基于刚柔耦合仿真汽车横臂疲劳寿命概述

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1、基于刚柔耦合仿真汽车横臂疲劳寿命概述第1章绪论1.1悬架的简介汽车系统包括很多个子系统，其中包括底盘系统，车身系统，电气设备系统，发动机系统。其中底盘系统又包括很多子系统，比如，转向系统，行驶系统，传动系统，制动系统。悬架系统就属于转向系统。这些系统都有自己不可替代的作用，每一个都对汽车系统承担着不可替代的作用，如果某一个子系统失效，那就意味着整个汽车系统的失效。在这些子系统中，本文的研究对象就是悬架系统。悬架系统的主要功能有以下几点：1)通过悬架系统，车轮和车架之间的力和力矩得到了传输。2)悬架系统的减震器和

2、弹簧可以缓冲路面带给车身的冲击力，即振动。弹簧的作用是通过变形可以吸收能量和释放能量，这样就可以缓冲路面瞬间带给车身的冲击力。减震器的作用就是吸收能量，让路面带给车身的冲击能量转化为动能、热能等其他能量形式，起到减震的作用。3)通过对转向横拉杆的施加拉力，可以实现这个汽车系统的转向功能。4)防倾杆的作用是，当汽车在路面上行驶时，地面对汽车的冲击力会导致汽车车身不平稳，一边高，一边低，这是防倾杆就会产生一定的扭矩，保证车身的平稳，简而言之，防倾杆的作用就是为了保持汽车行驶的平稳性。悬架系统的性能对于汽车来说是非常

3、重要的，悬架系统是汽车的一个重要组成部分。悬架系统的各类性能对汽车的影响都是巨大的，悬架部件的寿命基本上决定了汽车的使用寿命。所以关于悬架的改进和寿命计算是至关重要的。近几十年来，随着汽车技术的飞速发展。悬架的种类也变得越来越多，按控制形式的不同可以分为被动式悬架和主动式悬架。主动悬架可以能动的控制纵向的振动和车身的姿态，并根据路面不平的程度能动的调节悬架的刚度和阻尼。.1.2悬架刚柔耦合的研究现状早期的多系统动力学研究对象是没有柔性体参与的，即是多刚体动力学。近些年来，随着研究人员对多刚体系统动力学研究程度的

4、逐步加深，可以说对多刚体系统各种方面的研究已经相当的成熟。这些研究涉及到的建模理论、计算方法、和工程软件等方面已经趋于完善。在上世纪80年代的时候，随着计算机技术的进步和有限元理论的成熟，研究人员提出了有柔性体参与的动力学仿真[9]，即多柔体动力学。多柔体动力学可以应用的方法也有很多，其中以依靠有限元分析软件生成模态中性文件的方法就有很多。比如，使用ANSYS、Nastran、ABAQUS和HyperMesh等都是可以生成模态中性文件MNF文件。主要应用于建筑、桥梁、风力发电机桨叶、航空航天等较为发杂的柔性体多

5、系统动力学的分析中。SrivatsanKannan以汽车的桥壳管为研究对象，根据制造工艺的不同，对桥壳管的寿命做出了分析[10]。Liu、Zhang和SC.Softs进行多柔体运动学仿真，输出.DAC文件。最后，通过上面生成的文件使用MSC.Fatigue进行疲劳寿命分析，得出需要的结果，如疲劳寿命云图、疲劳寿命安全因子云图等。从上面的描述，我们可以知道，MSC.Patran中可以更加迅速和有效地修改结构的设计参数，而不用重新测试模型。这种方法可以降低产品在研发阶段的成本。在以往的安全可靠性研究中，研究人员所使

6、用的方法是，通过分析得出模型在受力时的最大应力，然后通过这个应力判断是否安全可靠，这种方法虽然也是可行并且可靠的，但是却失于直观。而MSC.Softdash;寿命法或者S-N法。它是根据应力应变的分布，外载的影响和材料自身材料属性的影响来预测零件的寿命。最开始人们对于材料的疲劳寿命预测方法就是全寿命分析方法。这种方法是以雨流计数法和Palmgren-Miner线性累积损伤理论为基础，采用S-N法、局部应变法或者初始裂纹法计算材料从初始裂纹产生到扩展至破坏的总寿命。本章首先简单介绍了MSC.Fatigue软件。然

7、后论述了疲劳寿命分析过程中主要用到的方法和理论，如全寿命S-N分析理论和Goodman曲线等。最后输出了汽车在B级、D级、F级、H级和混合路面行驶时，下横臂的疲劳寿命安全因子云图和疲劳寿命云图，并得出相关结论。结论本文在刚柔耦合理论的基础上，结合ANSYS对上下横臂的接触应力分析、ANSYS对于上下横臂的模态分析和MSC.Patran、MSC.Nastran、MSC.Adams和MSC.Fatigue的虚拟疲劳耐久性集成化仿真来预估汽车在不同等级路面行驶时的疲劳寿命。本文主要结论如下：(1)通过悬架横臂的接触应

8、力分析，上横臂和衬套因为过盈配合产生的应力最大值是68.6MPa。(2)通过对悬架上下横臂的模态分析可知，上横臂的固有频率为72.146HZ。下横臂的固有频率为62.622HZ。由于模态分析得出的固有频率很大，所以在车辆行驶过程中，由于外加载荷激励使上下横臂产生振动的频率和上下横臂的固有频率不会相近，也不会一致，因此，也不会产生共振，对上下横臂的疲劳寿命产生较大影响。(3)另外，通过M