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《基于Simulink的膜式空气弹簧研究-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2014年3月湖北成人教育学院学报Mat,2014第2O卷第2期JournalofHuBeiAdultEducationInstitute、b1.2ONo.2基于SimuIink的膜式空气弹簧研究邓超(长江职业学院,湖北武汉,430074)[摘要]活塞缸式模型有其局限性,为了普遍地反映膜式空气弹簧的特性,应用Simulink建立了空气弹簧悬架单轮模型、压力模型、有效面积模型、有效容积模型、滤波白噪声模型。通过对膜式空气弹簧特性的仿真分析,探索了弹簧位移一弹力的非线性特性。在空气弹簧建模过程中确定了相关参数,对弹簧的几何特性和力学性能进行了详细的推导。通
2、过随机路面输入信号波形与仿真结果的对比,验证了改进型活塞缸式模型的正确性,可以更真实地描述弹簧的变化特性。[关键词]空气弹簧;有效容积;建模[中图分类号]U463.33+4.2[文献标识码]A【文章编号]1673-3878(2014)02—0056—03空气弹簧主要分为膜式和囊式两大类。目前,汽车上一一轮胎刚度应用比较广泛的是双曲囊式空气弹簧,因为双曲囊式弹簧一一多变系数可以在有限的高度获得较大的弹性形变。膜式空气弹簧工程上将空气弹簧有效面积简化成一个随空气弹簧的结构是在盖板和底座之间放置一个圆柱形橡胶气囊,工高度线性变化的量。作时橡胶气囊沿活塞面发生
3、变形,通过气囊挠曲变形实现空气弹簧有效面积:A=整体伸缩。研究表明,膜式空气弹簧可获得比囊式空气弹空气弹簧有效容积:=Voax簧更为线性的弹性特征,它在汽车悬架上的应用将更为广泛。本文以膜式空气弹簧为研究对象。薹空墨气耋弹萋簧器的刚度为:F=[Lc+(),一]J许多研究人员通常将空气弹簧假定为一种活塞缸式的模型,即在空气弹簧工作的过程中假定其有效面积为一+mgdA:。个常数,只考虑空气弹簧内部气体压力与有效容积的变化,从而避免了研究空气弹簧有效面积的复杂性。但是这空气弹簧的固有频率为:种假定不具有普遍性,对于在工作过程中有效面积变化明1ro显的空气弹簧
4、来说,这会产生很大的误差,不能真实的描述其变化特性。跆回牺八米用汽牛埋论甲羽滤’圾臼噪乒一一车速gc,)+帅(r):w(,)一一路面空间频率常数(B级路面)一一有效容积变化率汽车悬架单轮模型的运动微分方程为:一一有效面积变化率一一空气弹簧初始面积之+c(乏一三]+七(z一z。)=。一一空气弹簧初始容积,三+c(一三)+(z一z。)+(一g)=。p0一一空气弹簧内部初始压力一一大气压,一一单轮簧上质量m,一一单轮簧下质量C一一阻尼系数[收稿日期]2013-12—20[作者简介]邓超(1986-),男,长江职业学院教师;研究方向:汽车电子技术。56图5空气
5、弹簧有效面积子系统模型Areasubsystem—由于空气弹簧内部压力与它的有效容积有关,所以要建立一个空气弹簧有效容积子系统,命名为Volume—subsystem。图1空气弹簧悬架单轮模型注意到模型中的弹性元件刚度是一个常数,而对于空气弹簧悬架,必须根据它的弹性特性建立专门的子模块:首先,要建立一个路面输入子系统,命名为Road—input;其次要建立一个空气弹簧子系统,命名为Air—spring,空气图6空气弹簧有效面积子系统模型Volume—subsystem弹簧系统有两个输入接口,分别为车轮和车身的位移,有下面以某轻型商用车空气前悬架为例进行
6、说明,参数一个输出接口,表示空气弹簧的弹力。如下表:表1某轻型商务用车空气前悬架参数deta’/参数数值rl~te『1Gain1OaIrl601mVh0.1303Qroadinput日I"-LImIl_—anded0059WhiteNoise0.0078图2滤波白噪声模型Road—input卢0.0186^003811.33辱===0.382IvⅡa0lMPam917kgm、^145kg图3空气弹簧子系统模型Air—springC45000Ns,m根据空气弹簧的理论特性分析,其系统内部必须分置592000m别建立空气弹簧内部压力子系统和空气弹簧有效面积
7、子系统,模型分别命名为Pressuer—subsystem和Area完成理论分析和Simulink建模后,可编写M文件进行subsystem。空气弹簧内部压力子系统的输入有两个接口,仿真,可以获得膜式空气弹簧刚度特性曲线和随机路面输分别是z。、Z。输.出端口为空气弹簧内部压力。空气弹簧入信号q波形。有效面积子系统模型输入接口有两个,分别是Z、Z。输出端口为空气弹簧有效面积A。图4空气弹簧内部压力子系统模型Pressuer—subsystem图7空气弹簧刚度特性曲线57以上针对膜式空气弹簧进行Simulink建模,在前人研究的基础上做了一些改进,较准确的
8、反映膜式空气弹簧的特性。后期将基于此模型结合模糊CMAC神经网络和PID控制对空气悬架电控系统
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