基于載荷譜分解的商用車板簧支座耐久性分析與優化

任全，陳文斐，蒲滔，周肖飛，翟云飛

基于載荷譜分解的商用車板簧支座耐久性分析與優化

任全，陳文斐，蒲滔，周肖飛，翟云飛

（陜西汽車控股集團有限公司，陜西 西安 710020）

為解決某牽引車板簧支座斷裂問題，文章通過建立前懸架動力學模型，對前橋輪心施加實測載荷譜信號，基于虛擬迭代技術提取板簧后支座吊耳處六分力激勵；建立板簧支座有限元模型，結合Miner法則對板簧支座進行多通道準靜態疲勞分析，得到其疲勞壽命；結果表明：原方案的最小疲勞周次位于中部加強筋處，最小疲勞周次為1 866，換算斷裂里程為11 196 km，與實際斷裂里程9 364 km較為接近，成功復現試驗斷裂現象；對原方案進行結構優化，優化后的斷裂里程可達到33 354 km，經過第二輪實車驗證，新方案成功達到試驗目標里程，成功解決板簧支座斷裂問題。

板簧支座；虛擬迭代 ；疲勞分析；結構優化

前言

懸架系統是汽車底盤的重要組成部分，其中板簧式非獨立懸架普遍應用于輕卡、中重卡等商用車領域，而板簧懸架支座作為板簧與車架的連接機構，其耐久性直接影響著整車安全性[1-2]。

在車輛疲勞耐久性開發過程中，多體動力學建模及虛擬迭代等技術的應用有效縮短了開發周期，極大地提高了工作效率[3-4]。許期英等基于多體動力學軟件建立前橫向穩定桿總成模型，通過提取其極限工況載荷來進行疲勞分析，但未對商用車懸架領域進行研究[5]；葛文韜等采用虛擬迭代技術提取了板簧襯套的動態載荷，并基于損傷等效原理對板簧襯套進行了臺架試驗，提出了一套可行的臺架試驗規范，但未進行實車驗證[6]；姜平等通過建立車架、駕駛室、懸架系統剛柔耦合多體動力學模型，通過虛擬迭代方式對轉向管柱進行了疲勞分析，但其整車建模工作量較大，未進行精度校核，同時沒有進行試驗驗證[7]。

本文通過建立前懸系統動力學模型，對前橋輪心施加實測載荷譜激勵，基于載荷譜分解技術提取出板簧支座吊耳處的載荷，結合準靜態疲勞分析方法準確復現支座斷裂現象，并進行結構優化，以相同試驗條件對新方案進行強化路試驗，最終新方案成功通過達到試驗目標里程。

1 載荷譜采集與數據處理

載荷譜采集是指通過對車輛目標部位安裝不同形式的傳感器，經過數據采集系統收集傳感器信號，通過數據處理的方法得到目標部位的激勵信息[8]。此次載荷譜采集的試驗環境為國內某試驗場的強化路面，單圈循環總長約為6 km，其中包括坑洼路、卵石路、比利時路、搓板路等，對不同路面所對應的車速不同，具體試驗路況及車速如表1所示。

表1 強化路試驗路況說明表

序號路面名稱車速/（km/h） 1坑洼路30 2比利時路30～35 3卵石路30～35 4搓板路15～20 5長波路25～30 6振動路20～25 7魚鱗坑路15～20 8扭曲路5～10

采集信號主要包括輪心六分力信號、前軸位移信號等，其中六分力傳感器安裝于前橋輪心處，該傳感器可同時采集車輪在行進過程中所受的三向力及力矩信號，位移傳感器安裝于車架縱梁腹面，采集前橋垂向位移，傳感器安裝位置如圖1所示。

樣車在試驗過程中均按車速要求行駛，各個傳感器工作正常，信號采集完畢后需對數據進行信號處理，處理流程如圖2所示。對處理后的數據進行有效性判斷，發現單通道信號幅值對稱性較好，幅值大小符合高斯分布，滿足后續分析需求。

圖1 前軸輪心六分力傳感器

圖2 數據處理流程

2 動力學建模及載荷譜分解

2.1 前懸架動力學建模

為考察前簧后支座在受路面激勵時的振動情況，需建立前懸架多體動力學模型。路面激勵由車輪向上端傳遞，經過板簧傳遞至板簧吊耳處，由于板簧支座所受載荷主要由路面激勵造成，本文對模型進行了簡化處理，并未建立車架模型，所建立的前懸架動力學模型包括剛性車橋、前板簧、板簧吊耳、減振器、橫向穩定桿等，其中車架端保持固定，路面激勵由左右輪心輸入，動力學模型如圖3所示。

圖3 動力學模型

該模型的板簧加緊剛度為260 N/mm，穩定桿側傾角剛度為226 000 N·m/rad，同時需對減振器阻尼參數、前軸軸荷等參數進行設置，其中減振器阻尼參數如表2所示。

表2 減振器阻尼參數表

速度/(mm/s)阻尼力/N 拉伸壓縮 521 620210 1306 000380 2606 480550 3906 780730 5206 300～7 700770～1 050

2.2 虛擬迭代及載荷提取

虛擬迭代是基于多體動力學軟件建立虛擬樣機以取代實際試驗臺，通過系統傳遞函數與時域響應信號（實測載荷譜）反推出目標部位驅動載荷的方法[9-10]。該技術無需搭載試驗臺架，目前已廣泛應用于車輛耐久性開發工作，虛擬迭代的技術流程如圖4所示。

圖4 虛擬迭代流程

圖5 前簧后支座銷軸中心力信號

圖6 前簧后支座銷軸中心力矩信號

本文基于動力學軟件對前橋左右輪心分別施加前橋五分力采集信號及垂向位移信號，通過迭代的方法反求出前簧后支座吊耳中心處三個方向的力驅動及力矩驅動，力驅動信號如圖5所示，力矩驅動信號如圖6所示。

3 板簧支座疲勞壽命仿真

3.1 板簧支座有限元模型

在有限元軟件中建立板簧支座局部模型進行仿真計算，板簧支座材料為QT500，車架材料為600L，材料參數如表3所示；前處理過程中，采用殼單元建立車架縱梁，單元尺寸為8 mm，為得到更為精確的仿真結果，采用二階四面體單元對板簧支座進行網格劃分，單元尺寸為4 mm，并通過Rbe2+Beam單元組合方式模擬螺栓連接；經檢查，體單元最小長寬比為20，最小雅克比為0.9，單元坍塌率均大于0.2，模型單元質量較高，其有限元模型如圖7所示。

表3 蓄電池箱體材料參數表

材料名稱楊氏模量/MPa泊松比密度/(t/m-3)屈服強度/MPa抗拉強度/MPa QT500169 0000.277.2×10-9320500 600L210 0000.37.9×10-9550600

圖7 板簧支座有限元模型

3.2 疲勞分析理論

在工程計算中，通常使用Miner法則對結構損傷進行計算，該理論指出結構在各級載荷作用下材料損傷的積累是獨立進行的，并可線性疊加，當損傷疊加至某一邊界值時，材料將發生破壞，即：

式中，D為每級載荷下的損傷；n為載荷循環次數，N為每級載荷對應的疲勞極限次數；為總壽命。

材料S-N曲線指某一材料在標準樣件疲勞試驗中所受外應力大小與疲勞壽命的關系曲線，在雙對數坐標系下的表達式為：

lg=lg?lg（3）

式中，為載荷循環次數；為雙對數坐標系下曲線斜率的倒數；為材料參數；為應力幅。

3.3 基于載荷譜分解的板簧支座疲勞分析

針對試驗場路試過程中板簧支座斷裂現象，本文基于載荷譜分解技術對前板簧后支座進行多通道準靜態疲勞仿真。

根據準靜態疲勞分析方法，需對支座吊耳銷軸中心施加6個自由度的單位力激勵與單位轉矩激勵，獲得單位激勵下的應力傳遞函數，再基于疲勞軟件對模型施加多體動力學提載信號，對于平均載荷不為零的離散應力循環應通過Goodman曲線進行平均應力修正，結合材料S-N曲線獲得板簧支座的疲勞壽命，仿真流程如圖8所示。

圖8 疲勞仿真流程

經計算，板簧支座最大損傷點位于中部加強筋螺栓孔附近，最小疲勞周次為1 866次，該疲勞周次等效為試驗場圈數，試驗場一圈6 km，換算實際里程為11 196 km，與實際斷裂里程9 364 km較為接近，成功復現強化路試驗斷裂情況，疲勞仿真結果如圖9所示，實際斷裂圖10及斷口形貌圖如圖11所示。

圖9 疲勞仿真結果

圖10 實際斷裂圖

圖11 前簧后支座斷口形貌圖

4 方案整改及試驗驗證

針對試驗斷裂問題，對前簧后支座進行結構優化，綜合考慮模具因素與樣件支座周期，僅對三處加強筋進行補強設計，其中，中部加強筋寬度增加4 mm，兩側加強筋寬度增加2 mm，方案改進說明如圖12所示。

圖12 方案改進說明

為驗證新結構改進效果，建立其有限元模型，并采用相同載荷激勵對新方案進行疲勞仿真分析，板簧支座損傷結果如圖13所示。由圖13可得，支座損傷依舊集中在中部加強筋處，最小疲勞周次為5 559次，位于中部螺栓孔上側，換算實際里程為33 354 km，高于強化路試驗目標里程12 000 km。

圖13 新方案疲勞仿真結果

為進一步驗證優化方案的有效性，對新方案進行樣件試制并裝車進行試驗驗證，根據試驗要求，強化路試驗路況、車速應與信號采集時的試驗情況保持一致，試驗目標里程為12 000 km，完成樣件試制及裝車后，需對其進行第二輪強化路試驗驗證，新方案裝車狀態如圖14所示。

圖14 新方案裝車狀態圖

經驗證，樣車在試驗場行駛至12 000 km時，兩側板簧支座均無斷裂現象出現，且裝配狀態正常，成功達到試驗目標里程，證明新方案整改成功。

5 結論

針對強化路試驗過程中板簧支座斷裂問題，以基于載荷譜分解技術的疲勞分析方法完成板簧支座的結構方案整改：

（1）通過建立前懸系統動力學模型，對前橋輪心施加實測載荷譜激勵，基于虛擬迭代技術提取板簧支座吊耳銷軸處力信號及力矩信號，為后續分析提供可靠邊界。

（2）基于準靜態多通道疲勞分析方法，完成對支座原方案的疲勞分析，最大損傷處與斷裂位置一致，仿真斷裂里程為11 196 km，與實際斷裂里程較為接近，成功復現試驗斷裂現象。

（3）針對仿真結果，通過對加強筋進行加厚處理完成結構優化，并對新方案以相同標準進行第二輪強化路試驗，最終新方案成功達到目標里程12 000 km。

[1] 顧少梁.少片鋼板彈簧的結構設計與疲勞壽命[D].長沙:湖南大學, 2012.

[2] 吳唯唯.基于載荷譜分解技術的輕型汽車鋼板彈簧疲勞分析及優化設計[D].合肥:合肥工業大學,2015.

[3] 吳澤勛,張林波,孟凡亮,等.基于虛擬迭代的轎車車身耐久性虛擬試驗方法[J].計算機輔助工程,2014(5):37-40.

[4] 卞學良,馬松,楊建森,等.基于虛擬迭代的卡車駕駛室疲勞分析[J].機械設計與研究,2017(3):170-173.

[5] 許期英,鐘自鋒.汽車橫向穩定桿疲勞壽命分析及其優化設計[J].機械強度,2019(5):1228-1232.

[6] 葛文韜,龔春輝,劉洲,等.基于實測載荷譜的板簧襯套載荷提取及臺架疲勞試驗[J].機械強度,2020(1):43-49.

[7] 姜平,后世昌.某重型商用車轉向管柱及支架載荷譜提取[J]. 北京汽車,2018(3):38-41.

[8] LANG J F,KJELL G.Comparing Vibration Measurements in an Electric Vehicle with Standard Vibration Requirements for Li-Ion Batteries Using Power Spectral Density Analysis[J].International Journal of Electric and Hybrid Vehicles,2015(3): 272-286.

[9] 黃元毅,董國紅,鐘明,等.基于實測動態道路譜的車輛疲勞性能設計[J].汽車工程, 2017(11):1281-1285.

[10] TSAI M, HONG H, GEISLER R, et al.Dynamic vehicle durability simulation and application using modal stress methodology[C]. SAE Paper 2011-01-0786.

Durability Analysis and Optimization of Commerical Vechicle Leaf Spring Support Based on Load Spectrum Decomposition

REN Quan, CHEN Wenfei, PU Tao, ZHOU Xiaofei, ZHAI Yunfei

( Shaanxi Automobile Holding Group Co., Ltd., Shaanxi Xi’an 710020 )

In order to solve the fracture problem of a tractor leaf spring support, the dynamic modal of front suspension was established in this paper, the measured load spectrum signal was applied to the wheel center of the front axle, and the six-component force excitation at the lifting lug of the rear support of the leaf spring was extracted based on the virtual iterative technology. The multi-channel quasi-static fatigue analysis was carried out to obtain the fatigue life of the leaf spring bearings by establishing the finite element model and combining with Miner’s rule. The results indicated that the minimum fatigue cycle of the original scheme is located at the central reinforcement, conversion to the breaking distance was 11196km, it was close to the actual fracture mileage, the test result was successfully reproduced. After structural optimization of the original scheme, the optimized fracture mileage could reach 33354km, the new scheme successfully reached the target and solved the fracture problem of the leaf spring support after the second round of rear vehicle test.

Leaf spring support;Virtual iterative;Fatigue analysis;Structural optimization

10.16638/j.cnki.1671-7988.2021.021.019

U469.72

A

1671-7988(2021)21-81-05

U469.72

A

1671-7988(2021)21-81-05

任全，就職于陜西汽車控股集團有限公司，主要研究方向：結構有限元仿真、疲勞耐久性分析。