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汽配装置运转力学性能剖析和运用

      1理论分析手段及方法
   汽车车轮定位的设计和悬架系统的运动分析密不可分。通过长期的理论和实践,各个汽车公司都形成了相对成熟的悬架结构,其中,麦弗逊式悬架结构是目前众多车型采用的比较成熟的类型。以下从实际应用的角度,着重介绍如何采用逆向工程的思想,消化吸收现有的成熟结构,进而形成优化和匹配的能力和实验手段。这样的过程对车轮定位设计自主设计优化具有更加广阔的应用价值。
  1.1悬架各空间关键点的坐标分析
  底盘零件的设计坐标原点通常和整车坐标系不同,因此,为了对悬架进行运动特性分析,首先要将悬架装配零部件统一到整车坐标系中。根据麦弗逊式悬架结构的运动学分析需要,可以简化为下摆臂、转向节柱、转向横拉杆和副车架部分。
  针对每一个零部件,通过现有图纸或测量手段,获取和此模型相关的零件尺寸,使用CAD手段,将相关的简化零件装配,使用catia/mechanic 模块将整个装配模型的状态调整到所需的设计位置(如),获取悬架的空间关键点在设计位置的三维坐标(如),以实现下一步悬架运动学特性分析。
  1.2悬架运动学特性分析
  将以上关键点数据输入,使用Adams动力学专用软件进行有关车轮定位的运动学特性分析(),在软件中针对前束、外倾、主销内倾角和主销后倾角定义方法如下:
  关键点坐标关键点XYZ1、210.54521.54562.493、4-146.89572.45297.85、 7144.78337.5-52.356、 8-175.02337.5-41.44916.5149.4295.841016.514.4295.8411、 12-25.4653.75-47.25前束:arctan[(X0-X0)/(Y0-Y0)]车轮外倾角:arctan[(Z0-Z0)/(Y0- Y0)]主销内倾角:arctan[(Y11-Y1)/(Z1-Z11)]主销后倾角:arctan[(X11-X1)/(Z1-Z11)]车轮定位定义图示通过此悬架模型,理论分析车轮定位参数随车轮跳动的运动学特性。
  2台架实验和道路实验验证
  关于相关关键点的空间坐标,可以使用便携式三坐标测量仪(法国Romer测量机公司Romer6轴)来测量。该设备可以精确测量关键点的空间位置。根据测量结果,与CAD计算的数据结果校对,通过CAD数据装配和实际测量的比较,既可以分析出实际生产的质量水平,也可以为分析车辆现有装配状态对应的运动学特性提供数据。
  车桥运动学特性可以通过MTS的KC悬架试验来进行测量,。通过试验台架测量结果和计算特性曲线对比分析,确定现有平台车桥的运动学特性,为下一步优化匹配提供一个科学的依据。
  3悬架运动学特性分析的实际应用
  通过以上车轮运动分析,可以真实得到现有成熟悬架结构的基本运动学特性,包括前束、车轮外倾、主销后倾角和主销内倾角随车轮跳动的运动学特性。在汽车厂商的实际生产过程中,通常车轮外倾角、主销后倾角和主销内倾角是不能调整的。但是,针对同一平台上的不同车型,要对车轮前束进行优化匹配。这种匹配通常包括2个方面,一个是通过优化相关关键点的坐标,来优化其运动学特性,改善其轮磨工况;另外一个是通过调整装配线上的前束标定值,使车轮在整个跳动过程中的运动学曲线落在合理的曲线区间,获得操纵性能和轮磨工况的平衡。
  3.1提高整车装配质量
  在车辆的实际生产过程中,影响底盘运动学特性关键点的生产位置和理论值之间存在生产误差。
  底盘运动的每一个关键点都会对前束的运动学特性产生影响,不同关键点的变动对其前束设计位置状态的影响程度是不同的。底盘装配是一个系统装配,多种误差的累积往往会影响最终的前束装配精度。因此,分析前束和各个关键点变动的敏感度有很大的现实意义。针对麦弗逊式前悬架,分析在汽车设计状态底盘关键点和前束的相关性。将空间关键点三维坐标方向上变动的车轮定位值的变化幅度依次排序,进行准确的敏感度相关性分析。
  根据这些相关特性,适度调整有关关键点在不同坐标方向的加工精度,进而保证整车装配的前束精度,提高整车的生产质量。
  3.2优化前束变化曲线
  当前,汽车开发通常是基于已有平台进行更改变动,经常会涉及到车轮载荷的变动,对于每一种新车型,车轮是否会有异常磨损是每一次设计开发必须考虑的问题。如何优化前束变化曲线,保证用户可以接受的车轮磨损寿命和车辆操纵稳定性,也是车前运动学分析的主要应用。针对麦弗逊式悬架结构,更改S(对应中的点 3或4)的垂直方向坐标,很大程度上可以影响前束曲线的变化曲率,见图4.通过更改相关零件的坐标位置,优化车轮定位运动学特性,完成车轮定位的匹配和优化。
  4结语
  利用现有图纸,结合CAD和CAE进行敏感度分析,通过实验校核车桥运动学特性。根据运动学特性,确定优化目标,最后落实到具体的零件设计,从而实现车轮定位匹配和优化。通过试验、分析和计算相结合,可以高效准确地完成基于平台战略的车型变动的匹配优化。

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