基于ifft法的路面不平度时域模拟方法

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1、基于IFFT法的路面不平度时域模拟方法  摘要:路面不平度时域模拟方法存在模拟精度低下等问题。考虑到IFFT法能够精确而又简单地重构道路的时域模型,是一种普适性的方法,其具有计算量小、计算简单高效等的特点,可为后续车辆动力学仿真分析提供实时的时域模型。基于IFFT法(逆快速傅里叶变换法)进行路面不平度的时域模拟,总结了IFFT法时域模拟的五个步骤,并利用Matlab语言开发了基于该方法的时域模拟函数。通过与标准的功率谱密度曲线比较,其吻合程度高,表明该方法是正确可靠的,同时也说明了模拟参数选取的合理性。  关键词:

2、路面不平度;IFFT;时域模拟;Matlab;功率谱密度  中图分类号:TN911.71?34;U461.4文献标识码:A文章编号:1004?373X(2016)20?0008?04  Abstract:Currently,therearesomeproblemsinthetime?domainsimulationofroadroughness,suchaslowsimulationprecision.Therefore,IFFT(inversefastFouriertransform)isusedtodotime

3、?domainsimulationofroadroughnessbecauseitcanreconstructtime?domainmodelofroadaccuratelyandsimply.Ithasthecharacteristicsofsmallcomputationalamount,simplecalculation,etc.Thetime?domainsimulationofroadroughnesswasperformedonthebasisofIFFTmethod.Fivestepsofthetim

4、e?domain4simulationofIFFTmethodweresummarized.Thetime?domainsimulationfunctionbasedonthemethodwasdevelopedwithMatlablanguage.Incomparisonwiththestandardpowerspectraldensitycurve,itsmatchdegreeishigh,whichshowsthatthemethodisrightandreliable,andalsoillustratest

5、herationalityofthesimulationparameter.  Keywords:roadroughness;IFFT;time?domainsimulation;Matlab;powerspectraldensity  随着人们对汽车平顺性的要求不断提高,研究人员逐渐认识到汽车振动系统非线性动力学分析的重要性,纷纷通过建立非线性动力学模型来提高平顺性仿真的精度和优化的质量。然而,非线性系统不满足叠加原理,根据路面谱利用传递函数来计算平顺性的评价指标的频域分析方法已经不再适用,这引起了时域仿真分析方

6、法的研究热潮,由此产生了多种时域模拟方法[1?3]。4  路面不平度时域模拟的主要方法有:谐波叠加法、滤波白噪声法、ARMA模型法、泊松(Poisson)法和IFFT法等。在文献[4?6]中分别对这几种方法的优缺点进行了分析比较,并且指出IFFT法通过对功率谱密度进行离散采样,能够精确而又简单地重构道路的时域模型,可以用于模拟任意谱特征的随机过程,是一种具有普适性的方法,它具有计算量小、计算简单高效等特点,可以为后续车辆动力学仿真分析提供实时的时域模型[7],然而,该方法建立路面不平度的时域模型实现起来较为复杂。尽

7、管文献[5?8]对IFFT方法进行了阐述,但对各个模拟参数并没有进行具有确定。如何确定IFFT法的模拟参数,提高模拟的精度,成为了一大难题。对此,本文采用IFFT法来建立路面随机激励的时域模型,总结了基于IFFT的时域模拟方法的步骤,根据汽车行驶的速度等特点确定了时域模拟的参数,并利用Matlab语言开发了基于IFFT的时域模拟函数。  1路面不平度的统计特性  1.1路面不平度的功率谱密度  路面不平度对汽车产生的激励具有一定的随机性,主要是利用路面功率谱密度来描述其统计特性。路面不平度函数(也称为路面纵断面曲线

8、),是指路面相对基准平面的高度q沿着走向长度I的变化函数q(I)。通过利用路面计或水准仪测量路面不平度的随机数据,然后用概率统计的方法在计算机里进行处理,得到路面不平度的功率谱密度[Gq(n)]和方差[σ2q]。  式中:n为空间频率,单位为m-1,是波长的倒数,表示每米长度包括几个波长;n0为参考频率,n0=0.1m-1;[Gq(n0)]为参考频率n0下的

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