CAE技術在新開發皮卡車身疲勞分析中的應用

黃 瑋，陳淑平，黃 暉，熊 偉，吳和興

（1.江鈴汽車股份有限公司產品開發技術中心，江西 南昌 330000；2.南昌市工業技術研究院，江西 南昌 330000）

0 引言

在車輛正常行駛時，復雜路面與發動機產生的外界激勵將通過車架傳遞給車身系統，車身系統要承受外界的隨機交變激勵[1]，存在的潛在疲勞失效風險則可能引發安全問題，從而造成用戶的顧慮。因此，汽車疲勞壽命分析是汽車設計的重要環節[2-5]，也是各汽車廠家關注的焦點問題。

汽車車身若在客戶三包期內出現失效問題，會影響企業產品口碑及競爭力。為了規避此問題，車身疲勞研究已引起了車企的廣泛關注和重視。主流汽車主機廠設計階段會通過CAE手段進行疲勞分析及優化，待整車出來后再進行耐久試驗。若整車耐久出現失效，則會通過CAE手段進行故障整改，利用載荷譜縮減處理[6]等方法，獲取重新編制加速的臺架載荷譜，再采用室內臺架試驗來驗證整改后的設計方案的可行性。

CAE技術能夠使汽車車身在設計階段就開展有效的車身疲勞耐久性分析和優化，從而避免了設計的盲目性，提升了整車通過道路試驗的概率，提高了車身設計的效率，縮短了設計周期并降低了車身的重量及成本[7]。

本文以某皮卡車為研究對象，詳細闡述了CAE技術在新開發皮卡車身疲勞分析中的應用，并能夠有效解決上述問題。首先建立整車多體模型，對基礎車實測道路載荷譜進行虛擬迭代反求出路面激勵信號，然后通過載荷轉移方法獲得設計車的路面激勵信號，并提取了新開發車身安裝點的疲勞載荷，最后將該載荷應用于設計階段的新開發車型車身結構的優化。CAE疲勞分析技術在新開發皮卡車身中的應用流程如圖1所示。

圖1 CAE疲勞分析技術在新開發皮卡車身中的應用流程圖

1 CAE技術的理論基礎

近年來，CAE技術得到了廣泛應用，在汽車企業的設計研發及故障整改工作中起到了重要作用，如今汽車產品的研發已離不開CAE技術的支持。本研究綜合應用虛擬迭代、載荷轉移及疲勞壽命分析等方法，研究CAE技術在汽車及機械行業的有效性。

1.1 道路載荷譜采集

道路載荷譜采集通常服務于整車疲勞研究，首先需要獲取關鍵部件的加速度、位移、應變及運行狀態信號（速度）等數據，再對實測的載荷譜數據進行通道排序，重采樣、濾波等預處理之后，才能夠得到滿足虛擬迭代的信號輸入需求的數據。基于基礎車采集的數據迭代，不能直接輸入給設計車進行疲勞分析，需要先進行迭代反求出路面激勵信號，再根據載荷轉移方法獲取設計車輪胎接地點垂向位移激勵，最后將激勵信號輸入設計車多體模型，載荷分解得到的關鍵結構的疲勞載荷才可作為疲勞分析輸入。

1.2 載荷分解

1.2.1 虛擬迭代技術

虛擬迭代[8-13]技術的核心介質是多體動力學模型的傳遞函數，是應用標定技術以獲取真實道路譜，再通過驅動多體動力學整車模型進行迭代，使車輛虛擬模型的相應通道逼近實測道路譜信號，從而實現虛擬樣機重現實際道路的過程，進而獲取車身及其零部件的道路疲勞載荷，為疲勞分析提供載荷輸入。此項技術是一種實用性強、精度高、經濟可靠的疲勞載荷獲取方法，虛擬迭代技術的流程主要包括3個過程：

1）計算傳遞函數：

2）計算第一個輸入：

3）計算更多的迭代：

式中，F-1(f)表示逆函數；yD(f)表示采集的目標信號；yi(f)表示第i次迭代信號；ui表示第i次驅動信號；ui+1表示第i+1次驅動信號；G表示迭代增益系數。計算的響應信號與采集的載荷譜數據進行相對損傷對比，通過反復迭代，最終保證相對損傷結果在0.5~2.0之間，使迭代滿足要求。

1.2.2 載荷轉移技術

通常情況下，汽車主機廠開發的新車型都會在基礎車上采用基礎車的前后懸掛系統進行開發，但是此方式會增加輪距和軸距。本研究新開發的車型和基礎車的底盤平臺相似，故可采用相同的耐久目標及基礎車采集道路載荷，從而解決了設計車載荷采集困難的問題，設計階段直接利用基礎車采集的載荷數據迭代獲取疲勞載荷，最后通過有限元法進行疲勞壽命評估。本研究的試驗對象是新開發車型，在基礎車型上加長軸距、增大空間設計，但整個前后懸掛系統和基礎車相同。基礎車的輪心道路載荷為（Fx，Fy，Fz，Mx，My，Mz），垂向激勵改用輪胎接地位移Dz替代，采用混合方式加載[14]（αFx，αFy，Dz，αMx，αMy，αMz），其中，α表示設計車與基礎車軸荷比值。輪胎接地位移Dz由基礎車反求獲得，而不是直接測量得到，可以用來表示實際路面的幾何垂向不平度特征。新開發車的軸距較基礎車更長，其后軸輸入的載荷譜相位較基礎車也應該后移，滯后時間間隔為新開發車和基礎車的軸距差值與路譜采集的車速的比值。Dz是新開發車和基礎車相同的固定屬性，垂直方向使用Dz能準確再現新車型的受力狀態，這對于精確分析車身壽命極為重要[11]。

1.3 疲勞分析

車身結構的疲勞是個復雜的歷程，影響因素有很多，為了能夠在設計開發階段精準地預估車身結構的疲勞潛在風險，采用CAE技術是必要手段，該虛擬仿真分析可精準預測整車結構疲勞壽命。疲勞分析流程如圖2所示。

圖2 疲勞分析及優化流程圖

整車模型較大，不僅占用大量的計算機資源，而且需要花費很長的計算時間。為了減少計算資源，并提升仿真結果精度。本研究采用準靜態疊加方法[15]及Miner線性累積損傷準則進行疲勞分析，建立皮卡車身的有限元模型，應用慣性釋放的原理計算獲得單位力作用下的車身靜態分析結果，再把車身與車架各連接點處的載荷和車身材料的S-N曲線導入nCode軟件進行分析，可以仿真出白車身的疲勞壽命分析結果。

Miner線性累積損傷準則表示如下：

其中，D為零件損傷值；第i級應力水平下經過的循環數用ni表示；第i級應力水平達到破壞時的應力循環數用Ni,f表示；對應應力水平下的零件材料疲勞循

環比用ni/Ni,f表示。當D=1時，從理論上來講試驗樣件已開始發生疲勞破壞。因為Miner準則原理簡單，與試驗結果一致性高，所以上述方法是目前汽車主機廠廣泛應用的疲勞壽命預測方法。

2 CAE技術的應用

本研究以國內某皮卡汽車為例，該項目要求整個懸架系統不變，只是軸距加長及車身全新開發。以下是CAE技術在車身新開發項目上的具體應用。

2.1 道路載荷譜采集

在某汽車試驗場采集道路載荷譜，采集前需合理地對基礎車布置傳感器，并嚴格按照試驗規定速度通過各工況對應的耐久路面。基礎車的采集通道主要包括前后軸頭加速度、輪心六向力、前后懸架位移等，采集信號數量及種類如表1所示。前軸頭加速度測量如圖3所示，使用拉線傳感器測量后懸架位移，如圖4所示。

圖4 后懸架位移測量

表1 采集信號數量、種類及采集通道

圖3 前軸頭加速度測量

2.2 載荷分解

新設計車型的車身載荷預測精度與模型準確性強度相關，著手多體建模前，需梳理必須要測試的建模參數，并嚴格按照測試要求獲取對應的測試值。為了保證設計車型的整車模型的準確性，先對基礎車的K&C仿真、操縱穩定性工況及平順性工況的仿真結果與測試結果進行對標，仿真結果與實測數據一致性較高則通過，驗證建模方法準確性后，再應用到設計車型的整車模型搭建中。

建立整車多體動力學模型，其包含的子系統有前懸架、前橫向穩定桿、轉向、動力總成、車身（含車架、駕駛室和貨廂）、后橋、后懸架、前后輪心DZ激勵和五分力子系統后輪心等，由于激勵位于輪心，所以不包含輪胎子系統，如圖5所示。

圖5 多體動力學模型

以扭曲路為例，通過多次迭代，最終得到各通道仿真結果與實測信號的相對損傷值，詳細結果如圖6所示。從圖中可以看出，最終各位置相對損傷結果均在0.5~2.0的可接受范圍內[16]，表明滿足迭代的精度要求。

圖6 各通道相對損傷值

為了進一步闡述迭代對標結果的合理性，本研究以左后懸架位移迭代結果為例進行展示，虛擬迭代與實測數據結果對標如圖7所示。

圖7 后懸架位移迭代結果

隨意截取10 s~15 s時間段的位移迭代結果局部放大，如圖8所示，實測與仿真位移信號的變化趨勢基本一致，其各峰值均比較吻合，能夠滿足精度要求，對標結果進一步驗證了迭代結果的準確性。根據載荷轉移技術，獲得設計車的驅動載荷，再將經過9次迭代且滿足精度要求的驅動載荷施加到設計車的多體動力學模型中的輪胎接地點上，并提取新開發車車身安裝點的疲勞載荷。

圖8 后懸架位移迭代結果局部放大

2.3 疲勞分析

本研究的新開發皮卡車身由多個鈑金件焊接而成。利用HyperMesh創建帶內飾車身的仿真模型，有限元網格主要采用殼單元類型，以四邊形為主、三角形為輔的方法進行網格劃分；再應用Nastran求解器進行靜力分析，車身的焊點連接采用RBE3-BEAM-RBE3模擬，網格模型包含2 232 156個單元體，1 914 981個節點。網格劃分后，車身各零件賦予相應的厚度和材料等屬性，最終完成車身TB（Trimmed Body）有限元模型搭建，它包括白車身（BIP）、前后門、天窗、引擎蓋、內飾、座椅、轉向系統、各系統附件及電子電器等部件。疲勞分析[17]需要的S-N曲線，可以利用nCode軟件擬合獲得，即將材料的抗拉強度和屈服強度輸入到軟件中，再將車身的單位載荷靜力分析結果和疲勞載荷譜文件導入nCode軟件中，通過軟件即可計算出疲勞壽命。

如圖9所示，新設計開發的車身疲勞風險最大區域為前圍風窗橫梁，損傷值為11.2，大于設計目標值1。同時也識別出其他兩處風險位置，后地板面板及后排座椅支撐板損傷值分別為5.1和1.2，如表2所示。

圖9 車身疲勞風險最大區域結果

表2 設計前后疲勞破壞預測對比結果

上述3處疲勞風險位置，必須進行材料、工藝及結構改進以提高疲勞性能。本研究以車身疲勞風險最大區域前圍風窗橫梁為例介紹優化方案，首先在分析導致前圍風窗橫梁疲勞損傷原因的過程中，發現前圍風窗橫梁局部疲勞損傷值最大位置和加強板未搭接上，嘗試延長加強板，使其與前圍風窗橫梁搭接上，并增加5個焊點，通過重新分析計算，前圍風窗橫梁局部疲勞損傷值最大位置的損傷值優化為0.96，小于設計目標值1。考慮優化改進方案的工程可行性與成本，針對預測存在的潛在風險疲勞破壞的部件采用兩種不同改進方案。并對采用優化方案后的車身重新進行疲勞分析，改進前后風險件損傷值如表2所示，優化后的零件疲勞損傷值有明顯下降，小于設計目標值1。說明通過疲勞優化后，車身疲勞性能得到了明顯改善。

3 結論

本文以某皮卡新開發車身為研究對象，綜合應用虛擬迭代、載荷轉移及疲勞壽命分析方法，在設計開發階段成功預測出車身疲勞潛在失效的問題，得到了以下結論：

1）利用Adams軟件建立基礎車及新開發車的多體模型，并對基礎車實測道路載荷譜進行虛擬迭代反求出路面激勵信號，再通過載荷轉移技術，可得到準確的新設計車放大載荷和混合驅動輸入邊界信號，最后加載到設計車的多體模型中，預測出設計車身的懸置點處的疲勞載荷。

2）通過疲勞分析識別出風險區域，并采用提高材料牌號、優化工藝及結構的整改措施，改進方案的損傷值均小于疲勞性能設計的目標值1，最終的耐久道路試驗也未出現新開發車身疲勞失效的問題，驗證了基于CAE技術進行新開發車身疲勞分析流程的可行性及有效性。

3）新開發車和基礎車的底盤平臺相似，設計階段通常采用載荷轉移技術，直接利用基礎車采集的載荷數據迭代獲取疲勞載荷，最后通過有限元法進行疲勞壽命評估。該方法既能降低研發的潛在失效風險和成本，縮短研發周期，又能提升企業產品的競爭力。