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路谱疲劳分析之里程缩减

1月前浏览277

路谱疲劳分析涉及载荷循环定义（里程压缩）、虚拟迭代、疲劳分析三个方面，下表的比利时路的每个片段对应的循环次数怎么来的？

一．为什么要做路谱里程缩减？

实车采集的道路载荷原始谱时长极长，单段路面数据可达数百秒。若直接完整导入虚拟迭代计算，仿真耗时会大幅飙升，工程效率极低，因此必须对原始路谱做等效压缩，重新规划各路面切片循环次数(如下所示某个路面持续时间长达几百秒)

里程缩减的核心支撑为伪损伤理论：将力、位移、加速度、应变等各类时域信号等效为广义应力，结合标准 S-N 曲线，沿用真实疲劳损伤累积算法量化各路面的损伤贡献。

1.计算RDS 相对损伤谱

量化不同频率激励对零部件疲劳损伤的贡献占比，其中依据输入的信号若是加速度需进行二次积分，位移/应变/温度则不做积分变换。

2.TestMatch试验匹配

输入两组数据：各路面切片RDS相对损伤谱、目标总损伤（目标RDS×总循环基数），通过最优拟合算法完成切片重组。

1. 两种优化策略

1）最优拟合：优先保证压缩后各频段损伤直方图与原始目标高度重合，等效精度更高；

2）最少循环：优先缩短总仿真时长，仅约束各频段损伤无大幅缺失，压缩效率更强。

2.BFO Bias（损伤偏置系数）

工程耐久常用 0.8~0.9（区间 0＜Bias＜1），允许合成总损伤小幅低于原始目标，算法自动剔除低损伤贡献路面切片，进一步压缩谱时长；

来源：NVH振动噪声

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首次发布时间：2026-07-21

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