技术领域
[0001] 本
发明涉及的是一种汽车工程技术领域的系统，具体是一种汽车车身结构疲劳寿命预测系统。
背景技术
[0002] 随着现代汽车研发和制造技术的不断进步，汽车产品向着高速、轻量化方向发展，汽车结构的疲劳耐久性问题日益突出。如何在保证车辆安全、舒适、节能环保的前提下设计出能够满足耐久性要求的车辆是当今汽车设计的一项重要挑战。结构在承受远低于静载破坏强度的动
载荷作用下发生的失效破坏就是疲劳破坏。据统计，现代机械结构破坏中，因交变载荷引起疲劳破坏的事故占机械结构失效破坏总数的95％，因此在汽车设计阶段预测结构疲劳寿命，寻找薄弱环节并进行强化具有非常高的现实意义。车身是汽车的重要组成部分，起着承受载荷、保障乘员安全、提高乘员舒适性的重要作用。车身受到经由轮胎-悬架传递的地面激励，结构内部的应
力和应变随着时间发生不规则的复杂变化。现代汽车疲劳寿命预测主要方法：一种是实车试验，制造样车在强化路面上进行耐久性试验或进行台架试验，这种方法得到的能够得到精确的结果，但是存在成本高，周期长的缺点，此外试验发现的问题可能是单个车体存在的问题，不一定能代表设计的共性；另一种方法是进行虚拟试验，建立整车虚拟模型进行疲劳寿命仿真分析，这种方法成本较低，周期短，可以在汽车的设计阶段同时发现结构中存在的多种
缺陷，但由于汽车结构复杂，车身结构承受的外界激励难于准确测量，加之传统的疲劳分析理论的缺陷，无法精确预测缺陷部位的疲劳寿命。为了解决虚拟试验中存在的问题，引入多体动力学理论建立包含车身和底盘、完备的汽车系统多
体模型，提取汽车行驶过程中车身与底盘之间所有载荷传递通道的动载荷历程，通过车身结构动态响应分析和疲劳寿命S-N(
应力振幅-
循环寿命)仿真方法寻找疲劳寿命低的危险
位置，最后针对“双轴性”严重的危险位置所在的零件采用多轴疲劳寿命预测技术精确预测其疲劳寿命。
[0003] 经对
现有技术的文献检索发现，缪炳荣、张卫华等在《
铁道学报》2007年第4期上发表《基于多体动力学和有限元方法的车体结构疲劳寿命仿真》，该文中对
机车车体在轨道行驶过程中的振动传递路径及疲劳寿命预测进行分析，通过多体仿真技术获得车体结构动载荷历程，进而采用考虑安全因子的S-N方法进行疲劳寿命预测。该文在获得车体动载荷历程后，由于采用准静态的方法计算结构应力，约束位置会出现应力集中。另外，没有考虑平均应力的影响，会造成疲劳寿命预测值偏差较大；此外，在疲劳寿命预测时，对于两向主应力呈非比例状态的危险位置，没有进行“双轴性”分析，采用的是传统的S-N方法，因此不能精确预测其疲劳寿命。
发明内容
[0004] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种汽车车身结构疲劳寿命预测系统，使其准确描述路面激励在轮胎-悬架-车身传递路径中的传递过程，寻找车身疲劳寿命低的危险位置，并准确预测危险位置所在零件的疲劳寿命。该方法从工程实际出发，在显著降低车身疲劳设计需要的周期和成本的前提下提高车身结构疲劳寿命的预测
精度，有助于进行设计阶段的结构改进。
[0005] 本发明通过以下技术方案实现，本发明包括：路谱拟合模
块、车身载荷谱采集模块、车身结构动态响应分析模块、车身低疲劳寿命危险位置辨识模块、车身结构疲劳寿命预测模块，其中：
[0006] 路谱拟合模块根据同级别路面的速度
功率谱在频域范围内为常数的特点和国标车辆振动输入-路面平度表示方法建立适合多种级别路面的路谱，然后根据实际场地试验路面组成情况生成组合路谱，并将组合路谱发送给车身载荷谱采集模块；
[0007] 车身载荷谱采集模块根据模态综合法和多体动力学原理，建立由轮胎、悬架和车身等组成的刚柔多体耦合系统，通过在组合路谱激励下的虚拟台架试验测量车身在与悬架连接的位置承受的动载荷历程，并将动载荷历程传输给车身结构动态响应分析模块；
[0008] 车身结构动态响应分析模块通过建立车身有限元模型和测得的车身承受的动载荷历程，采用
有限元分析方法结合惯性释放技术获得分别由重力产生的静态载荷和路面激励产生的动态载荷造成的车身结构响应，并将两种车身结构响应传输给车身低疲劳寿命危险位置辨识模块；
[0009] 车身低疲劳寿命危险位置辨识模块使用获得的车身在重力产生的静态载荷和路面激励产生的动态载荷下的车身结构响应，采用单轴应力状态假设的S-N(应力振幅-循环寿命)方法，寻找车身低寿命的零件位置作为危险位置，并对危险位置进行“双轴性”分析，分析动态载荷作用下
车身板壳平面内的两向主应力幅值及
相位随时间变化信息，对于主应力幅值和相位随时间变化不规则的
节点，将该危险位置输入车身结构疲劳寿命预测模块进行精确疲劳寿命预测，对于变化规则的节点，直接采用S-N方法预测疲劳寿命；
[0010] 车身结构疲劳寿命预测模块针对车身低疲劳寿命位置辨识模块识别的车身结构危险位置，根据多轴疲劳损伤计算中的临界面法，选择能够综合考虑拉伸、剪切综合作用的Fatemi-Socie损伤参量(范特密-索斯)，计算循环周期内每一时刻经过该危险位置的任一方向上该损伤参量的值，取最大值为当前时刻该位置的有效损伤，采用迈纳线性累计损伤准则计算一个振动周期内该危险位置的总损伤，最后对照材料的损伤-循环寿命特性，精确预测疲劳寿命。
[0011] 所述路谱拟合模块，通过试验测定或参考国标获得多种等级路面的不平度信息，采用随机白噪声激励，根据左右轮相干性和前后轮延时性，获得单种路面下四轮路谱信息；根据试验要求和场地条件，组合实际场地试验时的综合路谱信息，并调整两级路谱接合处的斜率，避免在不同级路面过度位置出现过大冲击。
[0012] 所述车身载荷谱采集模块，通过建立车身有限元模型进行模态分析，提取足以
覆盖路面激励主要频段的前N阶模态信息，使用模态信息建立柔性车身；根据试验获得的悬架及轮胎特性参数建立多体底盘模型，采用能够正确模拟底盘零件连接方式的运动副和弹性
垫圈保证底盘结构连接的正确性；将柔性车身和多体底盘通过弹性
支撑连接，并在连接处设置载荷
传感器，实现整车虚拟装配。
[0013] 所述车身载荷谱采集模块，在整车四个轮胎下设置虚拟激振台架，以路谱拟合模块提供的组合路谱信息作为激振源，仿真实车在场地行驶的运动特性，并提取每个传感器的纵向、横向和垂向的动载荷历程，作为车身结构动态响应分析模块的输入。
[0014] 所述车身结构动态响应分析模块，将提取的动载荷历程分解成重力产生的静态载荷和路面激励产生的动态载荷，采用有限元分析方法结合惯性释放技术计算结构应力，根据静态载荷计算车身自重下的
应力分布，根据动态载荷计算车身结构动态应力分布，其中车身自重造成的静态应力会影响材料的疲劳特性，而动态应力分布是产生疲劳的根本原因，将两种车身结构响应传输给车身低疲劳寿命危险位置辨识模块。
[0015] 所述车身结构疲劳寿命预测模块，根据正应变和剪应变间的夹
角关系，以经过该节点单元
坐标系的X向为标准，每旋转5度计算一次Fatemi-Socie损伤参量，通过36次计算，选择其中的最大值作为有效损伤。可以看出，多轴疲劳寿命预测的计算规模相当庞大，对于车身这种节点规模超过10万的系统，只有首先确定危险位置，缩小目标区域，才能进行有效的分析和预测。
[0016] 与现有技术相比，本发明具有如下效果：
[0017] 本发明以多体动力学和模态综合为
基础、结合随机振动理论和路面不平度信息，从振动传递的角度获取车身行驶过程中受到的真实载荷历程；使用有限元分析方法结合车辆实际运行情况采用惯性释放技术计算车身结构的动态响应；通过S-N方法和“双轴性”分析，寻找结构疲劳寿命薄弱环节，最后采用多轴疲劳分析方法精确预测车身结构疲劳寿命，为车身结构的优化和改进提供依据。该方法体系，不仅可用于虚拟车身结构疲劳试验寿命预测，也可用于实车试验的辅助，面向工程应用，具有较强的可操作性。
附图说明
[0019] 图2为本发明中路谱拟合模块生成的四种不同级别路面按比例组合的路谱曲线图；
[0020] 图3为本发明中的车身载荷谱采集模块提取得左前减震器支座处的载荷曲线图；
[0021] 其中：(a)为左前减震器支座处垂向载荷历程，(b)为左前减震器支座处垂向载荷历程中由重力产生的部分，(c)为左前减震器支座处垂向载荷历程中由路面激励产生的部分。
具体实施方式
[0022] 下面结合附图对本发明的实施流程作详细说明：本实例在本发明技术方案的前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施范例。
[0023] 如图1所示，本
实施例包括：路谱拟合模块、车身载荷谱采集模块、车身结构动态响应分析模块、车身低疲劳寿命危险位置辨识模块、车身结构疲劳寿命预测模块，其中：
[0024] 路谱拟合模块根据同级别路面的速度功率谱在频域范围内为常数的特点和国标(GB 7031-86)车辆振动输入-路面平度表示方法建立适合不同级别路面的路谱，然后根据实际场地试验路面组成情况生成组合路谱，并将组合路谱发送给车身载荷谱采集模块；
[0025] 车身载荷谱采集模块根据模态综合法和多体动力学原理，建立由轮胎、悬架和车身等组成的刚柔多体耦合系统，通过在组合路谱激励下的虚拟台架试验测量车身在与悬架连接的位置承受的动载荷历程；
[0026] 车身结构动态响应分析模块通过建立车身有限元模型和测得的车身承受动载荷历程，采用有限元分析方法结合惯性释放技术获得由重力产生的静态载荷和路面激励产生的动态载荷分别造成的车身结构响应；
[0027] 车身低疲劳寿命危险位置辨识模块使用获得的车身在重力产生的静态载荷和路面激励产生的动态载荷下的车身结构响应，采用单轴应力状态假设的S-N(应力振幅-循环寿命)方法，寻找车身低寿命的零件位置作为危险位置；对危险位置进行“双轴性”分析，分析动态载荷作用下车身板壳平面内的两向主应力幅值及相位随时间变化信息，即主应力“双轴性”变化规律，对于主应力幅值和相位随时间变化不规则的节点，传统的S-N(应力振幅-循环寿命)方法无法准确估计疲劳寿命，只能定性该节点为危险位置，需要输入车身结构疲劳寿命预测模块进行精确疲劳寿命预测；
[0028] 车身结构疲劳寿命预测模块针对车身低疲劳寿命位置辨识模块识别的车身结构危险位置，根据多轴疲劳损伤计算中的临界面法，选择能够综合考虑拉伸、剪切综合作用的Fatemi-Socie损伤参量，计算循环周期内每一时刻经过该危险位置的任一方向上该损伤参量的值，取最大值为当前时刻该位置的有效损伤；然后采用迈纳线性累计损伤准则计算一个振动周期内该危险位置的总损伤，最后对照材料的损伤-循环寿命特性，精确预测疲劳寿命。
[0029] 所述路谱拟合模块，可以参考国标GB7031-86“车辆振动输入路面平度表示方法”中提供的不同等级路面不平度信息；由于路面输入速度功率谱在整个
频率范围内为一常数，根据不同级别路面信息，使用一条均值为0的随机白噪声通过一个由路面空间状态决定的成型
滤波器，考虑左右轮相干性和前后轮延时性，获得单种路面下的四轮路谱信息；然后根据实际场地试验的成分、时间比例及先后顺序组成组合路谱，调整两级路谱接合处的斜率，避免不同级路面过度位置出现不合理的冲击。如图2所示，本实施例中建立了一条由试验山路、可靠性试验跑道、高速跑道及碎石路四种不同级别的路面按比例组合的路谱。
[0030] 所述车身载荷谱采集模块，通过分析发现，路面激励频段覆盖范围在70Hz以内，因此提取70Hz以内的车身模态信息可以在足够精度范围内表征结构特性；研究底盘结构，根据主要结构的形状、功能及连接关系建立底盘的多体模型，确定连接形式中的运动副和弹性垫圈需参数以保证多体动力学分析的准确性。
[0031] 所述车身载荷谱采集模块，在提取车身与底盘连接通道的载荷历程时，需要提取三个平动方向由重力产生的静态载荷和路面激励产生的动态载荷；通过验证任意时刻载荷历程中的垂向静态载荷之和是否等于车身自重，来检验提取载荷历程的正确性。
[0032] 如图3所示，车身载荷谱采集模块提取了实验过程中左前减震器支座处垂向载荷历程(如图3(a)所示)，可以分解成由重力产生的载荷(如图3(b)所示)和由路面激励产生的载荷(如图3(c)所示)两部分。
[0033] 所述车身结构动态响应分析模块，在计算重力作用下的静态响应时同时施加所有支撑点处的三向静态载荷，作为静态应力分布；在计算动态载荷作用下的动态应力分布时，需要分别计算每个动态载荷历程下的应力分布，通常采用先计算单位激励下结构响应，再根据载荷谱进行
叠加的方法提高计算能力和效率。
[0034] 所述车身低疲劳寿命危险位置辨识模块，在计算应力幅时需要综合考虑所有动态载荷历程分别激励的结果，同时考虑重力造成的静态平均应力修正，结合通过试验或者根据经验公式拟合出的材料S-N曲线，计算出每一时刻应力幅造成的结构损伤；根据迈纳线性累计损伤准则进行线性损伤累积，计算出一个循环周期造成的总损伤，进而预测结构能够承受的循环周期数，本例中采用S-N方法计算得到的车身最低循环寿命为8万公里。
[0035] 所述车身低疲劳寿命危险位置辨识模块，分析重力产生的静态载荷和路面激励产生的动态载荷综合作用下的面内主应力“双轴性”变化情况，对双轴性分布散乱的位置，采用多轴疲劳分析能得精确的疲劳寿命。
[0036] 所述车身结构疲劳寿命预测模块根据正应变和剪应变间的夹角关系，经过该节点单元坐标系的X向为标准，每旋转5度计算一次Fatemi-Socie损伤参量，通过36次计算，选择其中最大值作为有效损伤。可以看出，多轴疲劳寿命预测的计算规模相当庞大，对于车身这种节点规模超过10万的系统，只有首先确定危险位置，缩小目标区域，才能进行有效的分析和预测。
[0037] 所述车身结构疲劳寿命预测模块，针对需要考虑多轴疲劳特性的危险位置，设定一个由最大正应力、剪应变幅组合并且考虑平均应力修正的损伤参量，计算公式如下：
[0038]
[0039] 计算第k时刻过该危险位置的每个平面上该损伤参量的值，取最大值为当前时刻该位置的有效损伤DK，取该值所在的平面为临界面，采用迈纳线性累计损伤准则计算一个振动周期内该危险位置的总损伤 最后从材料的损伤-循环寿命特性曲线中查找出损伤值为 时对应的循环次数N，这就是结构的多轴疲劳寿命。
[0040] 本实施例中采用多轴疲劳分析发现车身实际疲劳寿命为37万公里，这与实际车辆的使用寿命是非常接近的。
[0041] 本实例从振动传递的角度出发，研究汽车行驶过程中振动经由地面-轮胎-悬架到车身的传递过程，综合多体动力学、有限元分析及多轴疲劳损伤模型建立了预测车身结构疲劳寿命的开放式的方法体系，不仅可用于数值仿真，也可以应用于实车试验的辅助，面向工程应用，具有较强的可操作性。本实施例中对于场地试验组合路面谱下的车身结构疲劳进行预测，提高了疲劳寿命的预测精度，为实车试验提供了可以参考的对象，可以有效降低试验的周期和成本。
