[发明专利]多轴重型车辆虚拟样机的构建方法有效
| 申请号: | 201410558177.3 | 申请日: | 2014-10-20 |
| 公开(公告)号: | CN104361149B | 公开(公告)日: | 2018-02-23 |
| 发明(设计)人: | 吴艳;白静;王增全;岳玉娜;万芳 | 申请(专利权)人: | 北京航天发射技术研究所;中国运载火箭技术研究院 |
| 主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50 |
| 代理公司: | 北京双收知识产权代理有限公司11241 | 代理人: | 李云鹏 |
| 地址: | 100076 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 重型 车辆 虚拟 样机 构建 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种汽车虚拟样机构建方法,具体的说,是涉及一种多轴重型车辆虚拟样机的构建方法。
背景技术
随着计算机技术与仿真技术的发展,功能化虚拟样机已经广泛用于复杂产品设计与分析中。基于商用软件和计算多体动力学的动力学虚拟试验样机构建及其仿真分析,为产品设计、性能分析、故障预示与诊断、可靠性分析等设计和分析提供了技术手段。
尽管虚拟样机技术已经用于动力学系统建模中,但是大部分样机都是仅针对某一特定模型,虚拟样机不具备参数化特征,不支持模型自动构建和模型重用。有部分虚拟样机采用基于动力学仿真软件二次开发的方式,以宏命令和用户界面二次开发为实现形式,虽然具备参数化特征,但是缺乏统一的接口设计和装配设计,不具备模块化特征,模型重用性较差。
多轴重型车辆作为承载能力大、路况适应性好的一类重型运输车辆,广泛用于运输、矿山机械和其他特种车辆领域。以往的多轴车辆建模中,采用传统的动力学建模方法,建模过程工作量大、效率低、错误率相对较高,相同或相似的模型由于缺乏统一的接口和装配关系而无法重用。在多轴重型车辆研制周期缩短。性能要求提高的情况下,需要通过建模方法的创新来提高虚拟样机构建的效率并支持已有知识和模型的重用。
发明内容
针对上述现有技术中存在的接口不规范、模型和文档可重用性差、经验知识无法纳入建模过程中、建模效率低下等问题,本发明提供一种建模过程工作量小、效率高、错误率相对较低,相同或相似的模型具有统一的接口和装配关系,模型可以重用,实现基于工具软件的、以参数、接口和组件为基础的动力学建模流程化、模版化、知识化,提高多轴车辆动力学建模的效率,并为优化设计提供全参数化模型的多轴重型车辆虚拟样机的构建方法。
本发明所采取的技术方案是:
一种多轴重型车辆虚拟样机的构建方法,包括如下步骤:
建立车辆层次化结构模型;
确定总体坐标系,分配各个结构局部坐标系;
划分子装配体和基本功能模块;
刚性基本功能模块参数提取和几何模型开发;
柔性基本功能模块参数提取和模态中性文件开发;
刚体基本功能模块模版*.cmd开发;
柔性基本功能模块模版*.cmd开发;
根据车辆组成和基本特性,形成模型参数文档;
利用Matlab,将模型参数文档解析为*.cmd参数文档;
利用Matlab和基本功能模块,对车辆组成结构实例化;
利用Matlab和模型装配参数,对实例化车辆模块进行装配;
所有建模文件汇总为建模文档;
批处理方式执行建模文档形成车辆动力学模型。
所述建立车辆层次化结构模型是根据多轴重型车辆分析需求及车辆技术方案,确定车辆层次化结构模型,并将其划分为底盘、转向、上装三个功能模块。
所述确定总体坐标系,分配各个结构局部坐标系是以底盘坐标系作为总体坐标系,车架和柔性负载采用总体坐标系;转向节、质量负载采用局部质心坐标系。
所述子装配体包括;底盘、转向和上装三个子装配体;
所述底盘装配体包括的基本功能模块为:车架、驾驶室、转向节、横臂、悬架和车桥;
所述转向装配体包括的基本功能模块为:转向节臂、直拉杆、转向拉杆、摇臂和梯形臂;
所述上装装配体包括的基本功能模块为:柔性负载和刚性负载。
所述刚性基本功能模块参数提取是针对刚性基本功能模块,提取质量、质心位置、转动惯量、主要连接接口位置参数并记录于文件中;
所述几何模型开发,依据模型局部坐标系,模型局部坐标系原点位于质心位置,坐标轴方向与总体坐标系相同,并确定各模块的命名规范并记录于文件中。
所述柔性基本功能模块参数提取,是提取柔性负载结构特征、模型参数、接口位置参数并记录于文件中;
所述模态中性文件开发,是在ANSYS软件下,采用APDL语言建立参数化有限元模型,实现几何特征、结构特征、接口位置的参数化,并解算生成扩展名为mnf的模态中性文件。
所述刚体基本功能模块模版*.cmd开发,在ADAMS/View软件环境中,按照ADAMS脚本语言的语法规则,完成刚性基本功能模块模版的开发,模版内容包括参数初始化、几何模型导入、以及接口关系建立的内容,开发完成后的模版文件扩展名为cmd并记录于文件中。
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