浅析大客车横向稳定杆的虚拟疲劳分析的论文

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1、浅析大客车横向稳定杆的虚拟疲劳分析的论文论文关键词:横向稳定杆;有限元分析;虚拟疲劳分析  论文摘要:根据大客车横向稳定杆的几何参数、载荷及约束情况,建立了横向稳定杆的有限元分析模型。基于疲劳寿命预测的相关理论,结合abaqus有限元分析软件和nsoft疲劳分析软件进行虚拟疲劳分析,在较短的时间内获得了横向稳定杆的疲劳寿命分布、寿命薄弱位置等信息。结果表明,虚拟疲劳分析能大大缩短产品的开发周期,减少试验的工作量,降低开发成本。在多数轿车和客车上,为了防止车身在转向行驶等情况下发生过大的横向倾斜,在悬架中均设有横向稳定杆。横向稳定杆由弹簧钢制成,呈扁平的u形横向地安装在汽

2、车的前端或后端。汽车转向时车身侧倾,横向稳定杆一端下移,另一端则上移,而中部对于车架并无相对运动,于是横向稳定杆便被扭转。弹性的横向稳定杆所产生的扭转的内力矩阻碍了悬架弹簧的变形,从而减小汽车的侧倾,使其保持良好的姿态。在实际工作状态中,横向稳定杆常会受到大小不同的扭力作用,随着受力次数的增加,某些部位会出现疲劳破坏。因此,疲劳寿命是设计中必须要考虑的一个重要因素,有必要对横向稳定杆进行虚拟疲劳分析。某新型双层大客车,前、后悬架各安装一套横向稳定杆。本文基于abaqus有限元分析软件进行线性静力分析,结合nsoft疲劳分析软件,对横向稳定杆进行虚拟疲劳分析。  1、虚拟

3、疲劳分析的方法与过程  1.1疲劳分析的方法疲劳是在某点或某些点承受扰动应力,且在足够多的循环扰动之后形成裂纹或完全断裂的材料中发生的局部的、永久结构变化的发展过程。.零件在循环加载下产生疲劳破坏所需的应力或应变循环数称为疲劳寿命。按破坏时循环数的高低,疲劳分为高周疲劳和低周疲劳。高周疲劳受应力幅控制,又称应力疲劳。高周疲劳是各种机械中最常见的,简称疲劳。低周疲劳受应变幅控制,又称应变疲劳。根据疲劳破坏的形式,常用三种疲劳分析方法:s_n名义应力法、e-n局部应变法、lefm裂纹扩展寿命法。其中,s-n名义应力法适用于高周疲劳。  1.2虚拟疲劳分析的过程虚拟疲劳分析是

4、将有限元应力、应变分析结果,导入疲劳分析系统;而后在疲劳分析系统中建立材料的疲劳曲线,选择或输入循环载荷谱;在选择合适的疲劳损伤累积规则后,疲劳分析系统自动进行疲劳分析,计算出零件的疲劳寿命分布,以帮助设计人员判断设计寿命是否达到,或进行寿命优化设计。图1为虚拟疲劳分析流程图。nsoft是ncode公司开发的一套完整的疲劳分析系统。专门为解决工程系统的疲劳问题而设计,主要由数据分析、数据显示、疲劳分析等模块组成。可用于解决数据采集、疲劳设计分析以及实验室疲劳模拟等问题。  2、横向稳定杆有限元分析  2.1几何参数及几何模型的确立横向稳定杆结构示意图如图2所示,参数见表

5、1,d为横向稳定杆直径。利用ug软件建立横向稳定杆的三维实体模型,然后通过iges格式导入到abaqus有限元分析软件,将实体模型转化为有限元模型。  2.2材料参数横向稳定杆的材料为60si2mn,材料的弹性模量e=2.06x105mpa,泊松比卜=0.29。  2.3单元类型的选择与网格划分四面体实体单元c3d10m具有二次位移特性,可以模拟不规则形状的结构,横向稳定杆轴线有较多的转弯点,划分单元后有很多不规则的形状产生,选用该单元类型分析较有利。采用自由网格划分,前横向稳定杆有278657个节点,188694个单元;后横向稳定杆有223886个节点,150321个

6、单元。横向稳定杆有限元模型如图3所示。  2.4载荷与约束处理横向稳定杆的简化受力如图4所示。b,c两点是横向稳定杆与稳定杆吊臂接触的区域,简化为两支撑点;a,d两点分别受大小相同、方向相反的垂直力作用。把b,c两点作自由度约束处理,定义x,y,z三个方向的位移约束;a,d两点的受力转化为位移载荷处理。施加的位移载荷是客车满载时横向稳定杆的偏移量。  2.5静力分析在横向稳定杆两端分别施加大小为10mm,方向相反的位移载荷进行静力分析。最大主应力(maxprincipal)前横向稳定杆为623.7mpa,位于节点140370处,后横向稳定杆为641mpa,位于节点214

7、338处。图5为横向稳定杆的最大主应力云图。绝对值最大的主应力(absmaxprincipal)常用于疲劳寿命分析。本例中,前、后横向稳定杆绝对值最大的主应力分别和各自的最大主应力相等。  3、横向稳定杆虚拟疲劳分析由有限元静力分析可知,前横向稳定杆最大mises应力为869mpa,后横向稳定杆最大mises应力为805mpa。上述应力均小于材料60si2mn的屈服极限;1255mpa。因此,前、后横向稳定杆在工作过程中,材料均处于弹性变形区范围,适合用s-n名义应力法进行疲劳分析。本例中,前、后横向稳定杆的疲劳寿命要求在振幅为110mm

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