基于統計分析的白車身剛度關鍵參數研究與應用

陳海潮，周文超，徐中皓，高 猛

(中國第一汽車股份有限公司技術中心，長春 130011)

2016201

基于統計分析的白車身剛度關鍵參數研究與應用

陳海潮，周文超，徐中皓，高 猛

(中國第一汽車股份有限公司技術中心，長春 130011)

基于大量的白車身剛度測試數據，建立白車身剛度參數數據庫。通過統計分析，研究數據庫中剛度參數之間及其與其它參數的相互關系，提出根據車身基本尺寸(包括長、寬、高、軸距和輪距)和預設的車身輕量化系數，確定白車身剛度關鍵參數(包括彎、扭剛度和1階彎、扭模態頻率)的方法。通過該方法在國內某款白車身剛度關鍵參數定義中的應用，驗證了該方法的有效性和實用性。

白車身；剛度參數；輕量化系數；數據庫；統計分析

前言

白車身剛度主要分靜剛度和動剛度，靜剛度包含整體彎扭剛度、局部剛度和固定點剛度，動剛度包含車身低階模態和關鍵點動剛度。白車身靜態整體彎扭剛度和低階整體模態是表征白車身耐久性和NVH性能的關鍵參數，是新車型開發過程中必須嚴格把控的性能指標。

目前，國內外汽車企業和研發機構對白車身剛度目標值的定義方法進行了一系列的研究，文獻[1]和文獻[2]中采用修正對標車型的剛度作為新開發車型的剛度目標值，文獻[3]中采用國外同類車型的剛度值作為新開發車型的剛度目標值，文獻[4]中從車身功能要求出發設計車身剛度目標值，但這些研究皆未從車身尺寸出發進行剛度目標值的正向定義。

本文中基于大量的白車身剛度試驗數據，通過建立白車身剛度試驗數據庫，分析各剛度參數之間的關系，提出利用車身外觀尺寸，基于數據庫統計規律和經驗公式，進行白車身剛度關鍵參數的正向設計。

1 白車身剛度數據庫和剛度參數分布特征

1.1 白車身剛度數據庫簡介

結合國內100余款、國外80余款乘用車的白車身剛度參數形成乘用車車身剛度參數數據庫。該庫涵蓋的車型類別包括普通轎車、SUV和MPV等；每一類車又包括不同級別(A0級、A級、B級、C級和D級等)，每個類型的每一級別不少于20款車型。記錄影響白車身剛度的尺寸參數(總長、總高、總寬、軸距、輪距)和剛度參數(靜態彎扭剛度、低階整體模態參數、質量、輕量化系數)等。作為舉例，表1示出數據庫中若干車型的數據。

表1 白車身剛度數據庫

1.2 白車身剛度關鍵參數分布特征

對建立的白車身剛度參數數據庫進行歸納總結，可以得出各參數分布特征[5]，如圖1～圖3所示。

圖1 扭轉剛度隨車型級別分布圖

圖2 1階扭轉模態頻率隨車型級別分布圖

注：D級車白車身質量通常包括車架的質量 圖3 白車身質量隨車型分布圖

圖1為乘用車各級別車型的靜態扭轉剛度中位數趨勢。可以看出，無論哪一類型的乘用車，隨車型級別的提高，靜態扭轉剛度值也在變大。圖2為乘用車各級別車型的1階扭轉模態頻率中位數趨勢。圖3為乘用車各級別車型的白車身質量中位數趨勢。可以看出，隨車型級別的提高，白車身質量逐漸提高。

2 數據庫中各剛度參數之間的關系研究

2.1 白車身質量與其最小裝箱表面積的關系

最初，擬從車型的統計數據，總結出白車身質量與車身準表面積的相關性。車身準表面積定義為車身在車身坐標系的XOY、XOZ和YOZ平面上投影面積的總和。但因實際數據的缺乏，權且以上述投影所占據的矩形面積來代替。故若設白車身的長、寬、高分別為l，h和w，則該面積總和等于l·h+h·w+w·l。這就相當于白車身最小裝箱總表面積的一半。因此，初始思路就演變為探索白車身質量與其最小裝箱表面積之間的相關性。而統計分析結果給出了肯定的答案。根據統計分析結果，A級乘用車白車身質量與其最小裝箱表面積的關系如圖4所示。利用該圖可很容易根據白車身外觀尺寸估計出白車身的質量。

圖4 A級乘用車白車身質量與其最小裝箱表面積之間的關系

2.2 白車身輕量化系數與腳印面積的關系

腳印面積A定義為白車身4輪間的面積在車身坐標系的XOY平面上的投影，準確地說，即4個車輪中心在水平面上投影點圍成的梯形面積，如圖5所示。

圖5 腳印面積

白車身輕量化系數是表征白車身輕量化程度的重要參數，定義為

(1)

(2)

式中：L為白車身輕量化系數;Mb為白車身質量，kg；Kθ為白車身的扭轉剛度，N·m/(°)；Bw為軸距，m2；Twf和Twr分別為前、后軸的輪矩，m。

圖6 等輕量化系數曲線圖

L值越高，表明該白車身輕量化程度越差，反之亦然[6]。將上式繪制成等輕量化系數曲線圖，如圖6所示。借助該圖，不僅可以根據白車身的質量、輕量化系數和腳印面積快速計算出白車身的靜態扭轉剛度，而且可以觀察對標車型與開發車型的差異，有助于判斷對標車型的選取、設計車型的定位是否合理。

2.3 輕量化系數與1階扭轉模態頻率之間的關系

不同的車型，輕量化系數不同，但同一類型中同一級別的車型，其輕量化系數與1階扭轉模態頻率之間存在一定的統計規律。A級SUV車型的關系曲線如圖7所示。由圖可見，隨著輕量化系數的逐漸增大，1階扭轉模態頻率逐漸降低，且其反線性關系比較明顯。利用該規律可通過插值估算相同類型和級別車型的白車身1階扭轉模態頻率。

圖7 輕量化系數與1階扭轉模態頻率關系圖

2.4 其它參數之間的統計關系

同理，基于統計分析可找出同類同級車型靜態彎曲剛度與Mb/A和1階整體彎曲模態頻率之間的關系，如圖8和圖9所示。

圖8 彎曲剛度與Mb/A關系圖

圖9 1階整體彎曲模態與彎曲剛度關系圖

總之，利用輕量化系數可將腳印面積(軸距、輪距)、白車身質量、扭轉剛度等有機地關聯在一起，在車型開發初期即可不依賴于剛度數據庫，而根據上述有關參數的關系，直接設定白車身剛度的目標值。現歸納出白車身剛度參數設定流程，如圖10所示。

圖10 白車身剛度參數設定流程圖

3 利用剛度數據庫進行某款白車身剛度參數設計

根據數據庫的統計規律和車身外形尺寸，可以在項目立項初期就確定白車身剛度值，具體步驟如下。

以某A級SUV為例，根據白車身的總長、總寬、總高計算得到其最小裝箱表面積；再由圖4估算出白車身的質量Mb=300kg，另由軸距、輪距計算得腳印面積A=3.73m2；接著算得Mb/A=80.43kg/m2。

根據車型的要求，選取輕量化系數L=5，據此，一方面由圖6中插值得出白車身扭轉剛度為16kN·m·(°)-1；另一方面由圖7估算出1階扭轉模態頻率為37Hz。

再根據Mb/A=80.43kg/m2，由圖8查得彎曲剛度為19kN/mm；接著再由圖9估算出1階彎曲模態頻率為53Hz。

據此，可得出白車身剛度目標值，如表2所示。

在確定白車身初步目標值后，根據市場定價、競爭車型等影響參數對目標值進行相應的修正[5]，確定最終目標值。

表2 白車身剛度目標值

該車型經過多輪CAE分析及優化，最終定型。CAE分析云圖如圖11和圖12所示。

圖11 CAE模態分析結果云圖

圖12 CAE扭轉剛度分析結果Z向位移云圖

對定型后產品進行試制和試驗，試驗見圖13和圖14，測試結果見表3。

圖13 白車身扭轉剛度試驗

圖14 白車身模態試驗

性能指標最終目標值實測值質量/kg300±5301扭轉剛度/(kN·m·(°)-1)16±0.516.845彎曲剛度/(kN·mm-1)19±0.521.2771階扭轉模態頻率/Hz37±2361階彎曲模態頻率/Hz53±253輕量化系數54.9

白車身剛度試驗完全滿足設計目標，通過其余臺架試驗要求后，經過裝車和道路試驗，并未出現因車身剛度不足而引起失效；車身輕量化系數接近于5，在同類車型中處于領先地位。以上說明整體剛度目標值的定義比較合理。

4 結論

基于白車身剛度試驗數據庫的建立、分析和總結，挖掘出白車身剛度參數的分布規律，通過研究剛度參數之間的相互關系，提出利用車身外觀尺寸設計白車身剛度參數的方法。通過實例，驗證了該方法不僅可以在新車型開發初期正向設計白車身剛度目標值，為CAE分析和優化提供目標；且可判斷對標車型的選取是否合理，避免選型失敗導致項目延誤。

[1] 于翠,程海波.關于制定新型海獅(加寬)白車身剛度目標值的分析[C].中國汽車工程學會,北京，2008.

[2] 桂良進,范子杰,周長路.“長安之心”微型客車白車身剛度研究[J].機械工程學報,2004,40(9)：195-198.

[3] 趙?；?余海東,郭永進.影響轎車白車身扭轉剛度的關鍵結構研究[J].機械設計,2007,24(8)：66-68.

[4] Bruno Lüdke, Markus Pfestorf.Functional design of a “lightweight body in white”-how to determine body in white materials according to structural requirements[C]. 美國TMS 2006年會,圣地亞哥,2006.

[5] 周文超, 陳海潮, 王興東,等. 白車身剛度數據庫的統計分析[C].中國汽車工程學會年會,上海，2015.

[6] 張萬才,姜葉潔,李文月.基于單位質量剛度的白車身輕量化研究[J].山東理工大學學報(自然科學版),2014,28(4):41-47.

Research and Application of Key Stiffness Parameters of Body-in-white Based on Statistical Analysis

Chen Haichao, Zhou Wenchao, Xu Zhonghao & Gao Meng

R&DCenter,ChinaFAWCo.,Ltd.,Changchun130011

A stiffness parameter database of body-in-white (BIW) is established based on a large number of measured data. By studying the correlation between stiffness parameters and that between stiffness parameters and other parameters in database through statistical analysis, a method of defining key stiffness parameters, including bending and torsional stiffness and first order bending and torsional modal frequencies based on the basic dimension of vehicle body, covering length, width, height, wheel base and track, and presetting lightweight coefficient. Finally the method is applied to defining the key stiffness parameters of a passenger car BIW, verifying the effectiveness and practicality of the method proposed.

BIW; stiffness parameters; light weight coefficient; database; statistical analysis

原稿收到日期為2016年7月4日，修改稿收到日期為2016年8月9日。