某中型卡车驾驶室疲劳寿命预测及结构优化研究

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1、分类号：密级：UDC：编号：河北工业大学硕士学位论文某中型卡车驾驶室疲劳寿命预测及结构优化研究论文作者：马松学生类别：全日制工程硕士专业学位类别：领域名称：车辆工程指导教师：卞学良职称：教授DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofMechanicalEngineeringFATIGUELIFEPREDICTIONANDSTRUCTURALOPTIMIZATIONOFAMEDIUMTRUCKCABbyMaSongSupervisor:BianXueli

2、angFebruary2017原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文不包含任何他人或集体已经发表的作品内容，也不包含本人为获得其他学位而使用过的材料。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人或集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：日期：关于学位论文版权使用授权的说明本人完全了解河北工业大学关于收集、保存、使用学位论文的以下规定：学校有权采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供本学位论文全

3、文或者部分内容的阅览服务；学校有权将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流；学校有权向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：日期：导师签名：日期：摘要在汽车车身设计中，驾驶室的疲劳耐久性能是重点研究对象。本文基于虚拟样机技术，通过计算机仿真与试验相结合的研究方法，分析驾驶室结构件和焊点的疲劳薄弱区，找出影响疲劳寿命的关键因素，改进卡车驾驶室结构，最终达到了设计要求。论文的主要研究内容：（1）通过道路载荷谱采集试验，采集卡车悬置上端车身处及悬置下端车架处的加速度信号，利用

4、nCode软件对信号进行前处理，得到卡车路谱信号。（2）利用ADAMS软件建立驾驶室的多体动力学模型，基于虚拟迭代原理，利用FEMFAT-Lab软件对路谱信号进行虚拟迭代及载荷分解，得到驾驶室的疲劳载荷谱。（3）利用HyperWorks建立驾驶室TB有限元模型，利用nCode软件对驾驶室有限元模型进行疲劳寿命计算，与实际试验对比，分析疲劳失效位置。（4）根据试验得到的驾驶室疲劳失效位置，分析结构件和焊点疲劳开裂的原因，提出相对应的改进方案，对改进模型进行仿真计算，验证方案的可行性。本文为今后卡车驾驶室疲劳寿命研究提供了更准确的分析方法，具有一定的指

5、导意义。关键字：路谱采集，虚拟迭代，TB模型，疲劳耐久IABSTRACTThefatiguedurabilityofthecabisthekeyresearch,intheautomobilebodydesign.Thefatiguedurabilityofthecabisanalyzedthroughcomputersimulationwhichisbasedonvirtualprototypingtechnologyandexperiment.Thefatiguefailureareaswhichcontainstructurepartsand

6、solderjointofthecabareoptimized,throughanalyzingthekeyfactorsoffatiguelifeandstructuraloptimization.Themaincontentsofthispaperareasfollows:(1)Theaccelerationsignalsofthecabwhichconnectsthesuspensionupperendandtheframewhichconnectsthesuspensionlowerendareobtainedthroughtheroadl

7、oadspectrumacquisitiontest.ThefatigueloadspectrumofthecabisobtainedbyusingthenCodesoftware.(2)Themulti-bodydynamicsmodelofthecabisestablishedbyADAMSsoftware.ThefatigueloadspectrumisobtainedthroughthevirtualiterationandloaddecompositionofthecollectedsignalsbytheFEMTAT-Labsoftwa

8、re.(3)Thetrim-bodyfiniteelementmodalisestablishedbytheHyperWo