一种汽车多体动力学建模方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种汽车多体动力学建模方法和系统，方法包括根据汽车的振动模型和拉格朗日方程，建立初始多体动力学模型；通过工况传递路径分析法建立精度指标；根据各路况采集的载荷谱数据和迭代条件，对初始多体动力学模型虚拟迭代校核，并分别判断各局部模型和初始多体动力学模型是否满足精度指标要求，若均满足要求，以初始模型作为最优模型；对任一局部模型不满足要求则继续进行迭代直至所有局部模型满足精度要求再进行整体优化；局部满足要求，而初始多体动力学模型不满足要求，则进行整体优化，设计正交拉丁超立方体试验和进行响应面优化评估；最终建立最优多体动力学模型。本实施例有效提升建模的精准度、可信度及适用性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种汽车多体动力学建模方法和系统


[0001]本专利技术涉及多体动力学建模领域，尤其涉及一种汽车多体动力学建模方法和系统。

技术介绍

[0002]汽车动力学仿真直接关系到车辆的操纵稳定性、整车平顺性以及车辆可靠性。同时汽车平顺性性能分析结果的准确性又直接取决于所建立的动力学仿真模型的准确程度。为了获取准确的动力学响应,提升整车动力学性能,整车多体动力学建模尤为重要，多体动力学建模是缩短产品设计周期，节约新品研发资金，降低开发风险，其建模的精准度、实时性、适用性、可信性直接决定模型仿真是否能够在产品研发中应用。
[0003]尽管多体动力学建模的研究及应用已经过多年的发展，但由于建模对象的结构和功能不断发展与日益复杂，动力学建模出现非线性、不确定性等当前难以解决的问题，现有技术中的多体动力学建模方法中仅从全局出发，做简单的迭代修正，替代人工试凑，但是对于结构和功能更为复杂的汽车无法建立准确的多体动力学模型，导致所建立的多体动力学模型精度难以满足工程实际需求，所建立的多体动力学模型的精度、适用性和准确度有待提高。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种汽车多体动力学建模方法和系统，提升多体动力学模型建立的精准度、可信度和适用性，提高建模的效率。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种汽车多体动力学建模方法，包括
[0006]根据汽车的振动模型和拉格朗日方程，建立初始多体动力学模型；
[0007]根据路况试验所采集振动传递路径中关键点的载荷谱数据和第一预设迭代结束条件，对初始多体动力学模型进行虚拟迭代，并根据第一迭代结果和精度指标，分别判断各局部模型和初始多体动力学模型是否满足预设精度指标的要求；其中，初始多体动力学模型由若干个局部模型组成；精度指标根据工况传递路径分析法和振动传递路径中响应测点处的传递率建立；响应测点是从关键点中选取的一个或多个；
[0008]若均满足要求，则将初始多体动力学模型作为最优多体动力学模型；
[0009]若各局部模型均满足要求，且初始多体动力学模型不满足要求，则根据第一迭代结果和预设正交拉丁超立方体试验，对初始多体动力学模型进行响应面优化评估，建立最优多体动力学模型；
[0010]若任一局部模型不满足要求，则根据第一迭代结果，再次对初始多体动力学模型进行虚拟迭代，直到所有局部模型满足预设精度指标要求后，获得第二迭代结果，并根据第二迭代结果和预设正交拉丁超立方体试验，对初始多体动力学模型进行响应面优化评估，建立最优多体动力学模型。
[0011]实施本专利技术实施例，根据汽车的振动模型和拉格朗日方程，建立初始多体动力学模型，结合拉格朗日方程与振动模型进行建模，借助工况振动传递率方法，建立精度指标，并结合载荷谱数据，对局部模型进行迭代校核，再对完整模型进行精度评估，完成从全局到局部的指标分解，对满足可信度精度指标，以初始多体动力学模型作为最终模型，极大提高模型建立的效率，而对于不满足精度要求的局部模型进行迭代，通过迭代结果和设计正交拉丁超立方体试验，进行响应面优化评估，建立满足可信度精度指标的最优多体动力学模型，有效提升建模的精准度、可信度及适用性。
[0012]作为优选方案，根据汽车的振动模型和拉格朗日方程，建立初始多体动力学模型，具体为：
[0013]根据汽车系统的结构组合、振动激励和响应，进行质量阻尼抽象，建立振动模型；
[0014]根据拉格朗日方程和振动模型，建立动力学方程，并将振动模型的构件参数代入动力学方程进行计算，建立初始多体动力学模型。
[0015]作为优选方案，精度指标根据工况传递路径分析法和振动传递路径中响应测点处的传递率建立，具体为：
[0016]根据工况传递路径分析法，建立传递方程，根据传递方程，计算第一传递率矩阵，根据第一传递率矩阵和振动传递路径中响应测点处的传递率，建立精度指标
[0017]作为优选方案，根据路况试验所采集振动传递路径中关键点的载荷谱数据和第一预设迭代结束条件，对初始多体动力学模型进行虚拟迭代，并根据第一迭代结果和精度指标，分别判断各局部模型和初始多体动力学模型是否满足预设精度指标的要求，具体为：
[0018]对振动模型中振动传递路径的关键点布置传感装置，进行路况试验响应测量，获得载荷谱数据；
[0019]选取振动传递路径中构件的输出点；
[0020]根据载荷谱数据和牛顿
‑
拉斐逊公式，进行虚拟迭代，如下式：
[0021]u
k+1
(s)＝u
k
(s)+f
‑1(s)(y
d
(s)
‑
y
k
(s))；
[0022]k＝1,2,3,
…
,n
‑
1；
[0023]其中，u
k
(s)为第k次激励信号，y
k
(s)为第k次激励信号所迭代的响应信号，u1(s)为初始激励信号，f
‑1(s)为逆传函数，y
d
(s)为载荷谱数据；
[0024]当满足第一预设迭代结束条件时，停止虚拟迭代；
[0025]将第k次的激励信号输入初始多体动力学模型，获得输出点的模型响应信号；其中，第k次的激励信号是满足第一预设迭代结束条件时的激励信号；
[0026]根据模型响应信号，建立第二传递率矩阵；
[0027]根据第一传递率矩阵、第二传递率矩阵和精度指标，分别判断各局部模型和初始多体动力学模型是否满足预设精度指标的要求。
[0028]实施本专利技术实施例，整个可信度精度指标的评估过程中，只需要路况试验的响应信号，极大降低实验成本，减少试验周期。
[0029]作为优选方案，若任一局部模型不满足要求，则根据第一迭代结果，再次对初始多体动力学模型进行虚拟迭代，直到所有局部模型满足预设精度指标要求后，获得第二迭代结果，并根据第二迭代结果和预设正交拉丁超立方体试验，对初始多体动力学模型进行响应面优化评估，建立最优多体动力学模型，具体为：
[0030]若任一局部模型不满足要求，根据第一迭代结果和牛顿
‑
拉斐逊公式，再次对初始多体动力学模型进行虚拟迭代，如下式：
[0031]u
l+1
(s)＝u
l
(s)+f
‑1(s)(y
b
(s)
‑
y
l
(s))；
[0032]l＝1,2,3,
…
,n
‑
1；
[0033]其中，u
l
(s)为第k次激励信号，y
l
(s)为第k次激励信号所迭代的响应信号，u1(s)为初始激励信号，f
‑1(s)为逆传函数，y
b
(s)为第一迭代结果；
[0034]根据响应曲线相对误差值，修改预设迭代结束条件，当满足修改后迭代本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种汽车多体动力学建模方法，其特征在于，包括：根据汽车的振动模型和拉格朗日方程，建立初始多体动力学模型；根据路况试验所采集振动传递路径中关键点的载荷谱数据和第一预设迭代结束条件，对所述初始多体动力学模型进行虚拟迭代，并根据第一迭代结果和精度指标，分别判断各局部模型和所述初始多体动力学模型是否满足预设精度指标的要求；其中，所述初始多体动力学模型由若干个局部模型组成；所述精度指标根据工况传递路径分析法和振动传递路径中响应测点处的传递率建立；所述响应测点是从所述关键点中选取的一个或多个；若均满足要求，则将所述初始多体动力学模型作为最优多体动力学模型；若各所述局部模型均满足要求，且所述初始多体动力学模型不满足要求，则根据所述第一迭代结果和预设正交拉丁超立方体试验，对所述初始多体动力学模型进行响应面优化评估，建立最优多体动力学模型；若任一所述局部模型不满足要求，则根据所述第一迭代结果，再次对所述初始多体动力学模型进行虚拟迭代，直到所有所述局部模型满足所述预设精度指标要求后，获得第二迭代结果，并根据所述第二迭代结果和预设正交拉丁超立方体试验，对所述初始多体动力学模型进行响应面优化评估，建立最优多体动力学模型。2.如权利要求1所述的汽车多体动力学建模方法，其特征在于，所述根据汽车的振动模型和拉格朗日方程，建立初始多体动力学模型，具体为：根据汽车系统的结构组合、振动激励和响应，进行质量阻尼抽象，建立所述振动模型；根据所述拉格朗日方程和所述振动模型，建立动力学方程，并将所述振动模型的构件参数代入所述动力学方程进行计算，建立所述初始多体动力学模型。3.如权利要求1所述的汽车多体动力学建模方法，其特征在于，所述精度指标根据工况传递路径分析法和振动传递路径中响应测点处的传递率建立，具体为：根据工况传递路径分析法，建立传递方程，根据所述传递方程，计算第一传递率矩阵，根据所述第一传递率矩阵和振动传递路径中响应测点处的传递率，建立所述精度指标。4.如权利要求3所述的汽车多体动力学建模方法，其特征在于，所述根据路况试验所采集振动传递路径中关键点的载荷谱数据和第一预设迭代结束条件，对所述初始多体动力学模型进行虚拟迭代，并根据第一迭代结果和精度指标，分别判断各局部模型和所述初始多体动力学模型是否满足预设精度指标的要求，具体为：对所述振动模型中振动传递路径的关键点布置传感装置，进行路况试验响应测量，获得所述载荷谱数据；选取所述振动传递路径中构件的输出点；根据所述载荷谱数据和牛顿
‑
拉斐逊公式，进行所述虚拟迭代，如下式：u
k+1
(s)＝u
k
(s)+f
‑1(s)(y
d
(s)
‑
y
k
(s))；k＝1,2,3,....,n
‑
1；其中，u
k
(s)为第k次激励信号，y
k
(s)为第k次激励信号所迭代的响应信号，u1(s)为初始激励信号，f
‑1(s)为逆传函数，y
d
(s)为所述载荷谱数据；当满足第一预设迭代结束条件时，停止所述虚拟迭代；将第k次的激励信号输入所述初始多体动力学模型，获得所述输出点的模型响应信号；其中，所述第k次的激励信号是满足第一预设迭代结束条件时的激励信号；
根据所述模型响应信号，建立第二传递率矩阵；根据所述第一传递率矩阵、所述第二传递率矩阵和所述精度指标，分别判断各局部模型和所述初始多体动力学模型是否满足所述预设精度指标的要求。5.如权利要求4所述的汽车多体动力学建模方法，其特征在于，所述若任一所述局部模型不满足要求，则根据所述第一迭代结果，再次对所述初始多体动力学模型进行虚拟迭代，直到所有所述局部模型满足所述预设精度指标要求后，获得第二迭代结果，并根据所述第二迭代结果和预设正交拉丁超立方体试验，对所述初始多体动力学模型进行响应面优化评估，建立最优多体动力学模型，具体为：若任一所述局部模型不满足要求，根据所述第一迭代结果和牛顿
‑
拉斐逊公式，再次对所述初始多体动力学模型进行虚拟迭代，如下式：u
l+1
(s)＝u
l
(s)+f
‑1(s)(y
b
(s)
‑
y
l
(s))；l＝1,2,3,....,n
‑
1；其中，u
l
(s)为第k次激励信号，y
l
(s)为第k次激励信号所迭代的响应信号，u1(s)为初始激励信号，f
‑1(s)为逆传函数，y
b
(s)为所述第一迭代结果；根据响应曲线相对误差值，修改预设迭代结束条件，当满足修改后迭代结束条件时，停止所述虚拟迭代；将第l次的激励信号输入所述初始多体动力学模型，获得所述输出点的修改后模型响应信号；其中，所述第l次的激励信号是满足所述修改后迭代结束条件时的激励信号；根据所述修改后模型响应信号，建立修改后传递率矩阵，获得修改后迭代结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶明松，杜中刚，王伟，周志斌，栗广生，冯哲，黄骞，周军，
申请(专利权)人：东风柳州汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：