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基于有效路形的车辆振动模型

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戴冉, 贾传荧, 孙立成. 船舶下沉量的实测研究[J]. 交通运输工程学报, 2002, 2(2): 59-62.
引用本文: , 魏朗, 余强. 基于有效路形的车辆振动模型[J]. 交通运输工程学报, 2008, 8(4): 16-19.
DAI Ran, JIA Chuan-ying, SUN Li-cheng. Research on vessel squat measurement[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2002, 2(2): 59-62.
Citation: ZHANG Wei, WEI Lang, YU Qiang. Vehicle vibration model based on effective road profiles[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2008, 8(4): 16-19.

基于有效路形的车辆振动模型

基金项目: 

云南省交通科技项目 2004538

详细信息
    作者简介:

    :张(1973一),男,陕西佳县人,长安大学讲师,工学博士研究生,从事交通安全研究

    魏朗(1957-), 男, 四川攀枝花人, 长安大学教授, 工学博士

  • 中图分类号: U461.56

Vehicle vibration model based on effective road profiles

More Information
    Author Bio:

    ZHANG Wei(1973-), male, lecturer, doctoral student, +86-29-82334470, zhweijx@chd.edu.cn

    WEI Lang(1957-), male, professor, PhD, +86-29-82334471, qchol@chd.edu.cn

Article Text (Baidu Translation)
  • 摘要: 为了更加有效地分析车辆与路面突起的接触过程, 将轮胎简化为刚性圆环, 对现有有效路形的定义进行了改进, 将有效路形从原有的轮心轨迹转换为轮胎最低点的轨迹, 推导了有效路形的一般求解方程, 建立了以有效路形作为路面激励输入的2自由度车辆振动模型, 并进行了车辆平顺性仿真及试验验证。分析结果表明: 以有效路形作为路面输入的仿真结果与实车道路试验结果有着良好的一致性, 以有效路形为路面输入时, 车轴加速度平均相对误差为5.17%, 车身加速度平均相对误差为1.71%;以实际路形为路面输入时, 车轴加速度平均相对误差为12.93%, 车身加速度平均相对误差为28.48%。

     

  • 船舶在进入港口浅水区域时, 港口为了保证船舶的航行安全, 必须控制船舶留有一定的富余水深。以往在确定船舶富余水深时, 往往采用经验公式确定船舶航行时的下沉量, 但目前进港船舶越来越大, 超大型船舶的富余水深标准往往因为船舶下沉量估算不准, 不能准确地定量确定。所以精确测定船舶下沉量对精确确定船舶进港吃水控制标准具有重要的意义。

    船舶在浅水区域中航行和在泊地进行系泊操纵时, 水深越浅则受到流体力的作用越强, 因此不仅操纵困难, 而且当水深极浅时还会陷入危险。

    通常当船舶驶入浅水区域时, 有可能产生如下现象:

    (1) 操纵变得困难, 使航行中用舵保向和转向的操作效应极度降低, 甚至操舵无效而陷入不能操纵的困境;

    (2) 系泊操纵中使船横向移动时受到很大阻力, 必须要用很大的外力支援, 同时控制也较困难;

    (3) 由于在浅水中航行船体下沉较深水中增大, 有时会使船底与海底接触而招致船体、推进器损伤或主机发生故障。

    因此, 为了保证船舶安全和航行安全, 对水深的深浅度应有限制。即必须适应水域的条件和状况、适应操船的方法和条件, 使船舶龙骨下的水深保持有一定的余量才可航行。这余量通常称之为富余水深。

    富余水深=海图水深+当时的基准潮高-静止时船舶吃水

    所谓基准潮高, 是指用潮汐表求得的当时当地的潮高。

    hmin为船舶可安全通过航道的最小水深, 根据研究表明, hmin可表示为

    hmin=d+5i=1Δhi±Δh(1)

    式中: d为船舶静止时的吃水; Δh为水深的误差, 包括海况、气象等条件的变化引起的水深变化及海图的水深误差等; Δh1为船舶在静水中运动时引起的吃水变化(Squat); Δh2为海浪引起船舶摇荡而产生的吃水变化; Δh3为维持船舶有足够的操纵能力应保有的水深余量; Δh4为操纵负荷的不稳定和操船引起纵倾和横倾而使吃水的变化; Δh5为海水、淡水比重变化而引起的吃水的变化。

    分析上式: Δh可以通过实际测量水位变化及进行航道勘测得到改正; Δh2在港口中, 由于海水深度受限, 涌浪不大, 港口又多有遮蔽, 船舶摇荡较小, 一般在研究富余水深时不作考虑; Δh3在某一特定港口一般可根据船舶大小设定为一个常数; Δh4在港口航行中一般可以忽略不计; Δh5可以根据海水密度的变化采用相应的公式进行改正。因此决定船舶在港口航行所需的最小水深主要和船舶下沉量Δh1有关。也就是说, 船舶安全通航最小水深主要取决于Δh1。所以, 准确掌握船舶在航行时的下沉量是确定船舶富余水深的关键。

    如上所述, 船舶在浅水区域航行时要留有足够的富余水深, 以避免发生船体触底等损害和确保船舶具有良好的操纵性能。但是浅水区域中船舶的运动和操纵性能取决于船舶的状态和所处的环境条件, 因此, 确定船舶富余水深时必须考虑以下因素:

    (1) 船舶状态;

    (2) 环境条件;

    (3) 航行支援状况。

    目前, 国际上通常以欧洲引航协会(EMPA) 的标准为参考, 根据具体情况确定适合各港口情况的船舶富余水深标准。欧洲引航协会建议在安特卫普、鹿特丹等水深受限的港口采用如下富余水深标准:

    海外水道: 吃水的20%;

    港外水道: 吃水的15%;

    港内: 吃水的10%。

    通过对上述标准实施过程中的经验总结, 加之超大型船舶进出港口的数量不断增加, 欧洲引航协会又将以上标准减少5%, 即:

    海外水道: 吃水的15%;

    港外水道: 吃水的10%;

    港内: 吃水的5%。

    从式(1) 知, 确定船舶下沉量是确定船舶富余水深标准的关键。关于船体下沉量的计算方法, 目前有两大类——理论计算法和由模型及实船试验结果总结出的经验计算法。理论计算法主要有一维理论得出的一些方法及由细长体理论得出的一些方法。计算船舶下沉量的方法很多, 绝大多数计算公式都是根据实验结果并考虑主要船舶参数归纳出来的。

    对于大型商船而言, 船舶下沉量的最大值发生在船艏, 只要测得船舶的船艏下沉量, 即可以得到实际的船舶下沉量, 如图 1所示。

    图  1  船舶下沉量测量原理
    Figure  1.  Method of sinking measuring

    船舶在航行中产生船艏下沉, 造成船艏吃水增加, 同时也使船舶艏部到水面的垂直距离减少, 因此可以通过测量船艏到水面的垂直距离的变化来求得船舶在不同船速下的实际下沉量。船舶在航行过程中出现船艏下沉现象, 下沉导致船艏吃水增加, 这种船艏下沉引起的吃水增加量是动态变化的, 并且变化的速度较快, 因此, 要研究船舶下沉量, 必须实现高动态的数据采集。

    影响船舶下沉量的主要因素是船舶的航速及船舶的尺度, 对于一艘特定的船舶, 船舶下沉量和船速的关系最大。

    水深也是影响船舶下沉量的一个主要因素, 水深越大, 下沉量越小, 在研究船舶富余水深时, 由于水深与吃水之比为1.1∶1.0左右, 可以看成是较为极限的情况。

    船舶下沉量通过测定船舶下沉时, 船艏到水面的距离减少量, 可以直接测得船艏下沉量(假定船舶不变形)。

    因此, 测定船舶下沉量必须测定的物理量有:

    (1) 船舶的航速;

    (2) 船艏到水面的距离;

    (3) 龙骨下的水深;

    (4) 船舶的位置(用于寻找每次测量最浅的水深点)。

    这里必须指出的是, 从严格意义上讲, 此时测得的船舶下沉量包含了船舶升沉和摇荡产生的船舶吃水变化, 同时还包括海浪的影响。在港内航行, 这些影响都不大, 且这些影响是随机变化的, 可以通过数学平差的方法进行处理。

    采用的LEICA 9400N型DGPS接收机是中国市场上唯一的能接收P码的DGPS接收机, 由于采用了LEICA公司的Dual-CodeTM专利跟踪技术, 其定位精度是普通GPS接收机所根本无法比拟的, 其标称差分定位精度达0.3 m。用此接收机作为测试平台的位置传感器是十分理想的, 完全克服了以往定位装置精度低的缺陷。

    LEICA 9400N获得的精确三维位置, 经数学方法处理后, 可得到精确的船舶速度。

    选用的测量船艏自水面距离的传感设备是德国VEGA公司生产的VEGAPLUS雷达式液位传感器。

    雷达式液位传感器可以连续, 非接触测量探头到介质表面的距离, 不同的距离对应不同的输出电流, 从而确定出探头到介质的距离。

    雷达传感器的天线以波束的形式发射最小5.8 GHz的雷达信号, 反射回来的回波信号仍由天线接收。雷达脉冲信号从发射到接收到运行时间与传感器到介质表面的距离以及物位成比例。

    一束雷达脉冲波的发射时间为1 ns, 每隔278 ns天线系统发射一束脉冲信号。脉冲波束的频率是3.6 MHz, 在发射间隔时间内天线系统作为接收装置使用。仪表分析处理运行时间小于十亿分之一秒的回波信号并在极短的一瞬间分析处理回波图。

    雷达传感器VEGAPULS利用特殊的调整间隔时间的技术将每秒钟3600000个回波图放大、定位, 然后进行分析处理。

    VEGAPULS可以每0.1 s精确细致地分析处理这些被放大的回波信号。

    VEGAPULS雷达式传感器不受温度、压力和气体的影响, 可无接触、快速且精确地测量不同介质的物位。

    (1) 采用LEICA公司的9400N型DGPS接收机测定船舶位置和船舶速度(位置精确到0.3 m, 速度精确到0.1节)。

    (2) 采用雷达式液位传感器对船艏至海面的平均垂直距离进行连续测量和记录(每秒360万次, 平均值为1 mm)。

    (3) 利用船上的回声测量仪记录水深(精确到0.1 m)。

    (4) 上述设备的时间同步(精确到1 s)。

    通过上述程序和所测得的数据, 可求取船位、船速及船头至海面距离的动态变化, 结合传感器的位置订正, 即可求出船舶在航行中船艏的实际下沉量。

    在船舶下沉量测试中, 应保证安装支架的水平, 并且支架必须伸出船头外足够的距离, 保证雷达波打在船舶兴波之外。

    在测试中必须测船速为0的基准点, 所有测试得到的至水面距离与船速为0时的距离测值之差即为船舶下沉量测值。

    以下是一艘15万吨级散货船(LOWLANDS GRACE) 在狭窄水道的测试数据。

    图 2可以看出当船舶起锚后, 速度不断增加, 船艏至海面的垂直距离不断减小(即船舶下沉量不断增大), 进入浅水航道后, 由于引航员进行变速操纵, 船舶下沉量也不断变化。

    图  2  按时间顺序的距离测值
    Figure  2.  Time serial distance data

    图 3是将图 2的测试结果和DGPS测得的速度数据结合起来并进行排序得到, 从中可以看出船舶下沉量是随船舶速度增加而增大的。图 4图 3数据经平滑后得到的曲线, 图 5是最后提交给用户应用的船舶下沉量曲线。

    图  3  按速度排序的距离测值
    Figure  3.  Speed serial distance data
    图  4  平滑后的距离测值
    Figure  4.  Fitted distance data
    图  5  船舶下沉量预报曲线
    Figure  5.  Predicted squat data

    在测得原始数据后, 还必须进行如下的数据处理:

    (1) 基准数据的求取: 根据船舶锚泊和靠泊时测得的数据, 经平差处理后得到速度为0时的基准距离。

    (2) 水流速度订正: 由于船舶下沉量和船速(相对于水) 直接相关, 而DGPS测得的是船舶的航速(相对于地), 必须将航速经流速订正为船速, 在处理过程中, 必须根据潮汐时间和涨落潮流的流速, 在测试时间段进行流速分配, 求出不同时刻的流速, 从而得到船速。

    (3) 海水比重订正: 在有些测试过程中, 船舶从海洋驶入河道, 造成船舶平均吃水增大, 必须对海水比重变化所造成的船艏至海面垂直距离的变化进行订正。

    (4) 测试结果回归: 将订正后的数据进行回归分析, 得到船舶下沉量随船速变化的回归公式, 并制作成测试结果曲线, 提供给船舶应用。

    (1) 于2000年11月6日, 在船舶实船测试平台上加装雷达式液位仪, 在宁波港对超大型油轮“ELSE MAERSK”轮在通过虾峙门航道时的下沉量(Squat) 进行测量, 取得良好效果。

    (2) 于2000年12月9日, 在宁波港对超大型油轮“ELI MAERSK”轮在通过虾峙门航道时的下沉量(Squat) 进行测量。

    (3) 于2001年5月25日至6月4日, 在广州港对大型散装货轮“LOWLANDS GRACE”的下沉量进行了3次测试。

    (4) 于2001年7月3日至4日, 在广州港对散装货轮“DIGNITY.T”的下沉量进行了2次测试。

    (5) 于2001年7月9日, 在广州港对散装货轮“德峰”的下沉量进行了测试。

    上述所有测试都表明这种测试船舶下沉量的方法, 原理正确、测试性能优良, 工作稳定可靠。

  • 图  1  轮胎与路面突起的接触

    Figure  1.  Tire contact with tuber of road surface

    图  2  坐标系

    Figure  2.  Coordinate systems

    图  3  车辆模型

    Figure  3.  Vehicle model

    图  4  实际路形和有效路形

    Figure  4.  Real road profile and effective road profile

    图  5  仿真结果和试验结果比较

    Figure  5.  Comparison of simulation and test results

    表  1  仿真结果与试验结果对比

    Table  1.   Comparison of simulation and test results

    车速/ (km·h-1) 20 30 40 50 60 70 80 平均误差/%
    车轴加速度/ (m·s-2) 实车试验 130.23 174.38 172.05 154.16 136.34 128.27 118.10 0.00
    有效路形 108.43 168.36 177.88 156.04 135.69 119.27 113.47 5.17
    实际路形 160.75 173.68 142.06 118.10 115.21 118.83 121.61 12.93
    车身加速度/ (m·s-2) 实车试验 34.52 37.74 35.06 30.08 26.20 23.04 22.11 0.00
    有效路形 34.35 38.38 34.72 30.29 26.45 23.32 20.79 1.71
    实际路形 37.49 30.66 24.63 20.34 17.25 14.94 13.15 28.48
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  • 收稿日期:  2007-12-21
  • 刊出日期:  2008-08-25

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