基于复杂场景的结构耐久工况开发及应用

商用车应用场景复杂多变，运营区域“广”、行驶半径“散”、货物类型“杂”、使用强度“高”，用户希望车辆多拉耐用，同时也需要更好的操控性、动力性和经济性，这与产品的可靠耐久性、轻量化密切相关。基于用户实际使用场景，深入研究人-车-环境，准确定义场景，开展场景工况载荷谱采集策划与实施，建立用户场景与试验场的关联性，开发结构耐久工况，应用到4/6立柱、MAST、液压伺服等台架测试和仿真分析，可有效提升产品质量。

本文整理自：福田汽车试验中心高级经理 陈世栋先生《基于复杂场景的结构耐久工况开发及应用》的主题分享。

报告分为以下4个部分：

01复杂场景研究
02场景工况开发流程
03数据分析与外推04结构耐久工况应用

陈世栋 先生毕业于天津大学，力学专业硕士，高级工程师，任职福田汽车试验中心高级经理，具有十多年系统部件测试技术相关经验；长期从事用户场景工况研究、道路载荷谱测试分析、结构耐久工况开发与应用相关工作；发表论文9篇，授权发明专利6项，主导国家标准/行业标准6项，研究成果获得2022年中国汽车工程学会科技进步二等奖，2022年北京市科技进步二等奖。

1、复杂场景研究

商用车是老百姓维持生计的载体，也是保障民生的重要的工具，在国家层面上具有很重要的战略意义。用户的多样性，环境的复杂性，对产品的精准定义存在一定挑战，这就意味着需要对车辆实际使用的这种场景要进行深入的研究。

商用车使用场景复杂多变，体现出运营区域“广”、行驶半径“散”、货物类型“杂”、使用强度“高”四大特征。

商用车作为生产资料，应用场景比较多，导致产品的差异性比较大。通过对市场的深访及研究，从这个人、车、货、场4个维度形成了实际使用场景工况，然后进行技术规划的应用。

以新能源商用车为例，对所有产品品类与技术路线进行适配，包括城市物流配送、干线物流、城市作业、封闭场景、客运场景等，以获得产品的最高使用价值。新能源汽车充电和换电技术相对较为成熟，适用于封闭场景、短途客运场景及城市作业的相关使用工况；混动和增程式汽车可满足较为严苛的排放的要求适用于干线支线物流使用工况；燃料电池汽车目前处于示范运营跟推广阶段，适用于中短途使用工况。

以轻卡电动车型为目标，调研快递快运、商超配送等细分场景的运输线路、行驶线路固定性、单程运距、日行驶里程等用户使用信息进行用户复杂场景研究。

2、场景工况开发流程

场景工况开发的流程主要包含场景工况的定义、采集路线策划、数据采集实施、测试工况构建及台架测试评价5个步骤。

用户场景定义首先通过车联网大数据对用户场景进行大数据分析，识别用户后统计其使用实际工况，包括车速分布、百公里电耗分布、开关频次分布、加速踏板开度分布、月度放电量等和用户实际使用工况强相关的数据信息。

用户深度访问可以收集大数据无法获得的用户信息，通过客户深度访问问卷调查用户的使用习惯、操作、周边场景等，再通过客户群体特征、运营工况结合未来产品使用需求进而形成深度访问用户画像。

物流模式用户场景工况分析：存在星状点对点物流模式、环状循环形式物流模式及两种物流模式相融合的物流场景工况

将全国道路按区域划分，可以细分道路的长度、类型、城市道路占比、高速占比、山路/平路占比及弯路/直路占比等实际使用场景工况。

基于调研信息和用户车辆GPS数据，通过地图数据库分析道路类型、地理地形等要素，形成轻卡电动车型城市配送场景准确的用户场景定义数据，可以以该定义数据为基础开展数据计算及分析工作。

采集路线策划：以轻卡城市配送路线的选取为例，其选取原则主要包含道路类型和比例的选取、采集区域的选取、车辆停靠点的选取及其他相关资源等。

以新能源轻卡路线采集为例，选取北京、成都、深圳等热门，采集了商超、快递快运、园林绿化、家具家电等4种货物运输的工况数据；采集里程需要涵盖考虑不同载重、不同驾驶风格、不同季节、不同场景的组合的里程需求。

成都新能源轻卡城市配送场景工况数据采集

深圳新能源轻卡城市配送场景工况数据采集

场景工况开发中采集通道选择根据场景-产品-工况转化结果来选用采集样车，实车采集的核心模块需涵盖驾驶室、车架、车桥、传动轴、悬架货架等，数据采集类型包括六分力、加速度、位移、应变、扭矩、GPS、CAN总线数据等。

场景工况开发中采集实施包括采集计划管控表、日志表、采集里程和路线、人员配置、采集数据等。

3、数据分析与外推

数据分析与外推流程包括数据预处理、特征数据统计、地理特征数据获取、数据切片、数据外推方法选择等步骤。

（1）实车采集数据预处理

实车采集的原始路谱数据，因受到环境影响会出现数据漂移、毛刺等异常信号，通过应用高通滤波、奇异信号检测及正弦波连接等方法进行预处理，获得可用的有效数据。

（2）特征数据统计

包括离散信号（制动开关信号等）和连续信号（车速、油门开度、发动机转速等）。

（3）地理特征数据获取

基于地理信息数据库，分析车联网采集及实车采集的GPS数据，获得路线的道路类型占比、海拔、坡度等地理特征信息。

（4）数据切片

基于地理信息数据库，把采集到载荷数据映射到道路网路，通过映射的道路网络然后进行切片，获得要素数据，为下一步数据外推提供输入。

（5）数据外推方法

基于用户模拟，将工况要素数据和用户使用模型作为输入，通过蒙特卡洛算法进行数据外推计算，结果输出数据分布，如耐久性损伤分布，电耗分布，同时可计算出不同百分位的目标值。

结构耐久工况构建：把用户的数据然后和试验场的数据通过多目标优化进行组合，形成用户的全生命周期的试验场组合工况。

4、结构耐久工况应用

整车试验结构耐久工况的应用通过整车轮耦合试验、试验场加速试验、用户道路可靠性试验，为高可靠、轻量化的产品提供充分验证，其三者相互关联、相辅相成。

基于台架试验的结构耐久工况应用： 开发的结构耐久工况可应用到模块轴耦合试验、驾驶室振动耐久试验、悬架振动耐久试验、板簧振动耐久试验等试验项目，为高可靠、轻量化的产品开发提供测试手段，提升产品质量和竞争力

基于仿真分析的结构耐久工况应用：通过虚拟实验场技术将结构耐久工况映射到关键零部件上进行仿真，谢谢辨识相关临界点进行改进。

故障评价：采用故障分析的方法并结合故障管理系统进行多维度故障数据收集。

总结，结构耐久性是指结构在长期使用过程中，能够保持其预定的性能和安全水平，不受外部环境、荷载和材料老化等因素的过度影响。基于复杂场景的结构耐久工况开发及应用涉及环境因素、材料性能研究、结构形式选择等多方面，通过数值模拟、仿真分析和故障评价等，确保结构在长期使用中能够适应各种挑战性因素，维持其安全性和性能。