基于ADAMS的整车平台硬点优化方法

作者:阿尔特汽车技术股份有限公司 高海龙 王昆 发布时间:2020-03-24
分享到
整车平台化设计是当今主流车企常用的开发思路。目前国内各车企做平台开发时,通常的做法是选中现有成熟车型,参考其平台硬点、四轮定位,通过悬架整体X 、Y 和Z三个方向的平移,来实现平台变化要求。此方法能最大限度保证原平台悬架的K&C特性(Kinematic & Compliance,几何运动特性&柔性运动特性),实现性能和零部件平台化。

平台车底盘架构尺寸调整(可简单理解为加宽加长)是常用的开发手段。底盘架构尺寸调整导致的硬点变化后相应地引起悬架系统K&C特性变化。因零部件共用、整车尺寸/姿态和离地间隙等要求,悬架硬点相对位置的调整需要根据悬架的K&C特性曲线结果查看并优化硬点位置,保证与原平台悬架特性趋近一致,或者达到设计目标。

悬架硬点决定了悬架的几何运动特性(K特性),因此首先要针对悬架K特性对硬点进行优化设计。再通过调整悬架弹性元件参数,来满足C特性要求。本文介绍平台车底盘架构尺寸调整时,硬点的确定方法:基于ADAMS/CAR软件对硬点进行K&C特性变化趋势分析和灵敏度分析,通过这两种方法的综合分析运用,进行平台硬点的针对性优化与确定。

一般而言,悬架硬点调整流程中,底盘悬架硬点设计过程如下:①根据整车设计要求,调整底盘平台架构尺寸;②设定性能目标,结合基础平台车的硬点K&C分析结果进行目标优化;③调整优化硬点,以获得理想的K&C特性。

底盘架构调整

基于原底盘平台化架构调整的主要内容包含:轮距、轴距和轮心位置。这三种调整在正向开发时通常同时进行。轮距调整常见方案有三种:①轮边Y向整体平移,如图1所示;②调整杆系长度,如图2所示;③调整轮边零部件。

整体方案如表1所示。图3是某车型采用悬架杆系加长的方法调整轮距后得到的车轮前束变化曲线,实线表示杆系加长后前束变化曲线,可见变化趋势变缓。

          

硬点调整对K&C特性影响的分析方法

底盘平台架构确定以后,需对K&C特性进行校验,如不满足目标特性的指标要进行优化。常用以下两种方法:①分析各硬点参数变化对K&C特性变化趋势的影响,即通过ADAMS/CAR仿真得出K&C特性变化趋势曲线,直观得到硬点变化对K&C特性的影响,并利用对变化趋势的影响再优化调整硬点,满足K&C特性要求;②分析各硬点参数变化对K&C特性变化的灵敏度。也就是通过ADAMS/Insight模块设计试验(DOE),得到各硬点对K&C特性变化的灵敏度,根据灵敏度对硬点进行调整,满足K&C特性要求。

以下主要以K特性分析为主,分析验证对悬架特性的影响。

1. 变化趋势影响分析方法

以麦弗逊前悬架为例进行分析,通过调整转向拉杆内点Y向坐标值,研究硬点调整对K&C特性变化趋势影响分析的方法。首先根据硬点表2所示,建立前悬架ADAMS动力学模型,具体如图4所示。设定前束外倾值,如表3所示。通过Y向(-5,+5)范围内的调整,观察前束随轮跳的曲线变化趋势,如图5所示。

通过分析,可以得到如表4所示的结果:

通过观察转向拉杆内点对悬架K&C特性的影响可以确定(图6):①转向拉杆内点外点X、Y和Z三个坐标对前束变化、转向特性的影响较为明显,对外倾变化、主销后倾变化、主销内倾变化和侧倾中心高度几乎无影响;②阿克曼率与减小最小转弯直径并不是矛盾的两个方向,如果轮胎包络与车身间隙限制了外轮转角,可以通过增大内轮转角的方法,同时提高阿克曼率,降低最小转弯直径。

按上述方法,调整转向拉杆内点X、Y和Z三向坐标,分析对主要参数的影响,如表5所示。

同样,可以得到转向拉杆外点X、Y和Z三向坐标调整对主要参数的影响,结果如表6所示。


通过以上分析可以得到如下结论:①转向拉杆内点和外点的X值及Y值对转向特性影响较大;②转向拉杆内点和外点的Y值和Z值对前束影响较大,且Z值影响更明显。

同样,运用同样的方法,可以分析滑柱上点、控制臂内外点等关键硬点参数的变化对于悬架K&C特性的影响,从而得出最优的调整方案。

2. 灵敏度分析方法

通过上述的变化趋势的分析,可以直观地确定如何调整悬架硬点,使K&C特性曲线调整至目标值。但是此方法效率较低,硬点对K&C特性的影响不够量化。因此,笔者引入基于ADAMS/Insight对悬架K&C特性进行灵敏度分析。首先,让我们对灵敏度做一定义,即将参数单位长度变化下所得到的目标参数的变化量定义为该参数针对目标参数的灵敏度,即:

f=(X1-X2)/2N

式中,f——灵敏度;X1——调整上极限的目标参数值;X2——调整下极限的目标参数值;N——单侧调整量。

继续使用上述的麦弗逊前悬架进行灵敏度分析,使用ADAMS自带的Insight模块建立试验进行K&C特性参数的优化,通常按照以下四个步骤执行:①确定试验需要研究的参数和优化的目标;②确定需要研究的参数变化范围,进行试验设计(DOE)并分析试验结果;③针对需要优化的K&C特性目标变化进行分析,确定各因素对其影响的灵敏度;④针对各因素对K&C特性影响的灵敏度,优化悬架各参数。

(1)确定研究参数和优化目标。

悬架K&C特性中,比较重要的K&C特性为前束变化、外倾变化、后倾变化、主销后倾角、主销内倾角、主销内倾偏距、主销后倾拖距、轮距变化、轴距变化等。本章节以上述几项为切入点进行分析。

通过前面做硬点对K&C特性变化趋势影响分析,可以得到如下结论:①对前束变化、外倾变化影响比较大的,主要有转向拉杆内点、转向拉杆外点、前滑柱上点、下摆臂外点、下摆臂前点、下摆臂后点、前减振器下点Y坐标,可设计平跳试验分析各硬点灵敏度。②对主销后倾角,主销内倾角,主销内倾偏距、主销内倾拖距影响比较大的主要有前滑柱上点、摆臂外点。可设计平跳试验分析各硬点灵敏度。③对于侧倾中心影响比较大的主要有前滑柱上点、下摆臂外点、减振器下点、下摆臂前点,下摆臂后点,可以设计侧倾试验分析灵敏度。④轮距变化,轴距变化需要综合考虑。

2)试验设计(DOE)

首先以前悬架设计位置侧倾中心高度为设计目标,分析对其影响比较大的几个硬点,进行灵敏度分析。设计平跳试验(-70,0),分析侧倾中心高度,如图7所示,其中大多数为roll test。新建试验项目,如图8所示。设置12个变量,如图9所示。设置目标值,如图10所示。


建立分析区域,如图11所示:根据试验设计(DOE)规则,设计因素的个数n决定试验的次数为2n次,此次试验可变因素为四个点的X、Y和Z坐标,共计12个因素。需要试验次数为212=4 096次试验,因为暂不考虑各因素之间的相互影响,可以对试验进行分批处理,减少分析时间。试验结束后,对试验运行结果进行判定,如图12所示。

通过Insight模块对试验评判值P、R2、 R2adj以及R/V的判断:①R2是指回归模型的平方和与原始数据平方和之比,介于0~1之间,越大越好,通常好的拟合大于0.9。②R2adj是通常比R2小,如果R2很高,而R2adj很低,表明模型中有些项是多余的,应当去掉。如果R2adj的值为1,表明拟合得非常好。③P表明拟合表达式中的项是否有用。若P=0.02,则表明至少有一项与相应相关,若P=0.3,则表明表达式中的项完全与响应无关。④R/V表明模型的计算值与原始数据点之间的关系。越大越好,大于10表明模型的预测结果很好,低于4则表明模型的预测结果完全不可信。综合试验结果的数值判断,试验结果比较可信。

3)确定各因素灵敏度

通过上面的分析,得到和侧倾中心高度相关的影响因素分析如图13所示。

通过对以上数据进行处理,得到各点对设计位置侧倾中心高度影响的灵敏度,如表7所示。


通过以上分析可以得到结论:侧倾中心高度影响比较大的是下摆臂前点Z值、下摆臂外点Z值,前滑柱上点Y值也有一定影响,其他因素影响相对弱一些。可根据调整需求,参考灵敏度进行调整。

4)使用灵敏度优化悬架硬点

使用灵敏度分析的方法,可以比较迅速高效地找到对K&C特性影响的参数值灵敏度,同时也可以使用此方法针对K&C特性对硬点进行优化,如图14所示。在对主销后倾角、主销内倾角等进行灵敏度分析完成后,可继续利用灵敏度分析工具进行悬架硬点优化。

利用生成的结果文件,通过调整下摆臂外点的X、Y和Z坐标值,优化参数。也可以通过Insight自带的优化命令进行优化,此处不再过多描述。同理,可以使用上述方法针对主销后倾及主销内倾的灵敏度分析;前束梯度灵敏度分析;车轮转角;阿克曼率灵敏度分析和前束外倾、后倾、轮距和轴距变化灵敏度分析等,以便快速得出影响这些K特性指标的主要硬点因素。

由此,我们可以得出如下结论。硬点参数对悬架K&C特性的变化趋势影响分析和灵敏度分析是两种相辅相成的分析方法。使用变化趋势分析方法可以比较直观地得到对K&C特性曲线的影响。此外,使用灵敏度分析可以对K&C特性的影响量化,提高优化效率。使用上述方法调整悬架硬点,每一轮调整完成后要对K&C特性曲线进行验证。如果不满足优化要求要再次调整分析。


结语

本文通过ADAMS软件对悬架硬点参数,对K&C特性进行变化趋势分析和灵敏度分析,获得了不同的硬点参数对悬架K&C特性的影响和预估。本文的分析结果可对独立悬架的硬点设计提供方法策略和结果参考,避免前期硬点设计中为单纯调整某一特性而忽略对其他特性影响的情况出现,从而提高后期悬架硬点优化的效率。


收藏
赞一下
0