基于柔性部件载荷提取的前副车架疲劳分析

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1、2016-06-0717:41:36汽车工程学报2016年3期宋自力+刘俊红+张雷+芦伟5000-254.11.623E61E65E5一3.65E55E5（）7.597E50-7.7>lE>02()40ego100120140160180200220240260280300320340360380400420时间〃s图1左前轮心道路谱图10前副车架本体开裂位置图11实测与虚拟应变时域信号对72•EZL)、恐闰州221CG47670CC4®4724E-MCwlMPM732疋矽图12焊缝损伤分布图13焊缝开裂位置摘要：以准确的耐久道路谱作为动力学分析的

2、边界条件，分别建立刚性和柔性部件的多体模型,提取前副车架连接点载荷谱。分别以两种载荷谱为输入，对前副车架的木体和焊缝进行疲劳分析。研究发现，基于刚性和柔性部件提取的载荷数据在幅值、均值、离散性和相对伪损伤方面均有很大差别。载荷二轴性分析显示，前副车架应选择多轴疲劳分析方法。相比而言，基于柔性部件提取载荷，本体多轴疲劳分析结果与试验情况更吻合，焊缝损伤最大位置和循环次数也与试验结果非常接近。关键词：前副车架；柔性部件；寿命预测；多轴疲劳中图分类号：0346.2文献标文献标识码：A文献标D0I：10.3969/j.issn.2095-1469.2016

3、.03.11Abstract：Adynamicsanalysiswasconductedundertheboundaryconditionsofaccurateloadspectrumsofdurableroads.Twomulti-bodymodelswerebuiltrespectivelyforflexibleandrigidparts.Loadspectrumsoffrontsubframewereextractedatallconnectionpoints.Withthesetwoloadspectrumsastheinputs,fati

4、gueanalysisonmainpartsandseamweldsoffrontsubframewascarriedout.Theresultsshowthatloadsextractedbasedonrigidandflexiblepartshavealargedifferenceinamplitude,theaveragevalue,discretepropertiesandtherelativepseudodamage.Amultiaxialfatigueanalysisisproposedforthefrontsubframeaccord

5、ingtothebiaxialanalysisofloads.Bycontrast,fortheloadsbasedonflexibleparts,theresultsofmultiaxialfatigueanalysisforthemainpartaremoreconsistentwiththetestresults.Andalsothepredicteddamageareaandlifecyclesoftheseamweldsagreewiththetestresults.Keywords：frontsubframe；flexibleparts

6、；lifeprediction；multiaxialfatigue采用计算机辅助工程(ComputerAidedEngi-neering,CAE)的方法在汽车产甜设计阶段进行疲劳寿命预测，能有效发现结构中的薄弱位置，并优化改进直到满足客户使用要求，是提高汽午可靠性和安全性的重要手段。由于材料本身具有疲劳寿命离散性特征，产品寿命往往难以精准预测，但经CAE分析后一定程度上可以减少疲劳失效的发生。部件疲劳寿命不仅与材料特性有关，还受到载荷、加工工艺和表面状态等因素的影响，这就使准确预测疲劳寿命的难度更大。如何提高疲劳仿真精度一直是研究的重要课题。疲劳仿

7、真分析包括三个基木耍索：几何模型、载荷和材料疲劳特性，其屮正确的边界载荷是准确预测的关键［1］。车轮力传感器可以准确测量车辆行驶过程中的轮心载荷，为汽午产品的寿命预测提供了重要的技术支撑。借助于多体模型，可获取底盘件和车身连接点的载荷谱，结合右限元结果就能对整车、子系统和零部件的疲劳寿命进行预测。这种半分析载荷的精度除了与道路谱测量有关系外，与多体模粮也有很大关联［2］°在提取载荷的多体模型屮，各部件通常被认为是刚性的，事实上部件变形对连接点载荷有一定影响，特别是对于形变大的部件。这方面的研究目前还很少，因此，木文以某双横臂-多连杆型轿车为例，系统

8、地研究了多体模型的部件类型(刚性、柔性)对载荷提取的影响，及其对疲劳仿真精度的影响。结合路试结果，对比阐述了柔性部件在提高