基于SAGRU神经网络的车架载荷谱高效提取方法研究

摘要

为解决基于虚拟迭代（virtual iteration,VI）法提取载荷谱周期较长的问题，提出一种基于空间注意力门控循环单元（spatial attention gated recurrent unit,SAGRU）神经网络的车架载荷谱提取方法 .首先，通过实车试验场强化路面试验，采集得到轮心六分力和多个监测部位的加速度及位移响应信号.其次，建立整车多体动力学（multi-body dynamics,MBD）模型，基于SAGRU反求路试工况下轮心垂向位移激励.最后，基于轮心垂向位移激励及其他方向五分力驱动整车多体动力学模型进行多种路试工况仿真分析，提取整车监测点的响应数据和车架载荷.通过对比常规虚拟迭代方法获取载荷谱，结果表明，提出方法在保证精度的同时实现了效率提升22.5%.

关键词

载荷谱 / 疲劳寿命 / 虚拟迭代 / 六分力 / 注意力机制 / 神经网络 / 有限元分析