基于最优伪维格纳-维尔分布方法的载荷谱编辑研究

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2025.11.004

摘要/Abstract

摘要：

为提高载荷谱编辑的质量，研究利用伪维格纳-维尔分布（PWVD）方法编辑载荷谱。根据最小聚集性度量参数原理确定载荷谱的最优PWVD矩阵，计算载荷谱的瞬时能量分布并以此为依据删除小损伤载荷，生成压缩后的载荷谱。研究结果表明，基于最优PWVD方法编辑后的载荷谱在统计参数、功率谱密度、雨流计数和疲劳仿真等方面与原始载荷谱计算结果一致，车辆安装点最大载荷力方向（Y向）载荷经PWVD、维格纳-维尔分布（WVD）、S变换和短时傅里叶变换这4种方法编辑后谱的压缩量分别为28.21%、15.02%、19.15%、15.79%，使用编辑后的载荷谱预测寿命与原始载荷谱预测结果相同，因此，利用最优PWVD编辑载荷谱的方法在加速车辆零部件疲劳耐久分析中具有应用潜力。

关键词: 载荷谱编辑, 时频变换, 伪维格纳-维尔分布, 疲劳分析

Abstract:

To improve the quality of load spectrum editing， this paper utilized the PWVD method to edit the load spectrums. According to the principle of the minimum clustering metric parameter， the optimal PWVD matrix for the load spectrum was determined， and the instantaneous energy distributions of the load spectrums were calculated， which was used to delete small damage loads and generate a compressed load spectrum. The results show that the edited load spectrum based on the optimal PWVD method is consistent with the original load spectrum calculation results in terms of statistical parameters， power spectral density， rain flow count and fatigue simulation. The compressions of the load spectrum（Y⁃direction） edited by PWVD， Wigner-Ville distribution（WVD）， S transform and short time Fourier transform are as 28.21%， 15.02%， 19.15% and 15.79%， respectively. The predicted life of the edited load spectrum is the same as that of the original load. Therefore， the method of utilizing the optimal PWVD to edit the load spectrum has the potential for applications in accelerating the fatigue durability analysis of vehicle components.

Key words: load spectrum editing, time-frequency conversion, pseudo Wigner-Ville distribution（PWVD）, fatigue analysis

中图分类号:

U467.14

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图/表 16

图1 载荷谱编辑流程

Fig.1 Load spectrum edit process

图2 实测载荷单侧幅度谱

Fig.2 Measured load unilateral amplitude spectrum

图3 悬置点Y向载荷谱

Fig.3 Suspension point Y-direction load spectrum

图4 Mp变化曲线

Fig.4 Changing curve of Mp

图5 载荷谱瞬时能量分布与最优阈值

Fig.5 IED and optimal threshold of load spectrum

图6 PWVD编辑谱

Fig.6 PWVD edit spectrum

图7 不同方法的编辑谱

Fig.7 Different methods of editing spectra

表1 统计参数

Tab.1 Statistical parameter

统计参数		均值	均方根	峭度系数
原始载荷谱	数值	1048.5 N	1547.6 N²	6.7803
PWVD编辑谱	数值	1198.4 N	1757.2 N²	5.7635
PWVD编辑谱	误差	14.29%	13.54%	15.00
WVD编辑谱	数值	1047.5 N	1619.2 N²	5.7633
WVD编辑谱	误差	0.09%	4.63%	15.00
ST编辑谱	数值	1266.5 N	1713.1 N²	7.7963
ST编辑谱	误差	20.79%	10.69%	14.99
STFT编辑谱	数值	1041.4 N	1616.6 N²	5.7363
STFT编辑谱	误差	0.68%	4.46%	15.40

图8 PSD对比分析

Fig.8 Comparative analysis of PSD

图9 Y向载荷谱雨流计数分析

Fig.9 Y-direction load spectrum rain flow count

表2 压缩效果对比 (%)

Tab.2 Compression effect comparison

编辑方法	通道1 压缩量	通道2 压缩量	通道3 压缩量
最优PWVD编辑法	15.54	28.21	29.37
WVD编辑法	15.02	15.02	15.65
ST编辑法	18.31	19.15	24.92
STFT编辑法	15.36	15.79	19.31

表3 网格质量表

Tab.3 Mesh quality table

单元质量标准	雅可比	扭曲	翘曲	最大内角	最小内角
检查标准	≥0.7	≥60°	≥5°	≥120°	≤30°
单元数	0	0	1617	0	0
不合格比例/%	0	0	3	0	0

图10 有限元计算模型

Fig.10 FEM calculation model

图11 疲劳计算框架图

Fig.11 Fatigue calculation frame diagram

图12 疲劳仿真结果图

Fig.12 Fatigue simulation results

表4 前桥疲劳仿真结果

Tab.4 Front axle fatigue simulation results

	原始载荷谱	PWVD编辑谱	WVD编辑谱	S变换编辑谱	STFT编辑谱
循环次数/10⁵	3.682	3.682	3.682	3.682	3.682
误差/10^-4		0	0	0	0

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