汽車行駛路況識別與劃分方法研究

劉志軍，蘇亮，吳道俊

摘? 要：為調研汽車使用路況，真正了解現場路面信息，研究了基于國際平整度指數（IRI）的路面等級便捷識別與劃分方法。建立IRI識別路面等級的數學模型，通過道路模擬試驗結果進行有效性驗證，構建通過樣車簡配傳感器方案及等里程分割方法識別路面等級及其里程分布，結果表明，基于IRI識別路面等級結果與功率譜密度數據吻合良好，所有的技術方法能夠快速獲取路況及其分布的信息，具有良好的可操作性、有效性。

關鍵詞：載荷譜；路面；等級；國際平整度指數

中圖分類號：U467.1? ? ?文獻標識碼：A? ? ? 文章編號：1005-2550（2023）03-0010-06

Study on Identification Method of Automobile Road Classification

LIU Zhi-jun， SU Liang， WU Dao-jun

（Xiamen King Long United Automotive Industry Co.， Ltd.， Xiamen 361023， China）

Abstract： In order to investigate the road conditions of automobile and truly understand the road information， a convenient identification method of road class based on IRI is studied. The mathematical model of IRI to identify the road class is established， and the effectiveness is verified by the road simulation test results. The method of identifying the road class and its mileage distribution through the simple sensor scheme of the sample vehicle is constructed. The results show that the technology and method studied in this paper is operable and effective.

Key Words： Load Spectrum; Road; Class; IRI

高耐久的汽車結構是衡量汽車是否可靠的重要標準。在汽車結構輕量化的研究中，需要在汽車使用情況調查工作中，獲取和識別現場的路況以了解汽車使用工況。充分了解汽車使用工況可以更好地制定汽車設計目標，也是計算汽車結構疲勞損傷的重要基礎。

由于路面情況復雜多變，以往的研究常采用問卷調查的方式獲取路面情況[1-7]。但這種獲取道路信息的方法不能全面的反映真實的路面情況。在實際調查中，由于被調查人員對問題（特別是道路類型）的理解程度以及看待問題的角度不一致，導致被調查人員無法客觀地回答提出的問題，最終影響調查結果。此外，現實中的道路類型情況復雜，往往是多種路況復合交替出現，而不只包含單一路況。例如，目前大多數的城市道路經過多年的使用，由于各路段通行車輛不同，實際的路況也有所差別；即使是城市道路，局部路段也可能存在惡劣的損壞道路。基于以上兩點，僅按照路面大類分類的方法難以精確地了解汽車使用工況，不利于研究汽車結構和道路工況間的關系。因此，迫切需要一種能夠更加細化地調查路段類型和分布的方法，從而更加具體和精確地描述汽車使用工況。

本文研究路面不平度等級及其里程的識別與獲取方法，利用IRI的定義建立路面不平度等級的計算數學模型，通過多組數據驗證其正確性，利用通道配置采集載荷譜并采用分割數據等數據處理方法，實現對汽車使用路線路況的細化和精確的獲取。

1? ? 國際平整度指數（IRI）的計算方法

汽車在行駛過程中會承受不平整的路面引起的激勵，這種激勵對汽車零部件結構產生動態載荷，從而容易形成疲勞損傷[8-10]。路面不平度等級是影響計算汽車結構耐久可靠性結果的重要因素。國際平整度指數（IRI）用于評估道路、機場跑道、鐵路等路面平整度，主要應用于路面維護和改進、設計和施工質量控制、交通管理和安全、以及數據分析和比較等方面[11-13]。IRI可以幫助道路管理部門確定需要進行維護和改進的路段，指導交通安全措施的制定，以及為交通規劃和政策制定提供參考。

以國際平整度指數（IRI）作為評價路面不平度水平指標，它可四分之一汽車振動簡化模型[14-16]，如圖1，計算行駛距離內懸架系統的簧載質量與非簧載質量的動態響應累積統計量，從而得到與行駛距離的比值[17-18]。基于四分之一汽車模型，在不平整路面激勵下，相應的振動平衡方程如式（1）（2）。IRI計算方法如式（3）所示。

由于汽車是一個復雜的多自由度振動系統，直接使用整車模型計算IRI較為復雜，研究表明，采用四分之一汽車振動簡化模型[14-16]，在計算方便的同時也能保證足夠的精度。此外，IRI能夠將路面等級表達為具體的數值[19]，這種計算方法比已有的功率譜密度（PSD）曲線度量的方法更為方便。

（2）

式中，m1、m2分別為簧下、簧上質量，K、Kt分別為懸架彈簧、輪胎剛度，C為懸架阻尼系數，z1、z2分別為簧下質量、簧上質量對地的絕對位移。

（3）

式中，、分別為簧下質量與簧上質量的速度；L為測量的路段長度。

2? ? IRI識別路面等級的數學模型

國際平整度指數IRI和路面功率譜密度PSD與路面不平度指數Gq（n0）具有密切的關系，結合以往的研究[18，20，21]，可確定IRI等級數值存在如式（4）關系：

（4）

令，

（5）

式中，Gq（n0）為路面不平度系數，m為系數。

為確定m值，利用標準等級時域信號輸入，獲取IRI，以實車多組數據進行驗證和合理修正。

在汽車1/4汽車數學模型中，取分級路面譜的頻率指數為2，路面激勵信號可由式（6）表達[22]，在道路模擬試驗臺可構建和生成各標準等級、各種車速下對應的激勵信號。

（6）

式中，Gq（f）為路面激勵時間頻率功率譜密度（PSD），m2/Hz；Gq（n0）為路面不平度系數；n0為參考空間頻率，0.1m-1；u為車速，m/s；f為時間頻率，Hz。其中，路面不平度系數如表1。

以A級為例，在車速25km/h下，有：

從而得到25km/h下A級路面激勵的PSD曲線。然后在道路模擬試驗臺將頻域信號轉換得到時域激勵信號。

在道路模擬試驗臺模擬在A，B，C三個等級路面車輛以不同車速（25-70km/h）行駛時路面對車輛產生的激勵信號，并通過車載傳感器同步采集簧上質量和簧下質量之間的位移信號，計算IRI，實驗數據如表2所示：

在模擬實驗得出的實驗數據的基礎上，可建立IRI和關系式。將設IRI為y，為x，將各種工況兩者的數據歸納，采用最小二乘法進行統計和擬合，使數據點與擬合線之間距離的平方和最小[23]，從而獲得如圖2所示的擬合曲線。通過擬合優度來評價擬合曲線與樣本數據的總體接近程度，度量擬合優度的關鍵指標為判定系數，如式（7），判定系數取值范圍[0，1]，越接近1，表明擬合程度越高[23]。該擬合曲線計算得到擬合優度的判定系數R2為0.9，從而判斷擬合效果良好。

（7）

式中，R2為擬合優度的判定系數，yi為系列IRI值，yi為擬合得到的IRI值，y為系列IRI的平均值。

最終由擬合曲線確定IRI等級數值的修正系數m為0.4。即IRI與路面等級的數學模型表達式：

（8）

3? ? IRI等級限值的建立

由上文分析，參照[22]中各個路面等級之間的關系，從而規定等級上限值為：

（9）

匯總相應的IRI等級中心值和上限值IRI+，如表3，其中，下一級的上限值是上一級的下限值，即相鄰兩個上限值構成一個等級范圍。

4? ? IRI評定等級方法試驗驗證

抽取汽車多路段載荷譜，計算相應的路面等級IRI，參照汽車1/4數學模型，可利用道路模擬試驗臺對路段載荷譜進行道路模擬，獲得車輪激勵的PSD并評判等級，通過對比從而實現驗證，兩者對應情況，如表4：

列舉表4中的三個路段（序號1、2、3），IRI識別的等級分別為A、B、C，其對應的道路模擬結果的垂直位移激勵PSD曲線，總體上都分布在頻域A、B、C級相應的區域范圍內，并呈現在雙對數坐標下的線性趨勢，等級越高，對應的曲線越高，如圖3、4、5，對照結果表明三個路段兩種等級結果的一一對應關系；并說明了IRI識別路面等級結果的正確性。圖中的虛線為等級限線，按式（10）進行繪制，得到相應等級的上限，相鄰兩條限線之間構成相應的等級范圍。

（10）

同理，如表4匯總的所有路段，其IRI識別的等級與道路模擬垂直位移激勵PSD所確定的等級，吻合良好，從而驗證了IRI識別路面等級方法的有效性。

5? ? 某路線路面等級及里程識別和獲取

通過樣車的精簡配置通道（GPS、簧上簧下加速度、位移傳感器），采集汽車在某段城市路線行駛一段時間內的載荷譜。對從GPS獲得的車速積分可以得到里程與行駛時間的關系，如圖6，該路線共20km。

在里程的時間歷程中，確定每個1km對應的時間區間，分割獲得系列的等里程（1km）載荷譜片段，具體如表5。利用各個載荷譜片段的位移信號和GPS車速信號，計算IRI值，結果如表5：

對表5的IRI樣本點，匯總并繪制散點分布圖，如圖7。計數獲得各個等級劃分區間的點數。由于每個點都代表1km，該方法也可以通過點數確定公里數，點數比例就是對應各個區間的里程比例，具體如表6。

由表6可見，該城市道路大部分為A級路段，但其中也夾雜著部分B級路段以及少數的C級路段，即并非城市道路整條路線都為較好的同一種路面等級，從而證明本文的研究方法具有細化路況分布分析結果、提升汽車路況調查精確性的優點。有利于規避籠統的按路面類型分類的方法可能導致的信息偏差甚至誤導。

對于用戶目標城市或者目標區域，多條路線的路段細分和等級識別，并得到具體的分布，獲取用戶路況等級比例，為描繪用戶目標使用路況建立了前提條件，為產品研發確定結構目標損傷和設計目標奠定了基礎。

另外，基于本文研究的方法，在權衡精度、效率、成本等多維因素后，對于更高精度的需求，可對路線分段長度進一步縮短，從而實現更加細化和高精度的用戶路況識別和分布結果。

6? ? 結論

構建了IRI識別路面等級的數學模型及限值，基于數理統計方法驗證其正確性；并通過實際路段對比，結果表明IRI識別路面等級的數字化結果與PSD曲線識別的吻合性高，且所研究的IRI方法更方便、有效。

僅需簡配傳感器方案，采集汽車在某城市路線載荷譜并完成路段的細致分級和里程統計，大大降低成本。形成一整套基于IRI的獲取路面等級劃分及其里程分布的便捷技術方法和流程。與問卷調查的方法相比，實現了顯著的精度。

路線載荷譜的等里程分割方案，載荷譜分段數與里程數直接建立關聯關系，在路線總損傷計算過程中，簡單計數樣本點數即可獲得相應的里程數。該方法可操作性強、效率高。

快速獲取路線路況等級及其分布，對掌握區域內汽車使用工況、提高路況分布調查的精確性、制定汽車結構耐久性目標損傷和設計目標，提供了有力的技術保障和數據基礎。

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劉志軍

畢業于南京經濟學院，本科學歷，現就職于廈門金龍聯合汽車工業有限公司，任產品與技術創新委員會主任，長期從事汽車產品及技術的規劃、研究及評審等工作。曾獲廈門市“十三五”規劃社會公開征集課題成果二等獎等榮譽。

專家推薦語

陳孟春

國家汽車質量監督檢驗中心（湖北）

副總工程師? 研究員級高級工程師

論文利用道路模擬試驗臺模擬在不同等級路面情況下，車輛以不同車速行駛時路面對車輛產生的激勵信號，并采集懸架系統簧上和簧下的位移信號，有效性驗證IRI識別路面等級的數學模型； 通過實際道路行駛狀態下的載荷譜，完成路段的細致分級和里程統計，形成基于IRI的獲取路面等級劃分及其里程分布的便捷技術方法和流程，具有很好的創新性和實用性。