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横向运动方程组在车辆系统仿真中的应用

时间:2023-08-26 理论教育 版权反馈
【摘要】:图5.1.1单轨模型的运动状态值、受力和力矩分析(俯视图)横向运动的单轨模型具有以下前提。行驶方向角υ定义为汽车的运动方向与某一特定参照方向之间的夹角;横摆角φ则定义为汽车的纵轴与这个参照方向的夹角。图5.1.3汽车横向动力学参数模型速度υ,侧偏刚度kV和kH,重心位置a和b,汽车质量m以及惯性矩Θ的值都必须是已知的。

横向运动方程组在车辆系统仿真中的应用

图5.1.1所示就是一个单轨模型。

图5.1.1 单轨模型的运动状态值、受力和力矩分析(俯视图)

横向运动的单轨模型具有以下前提。

(1)模型在它所处的平面上具有3个自由度

(2)根据模型的单轨特性,在前后轴上分别只有一个轴载荷,而且它位于轴的中心。

(3)转弯时重心受的侧向力与车轮受的侧向力相平衡,车轮侧向力导致车轮侧向偏离——即车轮平面与车轮的前进方向成α角,侧向力与侧偏角的比率称为侧偏刚度

(4)侧偏角小于5°的范围内,侧向力随侧偏角线性上升,也就是说,在这个范围内侧偏刚度为常数。

(5)驱动力能够满足行驶阻力。

(6)在小角度内(横摆、转向及质心侧偏角很小)保持线性关系,因为此时转动半径相对来讲很大。

前轴和后轴分别有图5.1.2所示关系。

图5.1.2 前后轴上的转角和运动矢量

图5.1.1和图5.1.2中标记定义为:1/χ为弯道半径,FW为风力,β为质心侧偏角,MW为风力矩,δV为前轮转向角,FSV,FSH为侧向导向力,φ为横摆角,FUV,FUH为切向力,υ为行驶方向角,v为车速。

行驶方向角υ定义为汽车的运动方向与某一特定参照方向之间的夹角;横摆角φ则定义为汽车的纵轴与这个参照方向的夹角。它们的差恰好就是质心侧偏角β。

对纵向应用质心定理,有运动方程为

对横向应用质心定理,有运动方程为

对绕穿过重心的垂向轴应用惯性矩定理,有运动方程为

由于侧向力在侧偏角小于5°时与它呈线性关系,存在

kV和kH为侧偏刚度(侧偏角很小时的比例系数)。

从图5.1.2中得出小角度关系为

将式(5.1.5)代入式(5.1.4)得出

另外,=vχ,或者说。(www.xing528.com)

从图5.1.1中能看出,横摆角、行驶方向角和质心侧偏角之间存在着以下关系

从中解出曲率

现将式(5.1.6)~式(5.1.8)代入式(5.1.1)~式(5.1.3)中,运用小角度假设,忽略空气阻力的影响,即设FW=MW=0,就有

这组相关方程依然是非线性的,线性化的方法是设行驶速度为常数(即υ=0),使得常数υ、kV、kH、a、b、m和Θ成为的系数,即

图5.1.3为汽车横向动力学参数模型。

图5.1.3 汽车横向动力学参数模型

速度υ,侧偏刚度kV和kH,重心位置a和b,汽车质量m以及惯性矩Θ的值都必须是已知的。

式(5.1.11)的第一个等式只描述了纵向力之间的关系,因此不必进一步加以讨论——至少在后轴驱动(FUV=0)时能够这么做。这样,就只剩下两个相关方程——横向运动和转动。在横向动力学里它们是至关重要的。建立横摆角和质心侧偏角方程:从式(5.1.11)的后两个方程里推出一个非齐次二次方程。为了表达方便,将方程中的系数用a11、a12、a21、a22、b1和b2来代替,即

因为kV≫FUV,所以纵向力不会影响横向运动。正如式(5.1.11)的第一个方程所述,它只用来抵消行驶阻力。各系数的表达式为

因此,得出相关方程

这个方程组可依照前文的矩阵法解出,或者按照传统方法将一个方程变形整理后代入另一个方程。例如,将式(5.1.16)按照β整理后求导,得到的表达式,然后代入式(5.1.15)中,就得到φ的表达式,而这个表达式只与δV以及常数有关,即

这是一个φ的非齐次三阶微分方程,里面缺少关于φ的那一项。

设成φa,方程就变为

这是一个关于φa的典型二次振动微分方程,左边是φa,右边是转向角引起的振动。通过同样的分析也能够得到一个关于β的微分方程,即

式(5.1.18)和式(5.1.19)都是线性非齐次的二阶微分方程(条件是行驶速度υ与时间t无关)。它们在形式上与前面讲的单自由度系统的微分方程相同,而且两个式子左边各项的系数分别相同。

表达式a11 a22-a12 a21对应着单自由度系统的弹性系数与质量的商,即无阻尼固有频率;而-(a11+a22)则对应着阻尼量。尽管在单轨模型里没有真正的弹簧与减振器,但轮胎本身的特性还是造成了阻尼和弹性刚度。由此证明,所有的横摆角、质心侧偏角和行驶方向角都源于同样的固有频率和阻尼。如果汽车的运动不是由转向角,而是由侧向风激励的话,那么表达式将变成下面形式:

分析方法和式(5.1.15)、式(5.1.16)以及式(5.1.18)、式(5.1.19)相同,唯一的不同点是激励方式不一样。

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