基于Fourier逆变换法的桥面不平度模拟及测试分析

桥面不平度是影响车桥耦合振动的主要因素之一。研究了基于Fourier逆变换法在路面功率谱已知的情况下,构造路面不平度随机序列的算法,通过与三角级数叠加法对比,结果表明,Fourier逆变换法模拟的路面不平度功率谱与预期谱能更好的吻合。同时,根据实测的上饶乔木湾乐安河大桥桥面不平度数据,计算该桥面不平度功率谱密度并与国家标准GB/T7031-86进行对比,结果显示该桥桥面处于B级到C级之间,这为精确计算车桥耦合振动提供了有利的理论依据。     

白噪声路面不平度时域模型的建立与仿真

为合理模拟路面时域模型,通过路面不平度空间功率谱密度分析路面频域模型,并由路面频域模型推导路面时域模型的滤波白噪声数值模拟方法。提出了采用滤波白噪声方法模拟路面时域模型时,改变仿真车速的同时调整不同的路面不平度系数,对30km/h、60km/h车速下B、C级路面的时域模型进行了仿真,仿真结果准确,可作为进一步的汽车动力学分析的路面输入,具有研究价值。     

基于逆变换的路面不平度仿真研究

针对使用现有方法仿真公路路面不平度时其结果存在误差的问题,研究了基于逆变换的路面不平度仿真的新方法。该方法直接研究给定的路面不平度功率谱密度,然后根据功率谱密度和离散FOURIER变换的性质以及信号采样定理,对数据进行截断、补充和一系列变换后获得路面的不平度。在考虑了汽车固有振动频率及行驶速度后。利用该方法对A、E两个等级的公路路面进行数值仿真。仿真结果显示：利用该方法所得路面不平度的功率谱密度与给定的功率谱密度准确一致,并且该方法简洁、便于使用。     

基于国际平整度指数IRI的路面不平度仿真研究

国际平整度指数IRI和路面功率谱密度PSD是评价路面平整度的两大指标,通过理论公式的推导,建立了两大指标的换算关系.在此基础上,给出了基于离散傅立叶逆变换的路面不平度仿真过程,推导得出了基于国际平整度指数IRI的路面不平度仿真过程,并对仿真精度进行了验证.仿真结果表明:利用该方法可以直接通过国际平整度指数豫,对路面不平度进行时域仿真,且仿真精度较高.最后,结合实测高速公路的国际平整度指数IRI对实际路面进行了不平度仿真,得到实际路面的不平度起伏情况.     

路面国际不平度指数的两种描述及其应用

为理解和应用路面国际不平度指数,研究了路面国际不平度指数的时间域和时间频率域描述。基于路面国际不平度指数的标准车辆模型,建立了路面国际不平度指数的时间域描述和车辆模型的运动微分方程。在空间频率域,建立了路面不平度功率谱密度表示;在时间频率域,建立了路面激励功率谱密度表示。通过路面国际不平度指数标准车辆模型推导出悬架动挠度速度的频率响应表示,建立了路面国际不平度指数的时间频率域表示,分析证明了路面国际不平度指数和路面激励功率密度等效。利用美国LTPP项目实测路面不平度数据,求取了路面国际不平度指数时间域和时间频率域的结果,通过两者对比说明了国际不平度指数时间频率域描述的正确性和有效性,对实测路面不平度数据引入中值滤波可更好确定时间频率域路面国际不平度指数。     

基于实测不平度的路面等级分析与评价

通过经改良的平整度仪的实际测量得到了路面不平度数据,将所测得的频域信号转化为位移信号后,采用经验模态分解去均势项和小波硬阈值去噪等方法对数据进行了预处理。再对预处理后的数据进行傅里叶变换得到功率谱密度曲线,并用倍频程的平滑滤波法得到了平均功率谱密度曲线。然后运用谐波叠加法重构了A级路面谱并将其与实测路谱进行对比,最后用特征参数提取法评价所测路段的路面等级,并在分析和处理所有测量路段后,基于统计结果对整个林场的路面状况进行了评价。结果表明试验方法可行,所测区域路面整体水平较好,大部分集中在A级和B级,整体路面不平度在B级以上。     

伪随机桥面不平顺时域模型仿真分析研究

桥面不平顺是车辆-桥梁耦合系统振动的主要影响因素之一,引入路面不平度来模拟桥面不平顺,假定路面不平度是具有零均值、各态历经的平稳随机过程,且服从高斯概率分布。基于FORTRAN平台编制了模拟桥面不平顺的仿真程序BDR,采用FFT法及谐波法模拟了按国家标准GB/T 7031-86划分的B、C级桥面不平顺曲线。结果表明:该模型能够描述复杂且不规则的路面形状,适用于任意谱密度函数的平稳随机过程,适应性良好。     

路面不平度重构的AR模型阶数确定方法研究

为了进一步提高对虚拟路面的重构精度,根据路面不平度是实平稳随机过程这一特点,按给定的标准路面不平度功率谱密度建立其相应的时间序列模型—AR模型。以此对路面不平度进行重构并对重构结果作相应的谱分析。通过对重构不平度的功率谱密度与标准功率谱密度之间的相对误差控制来确定AR模型的最优阶数,即当相对误差在某一阶数下取得最小值时,则此阶数就为模型的最优阶数。利用该方法对标准路面进行重构,结果表明,重构的功率谱和不平度均方根值的拟合精度相对传统的阶数确定方法都有较大的提高,从而证明此阶数确定方法的可行性和优越性。     

基于BP神经网络的路面不平度识别

将BP神经网络作为识别路面不平度的工具,确定了用于识别的评价指标。建立了前后轮路面不平度滤波白噪声模型和汽车平顺性4 自由度平面模型,通过仿真获得车辆响应和前后轮路面不平度,作为BP 神经网络的输入和输出。采用3 层BP 神经网络识别路面不平度,先后构造了44 种车辆响应输入方案进行训练和测试,通过评价指标选出最优输入方案。研究结果表明,在车辆行驶的常用路面和车速条件下,识别前后轮路面不平度的最优输入方案由车轮垂直加速度、车轮垂直位移和悬架动挠度组成。     

路面不平度传递函数法在汽车动态模拟中的应用

路面不平度是汽车行驶时最主要的激励，正确的模拟路面不平度是汽车进行计算机模拟的基础。但在通常情况下，路面不平度输入非常困难。本文针对大型有限元工程软件NASTRAN的使用，研究路面不平度传递函数法，通过路面不平度传递函数输入路面不平度激励，用于汽车的动态模拟。实例验证表明，此方法简单适用，结果准确。     

路面不平度传递函数法在汽车动态模拟中的应用

路面不平度是汽车行驶时最主要的激励，正确的模拟路面不平度是汽车进行计算机模拟的基础。但在通常情况下，路面不平度输入非常困难。本文针对大型有限元工程软件NAS-TRAN的使用，研究了路面不平度传递函数法，通过路面不平度传递函数输入路面不平度激励，用于汽车的动态模拟。实例验证表明，此方法简单适用，结果准确。     

基于整车模型的路面不平度与行车舒适性关系的分析

鉴于目前尚未建立统一的行车舒适性的评价标准,通过建立符合车辆实际振动情况的十自由度整车模型,并以此模型为分析基础,以ISO2631—1：1997（E）《人体承受全身振动的评价标准》为依据,分析了路面不平度与行车舒适性的关系,评价了A、B、C三种等级路面的不平度对行车舒适性的影响,阐述了应从舒适性的角度对路面不平度分级进行调整的原因。     

汽车道路谱标准现状与趋势研究

道路谱是研究路面不平度的重要手段与方法.通过对道路谱的研究,可以改善汽车行驶的平顺性,提高汽车的可靠性及操纵稳定性等.现有的ISO/TC108 SC2N67与GB/T 4970-1996存在着路面不平度分级范围过广,可用分级覆盖率低,功率谱拟合表达式及等级划分方法与现有路面铺装状况不相符,路面不平度的采集处理精度过低等问题.现在道路谱研究已经朝着路面不平度重构,室内道路模拟实验及虚拟车辆试验,开发高精度的路面采集设备,对路面不平度进行高精度的处理等方向发展.     

随机路面激励下车辆系统参数对汽车行驶平顺性的影响研究

基于汽车系统动力学和随机振动理论，建立了简化的人体-座椅、车身及车轮3-DOF车辆振动模型，采用线性滤波白噪声法建立了路面激励模型，并仿真分析了常见C级路面的不平度特性。以C级随机路面激励为车辆振动系统输入，运用变步长四阶Runge-Kutta法求解了车辆系统数学模型。在时域和频域两方面，仿真分析了座椅刚度、阻尼，悬架刚度、阻尼及轮胎刚度对座椅、悬架性能的影响，以及路面不平度和车速对座椅垂向加权加速度的影响。得出了座椅加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷功率谱密度随座椅刚度、阻尼系数，悬架刚度、阻尼系数及轮胎刚度变化的规律。     

路面不平度的分形分级参数研究

根据路面不平度的现有分级标准,采用傅里叶逆变换的方法模拟8个等级路面不平度高程数据,计算路面不平度的分形参数,提出路面不平度的分形分级参数.计算分析结果表明,傅里叶逆变换方法模拟的各级路面分形维数均在1.60左右,差别很小,表现出明显的自相似性;路面不平度指数结合了路面不平度的传统的统计特征参数与分形维数,因而更适合路面不平度的分级;路面不平度指数随功率谱密度的增大而增大,且由高级到低级呈明显增大趋势,路面不平度等级越差,路面不平度指数越大.     

车辆纵振路面谱研究

为了解决车辆路面纵剪力对路面损伤的评价、车辆纵振平顺性的描述等难题，提出了车辆纵振路面谱这一概念。路面不平造成了车辆垂向和纵向的振动，使它与垂向路面谱共同产生。定义了车辆纵振路面谱的数学表达方法，设计了用五轮仪测量纵振路面谱的试验，对青－黄调整公路某段进行了实测。经数据回归分析，该路段垂向路面谱对应的路面级别为C级偏优，纵振路面谱为B级偏优。     

基于谐波叠加法的路面不平度重构

对GB/T 7031-2005中提出的路面功率谱密度表达式及等分方法,应用谐波叠加法对路面不平度随机序列进行仿真,使用AR模型谱估计法验证仿真结果.结果表明通过谐波叠加法能很好地拟合路面不平度,且AR模型谱估计具有拟合结果平滑且精度高的特点.     

基于NARX神经网络的路面不平度识别

为应用NARX神经网络识别路面不平度,对NARX神经网络及其训练过程和结构设计进行了分析,采用相关系数和均方根误差作为NARX神经网络识别效果的评价指标。建立了路面不平度滤波白噪声模型和汽车平顺性4自由度平面模型,通过仿真获得路面不平度和车辆响应。以可测试的车辆响应作为NARX神经网络的输入,采用正交试验设计提出确定NARX神经网络输入方案的方法,对在常用等级路面上以常用车速行驶的某汽车的前轮路面不平度进行了识别。结果表明,将可测试的车辆响应作为NARX神经网络输入,结合正交试验设计,解决了NARX神经网络最优输入方案的确定问题。     

考虑路面不平度的汽车稳定性控制的研究

考虑路面不平度对汽车稳定性的影响，建立了一个含路面不平度激励的14自由度的汽车动力学模型。在主动悬架技术的基础上，运用直接的反馈控制制定了提高汽车操纵稳定性的控制策略。利用该模型进行了汽车稳定性的仿真研究。与没有稳定性控制系统的仿真结果相比，该控制器的应用能够较好地改善汽车的稳定性。     

整车多轮动载作用下沥青路面动力响应

车辆荷载作用下沥青路面各结构层受力复杂,现行公路沥青路面设计规范未能考虑车辆振动特性和橡胶轮胎非线性。为研究整车多轮动载作用下沥青路面动力响应,基于车辆动力学、橡胶材料超弹性及沥青路面黏弹性理论,构建整车-橡胶轮胎-沥青路面三维有限元模型,与实际车-路现场测量比较验证本模型的可靠性,对比分析无路面不平度与B级路面不平度激励下,路面各结构层动力响应。结果表明：通过与实际车-路测量结果比较,沥青层底部纵向最大剪应变与实测值误差为5.889%,表明该车-路动力学模型可靠、合理;B级路面不平度激励下,后轴左单轮接地法向力为0~86.526 kN,车体法向振动加速度为-0.451~0.372 m·s^-2,后轴左悬架弹力为60.376~68.42 kN;与无路面不平度相比,后轴左单轮最大接地法向力、车体最大法向加速度、后轴左悬架最大弹力分别增加113%、402.7%、7.4%;与无路面不平度相比,沥青路面上、中、下面层纵向最大压应力分别增加18.91%、12.4%、21.1%,纵向最大拉应力分别增加3.94%、6.25%、33.3%;横向最大压应力分别增加10.43%、8.47%、9.19%,横向最大拉应力分别增加12.19%、13.08%、33.33%,且压应力数值远大于拉应力;竖向最大压应力分别增加19.1%、19.35%、20.07%,竖向最大拉应力分别增加26.93%、7.38%、6.2%,且前轮压应力大于中、后轮压应力。以上数据说明路面不平度对结构层响应影响较大,车辆振动特性及橡胶轮胎与路面非线性接触不容忽略。