半主動懸置幅變動特性建模方法與流程
2023-10-05 12:38:49 1
本發明涉及半主動懸置領域，特別涉及一種解耦膜剛度控制式半主動懸置幅變動特性建模方法。
背景技術：
懸置是用於減少並控制發動機振動的傳遞，並起到支承作用的汽車動力總成件，應用於當前汽車工業中，廣泛使用的懸置分為傳統的純膠懸置，以及動、靜態性能較好的液壓懸置。懸置不僅具有承載的功能，更重要的是隔離動力總成工作時產生的振動向車體的傳遞，以降低車內振動和噪聲。
半主動懸置的動特性分為頻變動特性和幅變動特性。頻變動特性指的是懸置隨激振力頻率的變化而表現出不同的性能。幅變動特性指的是懸置隨激振力振幅的變化而表現出不同的性能。目前的研究主要集中於結構設計、頻變動特性分析和整車匹配等方面。傳統集總參數動特性模型應用較廣，常用於懸置的特性分析，但其無法表述半主動懸置的幅變特性，不能全面地研究半主動懸置的動態特性。
技術實現要素：
針對現有技術存在的不足，本發明要解決的技術問題是提供一種半主動懸置幅變動特性建模方法，解決傳統集總參數動特性模型無法表述半主動懸置幅變特性的問題。
為了實現上述目的，本發明是通過如下的技術方案來實現：半主動懸置幅變動特性建模方法的具體流程如下：
步驟一：根據半主動懸置的結構，建立集總參數模型，對半主動懸置及橡膠主簧進行不同振幅下的動特性試驗，分別獲得不同振幅激勵下的動特性試驗曲線；
步驟二：採用遺傳算法對半主動懸置進行參數識別；
步驟三：基於參數識別結果，對集總參數模型進行修正，確定慣性通道液感修正係數，使用冪指數模型擬合出慣性通道液阻的幅變修正係數，並應用二次多項式響應面方法獲得橡膠主簧動特性關於幅值和頻率的回歸方程；
步驟四：將修正集總參數模型的參數擬合結果帶入模型中，獲得半主動懸置修正集總參數模型的動特性仿真結果；
步驟五：將修正集總參數模型仿真結果與動特性試驗結果進行對比，驗證修正集總參數模型的準確性。
進一步的，步驟一中的半主動懸置集總參數力學模型包括7個集總參數，分別為橡膠主簧剛度、橡膠主簧阻尼、等效泵壓面積、上液室體積剛度、下液室體積剛度、慣性通道液感和慣性通道液阻。
進一步的，採用遺傳算法對半主動懸置進行參數識別方法為：以試驗獲得的動特性試驗曲線和集總參數動特性曲線的誤差的加權平均和為遺傳算法的適應度函數。
進一步的，修正集總參數模型的準確性是通過對比試驗動特性和修正集總參數模型仿真動特性進行驗證。
本發明的有益效果：
本發明的半主動懸置幅變動特性建模方法，解決了經典集總參數模型無法表述半主動懸置幅變特性的問題，使得對半主動懸置的動特性的研究更加深入和全面。
附圖說明
圖1為本發明一種半主動懸置幅變動特性建模方法的流程圖。
圖2為半主動懸置集總參數力學模型。
圖3為本發明的參數辨識方法流程圖。
圖4為修正集總參數幅變特性動剛度仿真結果圖。
圖5為修正集總參數幅變特性滯后角仿真結果圖。
圖6為硬模式修正集總參數模型仿真與試驗動剛度對比圖。
圖7為硬模式修正集總參數模型仿真與試驗滯后角對比圖。
圖8為軟模式修正集總參數模型仿真與試驗動剛度對比圖。
圖9為軟模式修正集總參數模型仿真與試驗滯后角對比圖。
附圖中標記名稱：
1-發動機、2-車架、3-橡膠主簧等效剛度、4-橡膠主簧等效阻尼，5-等效活塞、6-上液室、7-解耦膜、8-慣性通道、9-下液室
具體實施方式
為使本發明實現的技術手段、創作特徵、達成目的與功效易於明白了解，下面結合具體實施方式，進一步闡述本發明。
如圖1所示，本發明提供一種技術方案：首先對半主動懸置和橡膠主簧進行不同位移振幅激勵下的動特性試驗，根據試驗結果，使用遺傳算法辨識半主動懸置的主要集總參數。根據參數識別結果，對與結構參數直接相關的理論集總參數公式進行修正，確定慣性通道液感修正係數，使用冪指數模型擬合出了慣性通道液阻的幅變修正係數，並應用二次多項式響應面方法獲得橡膠主簧動特性關於幅值和頻率的回歸方程。將修正後的集總參數帶回集總參數模型用於半主動懸置幅變動特性的分析，驗證修正集總參數模型的準確性。
如圖2所示為半主動懸置集總參數力學模型，包括發動機1、車架2、橡膠部分和流體部分。橡膠部分包括橡膠主簧等效剛度部分3和橡膠主簧等效阻尼部分4，流體部分包括等效活塞5、上液室6、解耦膜7、慣性通道8、下液室9。在振動過程中，由於上液室6和下液室9之間存在壓力差，致使液體流經慣性通道8而產生沿程能量損失和入口、出口時的局部能量損失，達到衰減振動的目的。
根據半主動懸置的結構，建立集總參數模型，對半主動懸置及橡膠主簧進行動特性試驗，分別獲得不同振幅激勵下的動特性試驗曲線。
根據流體力學的動量守恆定理，有：
發動機振動位移激勵經懸置傳遞到車身或車架上的力為：
對上述公式4進行拉氏變換，合併可得懸置的復剛度表達式如下:
其中，公式1至公式5中：Kr為橡膠主簧剛度，Br為橡膠主簧阻尼，Ap為等效活塞的面積，K1為上液室體積剛度，K2為下液室體積剛度，I為慣性通道液感，R為慣性通道液阻，體積剛度為上液室6和下液室9單位體積的變化引起變化。
其中x(t)是發動機位移激勵，F(t)是傳遞到車架/車身上的力,Q是慣性通道內液體的流量。
其中s＝jw為復變量。
按照定義，懸置的動剛度為復剛度表達式的實部，懸置的阻尼角為復剛度表達式的虛部與實部比值的正切值，即：
Kd(f)＝real(K*) (6)
其中，公式6至公式7中：f為集總參數動特性模型的參數，Kd(f)、θ(f)分別為懸置動剛度和阻尼滯后角數據，K*為懸置復剛度，imag(K*)為復剛度表達式的虛部，real(K*)為復剛度表達式的實部。
如圖3所示，採用遺傳算法對半主動懸置進行參數識別，以試驗獲得的動特性曲線和集總參數動特性曲線的誤差的加權平均和為遺傳算法的適應度函數，半主動懸置的參數辨識問題轉化為在可行域內尋找一組最優參數使得試驗曲線和集總參數動特性曲線之間的誤差最小化。具體流程為：
(1)遺傳算法GA對參數初始值編碼，遺傳算法(GA)是根據生物進化原理，將隨機生成的樣本群作為種子。
(2)選擇，對樣本進行適應度分析選擇。
(3)交叉，捨去質量較差的樣本，按設定的比例將適應度較低的樣本淘汰，並由質量較高的樣本進行任意組合，得到新一代的樣本，稱之為交叉。為了保持本群的總數不變，交叉生成的樣本數與淘汰的樣本數一致。
(4)變異，為了防止計算時發生局部收斂的情況，並保持樣本多樣性，每經過五代交叉後按比例從樣本群中隨機淘汰部分樣本，並隨機生成新的樣本進行補充。
(5)計算適應度值。
(6)若計算值滿足條件，則輸出參數辨識結果；若不滿足條件則返回至步驟(2)。
採用遺傳算法對半主動懸置進行參數識別，以試驗獲得的動特性試驗曲線和集總參數動特性曲線的誤差的加權平均和為遺傳算法的適應度函數遺傳算法。參數辨識的適應度函數的取值為：
其中公式8中：θ為集總參數動特性模型的參數，Kd、為試驗動剛度和阻尼滯后角數據，為集總參數模型計算得到的動剛度和阻尼滯后角，ω1、ω2為權重係數，ω1、ω2分別代表了動剛度和阻尼滯后角在參數辨識中的重要程度，Δ(θ)為試驗動特性曲線與集總參數動特性曲線之間的相對誤差平方和。
基於參數識別結果，對集總參數模型進行修正，確定慣性通道液感修正係數，使用冪指數模型擬合出慣性通道液阻的幅變修正係數，並應用二次多項式響應面方法獲得橡膠主簧動特性關於幅值和頻率的回歸方程。
半主動懸置幅變特性修正集總參數模型為：
Kd(f,x)＝real(K*) (9)
R(x)＝η(x)*R0 (11)
I＝γ*I0 (12)
kr(f,x)＝β0+β1f+β2x+β3f2+β4x2+β5fx (13)
其中公式9至公式13中，γ為慣性通道液感修正係數，I0為慣性通道液感的理論估算值，其計算公式如下：
其中公式14中，mi為慣性通道中液體的質量。
不考慮幅變特性影響的慣性通道液阻，
公式15中，R0為假設慣性通道內液體流動為層流
液阻幅變修正係數為：
η(x)＝axb (16)
公式16中，η(x)為液阻幅變修正係數，其中，a和b的值可由最小二乘法確定。
如圖4、圖5所示，將修正集總參數模型的參數擬合結果帶入模型中，獲得不同振幅下半主動懸置修正集總參數模型的動特性仿真結果。其中，解耦膜氣室密閉時的狀態為硬模式，解耦膜氣室開啟與空氣聯通時的狀態為軟模式。可以看出，修正集總參數模型能夠同時反映半主動懸置的幅變和頻變特性。
圖6、圖7為不同振幅下硬模式修正集總參數模型仿真與動特性試驗結果對比，圖8、圖9為不同振幅下軟模式修正集總參數模型仿真與動特性試驗結果對比。由仿真和試驗結果的對比可知，建立的修正集總參數模型能夠準確描述半主動懸置的幅變動態性，為預測半主動懸置的動特性和整車動力學仿真奠定了良好的基礎。
以上顯示和描述了本發明的基本原理和主要特徵和本發明的優點,對於本領域技術人員而言，顯然本發明不限於上述示範性實施例的細節，而且在不背離本發明的精神或基本特徵的情況下，能夠以其他的具體形式實現本發明。因此，無論從哪一點來看，均應將實施例看作是示範性的，而且是非限制性的，本發明的範圍由所附權利要求而不是上述說明限定，因此旨在將落在權利要求的等同要件的含義和範圍內的所有變化囊括在本發明內。不應將權利要求中的任何附圖標記視為限制所涉及的權利要求。
此外，應當理解，雖然本說明書按照實施方式加以描述，但並非每個實施方式僅包含一個獨立的技術方案，說明書的這種敘述方式僅僅是為清楚起見，本領域技術人員應當將說明書作為一個整體，各實施例中的技術方案也可以經適當組合，形成本領域技術人員可以理解的其他實施方式。