基于统计分析的白车身刚度关键参数研究与应用

陈海潮，周文超，徐中皓，高 猛

(中国第一汽车股份有限公司技术中心，长春 130011)

2016201

基于统计分析的白车身刚度关键参数研究与应用

陈海潮，周文超，徐中皓，高 猛

(中国第一汽车股份有限公司技术中心，长春 130011)

基于大量的白车身刚度测试数据，建立白车身刚度参数数据库。通过统计分析，研究数据库中刚度参数之间及其与其它参数的相互关系，提出根据车身基本尺寸(包括长、宽、高、轴距和轮距)和预设的车身轻量化系数，确定白车身刚度关键参数(包括弯、扭刚度和1阶弯、扭模态频率)的方法。通过该方法在国内某款白车身刚度关键参数定义中的应用，验证了该方法的有效性和实用性。

白车身；刚度参数；轻量化系数；数据库；统计分析

前言

白车身刚度主要分静刚度和动刚度，静刚度包含整体弯扭刚度、局部刚度和固定点刚度，动刚度包含车身低阶模态和关键点动刚度。白车身静态整体弯扭刚度和低阶整体模态是表征白车身耐久性和NVH性能的关键参数，是新车型开发过程中必须严格把控的性能指标。

目前，国内外汽车企业和研发机构对白车身刚度目标值的定义方法进行了一系列的研究，文献[1]和文献[2]中采用修正对标车型的刚度作为新开发车型的刚度目标值，文献[3]中采用国外同类车型的刚度值作为新开发车型的刚度目标值，文献[4]中从车身功能要求出发设计车身刚度目标值，但这些研究皆未从车身尺寸出发进行刚度目标值的正向定义。

本文中基于大量的白车身刚度试验数据，通过建立白车身刚度试验数据库，分析各刚度参数之间的关系，提出利用车身外观尺寸，基于数据库统计规律和经验公式，进行白车身刚度关键参数的正向设计。

1 白车身刚度数据库和刚度参数分布特征

1.1 白车身刚度数据库简介

结合国内100余款、国外80余款乘用车的白车身刚度参数形成乘用车车身刚度参数数据库。该库涵盖的车型类别包括普通轿车、SUV和MPV等；每一类车又包括不同级别(A0级、A级、B级、C级和D级等)，每个类型的每一级别不少于20款车型。记录影响白车身刚度的尺寸参数(总长、总高、总宽、轴距、轮距)和刚度参数(静态弯扭刚度、低阶整体模态参数、质量、轻量化系数)等。作为举例，表1示出数据库中若干车型的数据。

表1 白车身刚度数据库

1.2 白车身刚度关键参数分布特征

对建立的白车身刚度参数数据库进行归纳总结，可以得出各参数分布特征[5]，如图1～图3所示。

图1 扭转刚度随车型级别分布图

图2 1阶扭转模态频率随车型级别分布图

注：D级车白车身质量通常包括车架的质量 图3 白车身质量随车型分布图

图1为乘用车各级别车型的静态扭转刚度中位数趋势。可以看出，无论哪一类型的乘用车，随车型级别的提高，静态扭转刚度值也在变大。图2为乘用车各级别车型的1阶扭转模态频率中位数趋势。图3为乘用车各级别车型的白车身质量中位数趋势。可以看出，随车型级别的提高，白车身质量逐渐提高。

2 数据库中各刚度参数之间的关系研究

2.1 白车身质量与其最小装箱表面积的关系

最初，拟从车型的统计数据，总结出白车身质量与车身准表面积的相关性。车身准表面积定义为车身在车身坐标系的XOY、XOZ和YOZ平面上投影面积的总和。但因实际数据的缺乏，权且以上述投影所占据的矩形面积来代替。故若设白车身的长、宽、高分别为l，h和w，则该面积总和等于l·h+h·w+w·l。这就相当于白车身最小装箱总表面积的一半。因此，初始思路就演变为探索白车身质量与其最小装箱表面积之间的相关性。而统计分析结果给出了肯定的答案。根据统计分析结果，A级乘用车白车身质量与其最小装箱表面积的关系如图4所示。利用该图可很容易根据白车身外观尺寸估计出白车身的质量。

图4 A级乘用车白车身质量与其最小装箱表面积之间的关系

2.2 白车身轻量化系数与脚印面积的关系

脚印面积A定义为白车身4轮间的面积在车身坐标系的XOY平面上的投影，准确地说，即4个车轮中心在水平面上投影点围成的梯形面积，如图5所示。

图5 脚印面积

白车身轻量化系数是表征白车身轻量化程度的重要参数，定义为

(1)

(2)

式中：L为白车身轻量化系数;Mb为白车身质量，kg；Kθ为白车身的扭转刚度，N·m/(°)；Bw为轴距，m2；Twf和Twr分别为前、后轴的轮矩，m。

图6 等轻量化系数曲线图

L值越高，表明该白车身轻量化程度越差，反之亦然[6]。将上式绘制成等轻量化系数曲线图，如图6所示。借助该图，不仅可以根据白车身的质量、轻量化系数和脚印面积快速计算出白车身的静态扭转刚度，而且可以观察对标车型与开发车型的差异，有助于判断对标车型的选取、设计车型的定位是否合理。

2.3 轻量化系数与1阶扭转模态频率之间的关系

不同的车型，轻量化系数不同，但同一类型中同一级别的车型，其轻量化系数与1阶扭转模态频率之间存在一定的统计规律。A级SUV车型的关系曲线如图7所示。由图可见，随着轻量化系数的逐渐增大，1阶扭转模态频率逐渐降低，且其反线性关系比较明显。利用该规律可通过插值估算相同类型和级别车型的白车身1阶扭转模态频率。

图7 轻量化系数与1阶扭转模态频率关系图

2.4 其它参数之间的统计关系

同理，基于统计分析可找出同类同级车型静态弯曲刚度与Mb/A和1阶整体弯曲模态频率之间的关系，如图8和图9所示。

图8 弯曲刚度与Mb/A关系图

图9 1阶整体弯曲模态与弯曲刚度关系图

总之，利用轻量化系数可将脚印面积(轴距、轮距)、白车身质量、扭转刚度等有机地关联在一起，在车型开发初期即可不依赖于刚度数据库，而根据上述有关参数的关系，直接设定白车身刚度的目标值。现归纳出白车身刚度参数设定流程，如图10所示。

图10 白车身刚度参数设定流程图

3 利用刚度数据库进行某款白车身刚度参数设计

根据数据库的统计规律和车身外形尺寸，可以在项目立项初期就确定白车身刚度值，具体步骤如下。

以某A级SUV为例，根据白车身的总长、总宽、总高计算得到其最小装箱表面积；再由图4估算出白车身的质量Mb=300kg，另由轴距、轮距计算得脚印面积A=3.73m2；接着算得Mb/A=80.43kg/m2。

根据车型的要求，选取轻量化系数L=5，据此，一方面由图6中插值得出白车身扭转刚度为16kN·m·(°)-1；另一方面由图7估算出1阶扭转模态频率为37Hz。

再根据Mb/A=80.43kg/m2，由图8查得弯曲刚度为19kN/mm；接着再由图9估算出1阶弯曲模态频率为53Hz。

据此，可得出白车身刚度目标值，如表2所示。

在确定白车身初步目标值后，根据市场定价、竞争车型等影响参数对目标值进行相应的修正[5]，确定最终目标值。

表2 白车身刚度目标值

该车型经过多轮CAE分析及优化，最终定型。CAE分析云图如图11和图12所示。

图11 CAE模态分析结果云图

图12 CAE扭转刚度分析结果Z向位移云图

对定型后产品进行试制和试验，试验见图13和图14，测试结果见表3。

图13 白车身扭转刚度试验

图14 白车身模态试验

性能指标最终目标值实测值质量/kg300±5301扭转刚度/(kN·m·(°)-1)16±0.516.845弯曲刚度/(kN·mm-1)19±0.521.2771阶扭转模态频率/Hz37±2361阶弯曲模态频率/Hz53±253轻量化系数54.9

白车身刚度试验完全满足设计目标，通过其余台架试验要求后，经过装车和道路试验，并未出现因车身刚度不足而引起失效；车身轻量化系数接近于5，在同类车型中处于领先地位。以上说明整体刚度目标值的定义比较合理。

4 结论

基于白车身刚度试验数据库的建立、分析和总结，挖掘出白车身刚度参数的分布规律，通过研究刚度参数之间的相互关系，提出利用车身外观尺寸设计白车身刚度参数的方法。通过实例，验证了该方法不仅可以在新车型开发初期正向设计白车身刚度目标值，为CAE分析和优化提供目标；且可判断对标车型的选取是否合理，避免选型失败导致项目延误。

[1] 于翠,程海波.关于制定新型海狮(加宽)白车身刚度目标值的分析[C].中国汽车工程学会,北京，2008.

[2] 桂良进,范子杰,周长路.“长安之心”微型客车白车身刚度研究[J].机械工程学报,2004,40(9)：195-198.

[3] 赵常虎,余海东,郭永进.影响轿车白车身扭转刚度的关键结构研究[J].机械设计,2007,24(8)：66-68.

[4] Bruno LÜdke, Markus Pfestorf.Functional design of a “lightweight body in white”-how to determine body in white materials according to structural requirements[C]. 美国TMS 2006年会,圣地亚哥,2006.

[5] 周文超, 陈海潮, 王兴东,等. 白车身刚度数据库的统计分析[C].中国汽车工程学会年会,上海，2015.

[6] 张万才,姜叶洁,李文月.基于单位质量刚度的白车身轻量化研究[J].山东理工大学学报(自然科学版),2014,28(4):41-47.

Research and Application of Key Stiffness Parameters of Body-in-white Based on Statistical Analysis

Chen Haichao, Zhou Wenchao, Xu Zhonghao & Gao Meng

R&DCenter,ChinaFAWCo.,Ltd.,Changchun130011

A stiffness parameter database of body-in-white (BIW) is established based on a large number of measured data. By studying the correlation between stiffness parameters and that between stiffness parameters and other parameters in database through statistical analysis, a method of defining key stiffness parameters, including bending and torsional stiffness and first order bending and torsional modal frequencies based on the basic dimension of vehicle body, covering length, width, height, wheel base and track, and presetting lightweight coefficient. Finally the method is applied to defining the key stiffness parameters of a passenger car BIW, verifying the effectiveness and practicality of the method proposed.

BIW; stiffness parameters; light weight coefficient; database; statistical analysis

原稿收到日期为2016年7月4日，修改稿收到日期为2016年8月9日。