abaqus 車輛分析的案例
Abaqus 車輛～軌道～路橋耦合分析
最近做了一個路基凍脹曲線模擬，發現這個幅值的變化怎么也做不出來，有可以幫忙看一下什么問題嗎？下面圖片是論文做出來的效果。
基于meshfree和abaqus的地鐵車輛車體檢測工裝變形仿真分析
一、模型和場景介紹
中車集團的主要產品為軌道車輛產品。對于某特殊地鐵車輛，需要定義一個檢測工裝，工裝如圖所示（由于保密問題對模型進行了處理）
對于該工裝，最主要的關注點是變形問題，要求變形不得超過1mm/m，總變形不得超過3mm。
由圖可以看出，該工裝屬于復雜的板殼類結構，處理起來非常復雜。
二、使用meshfree進行變形分析
將模型導入meshfree。由于meshfree的處理方式，只需要刪掉一些無用的零部件就可以了，最終生成的部件數321個和解除對902個。約束條件為地腳約束，載荷為重力載荷。如下圖所示：
對其進行受力分析，從模型處理到計算完成整個過程約1個小時。
從以上可以看出，整體的變形最大為1.4mm，垂向最大位移為0.79mm，小于標準值，安全
三、abaqus計算
此模型在使用abaqus進行計算時首先使用hypermesh進行網格劃分。由于對稱結果，采取1/2建模。模型（局部）如下：
對其進行分析。由于大量的板殼結構，需要進行復雜的幾何處理，并定義不同的截面屬性，整個分析大約一周。結果如下
由上可以看出，最大變形位移1.8mm。
展開 基于Abaqus/Ansys全平臺的Simpack車輛-柔性軌道聯合仿真分析（含視頻教程）
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課程名稱：
《ABAQUS-Simpack車輛-柔性軌-浮置板耦合動力學20講》
購課鏈接：
ABAQUS-Simpack車輛-柔性軌-浮置板耦合動力學20講
https://www.yqgqt.org.cn/video/c15344
課程適合人群：
1.學習型仿真工程師
2.理工科院校學生
3.從事鐵路軌道交通、車輛工程等分析的工程師
4.Abaqus和Simpack軟件學習和應用者
課程講師：
名師昵稱：兮楓如秋
技術專長：兮楓如秋老師在軌道交通領域具有廣泛的知識儲備，擅長車輛軌道動力學編程、CAE有限元仿真及橡膠非線性分析，精通動力顯示積分求解，可以熟練運用Matlab、Abaqus、Ansys等工具進行結構動力學、地震分析及車軌、車橋、軌橋耦合分析，專業能力非常全面。
課程內容概覽：
課程涵蓋了Abaqus和Simpack在車輛-柔性軌-浮置板耦合動力學分析中的全面應用，包括Abaqus中柔性文件的建立過程、Simpack中柔性軌道和柔性體的編寫與生成方法、Simpack中車輛建立的詳細過程、剛柔耦合模型的搭接、不平順激勵文件的生成以及計算后處理等關鍵內容
1.ABAQUS中柔性文件的建立過程
柔性鋼軌的建模：詳細講解在Abaqus中如何建立柔性鋼軌的模型。
柔性鋼彈簧浮置板建模：介紹鋼彈簧浮置板的建模方法及其在Abaqus中的實現
2.Simpack中柔性軌道和柔性體的編寫與生成方法
柔性軌道.Ftr文件編寫：講解如何在Simpack中編寫柔性軌道的.Ftr文件。
展開 基于ADAMS的車輛減速器制動性能分析
摘 要：制動性能作為評價車輛減速器的重要指標，通常需在駝峰編組站通過實際測量的雷達測速曲線獲得。為進一步優化減速器制動性能的獲取方式，采用虛擬樣機仿真的方法對車輛減速器建模并進行動力學分析。首先，基于車輛減速器的工作原理，結合車輛減速器的結構參數和運行狀態，構建了“車輛-鋼軌-減速器”的剛柔耦合動力學模型；然后，以21t軸重、走行速度5m/s(18km/h)的車輛為例，利用仿真模型分析減速器的制動能力。結果表明：該模型的分析結果與減速器制動性能的理論值和實測結果相吻合，可為后續減速器的設計和改進提供參考。
關鍵詞：車輛減速器;動力學模型;制動性能;駝峰編組站;重力鉗夾式;
隨著我國鐵路貨運的快速發展，為更好的適應重載需求，需對相應的設備進行全面升級。編組站作為鐵路貨運的核心樞紐，正不斷通過技術創新提高其工作效率和性能，為重載貨運順利發展提供有力保障。
車輛減速器作為編組站的主要調速設備，用于間隔制動位和目的制動位調速，直接影響編組站調車作業效率。目前，車輛減速器主要采用重力鉗夾式減速器，其對車輛車輪的制動力可根據車輛自重進行自適應調節，并通過兩側制動軌完成制動減速[1]。
制動性能是車輛減速器的重要技術指標，目前主要是通過雷達測速曲線計算的方式獲取。這種現場試驗的方式，不僅對駝峰正常溜放作業有一定影響，且需要耗費大量的人力、物力。邱戰國等[2]提出通過測出單臺減速器對單個車輛制動時的減速度后，依據實時算法計算減速器的單位制動能高；郭玉華等[3]提出利用中值濾波法對雷達測速曲線進行濾波處理，通過編程實現減速器單位制動能高的實時計算和統計展示。但這些研究均依托于實測的雷達速度曲線，對減速器的制動性能進行計算，雖然有較好的實際應用價值，但適用范圍有一定的局限性。
展開 
車輛疲勞耐久分析
1 前言
傳統上所謂的“道路載荷”就是車輛在崎嶇不平的道路上行駛，激起輪胎的連續變形。藉著力的傳導，輪胎的反彈力經由懸掛體而傳播分布到車身各處。在重覆的受力狀態下，部件若在指定的駛程內產生破裂，則需重新設計。但是，車輛工程人員迄今仍無法掌握導致部件破裂的“道路載荷”。而在有測試的前提下，用正確的有限元方法模擬各種工況，和有創新能力的軟件商一起完成“道路載荷”的獲取是最省事的做法。
二十世紀初期，車輛的耐久性已是車輛設計規范之一。汽車制造商為了要測定車輛的耐疲勞性，測試人員將各類的車輛，以不同的速度行駛于底特律的各種不同的道路上。再根據車輛的破壞程度來修正車輛設計上的缺陷。隨著時代的演進和試車場的誕生，車輛的耐疲勞測試逐漸改在可控制的道路狀況下重覆的進行測試。由于測試的技術亦不斷的進步，試車員可將耐疲勞的行駛里程由五位數減至四位數并和原先的全程測試得到的結果相仿。為了縮短出車的時間，大家都在增進效率上努力。
二十世紀末期，復合材料模擬方法，超單元算法，橡膠單元面世，因計算機的速度突飛猛進帶動了結構分析軟件的技術開發。一九八四年最好的有限元單元問世，接觸面的運算方法和隱式性積分無條件收斂的算法獲得驗證。先後為結構分析人員提供了在計算機上，用有限元方法模擬車輛行駛于耐疲勞道路上應力分析的工具。以期達到減重，耐久，可以免除測試的好處。開發成功便能取代耗時的耐疲勞行駛測試，縮短產品開發時間，這創新將是產品自主開發的利器。
有限元方法已是成熟的技術。模擬車輛在耐疲勞道路上行駛，除了用正確有限元方法模擬不同零件的方法，祗需要掌握下文敘述的，線性，非線性，子結構分析知識和技術即可。
2 結構分析和道路載荷
在沒有電子計算機的時代，汽車結構分析是用比較性的分析；分析人員僅能將目標車的斷面，和設計車的斷面，用手運算後作粗枝大葉的比較，談不上精確度。
展開 比亞迪第一季度車輛上險分析
我想單獨就比亞迪的第一季度做一個展開和分析。
圖1 比亞迪的第一季度分類型上險
第一部分 比亞迪的電動汽車情況
從第一季度來看，純電動汽車里面，車型排前三名的為漢1.53萬臺，秦 5642臺和E2 3730臺，值得注意的是D1的數據在快速提升。目前來看，漢EV的銷售進入階段性的瓶頸，需要后面進行升級和調整，而刀片電池在其他各系里面的擴展，特別是給秦、元、宋和唐四款之前銷量較低的車型里面全面部署，可能會帶來一些改觀。
圖2 比亞迪第一季度上險數據
我們拆解下比亞迪的BEV的量，第一季度33698臺，漢系列面向個人消費者，D1和秦系列面向2B客戶，由于少了A00級別，這使得比亞迪的純電的增量速度還是存在很大的瓶頸。我們對比下BEV領域，特斯拉、五菱、比亞迪和長城的上量情況。
圖3 主要的幾家企業在BEV的增量
上個月數據盯著漢EV的上線數據往下走，這個月4980臺的上險，應該不會再有電池產能的瓶頸（畢竟擴展到全系了），與Model 3的直接PK，也使得漢EV的銷量存在天花板的。
圖4 比亞迪漢BEV的實際上險數據
我是這么看的，隨著A00局面的打開，在實際的數據上，A00的車型占比會改變電動汽車的實際排名，這些車大量在2-3線滲透，對于原有車企開的A級和A0級別就是差異化的低價競爭，直接限制了這兩個原有比亞迪元、宋、秦的個人消費量。
展開 基于車輛運行數據的疲勞駕駛狀態檢測分析
第三種方法中，通過分析正常與疲勞駕駛時， 車速、發動機轉速、方向盤轉角、剎車、油門、車道偏離等數據的差異，生成用于檢測疲勞駕駛的模型 . 目前已有很多學者研究從車輛運行時的方向盤轉角速度、車輛行駛速度、發動機轉速等數據判斷疲勞駕駛員的疲勞狀態. 如利用 BP神經網絡對駕駛員疲勞駕駛時的車輛行駛特性進行訓練, 并建立疲勞駕駛行為的檢測模型.
其中，車道偏離依賴于道路車道情況(清晰度)的影響，較難采集. 而轉向、油門剎車、車速等數據采集較為簡單， 同時較為穩定可靠. 研究表明， 當駕駛員處于疲勞狀態時， 對油門剎車、換擋及轉向盤等操作能力會下降 .
當前主流的疲勞駕駛檢測是通過防疲勞監控設備對司機面部圖像進行判別， 這種方法在實際應用中受到周圍環境及司機眼部大小的影響較大，同時設備較為昂貴. 而通過車輛運行數據進行判別，成本較低，且數據較為可靠.
目前，基于車輛運行數據的疲勞駕駛研究大部分采用特定的實驗數據， 與實際司機的駕駛有一定的偏差. 本文以CAN(Controller Area Network)總線采集的真實的車輛運行數據為基礎， 綜合分析疲勞駕駛的數據規律模式，其結論更符合實際情況，可有效用于司機的疲勞檢測與預警.
1
車輛運行數據與疲勞駕駛檢測
本文基于CAN總線采集實際的車輛運行數據和防疲勞監控設備上報的疲勞預警數據，將車輛運行數據切分為清醒狀態樣本與疲勞狀態樣本，構建判斷疲勞駕駛的模型，實現通過車輛運行數據檢測疲勞駕駛狀態的目的.整體流程如圖 1 所示.
展開 車輛碰撞分析指南（四）
長篇連載---（四）
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車輛碰撞分析指南（二）
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車輛軌道耦合動力學abaqus建模及問題講解
模型建立過程講解
recurdyn履帶車輛動力學分析
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車輛碰撞分析指南（一）
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車輛碰撞分析指南（三）
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