一种车轮结构参数匹配整车侧翻稳定性的逆动力学方法技术

本发明专利技术公开了一种车轮结构参数匹配整车侧翻稳定性的逆动力学方法，包括以下步骤：S1、通过台架试验与有限元仿真相结合的方法得出影响车轮侧偏力学特性的主要结构参数，建立包含结构参数的车轮侧偏力学特性经验表达式；S2、基于Simulink软件建立匹配车轮力学特性的非线性三自由度侧翻预测模型；S3、进行不同结构参数组合的汽车前轮角阶跃工况下的侧翻稳定性模拟仿真，得到若干组不同结构参数组合工况下的汽车侧翻稳定性指标参数；S4、利用逆动力学理论，建立输入为汽车侧翻稳定性评价指标，输出为不同结构参数组合的神经网络模型；S5、利用仿真结果进行网络训练，构建车轮结构参数匹配和汽车侧翻稳定性之间的关系。本发明专利技术简单易实现、具有良好应用前景。

An inverse dynamics method for vehicle rollover stability matching with wheel structural parameters

The invention discloses an inverse dynamics method for matching wheel structural parameters with vehicle rollover stability, which comprises the following steps: S1. Major structural parameters affecting wheel rollover mechanical characteristics are obtained by combining bench test with finite element simulation, and an empirical expression for wheel rollover mechanical characteristics including structural parameters is established. S2. Based on Simulink software, a nonlinear three-degree-of-freedom rollover prediction model matching the wheel mechanical characteristics is established; S3. The rollover stability simulation of vehicle front wheel with different combinations of structural parameters is carried out under the condition of angle step, and the rollover stability index parameters of several groups of different combinations of structural parameters are obtained. Using the inverse dynamics theory, the neural network model with input as the evaluation index of vehicle rollover stability and output as the combination of different structural parameters is established; S5. The relationship between wheel structural parameters matching and vehicle rollover stability is constructed by network training using simulation results. The invention is simple and easy to implement and has good application prospects.

【技术实现步骤摘要】
一种车轮结构参数匹配整车侧翻稳定性的逆动力学方法
本专利技术属于车辆结构与性能优化设计
，具体涉及一种车轮结构参数匹配整车侧翻稳定性的逆动力学方法。
技术介绍
轮胎作为汽车与地面接触的唯一汽车部件，其性能对汽车的侧翻稳定性有重要影响。根据整车性能的需要生产各种合适的轮胎以及怎样为设计车型匹配合适的轮胎一直以来都是轮胎制造商和整车设计厂商非常关心的问题。目前，汽车初期设计过程中的车轮与汽车匹配问题，大多基于简单的理论计算再加上样车的试验调校，存在研发精度低，周期较长等缺点。研究预测轮胎结构特性与整车性能之间关系的理论和方法，可以在汽车前期的研发设计过程中，通过精确的理论计算得到最佳车轮匹配整车特性方案，提高研发效率、精度，避免了研发的盲目性，指导轮胎供应厂商的车轮匹配设计工作。
技术实现思路
专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，提高车轮设计研发效率、精度，避免了研发的盲目性，指导轮胎供应厂商的车轮匹配整车性能设计工作，本专利技术提供一种车轮结构参数匹配整车侧翻稳定性的逆动力学方法，技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种车轮结构参数匹配整车侧翻稳定性的逆动力学方法，包括以下步骤：S1、通过台架试验与有限元仿真相结合得出影响车轮侧偏力学特性的结构参数，建立包含结构参数的车轮侧偏力学特性经验表达式；车轮结构主要包括輮轮、轮毂和铰链组；S2、基于Simulink软件建立匹配车轮力学特性的非线性三自由度侧翻预测模型；S3、进行不同车轮结构参数组合的前轮角阶跃模拟仿真，得到相应的汽车侧翻稳定性指标参数；S4、基于逆动力学理论建立输入为汽车侧翻稳定性评价指标、输出为不同结构参数组合的神经网络模型；S5、利用仿真结果进行网络训练，构建车轮结构参数匹配和汽车侧翻稳定性之间的关系。进一步的，所述步骤S1具体包括以下子步骤：S11、总结结构参数对侧偏力学特性影响规律；S12、建立侧偏刷子理论模型，前后轴各车轮轮胎力为：Fy＝μFzθy(3tanα-3θytan2α+θy2tan3α)其中，θy＝(2ceylp2)/3μFz；其中，cey为刷毛单元侧向刚度，α为车轮的侧偏角，Fz为车轮垂向载荷，μ为地面附着系数，lp为接地印迹半长，λc为待定常数，Fy为车轮侧向力。进一步的，所述结构参数包括：輮轮的断面宽度、高度，弹性环分布的宽度、高度，铰链组的长度、数目，橡胶层的剪切模量。进一步的，步骤S2中，所述非线性三自由度侧翻预测模型为：横向运动其中，m、ms分别为车辆的总质量、簧载质量；ay是车辆的侧向加速度；hs是质心位置距侧倾中心的距离；φ为车辆的侧倾角；Fyi为第i个轮胎的侧向力(i＝1,2,3,4)；横摆运动：其中，Iz簧载质量的横摆转动惯量；lf、lr分别为质心位置到前、后轴的距离；γ为横摆角速度；侧倾运动：其中，Ix簧载质量的侧倾转动惯量；Kφf、Kφr分别为前、后轴悬架的等效侧倾刚度；Cφf、Cφr分别为前、后轴悬架的等效阻尼；前、后轴车轮的侧偏角为：其中，tw为汽车轮距忽略纵向载荷转移；δf为前轮转角；νx、νy为纵向、侧向车速；忽略纵向载荷转移，前后轴各车轮的垂向载荷为：其中，l为轴距。进一步的，步骤S3具体包括：S31、进行不同结构参数组合的汽车前轮角阶跃工况下的侧翻稳定性模拟仿真；S32、以PLTR作为侧翻稳定性评价指标，定义为：其中Δt是预测时间，t0是当前时间；tw为汽车轮距忽略纵向载荷转移；ay是车辆的侧向加速度；φ为车辆的侧倾角；h为质心高度；S33、得到若干组不同结构参数组合工况下的汽车侧翻稳定性指标参数。进一步的，步骤S4具体包括：S41、确定径向基函数神经网络模型；S42、确定以PLTR为神经网络模型输入变量、不同车轮结构参数组合为输出变量；S43、确定神经网络训练样本和验证样本；S44、建立径向基函数神经网络逆动力学模型。进一步的，步骤S41中，所述径向基函数是高斯函数：其中，ci是第i个节点的中心向量；σi是第i个基函数围绕中心点的宽度；xi是第i个节点的输入向量；Ri是径向基函数；神经网络模型期望输出为：其中，wik是网络隐层第i个节点与输出层第k个节点之间的连接权；yk是隐含层节点输出；ek是误差向量；N是隐含层节点个数；M是输出层节点个数。进一步的，步骤S5具体包括：S51、进行网络训练；S52、验证径向基函数神经网络逆动力学模型的正确性。有益效果：本专利技术提供的车轮结构参数匹配整车侧翻稳定性的逆动力学方法，与现有技术相比，具有以下优势：1、设计方法简单，便于实现和推广；2.构建轮胎结构参数、轮胎力学特性与整车侧翻稳定性能的映射关系，指导轮胎厂商的生产、设计以及匹配工作。附图说明图1是本专利技术的逆动力学设计方法流程图；图2是车轮结构示意图；图中，1-輮轮，2-橡胶层，3-弹性环，4-铰链组，5-轮毂；图3輮轮断面与铰链组结构示意图；图4是车轮有限元模型；图5是汽车侧翻示意图；图6是径向基函数神经网络示意图。具体实施方式本专利技术公开了一种新型车轮结构参数匹配整车侧翻稳定性的逆动力学设计方法，所述方法包括以下步骤：S1、通过台架试验与有限元仿真相结合的方法得出影响车轮侧偏力学特性的主要结构参数，建立包含结构参数的车轮侧偏力学特性经验表达式；S2、基于Simulink软件建立匹配车轮力学特性的非线性三自由度侧翻预测模型；S3、进行不同结构参数组合的汽车前轮角阶跃工况下的侧翻稳定性模拟仿真，得到若干组不同结构参数组合工况下的汽车侧翻稳定性指标参数；S4、利用逆动力学理论，建立输入为汽车侧翻稳定性评价指标，输出为不同结构参数组合的神经网络模型；S5、利用仿真结果进行网络训练，构建车轮结构参数匹配和汽车侧翻稳定性之间的关系。本专利技术方法简单、容易实现、具有良好的应用前景。下面结合附图和实施例对本专利技术作更进一步的说明。实施例如图1所示，本专利技术公开了一种车轮结构参数匹配整车侧翻稳定性的逆动力学设计方法，包括以下步骤：S1、建立包含结构参数的车轮侧偏力学特性经验表达式。具体包括以下子步骤：S11、作为一个实施例，如图2所示，所述车轮主要结构包括輮轮1、铰链组4、轮毂5；S12、作为一个实施例，如图3所示，所述车轮结构参数主要包括輮轮1的断面宽度、高度，弹性环3的分布宽度、高度，铰链组4的长度、数目，橡胶层2的剪切模量等；各参数具体参考取值区间如表1所示。表1车轮结构参数取值范围参数取值范围輮轮断面宽度310～320mm輮轮断面高度70～90mm初始剪切模量1.04～1.82Mpa弹性环分布宽度20～30mm弹性环分布高度15～20mm铰链组长度120～150mm铰链组数目12～18S13、作为一个实施例，如图4所示，建立车轮有限元模型，分析不同结构参数对车轮侧偏特性具体影响；S14、建立车轮侧偏刷子理论模型。S15、台架试验验证模型的正确性。S2、基于整车动力学模型和Simulink软件，建立匹配车轮力学特性的非线性三自由度侧翻预测模型。非线性三自由度模型为：横向运动其中，m,ms分别为车辆的总质量，簧载质量；ay是车辆的侧向加速度；hs是质心位置距侧倾中心的距离；φ车辆的侧倾角；Fyi第i个轮胎的侧向力(i＝1,2,3,4)。横摆运动：其中，Iz簧载质量的横摆转动惯量；lf,lr分别本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车轮结构参数匹配整车侧翻稳定性的逆动力学方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过台架试验与有限元仿真相结合得出影响车轮侧偏力学特性的结构参数，建立包含结构参数的车轮侧偏力学特性经验表达式；车轮结构主要包括輮轮、轮毂和铰链组；S2、基于Simulink软件建立匹配车轮力学特性的非线性三自由度侧翻预测模型；S3、进行不同车轮结构参数组合的前轮角阶跃模拟仿真，得到相应的汽车侧翻稳定性指标参数；S4、基于逆动力学理论建立输入为汽车侧翻稳定性评价指标、输出为不同结构参数组合的神经网络模型；S5、利用仿真结果进行网络训练，构建车轮结构参数匹配和汽车侧翻稳定性之间的关系。

【技术特征摘要】
1.一种车轮结构参数匹配整车侧翻稳定性的逆动力学方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过台架试验与有限元仿真相结合得出影响车轮侧偏力学特性的结构参数，建立包含结构参数的车轮侧偏力学特性经验表达式；车轮结构主要包括輮轮、轮毂和铰链组；S2、基于Simulink软件建立匹配车轮力学特性的非线性三自由度侧翻预测模型；S3、进行不同车轮结构参数组合的前轮角阶跃模拟仿真，得到相应的汽车侧翻稳定性指标参数；S4、基于逆动力学理论建立输入为汽车侧翻稳定性评价指标、输出为不同结构参数组合的神经网络模型；S5、利用仿真结果进行网络训练，构建车轮结构参数匹配和汽车侧翻稳定性之间的关系。2.根据权利要求1所述的车轮结构参数匹配整车侧翻稳定性的逆动力学方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下子步骤：S11、总结结构参数对侧偏力学特性影响规律；S12、建立侧偏刷子理论模型，前后轴各车轮轮胎力为：Fy＝μFzθy(3tanα-3θytan2α+θy2tan3α)其中，θy＝(2ceylp2)/3μFz；其中，cey为刷毛单元侧向刚度，α为车轮的侧偏角，Fz为车轮垂向载荷，μ为地面附着系数，lp为接地印迹半长，λc为待定常数，Fy为车轮侧向力。3.根据权利要求1所述的车轮结构参数匹配整车侧翻稳定性的逆动力学方法，其特征在于，所述结构参数包括：輮轮的断面宽度、高度，弹性环分布的宽度、高度，铰链组的长度、数目，橡胶层的剪切模量。4.根据权利要求2所述的车轮结构参数匹配整车侧翻稳定性的逆动力学方法，其特征在于，步骤S2中，所述非线性三自由度侧翻预测模型为：横向运动其中，m、ms分别为车辆的总质量、簧载质量；ay是车辆的侧向加速度；hs是质心位置距侧倾中心的距离；φ为车辆的侧倾角；Fyi为第i个轮胎的侧向力(i＝1,2,3,4)；横摆运动：其中，Iz簧载质量的横摆转动惯量；lf、lr分别为质心位置到前、后轴的距离...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵又群，李海青，张桂玉，徐瀚，肖振，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32