本文關(guān)鍵詞：基于車輛模態(tài)特性分析的物理參數(shù)識(shí)別研究及其應(yīng)用

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【摘要】：如何對(duì)車輛的物理參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確、高效的識(shí)別是車輛動(dòng)力學(xué)研究的重要組成部分,也是車輛動(dòng)力學(xué)研究的基礎(chǔ)。合適的車輛參數(shù)識(shí)別方法可以準(zhǔn)確獲得整車的各項(xiàng)物理參數(shù),為各類車輛動(dòng)力學(xué)正問題研究提供準(zhǔn)確的建模與分析依據(jù)。目前車輛物理參數(shù)識(shí)別的研究主要針對(duì)如何在部分物理參數(shù)已知的情況下識(shí)別其余未知物理參數(shù),其中大部分方法需要測(cè)量車輛的輸入和輸出信號(hào),這使得車輛物理參數(shù)識(shí)別方法的應(yīng)用受到了諸多限制。為了克服上述這些局限性,論文提出一種基于車輛模態(tài)特征分析的物理參數(shù)識(shí)別方法。該方法首先采用狀態(tài)變量法(SVM)根據(jù)車輛振動(dòng)的自由衰減的加速度響應(yīng)識(shí)別車輛的模態(tài)參數(shù),然后利用最小二乘方法進(jìn)一步估算車輛的全部物理參數(shù)。論文從工程應(yīng)用所遇到的實(shí)際問題出發(fā),圍繞基于車輛模態(tài)特征分析的物理參數(shù)識(shí)別方法展開,其完成的主要研究成果包括以下幾個(gè)方面:(1)根據(jù)七自由度車輛的模態(tài)特征設(shè)計(jì)了不同車輪組合的脈沖激勵(lì)。通過該組激勵(lì)可獲得車輛高信噪比的主模態(tài)振動(dòng)響應(yīng),為提高車輛模態(tài)參數(shù)識(shí)別的精度提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。采用模態(tài)能量法分析了車輛在受到不同的脈沖激勵(lì)、隨機(jī)激勵(lì)作用下振動(dòng)響應(yīng)的模態(tài)構(gòu)成,為車輛的模態(tài)參數(shù)識(shí)別提供了理論基礎(chǔ)。(2)基于對(duì)不同脈沖激勵(lì)下車輛的加速度響應(yīng),利用快速傅里葉變換(FFT)方法、Ibrahim時(shí)域參數(shù)識(shí)別(ITD)方法、改進(jìn)的Ibrahim時(shí)域參數(shù)識(shí)別(STD)方法和SVM方法識(shí)別車輛的模態(tài)參數(shù)。并討論了車身測(cè)點(diǎn)位置測(cè)量誤差和車輪脈沖激勵(lì)不同步性對(duì)模態(tài)參數(shù)識(shí)別的影響。通過車身加速度信號(hào)的自相關(guān)計(jì)算增強(qiáng)了隨機(jī)響應(yīng)中車身主導(dǎo)的側(cè)傾振動(dòng)模態(tài)的弱小信號(hào),利用隨機(jī)子空間(SSI)方法識(shí)別了車身主導(dǎo)的垂向振動(dòng)、俯仰振動(dòng)和側(cè)傾振動(dòng)的固有頻率。(3)基于SVM方法識(shí)別得到車輛的模態(tài)參數(shù),提出了兩種車輛物理參數(shù)識(shí)別方法,分別利用狀態(tài)矩陣元素之間的比值特征關(guān)系和增加質(zhì)量矩陣求逆的方法估算車輛模型的質(zhì)量、阻尼和剛度矩陣。再利用最小二乘方法可以估算得到七自由度整車模型的物理參數(shù)。接著通過仿真實(shí)例討論附加質(zhì)量的測(cè)量誤差、車輛結(jié)構(gòu)參數(shù)的測(cè)量誤差、車輛響應(yīng)的噪聲等因素對(duì)物理參數(shù)識(shí)別結(jié)果的影響。分析表明,論文提出車輛物理參數(shù)識(shí)別方法能夠準(zhǔn)確和有效地識(shí)別七自由度整車模型的各項(xiàng)物理參數(shù)。(4)以某款SUV和校車為例,對(duì)論文提出車輛模態(tài)參數(shù)和物理參數(shù)識(shí)別方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明論文提出的車輛模態(tài)參數(shù)和物理參數(shù)識(shí)別方法的正確性。同時(shí)形成了完善的車輛模態(tài)參數(shù)和物理參數(shù)識(shí)別流程,方便工程應(yīng)用。綜上所述,論文提出的車輛物理參數(shù)識(shí)別方法是由車輛的加速度響應(yīng)信號(hào)識(shí)別其模態(tài)參數(shù)和物理參數(shù),可以在車輛所有物理參數(shù)未知的情況下,通過實(shí)驗(yàn)手段識(shí)別獲取整車模型的所有物理參數(shù)。論文的研究從動(dòng)力學(xué)正問題入手,通過車輛的理論模態(tài)特征分析設(shè)計(jì)不同的脈沖激勵(lì),為車輛參數(shù)識(shí)別研究提供了高信噪比響應(yīng)信號(hào),從而提高了車輛參數(shù)識(shí)別的精度,為車輛參數(shù)識(shí)別研究提供了新的思路和方法,同時(shí)論文提出的車輛參數(shù)識(shí)別的方法與流程具有理論研究?jī)r(jià)值和工程應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：模態(tài)參數(shù)識(shí)別 物理參數(shù)識(shí)別 模態(tài)分析 模態(tài)能量法 狀態(tài)變量法 隨機(jī)子空間法
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U461.1
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-15
• 文中主要的縮略詞說明15-16
• 第1章 緒論16-27
• 1.1 課題研究背景和意義16-17
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-24
• 1.2.1 模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法的研究現(xiàn)狀18-21
• 1.2.2 物理參數(shù)識(shí)別方法的研究現(xiàn)狀21-23
• 1.2.3 物理參數(shù)識(shí)別方法應(yīng)用存在的不足23-24
• 1.3 課題來源及論文的主要研究?jī)?nèi)容24-27
• 第2章 時(shí)域模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法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 小結(jié)41-43
• 第3章 車輛模態(tài)參數(shù)識(shí)別仿真研究43-71
• 3.1 車輛模態(tài)分析43-49
• 3.1.1 七自由度車輛建模43-47
• 3.1.2 車輛模型的模態(tài)特性分析47-49
• 3.2 車輛激勵(lì)模擬49-53
• 3.2.1 車輪脈沖激勵(lì)49-50
• 3.2.2 隨機(jī)路面譜激勵(lì)50-53
• 3.3 模態(tài)能量法介紹53-55
• 3.4 模態(tài)參數(shù)識(shí)別仿真實(shí)例研究55-69
• 3.4.1 脈沖激勵(lì)實(shí)驗(yàn)仿真分析55-66
• 3.4.2 隨機(jī)激勵(lì)實(shí)驗(yàn)仿真分析66-69
• 3.5 小結(jié)69-71
• 第4章 基于SVM方法的車輛物理參數(shù)識(shí)別仿真研究71-90
• 4.1 基于SVM的物理參數(shù)識(shí)別方法71-77
• 4.1.1 基于狀態(tài)矩陣元素比值特征的矩陣求逆法74-76
• 4.1.2 基于附加已知質(zhì)量的矩陣求逆法76-77
• 4.2 仿真實(shí)例驗(yàn)證77-81
• 4.3 參數(shù)敏感性分析81-88
• 4.3.1 附加質(zhì)量的測(cè)量誤差對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響81-85
• 4.3.2 結(jié)構(gòu)參數(shù)的測(cè)量誤差對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響85-87
• 4.3.3 信號(hào)的噪聲對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響87-88
• 4.4 小結(jié)88-90
• 第5章 車輛參數(shù)識(shí)別的實(shí)驗(yàn)研究90-118
• 5.1 某SUV模態(tài)參數(shù)識(shí)別實(shí)驗(yàn)研究90-105
• 5.1.1 跌落實(shí)驗(yàn)研究91-99
• 5.1.2 四通道實(shí)驗(yàn)研究99-105
• 5.2 某校車物理參數(shù)識(shí)別實(shí)驗(yàn)研究105-116
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)測(cè)試105-109
• 5.2.2 物理參數(shù)識(shí)別109-115
• 5.2.3 仿真驗(yàn)證115-116
• 5.3 小結(jié)116-118
• 總結(jié)與展望118-121
• 參考文獻(xiàn)121-131
• 致謝131-132
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文和申請(qǐng)的專利132-134
• 期刊論文132-133
• 發(fā)明專利133-134
• 附錄B 攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目134

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