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。     

基于幂函数的路面不平度白噪声激励模拟方法

对基于有理函数的路面不平度白噪声激励模拟方法进行了分析,指出了该方法存在的不足.提出了一种基于幂函数的路面不平度白噪声激励模拟方法,并对其两轮路面不平度输入的白噪声激励模拟方法进行了推导.通过对不同等级路面的仿真,验证了所提出方法的可行性.     

路面不平度的数学模型及计算机模拟研究

提出了一种一维路面不平度数学模型，即ＡＲＭＡ模型，统一地描述了复杂而且不规则的路面起伏形状，运用该模型进行了计算机数值模拟，对国标ＧＢ７０３１－８６《车辆振动输入路面平度表示方法》中规定的路面不平度模拟结果表明，该模型的模拟精度好，运算效率高，同时数字信号处理理论为该模型提供了严密的数学基础。     

路面激励引起车内噪声的模拟和试验

本文建立了因路面不平度随机激励所产生的车内噪声的数学模型，借助了测得的车身悬置连接点的导纳函数，各连接点到车内耳旁位置的噪声传递函数以及悬置和轮胎参数，计算了由路面不平度所引起的车内耳旁噪声的大小，并将其与道路模拟机上的测量结果相比较，结果表明两者获得了较好的一致，还进一步分析了改变悬置和轮胎参数对车内噪声的影响，为车内噪声的分析、悬置参数的择优选取和汽车的声学设计提供了简易方法。     

基于汽车车身垂直加速度的典型道路路面谱识别研究

以1/4汽车振动模型为研究对象,推导出以汽车车身垂直振动加速度作为输入信号、路面不平度作为输出信号的数学模型及其模拟图,并利用MATLAB/SIMULINK搭建系统模型求解路面不平度,对路面不平度进行谱估计完成路谱的识别。通过实际测试和数据处理分析,说明该方法理论依据正确可行,可以为虚拟样机仿真路面的生成提供数据支持。     

由国际平整度指数模拟路面不平度方法研究

为了将实测得到的国际平整度指数IRI值引入到路面不平度模拟中,从而在车一路或车一桥相互作用的耦舍体系中更准确地模拟由路面不平度引起的车辆动荷栽,提出了一种通过实测IRI值得到该段路路面不平度的方法.由IRI的计算方法入手,通过建立1/4车模型来分析路面不平度的输入和车辆、地面的振动响应,并通过路面不平度标准差与IRI的关系等式作为中介,将IRI引入到路面不平度的模拟中,采用周期图表法,利用功率谱密度函数和傅立叶逆变换,进一步模拟出路面不平度.最后进行了实例模拟,通过程序分析,验证了该方法的有效性.     

基于RBF神经网络识别路面不平度的研究

针对应用RBF神经网络识别路面不平度的输入选择、输入方案确定和识别效果评价3个问题,提出了一种解决方法。对RBF神经网络和训练过程进行了分析,选择车辆可以测试的车辆响应作为RBF神经网络输入,引入正交试验设计确定RBF 神经网络输入方案,采用相关系数和均方根误差作为RBF神经网络识别效果的评价指标。通过采用车辆和路面不平度系统4自由度平面模型仿真获得车辆响应和前轮路面不平度,应用RBF神经网络对常用路面等级和常用车速行驶下某汽车的前轮路面不平度进行了识别。结果表明,所提出的方法解决了基于RBF神经网络识别路面不平度的3个问题,可以用于其它神经网络识别路面不平度。     

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。     

基于RBF神经网络识别路面谱的新方法

路面不平度是车辆行驶中振动的重要激励。为了识别路面不平度的功率谱密度函数(路面谱),提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络识别路面谱的新方法。该方法以7自由度汽车振动模型为基础,以MATLAB软件仿真得到的汽车车身质心垂直加速度谱为神经网络理想输入样本,以GB7031-86建议的路面谱为神经网络理想输出样本,应用RBF神经网络建立汽车车身质心垂直加速度谱和路面谱之间的非线性映射模型。另取一组仿真得到的车身质心垂直加速度谱代入已训练好的网络进行路面谱识别。结果表明:该方法具有较强的抗噪声能力和较理想的识别精度,识别的路面谱与拟合的路面谱吻合一致。     

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。     

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。     

合成道路谱在四通道整车道路模拟试验中的应用

介绍了一种基于路面不平度输入的合成道路谱生成方法,以某款车为例,分析了合成道路谱在四通道整车道路模拟试验台上的模拟质量。试验结果表明,对垂直载荷敏感的通道模拟精度良好,大部分相对载荷为0.5~2.0,与实际载荷测量的波动范围一致。合成道路谱可作为四通道的垂直载荷激励,能够对整车车身和内、外饰件等零部件进行快速质量评价。     

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。     

考虑路面不平度神经网络的悬架参数优化

以1/4车辆模型为例,构建了考虑路面不平度的3×3神经网络系统,并进行了多种路面条件下汽车悬架参数优化。计算结果表明,将路面不平度作为神经网络输入之一的神经网络优化系统与已有神经网络系统相比,可使设计人员综合考虑路面的影响,从而得到适应条件更广泛的悬架参数。     

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。     

车轮随机动载特性的Simulink仿真分析

利用汽车的两自由度模型，应用Simulink软件仿真分析了车速与路面不平度对车轮随机动载变化趋势的影响。同时也分析了车轮随机动载的大小对路面疲劳应力的影响，指出了不同车速和路面不平度引起的路面动力反应及损伤变化规律，即车速和路面不平度的增加将导致汽车动载的增加，从而加速路面的损伤。提出了针对路面状况调整车速可以降低车轮随机动载，从而达到减轻路面损伤的要求。     

基于路面不平度自功率谱密度函数计算国际不平度指数的研究

提出了一种基于路面不平度自功率谱密度函数PSD计算国际不平度指数IRI(International Roughness Index)的方法。通过建立1/4车辆模型来分析路面不平度的输入和汽车振动的响应,由动态响应模型的理论分析得到路面不平度的自功率谱密度函数PSD(Power Spectral Density),再应用随机理论等方法,推得基于路面不平度自功率谱密度函数PSD的IRI值。用PSD计算IRI,能够使车辆和道路部门比较他们对路面不平度的各自评价标准,从而作为其设计、改进产品的依据,IRI的求得,为公路运输部门对道路的养护决策提供了依据。     

随机载荷下汽车钢板弹簧疲劳设计方法

以路面不平度随机激励为输入，以钢板弹簧随机疲劳寿命估算为基础，对钢板弹簧的随机应力过程做了较深和的研究，最终提出了一种新的钢板弹簧参数设计方法。     

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。     

基于虚拟试验场的强化路面建模方法研究

虚拟试验场是依据某汽车试验场建立的,可用于在仿真环境下对车辆进行路试试验。虚拟试验场的路面建模需要保证具有实际路面特性,文章针对虚拟试验场建立中强化路面的建立问题进行研究,提出一种方法,可以准确的建立虚拟试验场的强化路面。利用双轨路面计测量强化路面的不平度,对测试数据进行分析处理,保证测量结果的准确性,应用试验场规则路面的详细尺寸信息建立模拟路面。对于规则强化路面,应用实际尺寸和技术规范等信息建立,对于不规则强化路面,利用实际测量的路面不平度,通过功率谱估计、路面等级分析、路面不平度数字化等建立模拟路面。通过相关性分析,保证所建立的模拟路面的准确性和可信性。