[发明专利]利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法有效

专利信息
申请号: 202011625091.X 申请日: 2020-12-30
公开(公告)号: CN112649212B 公开(公告)日: 2023-04-18
发明(设计)人: 张建国;李爱红;龙江虹;李康;吴耀庆;许喜伟;杨永盛 申请(专利权)人: 珠海格莱利摩擦材料股份有限公司
主分类号: G01M17/007 分类号: G01M17/007;G01H17/00
代理公司: 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 代理人: 郑晨鸣
地址: 519110 广东省珠海*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 利用 摩擦 材料 惯性 台架 汽车 蠕动 噪音 评测 方法
【权利要求书】:

1.一种利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,包括以下步骤:

S100,通过缩比摩擦材料惯性台架,模拟车辆制动系统,对待测摩擦片进行极低转速粘滑试验,并采集试验过程中的在线压力信号、输出力矩、振动加速度和噪声信号;

S200,对所述噪声信号进行特征分析,得到噪声特征数据,将所述噪声特征数据及所述振动加速度存储为蠕动噪声评估指标;

S300,根据所述输出力矩以及所述压力信号,得出动静力矩差、粘滑功、能量释放速率、动静摩擦系数差值、摩擦系数率,存储为材料粘滑特征评估指标;

S400,根据所述蠕动噪声评估指标及所述材料粘滑特征评估指标,分析得出蠕动噪声的关键影响因素;

其中,所述材料粘滑特征评估指标的计算方法包括:

所述动静力矩差为:ΔT=Ts-Td,其中,Ts表示静力矩,Td表示动力矩,ΔT表示所述动静力矩差;

所述粘滑功为:ΔE=ΔTa*ΔXa*v/Rf/n,其中,ΔE表示所述粘滑功,ΔTa表示粘着段动静力矩差值,ΔXa表示粘着段的采样点数,v表示模拟速度,n表示采样频率,Rf表示制动有效摩擦半径;

所述能量释放速率为:SP=ΔTb*n/ΔXb,其中,SP表示所述能量释放速率,ΔTb表示滑动段动静力矩差值,ΔXb表示滑动段的采样点数,n表示采样频率;

所述动静摩擦系数差值为:Δμ=μs-μd=Kμ*(Ts/Ps-Td/Pd),其中,Kμ表示制动器常数,μs表示静摩擦系数,μd表示动摩擦系数,Ps表示粘着段最高点管路压力,Pd表示滑动段最低点管路压力,Δμ表示所述动静摩擦系数差值;

所述摩擦系数率为:Δμ/μd=(μs-μd)/μd。

2.根据权利要求1所述的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,所述噪声特征数据包括:噪声频率范围、噪声声压级、噪声发生率及噪声持续时间。

3.根据权利要求1所述的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,所述步骤S400包括:获取所述待测摩擦片的配方材料属性信息,通过配方材料的更改,获得新的所述待测摩擦片,对新的所述待测摩擦片执行所述步骤S100至所述步骤S300,获取所述蠕动噪声评估指标及所述材料粘滑特征评估指标,分析得出所述关键影响因素。

4.根据权利要求3所述的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,所述步骤S400还包括:

构建神经网络,将所述待测摩擦片的所述配方材料属性信息,所述蠕动噪声评估指标及所述材料粘滑特征评估指标输入所述神经网络,对所述神经网络进行训练,得到优化后的所述神经网络;

基于优化后的所述神经网络,得出所述待测摩擦片中的关键的所述配方材料。

5.根据权利要求1所述的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,还包括:

S500,根据所述关键影响因素的分析结果,根据所述关键影响因素的成本及实施可行性,提出汽车制动蠕动噪声的摩擦片材料控制措施,并改变摩擦片材料配方结构,得到若干待选摩擦片材料配方。

6.根据权利要求1所述的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,所述缩比摩擦材料惯性台架通过多个数据通道同时采集所述在线压力信号、所述输出力矩、所述振动加速度和所述噪声信号。

7.根据权利要求1所述的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,所述极低转速粘滑试验中的模拟转速为0.045mm/s。

8.根据权利要求1所述的利用缩比摩擦材料惯性台架对汽车蠕动噪音的评测方法,其特征在于,还包括:采集试验过程中的温度及模拟转速,并存储为评测实验环境参数。

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