔性体零件替换为非线性柔性体零件;
或者,确定实车测试后实车上形变量大于预设形变量阈值的零部件,在整车多体动力学模型中将形变量大于预设形变量阈值的零部件由线性柔性体零件替换为非线性柔性体零件。
需要说明的是,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,上述描述的装置和各模块及单元的具体工作过程,可以参考前述实施例中的对应过程,在此不再赘述。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者***不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者***中还存在另外的相同要素。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种车辆仿真测试与实车测试的对标方法,其特征在于,包括:
基于与实车关联的车轮参数建立整车多体动力学模型,并基于整车多体动力学模型根据实车测试中的试验工况进行仿真测试,并获得初始仿真载荷;
当所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异时,将整车多体动力学模型的车轮参数中的各个变量参数的数值进行上调和下调获得各个变量参数对应的变量范围,使得所述实测载荷处于变量范围上限对应的上限仿真载荷和变量范围下限对应的下限仿真载荷的区间内;
以仿真载荷与实测载荷的误差为响应,以所述变量参数为变量,以所述变量范围为约束,建立优化方程;
以响应的误差最小为优化目标,基于所述优化方程在变量范围内进行全局搜索,获得各个变量参数的最优数值;
其中,所述变量参数包括轮胎变量参数和轮毂变量参数,其中所述轮胎变量参数包括轮胎第一载荷垂向变形量、轮胎第二载荷垂向变形量、轮胎纵向刚度、轮胎侧向刚度、轮胎扭转刚度、轮胎同面内带束弯曲刚度、轮胎非同面内带束弯曲刚度束侧向刚度、轮胎束侧向刚度、轮胎带束径向扭曲刚度、轮胎带束扭曲刚度、轮胎带束扭曲刚度和胎压,所述轮毂变量参数包括轮胎内密封层轮辋初始接触刚度、地面轮辋接触刚度和0胎压时密封层到轮缘高度。
2.根据权利要求1所述的车辆仿真测试与实车测试的对标方法,其特征在于,所述车轮参数包括:
固化参数,其包括外轮缘轮辋侧向刚度、外轮缘轮辋径向刚度、内轮缘轮辋侧向刚度、内轮缘轮辋径向刚度、轮辐条数、轮辋侧向永久变形量、轮辋径向永久变形量;
设置参数,其包括轮辐初始角度。
3.根据权利要求2所述的车辆仿真测试与实车测试的对标方法,其特征在于,获取所述固化参数包括:
建立轮毂有限元模型,并约束所述轮毂有限元模型中轮心的自由度;
在所述轮毂有限元模型的辐条中心加载第一压力,并获取压力加载方向外轮缘轮辋侧向形变量和外轮缘轮辋径向形变量,将所述第一压力除以所述外轮缘轮辋侧向形变量得到外轮缘轮辋侧向刚度,将所述第一压力除以所述外轮缘轮辋径向形变量得到外轮缘轮辋径向刚度;
在所述轮毂有限元模型的相邻两根幅条中间位置加载第二压力,并获取压力加载方向内轮缘轮辋侧向形变量和内轮缘轮辋径向形变量,将所述第二压力除以内轮缘轮辋侧向形变量得到内轮缘轮辋侧向刚度,将所述第二压力除以内轮缘轮辋径向形变量得到内轮缘轮辋径向刚度。
4.根据权利要求2所述的车辆仿真测试与实车测试的对标方法,其特征在于,还包括:
在实车测试结束后,在实车上提取所述轮辋侧向永久变形量、所述轮辋径向永久变形量、轮辐初始角度以及所述轮毂变量参数;
在ADAMS轮胎模型文件内获取所述轮胎变量参数。
5.根据权利要求2所述的车辆仿真测试与实车测试的对标方法,其特征在于,以仿真载荷与实测载荷的误差为响应,以所述变量参数为变量,以所述变量范围为约束,建立优化方程,包括:
将仿真载荷对应的各个最大仿真六分力与实测载荷对应的各个最大实测六分力的误差,以及仿真载荷对应的各个最小仿真六分力与实测载荷对应的各个最小实测六分力的误差,作为优化方程的响应;
以所述变量参数为优化方程的变量,以变量范围为对应变量参数的约束,并设置固定的轮辐初始角度,以建立优化方程。
6.根据权利要求5所述的车辆仿真测试与实车测试的对标方法,其特征在于,以响应的误差最小为优化目标,基于所述优化方程在变量范围内进行全局搜索,获得各个变量参数的最优数值,包括:
通过拉丁超立方抽样在变量范围内对每个变量参数的数值进行抽样,根据抽样获得的抽样数值对整车多体动力学模型进行调整,并基于调整后的整车多体动力学模型进行仿真测试获得对应的抽样仿真载荷;
输入所述抽样仿真载荷和变量参数对应的抽样数值到所述优化方程,获得对应的响应;
通过采用通过克里金法HyperKriging构建变量参数与各个响应之间的近似模型,以获得了变量参数与各个响应的响应面;
以响应的误差最小为优化目标,基于全面响应曲面法GRSM进行全局响应面搜索获得能够使得仿真载荷与实测载荷对标度最高的最优变量参数。
7.根据权利要求2所述的车辆仿真测试与实车测试的对标方法,其特征在于,当所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异时,将整车多体动力学模型的车轮参数中的各个变量参数的数值进行上调和下调获得各个变量参数对应的变量范围,使得所述实测载荷处于变量范围上限对应的上限仿真载荷和变量范围下限对应的下限仿真载荷的区间内,包括:
对整车多体动力学模型中的各个变量参数的数值按照对应的上调步长和下调步长进行调整;
基于变量参数上调后的整车多体动力学模型进行仿真测试,获得上限仿真载荷;
基于变量参数下调后的整车多体动力学模型进行仿真测试,获得下限仿真载荷;
确定实测载荷是否处于所述上限仿真载荷和所述下限仿真载荷区间内;
若是,则根据各个变量参数上调后的数值和下调后的数值生成对应变量参数的变量范围;
否则,在上一次调整后的数值的技术上,再次根据所述上调步长和所述下调步长调整整车多体动力学模型的变量参数的数值,直至实测载荷处于仿真获得的上限仿真载荷和上限仿真载荷区间内。
8.根据权利要求7所述的车辆仿真测试与实车测试的对标方法,其特征在于,当所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异时,还包括:
若实车测试时实车轮胎爆胎,则根据实车轮胎开始漏气时的气压、实车轮胎结束漏气时的气压和实车轮胎漏气时间生成胎压变化曲线;
并将所述轮胎变量参数中的所述胎压调整为所述胎压变化曲线。
9.根据权利要求1所述的车辆仿真测试与实车测试的对标方法,其特征在于,在确定所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异后,还包括:
将所述初始仿真载荷分解至整车多体动力学模型的各个零部件中,并将整车多体动力学模型中载荷大于其对应的零部件载荷阈值的零部件由线性柔性体零件替换为非线性柔性体零件;
或者,确定实车测试后实车上形变量大于预设形变量阈值的零部件,在整车多体动力学模型中将形变量大于预设形变量阈值的零部件由线性柔性体零件替换为非线性柔性体零件。
10.一种车辆仿真测试与实车测试的对标装置,其特征在于,包括:
模型建立模块,其用于基于与实车关联的车轮参数建立整车多体动力学模型,并基于整车多体动力学模型根据实车测试中的试验工况进行仿真测试,并获得初始仿真载荷;
参数调整模块,其用于当所述初始仿真载荷与实车测试的实测载荷存在差异时,将整车多体动力学模型的车轮参数中的各个变量参数的数值进行上调和下调获得各个变量参数对应的变量范围,使得所述实测载荷处于变量范围上限对应的上限仿真载荷和变量范围下限对应的下限仿真载荷的区间内;
方程建立模块,其用于以仿真载荷与实测载荷的误差为响应,以所述变量参数为变量,以所述变量范围为约束,建立优化方程;
数值优化模块,其用于以响应的误差最小为优化目标,基于所述优化方程在变量范围内进行全局搜索,获得各个变量参数的最优数值;
其中,所述变量参数包括轮胎变量参数和轮毂变量参数,其中所述轮胎变量参数包括轮胎第一载荷垂向变形量、轮胎第二载荷垂向变形量、轮胎纵向刚度、轮胎侧向刚度、轮胎扭转刚度、轮胎同面内带束弯曲刚度、轮胎非同面内带束弯曲刚度束侧向刚度、轮胎束侧向刚度、轮胎带束径向扭曲刚度、轮胎带束扭曲刚度、轮胎带束扭曲刚度和胎压,所述轮毂变量参数包括轮胎内密封层轮辋初始接触刚度、地面轮辋接触刚度和0胎压时密封层到轮缘高度。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
BR9905944A (pt) * | 1998-12-22 | 2000-09-12 | Pirelli | Processo para a determinação de caracterìsticas de desempenho pré selecionadas de uma banda de rodagem de um pneumático, e, pneumático. |
WO2018023845A1 (zh) * | 2016-08-03 | 2018-02-08 | 东南大学 | 一种基于胎压监测的竖向车轮冲击力实时测量方法及*** |
CN110362863A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-10-22 | 南昌大学 | 一种轮毂电机车轮减振***参数优化匹配方法 |
CN112199771A (zh) * | 2020-09-24 | 2021-01-08 | 燕山大学 | 车轮轮辋形状优化方法 |
CN113656943A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-11-16 | 桂林电子科技大学 | 一种商用车整车底盘部件疲劳载荷谱提取方法 |
CN114462188A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-05-10 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 道路载荷测试方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114590090A (zh) * | 2022-03-04 | 2022-06-07 | 江苏大学 | 基于自适应lqr轮毂直驱半主动悬架控制***构造方法 |
-
2023
- 2023-07-12 CN CN202310853117.3A patent/CN116579187B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
BR9905944A (pt) * | 1998-12-22 | 2000-09-12 | Pirelli | Processo para a determinação de caracterìsticas de desempenho pré selecionadas de uma banda de rodagem de um pneumático, e, pneumático. |
WO2018023845A1 (zh) * | 2016-08-03 | 2018-02-08 | 东南大学 | 一种基于胎压监测的竖向车轮冲击力实时测量方法及*** |
CN110362863A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-10-22 | 南昌大学 | 一种轮毂电机车轮减振***参数优化匹配方法 |
CN112199771A (zh) * | 2020-09-24 | 2021-01-08 | 燕山大学 | 车轮轮辋形状优化方法 |
CN113656943A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-11-16 | 桂林电子科技大学 | 一种商用车整车底盘部件疲劳载荷谱提取方法 |
CN114462188A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-05-10 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 道路载荷测试方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114590090A (zh) * | 2022-03-04 | 2022-06-07 | 江苏大学 | 基于自适应lqr轮毂直驱半主动悬架控制***构造方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
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电动汽车轮毂电机―双横臂悬架***设计与优化;王冬良;陈南;刘远伟;季丰;;机械设计与制造(第10期);全文 * |
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CN116579187A (zh) | 2023-08-11 |
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