Валидация комплекса математических моделей подвески легкового автомобиля по критериям нагруженности

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Развитие численных методов и технологий математического моделирования, применяемых при проектировании автомобиля, достигло высокого уровня, однако нельзя полностью полагаться на результаты виртуальных экспериментов, не убедившись в достоверности результатов, получаемых с использованием разработанной математической модели. Поэтому в данной статье рассматривается актуальный вопрос валидации математических моделей для решения задач исследования нагруженности компонентов автомобиля.

Цель исследования – подтверждение адекватности разработанных требований к построению математических моделей для исследования усталостной долговечности ходовой части автомобиля средствами математического имитационного моделирования путем выполнения валидационного исследования.

Методы. Валидация математических моделей осуществляется методом сравнения результатов натурных или полунатурных испытаний физического объекта с результатами имитационного моделирования этого объекта по результатам тензометрирования. Модели подготовлены с использованием технологий моделирования многозвенных систем и конечно-элементного моделирования.

Результаты валидации показывают хорошую сходимость результатов моделирования и эксперимента, чем подтверждается адекватность разработанных требований к построению моделей для исследования усталостной долговечности отдельных компонентов в составе модели. Выбранные критерии оценки ранее не использовались в аналогичных работах и показали эффективный результат количественного и качественного сравнения состояния нагружения исследуемых компонентов для большого количества граничных условий моделирования механической системы.

Выводы. Валидированные математические модели подвески легкового автомобиля, разработанный форсированный цикл нагружения подвески автомобиля, подход построения моделей и моделирования динамического нагружения могут использоваться для анализа нагруженности и прогнозирования усталостной долговечности компонентов ходовой части автомобиля на стадии технического проектирования и в ходе расчетного сопровождения испытаний.

Об авторах

Виктор Александрович Кулагин

Государственный научный центр «НАМИ»

Автор, ответственный за переписку.
Email: viktor.kulagin@nami.ru
ORCID iD: 0000-0003-0158-1727
SPIN-код: 2488-6808

инженер-конструктор 1 категории Управление MBS-моделирования центра «Численный анализ и виртуальная валидация»

Россия, 125438, Москва, ул. Автомоторная, д. 2

Список литературы

  1. ГОСТ Р 57700.23-2020. Компьютерные модели и моделирование. Валидация. Общие положения. Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/573114589 Дата обращения: 13.06.2022.
  2. Кулагин В.А. Разработка комплекса математических моделей подвески легкового автомобиля для анализа усталостной долговечности // Известия МГТУ «МАМИ». 2021. № 4. С.33–42.
  3. Hairer E. Numerical Methods for the Solution of ODE and DAE // Hairer E., Nørsett S.P., Wanner G. Springer Series in Computational Mathematics. Berlin: Springer, 1993.
  4. Мостовая схема тензорезистора TML [интернет]. Режим доступа: https://www.tmljp.ru/upload/iblock/191/Мостовая%20схема%20тензорезистора.pdf Дата обращения: 11.06.2022.
  5. HBM [Internet]. The Wheatstone Bridge Circuit. Available from: https://www.hbm.com/en/7163/wheatstone-bridge-circuit Accessed: Jun 11, 2022.
  6. Johannesson P. Guide to Load Analysis for Durability in Vehicle Engineering. Johannesson P., Speckert M., editors. Chichester: Wiley, 2014.
  7. Корнев А.Е., Буканов А.М., Шевердяев О.Н. Технология эластомерных материалов: учебник для вузов. Москва: МГОУ, 2001.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Временные истории силовых факторов, воспринимаемых задним левым колесом в ходе дорожного события «Движение по горной дороге» (без торможений).

Скачать (347KB)
3. Рис. 2. Компоненты, оснащенные тензометрическими датчиками: a – передняя подвеска; b – задняя подвеска.

Скачать (468KB)
4. Рис. 3. Определение места размещения датчика относительной деформации на тяге переднего стабилизатора: a – реальное место размещения; b – определение места размещения в CAD-модели; c – определение места и ориентации маркера в MBS-модели.

Скачать (341KB)
5. Рис. 4. Сравнительные графики временных историй нагрузок на рулевой тяге и относительных деформаций в месте установки тензодатчиков на левой рулевой тяге, маневр «Движение по горной дороге».

Скачать (659KB)
6. Рис. 5. Сравнительные графики спектра сил на левом поперечном нижнем рычаге, движение по дороге «Бельгийская мостовая».

Скачать (133KB)

© Эко-Вектор, 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».