出租汽车用户可靠性目标载荷谱构建方法

李文亮，周　炜，张　禄

(交通运输部公路科学研究院,北京　100088)



出租汽车用户可靠性目标载荷谱构建方法

李文亮，周炜，张禄

(交通运输部公路科学研究院,北京100088)

摘要：为了提高用户可靠性目标载荷谱的真实性和有效性，提出一种基于典型工况采集和速度分布构建载荷谱的方法。应用最小二乘法估计出租汽车每天行驶里程正态分布参数，进而估算用户目标总里程。基于总样本和用户典型载荷的速度分布相等建立用户典型载荷构建模型。利用GPS数据统计分析总样本和实测载荷的速度分布，计算得出用户典型载荷构建的模型参数，实现用户典型载荷的重构。根据构建的用户典型载荷数据与目标总里程，外推得到用户目标载荷谱。结果表明，基于速度分布构建的目标载荷谱更加真实有效地反映了用户的实际使用工况。

0引言

目前出租汽车技术水平滞后于我国城市发展需求，滞后于我国乘用车技术水平发展。与普通乘用车相比，出租汽车交通环境复杂，具有运营强度大，里程长等特点，出租汽车可靠性要求应更严格。

汽车试验场可靠性试验是最常用、有效的整车可靠性检测手段。用户可靠性目标载荷谱是制订合理试验规程的基础数据和关键因素。考虑到时间、成本和安全等问题，一般通过驾驶员或市场调查的方式确定典型使用工况和路面，在典型路面上进行载荷测量，然后采用外推方法建立目标载荷谱[1-4]。

文献[5-7]将用户路面简化为普通沥青路面研究了试验场典型坏路强化系数。文献[8]将B级路面作为用户路面研究了试验场典型坏路强化系数。文献[9-10]将用户路面分为平坦、中等不平和极端不平3种典型路面，提出了服从三参数Weibull分布的用户使用总疲劳失效里程，在全国范围内进行问卷调查确定路面比例，用户试验在全国的典型路面进行。文献[11]确定代表车辆实际使用环境目标用途后, 需要测量车辆使用环境下所有典型路面、事件的载荷输入。文献[12]将用户路面典型化为城市路面、高等级公路、一般公路以及山路4类，进行了数据采集与处理，研究了与试验场路面的等效关系。文献[13]综述了参数法外推、雨流矩阵外推、时域外推和按里程、分位点外推4种载荷谱外推方法，指出了不同外推方法的优缺点。

基于典型工况采集和外推方法建立目标载荷谱，一定程度反映了用户真实使用工况，但对关键因素车辆行驶速度考虑不足,且路面比例和典型工况的选取不确定性较大，数据采集周期长、成本高、工作量大，随着路面条件的变化，工作需重新开展。对于出租车而言，其工况多为城市工况，速度是影响用户载荷的重要因素。利用监控平台GPS数据，研究提出一种基于速度分布构建出租汽车用户可靠性目标载荷谱的方法，与用户调查等传统技术手段对比，数据更加真实客观，更新实时便捷，提高了用户可靠性目标载荷谱的真实性和有效性。

1用户可靠性目标总里程

《机动车强制报废标准规定》出租客运汽车使用年限不得低于6 a，出租汽车每天行驶里程L近似服从正态分布，记为L～N(μ,σ2)。

概率密度函数为:

(1)

分布函数为：

(2)

一般汽车公司要求设计的目标总里程要与用户使用的某个百分点配合，中下级产品取B10(可靠度为90%)。

令F(L)=0.9， 计算出每天行驶里程，然后计算出6 a的用户可靠性目标总里程。

图1　每天行驶里程概率分布Fig.1　Probability distribution of daily mileage

计算得到：B10=365.681 4 km。6 a的总里程为800 842.266 km，记为80万km。

2基于速度分布构建用户典型载荷

将车速划分为7个速度段，如表1所示。

表1　速度段

(3)

式(3)即为用户典型载荷构建模型。由于重构公式中的ki为整数，重构的用户典型载荷包含了完整的实测载荷信息。

利用GPS数据，按照表1进行速度段划分，统计得到总样本的速度分布如图2所示。

图2　统计速度分布Fig.2　Statistical velocity distribution

使用eDAQ数据采集器采集典型道路载荷谱和GPS速度数据，实测数据如图3所示。

图3　实测典型载荷和GPS数据Fig.3　Measured typical load and GPS velocity

按照表1进行速度段划分，统计得到实测载荷的速度分布如图4所示。

图4　实测速度分布Fig.4　Measured velocity distribution

根据式(3)构建典型载荷，比例系数如表2所示。

表2　比例系数

图5　构建典型载荷Fig.5　Established typical loads

构建典型载荷如图5所示。构建后速度分布如图6所示。

图6　构建载荷速度分布Fig.6　Established load velocity distribution

由图6可知，构建后的典型载荷速度分布与总样本速度分布一致。根据等载荷和等损伤的原理，构建后的典型载荷更能代表用户实际使用载荷情况，提高了载荷的真实性和有效性。

进行雨流计数统计，同等长度的实测载荷与构建载荷对比如图7所示。

图7　实测载荷谱与构建载荷谱对比Fig.7　Contrast of measured and established spectrum

由图7分析可知，构建载荷的大幅值次数明显减小。对于实测载荷与构建载荷，假定一条相同的S-N曲线，分别计算相对损伤。

名义应力下的疲劳寿命计算公式如下：

(4)

式中,N为失效循环次数；S0为疲劳极限；S为交变应力；b为Basquin斜率;N0为疲劳极限S0对应的失效循环次数，一般取为106次。

同等长度的实测载荷与构建载荷伪损伤对比如表3所示。

表3　实测载荷与构建载荷伪损伤对比

表3中，重构载荷伪损伤减小，是原始载荷伪损伤的0.654 2，主要是大幅值载荷次数减小导致的。

3载荷谱外推

由于时间、成本等条件限制，只能短时间测量车辆行驶载荷，采用外推法得到整个寿命周期的载荷谱。一般在106的循环过程中出现一次最大载荷可以认定为极值载荷，当采集数据工况单一或者数据少于106循环时，需要外推得到极值载荷，而当采集数据覆盖全工况且数据量足够时(循环数大于106循环)，可将实测载荷最大值认为是最大载荷直接外推。

假设车辆行驶道路载荷服从威布尔分布，其概率密度和分布函数分别为：

(5)

(6)

利用雨流计数统计得到载荷幅值与频次估计参数m和η。令

(7)

式中Smax为外推得到的极值载荷。

得到极值载荷后，令

(8)

得到外推后的目标载荷矩阵：

(9)

式中，M为外推后的频次矩阵；M0为构建典型载荷的频次矩阵；k为外推倍数;L为目标里程;L0为构建典型载荷数据长度。

实测载荷为57 km，利用雨流矩阵得到的载荷幅值、均值及频次如图8所示。

图8　实测典型载荷谱Fig.8　Measured typical load spectrum

由图8分析可知，实测载荷考虑了出租车的实际运行工况，测量区域包括乡间公路、城郊公路、城市环路、高速公路等，实测载荷循环数大于106循环，可将实测载荷最大值作为极值载荷进行外推。

按总体样本速度分布进行重构，重构的典型载荷雨流计数结果如图9所示。重构后的典型载荷长度为500 km。载荷均值和幅值均保持不变，循环次数增加。

由500 km外推到80万km(k=1 600),得到的目标载荷谱如图10所示。载荷均值和幅值均保持不变，循环次数增加。

图10　用户目标载荷谱Fig.10　Customer target load spectrum

4结论

为了提高用户可靠性目标载荷谱的真实性和有效性，研究提出了一种基于速度分布构建出租汽车用户可靠性目标载荷谱的方法。应用最小二乘法估计正态分布参数，给出了B10用户目标总里程的计算方法；将速度划分为7个速度段，依据速度分布，构建用户典型载荷；根据目标总里程和用户典型载荷，外推构建出租汽车用户可靠性目标载荷谱。研究表明，构建的用户典型载荷包含了完整的实测载荷，改变了幅值分布。构建的用户可靠性目标载荷谱速度分布与总样本速度分布一致，提高了载荷谱的代表性。

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关键词：交通工程；载荷谱构建方法；试验研究；出租汽车;可靠性

A Method for Constructing Reliability Target Load Spectrum of Taxi CustomerLI Wen-liang, ZHOU Wei, ZHANG Lu

(Research Institute of Highway, Ministry of Transport, Beijing 100088, China)

Abstract：In order to improve the authenticity and effectiveness of customer reliability target load spectrum, a method for constructing load spectrum based on typical working condition data acquisition and velocity distribution is presented. The normal distribution parameters of taxi daily mileage are estimated with least square method, and customer target total mileage is calculated. Based on the same velocity distributions of the total sample and the customers’ typical loads, the model of customers’ typical loads is established. Using the GPS data, the velocity distributions of the total sample and the measured load are statically analyzed, and the model parameters of customers’ typical loads are calculated to realize the reconstruction of the typical loads. According to the reconstructed customer typical load data and total target mileage, the customer target load spectrum is obtained by extrapolation. The result shows that the customer target load spectrum constructed with velocity distribution is more accurately and effectively for reflecting the customer actual use conditions.

Key words：traffic engineering; construction method of load spectrum; experimental study; taxi; reliability

文献标识码：A

文章编号：1002-0268(2016)02-0130-05

中图分类号：U492.8

doi:10.3969/j.issn.1002-0268.2016.02.020

作者简介：李文亮(1982-)，男，河北定州人，博士,副研究员.(wl.li@rioh.cn)

基金项目：交通运输部应用基础研究项目(2013319223180);交通运输部标准计量质量研究项目(2013419223190);中央及公益性科研所基本业务费专项项目(2014-9042)

收稿日期：2013-11-07