基于车辆模态特性分析的物理参数识别研究及其应用

发布时间：2017-10-30 22:14

  本文关键词：基于车辆模态特性分析的物理参数识别研究及其应用

  更多相关文章： 模态参数识别 物理参数识别 模态分析 模态能量法 状态变量法 随机子空间法

【摘要】：如何对车辆的物理参数进行准确、高效的识别是车辆动力学研究的重要组成部分,也是车辆动力学研究的基础。合适的车辆参数识别方法可以准确获得整车的各项物理参数,为各类车辆动力学正问题研究提供准确的建模与分析依据。目前车辆物理参数识别的研究主要针对如何在部分物理参数已知的情况下识别其余未知物理参数,其中大部分方法需要测量车辆的输入和输出信号,这使得车辆物理参数识别方法的应用受到了诸多限制。为了克服上述这些局限性,论文提出一种基于车辆模态特征分析的物理参数识别方法。该方法首先采用状态变量法(SVM)根据车辆振动的自由衰减的加速度响应识别车辆的模态参数,然后利用最小二乘方法进一步估算车辆的全部物理参数。论文从工程应用所遇到的实际问题出发,围绕基于车辆模态特征分析的物理参数识别方法展开,其完成的主要研究成果包括以下几个方面:(1)根据七自由度车辆的模态特征设计了不同车轮组合的脉冲激励。通过该组激励可获得车辆高信噪比的主模态振动响应,为提高车辆模态参数识别的精度提供了数据基础。采用模态能量法分析了车辆在受到不同的脉冲激励、随机激励作用下振动响应的模态构成,为车辆的模态参数识别提供了理论基础。(2)基于对不同脉冲激励下车辆的加速度响应,利用快速傅里叶变换(FFT)方法、Ibrahim时域参数识别(ITD)方法、改进的Ibrahim时域参数识别(STD)方法和SVM方法识别车辆的模态参数。并讨论了车身测点位置测量误差和车轮脉冲激励不同步性对模态参数识别的影响。通过车身加速度信号的自相关计算增强了随机响应中车身主导的侧倾振动模态的弱小信号,利用随机子空间(SSI)方法识别了车身主导的垂向振动、俯仰振动和侧倾振动的固有频率。(3)基于SVM方法识别得到车辆的模态参数,提出了两种车辆物理参数识别方法,分别利用状态矩阵元素之间的比值特征关系和增加质量矩阵求逆的方法估算车辆模型的质量、阻尼和刚度矩阵。再利用最小二乘方法可以估算得到七自由度整车模型的物理参数。接着通过仿真实例讨论附加质量的测量误差、车辆结构参数的测量误差、车辆响应的噪声等因素对物理参数识别结果的影响。分析表明,论文提出车辆物理参数识别方法能够准确和有效地识别七自由度整车模型的各项物理参数。(4)以某款SUV和校车为例,对论文提出车辆模态参数和物理参数识别方法进行了实验验证。结果表明论文提出的车辆模态参数和物理参数识别方法的正确性。同时形成了完善的车辆模态参数和物理参数识别流程,方便工程应用。综上所述,论文提出的车辆物理参数识别方法是由车辆的加速度响应信号识别其模态参数和物理参数,可以在车辆所有物理参数未知的情况下,通过实验手段识别获取整车模型的所有物理参数。论文的研究从动力学正问题入手,通过车辆的理论模态特征分析设计不同的脉冲激励,为车辆参数识别研究提供了高信噪比响应信号,从而提高了车辆参数识别的精度,为车辆参数识别研究提供了新的思路和方法,同时论文提出的车辆参数识别的方法与流程具有理论研究价值和工程应用价值。
【关键词】：模态参数识别 物理参数识别 模态分析 模态能量法 状态变量法 随机子空间法
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U461.1
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-15
• 文中主要的缩略词说明15-16
• 第1章 绪论16-27
• 1.1 课题研究背景和意义16-17
• 1.2 国内外研究现状17-24
• 1.2.1 模态参数识别方法的研究现状18-21
• 1.2.2 物理参数识别方法的研究现状21-23
• 1.2.3 物理参数识别方法应用存在的不足23-24
• 1.3 课题来源及论文的主要研究内容24-27
• 第2章 时域模态参数识别方法27-43
• 2.1 ITD方法27-30
• 2.2 STD方法30-32
• 2.3 SVM方法32-35
• 2.4 SSI方法35-41
• 2.5 小结41-43
• 第3章 车辆模态参数识别仿真研究43-71
• 3.1 车辆模态分析43-49
• 3.1.1 七自由度车辆建模43-47
• 3.1.2 车辆模型的模态特性分析47-49
• 3.2 车辆激励模拟49-53
• 3.2.1 车轮脉冲激励49-50
• 3.2.2 随机路面谱激励50-53
• 3.3 模态能量法介绍53-55
• 3.4 模态参数识别仿真实例研究55-69
• 3.4.1 脉冲激励实验仿真分析55-66
• 3.4.2 随机激励实验仿真分析66-69
• 3.5 小结69-71
• 第4章 基于SVM方法的车辆物理参数识别仿真研究71-90
• 4.1 基于SVM的物理参数识别方法71-77
• 4.1.1 基于状态矩阵元素比值特征的矩阵求逆法74-76
• 4.1.2 基于附加已知质量的矩阵求逆法76-77
• 4.2 仿真实例验证77-81
• 4.3 参数敏感性分析81-88
• 4.3.1 附加质量的测量误差对识别结果的影响81-85
• 4.3.2 结构参数的测量误差对识别结果的影响85-87
• 4.3.3 信号的噪声对识别结果的影响87-88
• 4.4 小结88-90
• 第5章 车辆参数识别的实验研究90-118
• 5.1 某SUV模态参数识别实验研究90-105
• 5.1.1 跌落实验研究91-99
• 5.1.2 四通道实验研究99-105
• 5.2 某校车物理参数识别实验研究105-116
• 5.2.1 实验测试105-109
• 5.2.2 物理参数识别109-115
• 5.2.3 仿真验证115-116
• 5.3 小结116-118
• 总结与展望118-121
• 参考文献121-131
• 致谢131-132
• 附录A 攻读学位期间发表的论文和申请的专利132-134
• 期刊论文132-133
• 发明专利133-134
• 附录B 攻读学位期间参加的科研项目134

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本文编号：1119541