具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细的说明：

实施例：

本实施例中公开了基于用户道路关联的驱动桥耐久性试验方法。

如图1和图2所示，基于用户道路关联的驱动桥耐久性试验方法，包括：

S1：获取用户道路各个路况下的驱动桥载荷，然后根据用户道路各个路况下的驱动桥载荷计算用户道路下的目标损伤矩阵；

S2：获取试验场各个路况下的驱动桥载荷，然后根据试验场各个路况下的驱动桥载荷计算试验场各个路况单次循环后的系数损伤矩阵；

S3：基于目标损伤矩阵和系数损伤矩阵构建对应的等损伤关联模型；

S4：解算等损伤关联模型以得到试验场各个路况对应的循环次数，并基于试验场各个路况对应的循环次数进行驱动桥耐久性试验。

在本发明中，通过目标损伤矩阵和系数损伤矩阵构建等损伤关联模型的方式，同时考虑了用户道路和试验场对驱动桥耐久性的影响，使得汽车零部件在试验场的失效模式与用户道路的实际使用更为契合，进而保证了驱动桥耐久性测试的实用性。同时，本发明通过计算试验场各个路况单次循环后的系数损伤矩阵和试验场各个路况对应的循环次数的方式，使得能够区分试验场各种路况对驱动桥耐久性的影响，进而保证了驱动桥耐久性测试的准确性，从而能够提升汽车驱动桥耐久性的测试效果。

具体实施过程中，驱动桥载荷包括驱动桥的轴载荷和齿载荷。

具体的，步骤S1中，首先基于旋转雨流计数法得到用户道路各个路况下对应的轴载荷和齿载荷；然后基于雨流矩阵外推法将用户道路各个路况下的轴载荷和齿载荷外推至对应的用户道路目标里程并进行叠加；最后基于Miner疲劳损伤累积算法以得到用户道路下左右半轴12个档位通道的损伤值构成目标损伤矩阵T。

具体的，步骤S2中，首先基于旋转雨流计数方法得到试验场各个路况下对应的轴载荷和齿载荷；然后基于Miner疲劳损伤累积算法以得到试验场10种试验场工况下左右半轴12个档位通道单次循环后的损伤值构成系数损伤矩阵D。

本发明中，通过Miner疲劳损伤累积算法计算的损伤为伪损伤(名义损伤)。伪损伤具有计算简单，且只是信号本身的特性与具体结构无关，适用于耐久载荷的对比和等效关联的优势。计算伪损伤是，首先需要构造一条标准的S-N曲线，其公式如下：

S^mN＝C；式中：S表示广义应力幅值，N表示被试件在幅值S下的疲劳寿命；C表示常数。

然后根据Miner线性累积损伤准则计算出伪损伤值D，公式如下：

式中：D表示伪损伤值；β表示疲劳强度指数，与材料特性有关，取值为5。

在本发明中，通过轴载荷和齿载荷能够更全面的反映驱动桥的各零部件受载特性，使得驱动桥耐久性的相关重要因素不会被忽略，能够进一步提升驱动桥耐久性测试的准确性。同时，基于旋转雨流计数法得到驱动桥轴载荷和齿载荷的方式，能够为“用户道路-试验场”等损伤关联矩阵方程的建立奠定基础，能够提升用户道路和试验场的关联效果。此外，由于时间及成本的限制，用户实测数据采集有限，因此本发明通过雨流矩阵外推的方式将用户道路路况外推至目标里程，从而能够充分考虑用户道路的影响，并有效保证驱动桥耐久性测试的实用性。

具体实施过程中，等损伤关联模型表示为：

式中：D_ij表示驱动桥的两半轴第i通道在试验场j路况单次循环下的系数损伤值，其中，驱动桥的两半轴按挡位划分成了12个通道；β_j表示试验场j路况的循环次数；T_j表示用户道路下第j通道的目标损伤值。

具体实施过程中，解算等损伤关联模型时，将等损伤关联模型转换为多目标优化问题的目标函数，通过如下公式表示：

f_i(x:D,T)＝|[D_i1,D_i2,…,D_ij]·[x₁,x₂,…,x_j]^T-[T₁,T₂,…T_i]^T|；

min[f₁(x),f₂(x),…,f_i(x)]

式中：i＝1,2，…，12；j＝1,2，…，10；f_i(x)表示目标函数；lb表示下限矩阵；ub表示上限矩阵；Aeq表示试验场各路况循环次数权重比值；beq表示零矩阵；A表示试验场各路况单程里程矩阵；b表示试验场总里程。

具体的，解算等损伤关联模型时，需满足以下约束条件：

循环次数的下限大于零，循环次数的上限为试验场总里程除以每条道路单程里程：

式中：β_j表示试验场j路况的循环次数；L表示试验场总里程；l_j表示试验场j路况的单程里程。

试验场具有五个强化环道，五个强化环道间循环次数比例为1:2:1:1:1。

试验场的总里程不超过五万千米。

具体的，通过快速非支配排序遗传算法解算等损伤关联模型。快速非支配排序遗传算法的原理如图3所示。

具体的，通过快速非支配排序遗传算法解算等损伤关联模型时，选取相对损伤平均值接近1且相对损伤标准差最小的一组非劣解作为最优解，即试验场各个路况对应的循环次数。

通过如下公式计算相对损伤：

式中：P_mi表示第m组非劣解下，第i个通道的相对损伤；T_mi表示第m组非劣解下，第i个通道的关联损伤；T_i表示目标损伤矩阵T第i个通道的损伤；

其中，T_mi是利用近似的非劣解X_j替换等损伤关联模型中的β_j而求得的关联损伤。

在本发明中，通过快速非支配排序遗传算法解算模型的方式，具有分散性较小，各通道相对损伤比值稳定在0.6～1.5范围内，与用户道路损伤更吻合的优势。同时，与最小二乘法相比，快速非支配排序遗传算法不会出现0解的情况。此外，各个约束条件的社会，使得模型输出的循环次数能够在保证驱动桥测试实用性和准确性的基础上，进一步保证试验场路况的连续性以及循环次数的合理性。

为了更好的说明本发明中驱动桥耐久性试验方法的优势，本实施例还公开了如下试验：

选取商用车作为试验车辆。在商用车后桥两车轮端安装六分力传感器获取半轴输出端的扭矩转速信息；档位信号可以利用CAN信号读取；安装GPS传感器以便了解车速及采集线路。此外，为了区分出后续采集路况和工况，利用逻辑开关进行判别。

一、用户道路的载荷采集

将商用车通过高速公路、城市道路、一般道路(国道、省道及乡道)和恶劣道路的里程比例分别设置为40％，30％，20％，10％。本试验利用多组驾驶员在典型用户道路路况下实测载荷进行分割、外推和叠加来等效模拟用户道路200000km总体样本。用户道路的路况信息如表1所示。

表1用户道路的路况信息

二、试验场的载荷采集

按照现有的试车操作规范，在国内某大型试验场中的各个特征路况进行两半轴扭矩单次采集。该试验场主要工况包括强化工况、动力工况及高速工况等，为了保证后续试验的连贯性，将由各种路面组成的路况作为试验规范工况之一，共划分为10个子工况，简称F1～F10。采集时考虑到不同用户驾驶习惯的差异性，分别由3位驾驶员，各采集3次。试验场路况信息如图表2所示。

表2试验场路况信息

三、构建等损伤关联模型

首先进行载荷的统计计数，以求得载荷与频次之间的对应关系，由于驱动桥旋转件主要有半轴及齿轮等零部件，因此，利用旋转雨流计数方法得到驱动桥的轴载荷和齿载荷。

轴载荷代表半轴扭矩雨流计数结果，是考核半轴台架试验的重要数据来源；根据半轴旋转一周，单齿啮合一次的规律，勾勒出单齿所受脉冲扭矩时间历程，再进行常规的雨流计数记为齿载荷，如图4所示。由于考核部件为驱动桥总成，最终将轴载荷和齿载荷进行叠加得到载荷与频次的结果记为Total。

由于时间及成本的限制，用户道路实测数据采集有限，因此通用一定条件下测得的载荷样本来代替总体，基于雨流矩阵外推原理将用户道路的路况外推至目标里程如图5所示。

四、等损伤关联模型解算

在matlab中编程，基于NSGA-Ⅱ(快速非支配排序遗传)算法迭代134次后，得到收敛的77组pareto最优解，每组非劣解集中有10个解，表示试验场各工况循环次数。具体如表3所示。

表3非劣解集

通过解的分布可知，环道F1～F5循环次数X1～X5之间比例关系满足设置的约束条件。此外，解集被限制在[lb,ub]范围内，将各工况循环次数与各路况单程里程相乘并累加得出的总试验里程均小于五万公里，因此，解的情况满足设计要求。

分别将77组非劣解Xmi，m＝1,2，...，77代入等损伤关联模型得到12个通道的关联损伤值T_mi，通过比较12个通道的关联损伤T_mi与目标损伤T_i之间的损伤比记为相对损伤P_mi，其值越接近1说明等效效果越好，最终得到77组相对损伤如表4所示。

表4相对损伤

由表4可知，相对损伤大部分都呈现正相关，即各个通道的值之间相互影响，一个值的增大或减小，都会引起全局的变化，求解时不能同时保证全部的解都靠近1。因此选取相对损伤平均值接近1且相对损伤标准差最小，即波动最小的一组非劣解作为最优解。通过多次运算，选取平均值μ＝1.00，标准差σ＝0.31的第6组。

五、试验场试验规范的制定

考虑到试验场耐久试验规范行驶路径规划合理性，需要在基于NSGA-Ⅱ算得的试验场各工况下循环次数的基础上，根据工程经验适当进行优化。由第六组解的特性可知，取各工况为100的整数倍，从而方便试验场耐久试验的进行。制定的驱动桥耐久性试验场试验规范如表5所示。

表5驱动桥耐久性试验场试验规范

六、相对损伤验证

关联损伤通道满足相对损伤比值P在0.5～2范围内即为可靠。因此基于最小二乘解和基于NSGA-Ⅱ优化后的试验规范计算得到各通道下的相对损伤值，并进一步计算其平均值和标准差，结果如图6所示。由图6可知，相对损伤分布在1值两侧，其范围稳定在0.6～1.5之间，均值为0.96，标准差为0.28(由于用户道路与试验场工况的差异性、目标函数的复杂性，相对损伤比完全等于1是较难实现的)。

七、载荷分布验证

根据新的试验场试验规范，可以得到试验场等效于用户道路20万km的载荷幅值累积频次曲线，通过与用户道路路况下载荷幅值累积频次曲线进行对比，可以分析出在该试验规范下载荷的分布情况是否合理。以左右两半轴1挡载荷为例，对比结果如图7所示。根据图7可知，低频次大载荷对零部件的损伤贡献最大。

结合图8可知，试验场路面出现大载荷的频次要大于用户道路出现的频次。基于损伤等效原理，试验场出现小载荷的频次应该减小，用户道路正好相反。因此，比较两图发现载荷分布较合理，说明用户道路同试验场关联结果较理想。

综上所述，本发明的试验场试验规范在相对损伤及载荷分布两方面均能较好的复现用户道路实际使用情况的效果，满足驱动桥耐久性试验场试验的要求。

八、试验场路面强化系数计算

试验场路面强化系数是指在相同的失效模式下，驱动桥在用户道路上行驶的里程与在试验场试验里程之间的比值，计算公式如下：

式中：K表示路面强化系数；L_e表示用户道路行驶里程，单位：km；L_p表示试验场试验里程，单位为km。

计算得到强化系数K为4.34。用户道路行驶20万km，在试验场仅试验46133.3km，即能达到考核驱动桥耐久性的要求。

九、结论

本试验基于用户道路关联的方法研究了商用车驱动桥耐久性试验场试验规范，并制定了新的试验规范，可以得出以下结论：

(1)基于旋转雨流计数方法，得到驱动桥轴载荷和齿载荷，更全面的反映驱动桥的各零部件受载特性，为“用户道路-试验场”等损伤关联矩阵方程的建立奠定了基础。

(2)遗传算法得到的解相对于最小二乘法出现0解的情况，其分散性较小，各通道相对损伤比值稳定在0.6～1.5范围内，与用户道路损伤更吻合。且由各种特征路面组成的试验规范试验里程为46133.3km相当于用户道路行驶20万km，极大地缩短了试验时间及成本。

(3)本发明的耐久性试验场试验规范符合我国用户道路行驶情况，其思路和方法为驱动桥传动系统，乃至整车可靠性和耐久性试验场试验规范的制定提供了参考和依据。

需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过参照本发明的优选实施例已经对本发明进行了描述，但本领域的普通技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。同时，实施例中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述。最后，本发明要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。