客车驱动桥壳智能化CAE系统的知识表示研究

张孝木

摘 要：为了开发客车驱动桥壳智能化CAE系统的需要，建立了某型号客车驱动桥壳的三维几何模型，并运用ANASY软件对其进行了有限元分析，得出了在典型工况下的应力和应变分布，分析了驱动桥壳的强度和刚度性能，积累了对驱动桥壳CAE分析的知识。在此基础上，通过对知识工程中知识表示的研究，探讨了适用于驱动桥壳CAE分析知识表示的表示方法，采用面向对象的知识表示法、框架知识表示法、产生式规则知识表示方法三种方法的混合知识表示体系对其进行表示，为开发客车驱动桥壳智能化CAE系统奠定了基础。

关键词：驱动桥壳 有限元分析 知识表示

中图分类号：U463.218 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）04（a）-0084-02

客车驱动桥壳与从动桥共同支承车架及其上的各种重量，并承受由车轮传来的路面反作用力和力矩，是汽车的重要承载件和传力件[1]。因此，驱动桥壳应具有足够的强度、刚度和良好的疲劳耐久特性。合理地设计驱动桥壳是提高汽车安全性和舒适性的重要措施。因此，在设计过程中，对其进行有限元分析具有重要意义。

知识表示是利用计算机能够接受并且进行处理的符号和方式来表示人类在改造客观世界中所获得的知识[2]。它研究的问题包括设计各种数据结构，即知识的形式表示方法，研究表示与控制的关系，表示与推理的关系，以及知识表示与其它领域的关系。恰当的知识表示可以使复杂的问题简单化，便于计算机存储、管理和利用。因此，选择合适的知识表示方法十分重要。

本文运用有限元法对汽车驱动桥壳进行了静力学分析，仿真计算出其应力和变形，积累了驱动桥壳CAE分析的相关知识，并采用混合知识表示的方法对该领域的知识进行有效表示，为下一步智能化CAE系统的开发了准备条件。

1 客车驱动桥壳的有限元分析

客车驱动桥壳智能化CAE系统的研究开发建立在驱动桥壳有限元分析一般流程的基础上。首先以有限元的基本理论为依据，建立驱动桥壳的有限元分析模型，然后进行应力、应变分析。通过对驱动桥壳进行有限元分析，充分了解客车驱动桥壳智能化CAE系统所需知识的类型。

1.1 驱动桥壳有限元模型的建立

根据客车驱动桥壳的结构和工作特点，在保持其力学性能不变的条件下，对桥壳结构进行了简化，在ug中建立驱动桥壳几何模型如图1所示，具体简化方法如下：

（1）忽略桥壳的放油口、固定油管和导线的金属卡、桥壳中部的开口槽、板簧座处的中心孔等几何特征。

（2）假设半轴套管和驱动桥壳是一体的，而不是装配体。

（3）将桥壳结构中的圆角简化成直角，有利于在有限元模型建立过程中提取中截面。

驱动桥壳选用ANSYS提供的solid45单元模拟，并采用ANASY自带的智能网格划分工具进行网格划分，划分等级为8[3]。最终的有限元模型如图2所示，共得到191497个单元，320043个节点。模型的材料特性如表2所示。

1.2 载荷与边界条件处理及结果分析

作用在驱动桥上的外载荷有：牵引力或制动力，由承载重量产生的垂直载荷，不稳定运动时的动载荷，通过不平路面时的冲击载荷，车轮侧向载荷等。由于外载荷种类很多，而且变化很大，因此，设计计算时只能选择与驱动桥结构破坏形式有关的、具有典型性的载荷（简称计算载荷）为依据。故选取作用在驱动桥壳上的计算载荷为竖直载荷和水平载荷[4]。

工况一：

汽车在空载及在水平路面静止不动。按空载时轴荷分配计算，该桥壳负荷为113000 N，左右各支撑56500 N，此时桥壳总成出现最小应力值。其加载约束图如下图3。

工况二：

汽车在满载以及在不平路面行驶时紧急制动，此时桥壳出现最大应力值。汽车处于这种工况，受两类动载作用，即竖直动载荷以及纵向动载荷。垂直动载荷取驱动桥满载时竖直负荷的2.5倍，即 N。水平动载荷由纵向推力杆提供，其值取后单轮所受最大制动力大小的1.5倍，即 N。其加载约束图如下图4。

提交分析得到驱动桥壳不同工况下的应力图和变形图如5～8所示。由上述图显示，客车空载时驱动桥壳最大变形约为0.108 mm，最大应力为72 Mpa；客车满载制动时驱动桥壳最大变形约为0.391 mm，最大应力为193 Mpa，均小于该桥壳用钢的屈服极限430 Mpa，桥壳的刚度和强度均满足整车的承载要求。

2 驱动桥壳CAE分析知识表示研究

在智能化设计系统中，常用的知识表示方法有：产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法、谓词逻辑表示法、面向对象表示法、人工神经网络表示法、基于粗糙集表示法等单一表示法，它们有各自的优点，但也存在着缺陷，见表1[5]。采用单一的知识表示方法，往往不能准确地表达具体复杂的知识结构，因而，在智能化设计系统中采用多种知识表示相结合的方式进行知识的表示。

通过对驱动桥壳的有限元分析可知， CAE分析是一项复杂的设计任务需要多方面的知识。单一的知识表示方法已不能满足智能化设计系统的需要，本文把几种单一的知识表示混合起来使用，克服单一表示方法的局限性，发挥多种表示方法的长处。

根据分析其知识的特点主要采用以下知识表示方法：

（1）面向对象的知识表示法。它是将多种单一的知识表示方法（框架、规则、过程）按照面向对象程序设计原则组成一种混合知识表达形式，其采用类来进行数据抽象，并把作用在该抽象数据上的操作封装在类中，即以对象为中心，将对象的属性、动态行为和特征、相关领域知识和数据处理方法等有关知识“封装”在表达对象的结构中[6]。在对CAE分析相关知识进行面向对象的表示时，根据不同的分析问题，可将分析类分为静力分析类、动力分析类和频率分析类[7]。而在单一分析中也存在不同的类，其中施加载荷的表示如下所示：

类名：载荷

父类名：无

属性表：载荷方向（竖直方向，水平方向）

……

（2）框架知识表示法。框架的普遍表示形式是把它表示成一个嵌套的连接表：

（<框架名>（<槽名1>……）（<槽名2>……）……）；

（<槽名>（<侧面名1>……）（<侧面名 2>……）……）；

（<侧面名>（<值1>……）（<值2>……）……）。

一个框架可拥有任意数目的槽，每个槽又可以拥有任意数目的侧面，每个侧面可以拥有任意数目的值。槽值既可以是简单的数值，也可以是抽象的数据，还可以是方法[8]。框架的表示方法十分灵活，具体或者抽象的知识都可以通过框架来表示，因此，在驱动桥壳智能化CAE系统开发过程中得到了应用，例如对材料特性可进行如表3表示。

（3）产生式规则知识表示方法。其形式是IF（condition|situation），THEN（conclusi on|action），由于其接近于人类的自然语言，表示知识的直观性强，易于直接表达领域知识，因此，在驱动桥壳智能化CAE系统开发过程中也采取了该种表示方法，如，IF客车满载时驱动桥壳最大应力小于许用应力，THEN桥壳满足整车的载荷承载要求。

对于语义网络表示法、谓词逻辑表示法、人工神经网络表示法等，其虽有自身优点，但其不适用于智能化CAE系统的知识表示，故该系统决定采用面向对象的知识表示为主，框架式、产生式等知识表示方法为辅的基于面向对象的混合知识表示方法来完成驱动桥壳CAE分析各种类型知识的描述与表示。

3 结语

本文通过运用ANASY软件对某型号客车驱动桥壳进行静力学分析，积累了该型号客车驱动桥壳CAE分析的经验知识，在此基础上利用混合表示的方法对相关知识进行了知识表示研究，为进一步开展知识推理、知识管理研究准备了条件；为运用KBE技术实现客车驱动桥壳智能化CAE系统奠定了基础；为相似智能化CAE系统的开发提供了参考，具有重要的应用价值。

参考文献

[1] 杜子学，王星.货车后桥壳的疲劳强度分析[J].交通标准化，2008（182）：143-146.

[2] 彭颖红，胡洁.KBE技术及其在产品设计中的应用[M].上海：上海交通大学出版社，2007.

[3] Makoto Akama.Bayesian analysis for the results of fatigue test using full-scale models to obtain the accurate failure probabilities of the Shinkansen vehicle axle[J].Reliability Engineering and System Safety，2002，75（3）：321-332.

[4] 鞠秀燕，鱼兰琼，谢周银.LC300重型载货汽车冲焊驱动桥壳ANSYS分析[J].内燃机与动力装置，2007（3）：5-8.

[5] 张科杰，袁国华，彭颖红.知识表示及其在机械工程设计中的应用探讨[J].机械设计，2004，21（6）：4-6，27.

[6] 王昌飞，徐海波.面向对象混合型知识表示在冰箱设计中的应用[J].机械工程与自动化，2009（2）：4-6.

[7] 韩峻，施法中.面向对象的非线性有限元软件框架设计[J].计算机工程，2009，35（8）：100-103.

[8] 王志芳，严新平，白秀琴.知识工程在油液监测故障诊断中的应用[J].润滑与密封，2006（10）：181-184，191.