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        基于模糊匹配的汽車機械零部件強度評價模型

        2021-04-10 03:57:20鳳貝貝
        關鍵詞:變矩器液力機械

        鳳貝貝

        (安徽糧食工程職業(yè)學院 機電工程系,安徽 合肥 230000)

        0 引言

        隨著汽車保有量的持續(xù)增加,汽車機械零部件出現(xiàn)了大量的強度性能問題,汽車零部件強度性能的好壞會直接影響汽車的整體質量[1-2],對汽車機械零部件強度進行評價就顯得十分重要.

        汽車零部件強度評價的范圍十分廣泛,幾乎涵蓋整輛汽車的各個部件,汽車零部件質量好壞會對汽車質量產生重要的影響.在汽車產品開發(fā)的過程中,材料及工藝必須要進行零件部性能分析和實驗,以有效確保產品的質量.雖然在整個實驗過程中,能夠考察汽車機械零部件強度,但是針對絕大部分的零部件而言,進行實驗測試需要耗費大量的人力及物力[3],所以需要針對汽車機械零部件強度進行專門的評價.由于各個零部件的功能、結構及工況完全不同、分析以及實驗的多樣性,現(xiàn)階段仍然缺少一種有效的汽車機械零部件強度評價流程.為了解決上述問題,結合模糊匹配計算,提出一種基于模糊匹配的汽車機械零部件強度評價模型.

        1 基于模糊匹配的汽車機械零部件強度評價模型

        1.1 汽車機械零件共同工作點計算

        在汽車研發(fā)的過程中,零部件的結構強度和疲勞耐久性是設計的重中之重.進行零部件強度分析的過程中,需要明確載荷,即使小的載荷也會造成分析結果存在較大差異,所以載荷是否合理是分析正確性的關鍵.

        針對靜載荷的提取,首先需要考慮用戶是怎么使用汽車的、包含哪些工況信息以及各種工況的大致比例等;其次考慮哪些用戶使用的程度猛烈或者哪些用戶使用的輕柔等[4].

        在汽車產品的研制過程中需要進行大量的實驗測試及分析.汽車零部件強度分析可以劃分為兩種不同的形式,分別為零部件級和系統(tǒng)級.

        將零部件從子系統(tǒng)分離出來,分別針對汽車中的各個部件強度進行分析,設定汽車子系統(tǒng)為研究對象,全面考慮各個子系統(tǒng)中組成部件的相關運動影響關系,采用零部件分析方法對汽車零部件強度進行計算,促使整個方法的計算速度大幅度提升,操作流程更加規(guī)范化.

        在汽車開發(fā)初期,需要明確不同零部件的位置以及參數(shù)信息,該階段需要對零部件進行強度分析[5-6],同時針對強度分析結果進行優(yōu)化及改進.

        汽車零部件強度分析方法主要存在以下兩方面的優(yōu)勢.

        (1)汽車零部件分析花費時間較短,同時建模及計算時間較短,且不需要高性能計算對復雜結構進行裝配,也不需要連接其它零部件的參數(shù),非常適用于反復驗證的情況;

        (2)零部件級別能夠充分利用多體動力學模型進行載荷提取,利用有限元分析將載荷直接加載在零部件上,以有效提升不同工況的運行速度.

        汽車機械零部件是車輛重要組成部件,它的性能會直接影響汽車的綜合性能,尤其是車輛的動力性及燃料經濟性.

        其中汽車機械零部件強度是通過泵輪轉速及轉速關系確定[7].汽車性能主要是通過液力變矩器的外特性曲線表示.汽車零部件的外特性是在泵輪轉速不變的基礎上,獲取對應泵輪矩陣.

        通過汽車零部件的相似原理,針對于幾何相似、運動相似以及動力相似等一系列的變矩器,主要存在以下的關系:

        (1)

        滑差率為:

        (2)

        式中,λT代表變矩器閉鎖滑差率,TT代表倒輪轉矩.其中汽車零部件的變矩比K為渦輪輸出矩陣以及泵輪輸出矩陣之比,即:

        (3)

        由于公式(3)中λT、λB均為i的函數(shù),當i的取值不同時,能夠求解K的不同取值[8-9],所以變矩比的取值K即為i的函數(shù).其中,K=g(i)代表幾何相似液力變矩器的一個重要特性.

        汽車零部件中變矩器效率等于渦輪輸出功率和泵輪輸入功率之比,即:

        (4)

        式中,nT代表渦輪轉速.

        汽車機械零部件中液力變矩器受到的外力可表示為:

        F=uiπ(r2-r1).

        (5)

        式中,ui代表等效側腔壓力值,r代表液力變矩器旋轉半徑值.

        結合以上分析可知,組建汽車機械零部件性能特性的數(shù)學模型,其中最主要的步驟是確定對應特性的表達式.

        由于不同機械部件的液力變矩器的應用條件不同,對其性能的要求也存在一定的差異性,液力變矩器的形式是多種多樣的,以下分別針對不同的性能特性進行分析:

        (1)通過單擊單項式液力變矩器的初始特征,能夠獲取以下的數(shù)學模型:

        (6)

        (7)

        上式中,Aj表示泵輪轉速,ij表示泵輪轉速對應用的關系曲線,Bk表示液力變矩器效率,ik表示法輪轉速的關系曲線.

        (2)當i>iM時,通過最小二乘法進行曲線擬合[10],獲取如公式(8)所示的數(shù)學模型,即:

        (8)

        (3)設定λB=f(i)和K=g(i)均呈高次曲線形態(tài),通過最小二乘法進行曲線擬合,得到綜合式液力變矩器初始特征的數(shù)學模型,如公式(9)所示:

        (9)

        在上述分析的基礎上,通過分析汽車機械零部件工作過程中的輸入特性,確保各個汽車機械零件共同工作點的計算方法,即:

        (10)

        1.2 模型建立

        汽車設計中動力性和燃料經濟性的最優(yōu)化問題是多目標優(yōu)化問題.在多目標優(yōu)化問題中,由于兩個目標之間相互矛盾,所以很難獲取單一目標的最優(yōu)解[11-12].在實際研究的過程中,將汽車的動力特性設定為約束條件,選取傳動系參數(shù),優(yōu)化汽車燃料的經濟性,即將多目標優(yōu)化轉換為單目標優(yōu)化.

        以下通過模糊匹配計算方法建立汽車機械零部件強度評價模型,具體操作步驟如下所示.

        (1)分別求解單一目標的約束最優(yōu)解,在考慮汽車參數(shù)設計的取值范圍內,組建汽車動力特性優(yōu)化匹配的數(shù)學表達式:

        (11)

        上式中,X表示優(yōu)化匹配流圖,(Xi)T表示工作油密度,gk(X)表示變矩器的有效直徑.

        (2)模糊化最優(yōu)解主要是將目標函數(shù)在單一目標最優(yōu)解時值轉換到[0,1]區(qū)間內[13],通過隸屬函數(shù)給出對應的模糊集合.

        其中,模糊化最優(yōu)解及對應的隸屬函數(shù)能夠表示為以下的形式:

        (12)

        (3)得到不同單目標的模糊優(yōu)化解Nj(X)后,進一步獲取模糊優(yōu)越解,它對應的隸屬函數(shù)能夠表示為以下的形式:

        N(X)=N1(X)∧N2(X)…∧Nj(X).

        (13)

        上式中,N(X)代表模糊優(yōu)越解;N1(X)∧N2(X)…∧Nj(X)表不同的階數(shù).

        針對輔助檔位數(shù)為n的汽車液力自動變速器而言,設定優(yōu)化匹配設計變量為:

        X=[x1,x2,...,xn]T.

        (14)

        式中,x1,x2...xn代表匹配變量對象,T代表轉置符號.

        為了有效優(yōu)化不同目標匹配函數(shù)值,需要設定汽車性能指標在允許設計空間的最大值及最小值.

        汽車的正常駕駛情況能夠通過多工況的試驗示范進行模擬,為了更加接近真實值[14],通過多工況平均百里油耗設定為參與優(yōu)化匹配的目標函數(shù).以下重點針對傳動系統(tǒng)進行優(yōu)化匹配,具體計算式為:

        minF(X)=minQ.

        (15)

        汽車在行駛的過程中所包含的動力性主要是由最高車速、加速性能以及爬坡性能三個方面進行綜合評價.在選擇轉動系統(tǒng)參數(shù)時,需要滿足汽車動力需求,對應的直接檔力因數(shù):

        在正常情況下,汽車的上坡以及加速能力可以表示為:

        (16)

        其中,I檔動力因素能夠最大程度反映汽車的爬坡能力[15],具體的計算式為:

        (17)

        在上述分析的基礎上,對約束條件進行模糊描述,同時進行模糊匹配計算,對汽車機械零部件強度進行計算,通過計算結果建立汽車機械零部件強度評價模型,以此實現(xiàn)汽車機械零部件強度評價:

        Wi=∑Sj·Qij.

        (18)

        上式中,Wi表示評價結果,Sj表示隨機誤差,Qij表示有效燃油消耗率.

        2 仿真實驗

        為了驗證所提基于模糊匹配的汽車機械零部件強度評價模型的綜合有效性,在Intel core i52.8 GHz CPU、8 G內存,系統(tǒng)為Windows10,MATLAB 2014Ra下進行仿真實驗測試.

        實驗選取文獻[4]模型和文獻[5]模型作為對比對象,將汽車機械零部件強度評價精確度進行為評價指標,具體的實驗對比結果如表1~表3所列.

        分析表1~表3中的實驗數(shù)據可知,隨著實驗次數(shù)的持續(xù)增加,本文模型的汽車機械零部件強度評價精確度最高;文獻[4]模型的汽車機械零部件強度評價精確度次之;文獻[5]模型的汽車機械零部件強度評價精確度最低.

        為了更進一步驗證所提模型的有效性,以下實驗測試對比3種不同評價模型的評價耗時,具體的實驗對比結果如圖1所示.

        分析圖1中的實驗數(shù)據可知,相比另外兩種模型,所提模型的汽車機械零部件強度評價耗時明顯更高一些.

        表1 所提模型的汽車機械零部件強度評價精確度變化情況

        表2 文獻[4]模型的汽車機械零部件強度評價精確度變化情況

        表3 文獻[5]模型的汽車機械零部件強度評價精確度變化情況

        (a)所提模型的汽車機械零部件強度評價耗時變化情況

        3 結束語

        針對傳統(tǒng)模型存在的一系列問題,結合模糊匹配,設計并構建一種基于模糊匹配的汽車機械零部件強度評價模型.仿真實驗結果表明,所提模型能夠有效提升汽車機械零部件強度評價精確度,降低汽車機械零部件強度評價耗時.

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