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      全鋼子午線輪胎的滾動阻力效應(yīng)分析

      2021-07-24 08:59:30王曉東孫佳佳孫寶余
      輪胎工業(yè) 2021年12期
      關(guān)鍵詞:殘差規(guī)格輪胎

      王曉東,孫佳佳,孫寶余

      (三角輪胎股份有限公司,山東 威海 264202)

      滾動阻力系數(shù)是輪胎性能表征的一個關(guān)鍵參數(shù)。隨著歐盟標(biāo)簽法的深入推進,終端客戶及主機廠對輪胎滾動阻力的要求愈加嚴(yán)格,對滾動阻力效應(yīng)的研究也隨著產(chǎn)品的更新?lián)Q代而不斷取得突破[1-3]。

      為系統(tǒng)研究各效應(yīng)項對輪胎滾動阻力的影響,本工作對滾動阻力測試結(jié)果的相關(guān)參數(shù)進行統(tǒng)計分析,驗證輪胎的規(guī)格、花紋、應(yīng)力(F)、測試充氣壓力、胎面膠損耗因子(tanδ)和行駛速度(v)對滾動阻力系數(shù)的影響,以為輪胎產(chǎn)品開發(fā)及優(yōu)化提供預(yù)測依據(jù)和方向。

      1 實驗

      1.1 測試設(shè)備

      本次測試采用的是三角輪胎股份有限公司國家工程實驗室的TSⅡ001型滾動阻力測試機床。

      同一條輪胎測試的滾動阻力系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)偏差(σRRC)為0.09,規(guī)格內(nèi)穩(wěn)健σRRC為0.12,規(guī)格內(nèi)σRRC為0.18,設(shè)備檢測范圍為5.5~8.5;檢測的概然誤差σpe(分布中相對于概率分布中點兩側(cè)對稱區(qū)間內(nèi)分布概率等于50%的點與中點的距離,即概率分布從25%~75%區(qū)間所對應(yīng)的隨機變量區(qū)間長度的一半;對于正態(tài)分布,σpe與σRRC具有固定的轉(zhuǎn)換關(guān)系)主要判斷在檢測范圍內(nèi)誤差主要來自于設(shè)備還是來自于測量件。本試驗σpe=0.675σRRc≈0.06,檢測σRRC與設(shè)備檢測范圍比例最大值為0.06/(8.5-5.5)×100%=2%。

      說明該設(shè)備滿足測量條件的要求,同時可確保測量的變差主要來自于產(chǎn)品而非設(shè)備。

      1.2 測試方法

      滾動阻力測試方法采用汽車輪胎滾動阻力檢測標(biāo)準(zhǔn)[4],在不同速度和充氣壓力下對輪胎進行滾動阻力檢測。

      2 結(jié)果與討論

      對5個規(guī)格的82個產(chǎn)品進行滾動阻力系數(shù)檢測,并分別構(gòu)建數(shù)學(xué)模型進行效應(yīng)檢驗,對其影響因素進行擬合分析。

      2.1 數(shù)學(xué)回歸模型構(gòu)建

      對滾動阻力系數(shù)(RRC)和輪胎的規(guī)格(ai)、花紋(bj)、v、F和tanδ進行了回歸分析,所得數(shù)學(xué)模型如下。

      式 中,i與j分 別 取1—5,a1,a2,a3,a4和a5對 應(yīng) 的輪胎規(guī)格分別為205/75R17.5,215/75R17.5,225/70R19.5,235/75R17.5 和245/70R19.5,a1—a5分 別 取0.049,0.062,0.349,-0.102 和-0.355;b1—b5分別對應(yīng)5個不同花紋,取值為-0.287,-0.086,0.257,0.332和-0.215。

      2.1.1 顯著性分析

      各影響因子對滾動阻力系數(shù)影響的顯著性結(jié)果如表1所示。

      表1 滾動阻力系數(shù)影響因子顯著性對比

      從表1可以看出:對輪胎滾動阻力系數(shù)影響最大的3個因子分別為tanδ、輪胎規(guī)格和花紋;其次是v的二次項和F,且其顯著性水平較高;由于對v采用了二次項回歸,也就意味著不能簡單刪除進入回歸模型但概率并不大的v一次項。

      2.1.2 方差分析

      該模型的方差分析結(jié)果如表2所示。

      表2 滾動阻力系數(shù)回歸模型的方差分析

      從表2可以看出:該模型的無效p值遠(yuǎn)小于統(tǒng)計值閾(0.05),因此該模型可以有效地反應(yīng)滾動阻力系數(shù)的變異。

      2.1.3 失擬分析

      失擬檢驗是一種判斷回歸模型是否可以接受的假設(shè)檢驗,H0為模型不存在失擬,主要通過殘差方差進行分析。殘差方差由隨機誤差和失擬誤差兩部分組成。失擬檢驗是失擬誤差方差與隨機誤差方差的比值作為F值來進行F檢驗;若p值<α,則模型無法與數(shù)據(jù)充分?jǐn)M合,需要添加項(通常是二次項或更高次項)或?qū)?shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換;若p值>α,則不能斷定模型與數(shù)據(jù)無法進行很好的擬合,接受H0假設(shè)。

      為防止出現(xiàn)滾動阻力效應(yīng)因子的二次甚至更高次的效應(yīng)項,應(yīng)對模型進行失擬分析。該模型的失擬結(jié)果如表3所示。

      從表3可以看出,失擬p值>0.05,則該模型可認(rèn)為不存在失擬。

      2.1.4 回歸分析匯總

      該模型的預(yù)測值與實際值的線性關(guān)系如圖1所示。

      圖1 滾動阻力系數(shù)預(yù)測值與實測值的關(guān)系

      從圖1可以看出,通過構(gòu)建模型得到的滾動阻力系數(shù)的預(yù)測值與實際值基本呈線性關(guān)系,不存在彎曲或者傾斜。經(jīng)計算,該模型的相關(guān)因數(shù)(R2)和調(diào)整R2分別為0.884和0.864,說明該模型的變異比例明顯高于隨機誤差,能有效反映滾動阻力系數(shù)的變化。

      2.1.5 殘差分析

      回歸模型的殘差具有不可預(yù)測性和隨機性,進行殘差分析以驗證回歸模型的有效性。其中不可預(yù)測性使用殘差圖檢查;隨機性采用正態(tài)性分析以驗證殘差的隨機性。

      2.1.5.1 不可預(yù)測性分析

      對構(gòu)建回歸模型后的滾動阻力系數(shù)殘差與預(yù)測值作殘差圖,如圖2所示。

      圖2 滾動阻力系數(shù)回歸模型的殘差圖

      從圖2可以看出,滾動阻力系數(shù)的殘差與預(yù)測值之間不包含單一趨勢或者彎曲信息。

      2.1.5.2 隨機性檢驗

      回歸模型的正態(tài)性檢驗是殘差分析的數(shù)學(xué)公式之一,為保證殘差的隨機性,一般會對殘差進行正態(tài)檢驗。經(jīng)檢驗,該模型擬合的滾動阻力系數(shù)預(yù)測值與實際值的殘差基本符合正態(tài)分布。

      采用Shapiro-Wilk方法進行正態(tài)分布優(yōu)度檢驗,可得W值為0.983 469,p值為0.373 8。殘差的正態(tài)檢驗顯示滾動阻力系數(shù)實測值與模型預(yù)測值的殘差符合正態(tài)分布,可認(rèn)為擬合模型有效。

      因殘差不存在可預(yù)測性,同時符合正態(tài)分布,因此可以認(rèn)為該回歸模型很好地體現(xiàn)各效應(yīng)項因子對滾動阻力系數(shù)的影響。

      2.2 擬合v二次項的探索

      滾動阻力系數(shù)回歸模型中除了常用的一次項擬合外,還增加了v的二次項擬合,從而控制模型的失擬風(fēng)險。

      輪胎的滾動阻力系數(shù)與v不呈現(xiàn)線性關(guān)系,當(dāng)v低于80 km·h-1時滾動阻力系數(shù)與其呈負(fù)相關(guān),當(dāng)v高于80 km·h-1時滾動阻力系數(shù)與其呈正相關(guān)。為保證分析的嚴(yán)謹(jǐn)性,應(yīng)先對v進行線性分析,線性模型合理且存在失擬則證明確實存在v的高階效應(yīng)項,反之應(yīng)摒棄其高階效應(yīng)項。

      2.2.1 均值和線性關(guān)系的顯著性研究

      為驗證一次效應(yīng)是否能夠表征滾動阻力系數(shù)的變化,建立了滾動阻力系數(shù)和各效應(yīng)項的線性回歸模型,模型的效應(yīng)分析和失擬分析分別如表4和5所示。

      表4 均值和一次項擬合效應(yīng)分析

      表5 均值線性模型的失擬分析

      從表4和5可以看出:線性擬合模型中失擬不顯著;v和F的滾動阻力系數(shù)效應(yīng)不顯著,需要排除v后重新進行回歸分析。

      2.2.2 排除效應(yīng)不顯著項目的回歸分析

      排除v和F后對回歸模型進行效應(yīng)分析,可得tanδ、輪胎規(guī)格和花紋的p值均為0,說明各影響因子對滾動阻力系數(shù)的影響顯著。同時對排除v和F后的回歸模型進行失擬分析,結(jié)果如表6所示。

      表6 去除效應(yīng)不顯著的因素后模型的失擬分析

      從表6可以看出,排除v和F后的回歸模型出現(xiàn)了明顯的失擬。結(jié)合表4—6可以看出,回歸模型應(yīng)存在高次項。

      2.2.3 滾動阻力系數(shù)測試的速度依賴性分析

      在不同檢測速度條件下對同一產(chǎn)品的滾動阻力系數(shù)進行回歸分析,結(jié)果如圖3所示。

      從圖3可以看出,同一產(chǎn)品的滾動阻力系數(shù)在一定速度范圍內(nèi)可以很好地采用二次項進行擬合,即滾動阻力系數(shù)與速度在一定范圍內(nèi)可以認(rèn)為是二次相關(guān)的[5]。

      圖3 滾動阻力系數(shù)與檢測速度的相關(guān)性

      2.2.4 滾動阻力系數(shù)與速度二次相關(guān)性的經(jīng)驗?zāi)P?/p>

      依據(jù)ISO 28580—2018,在特定試驗工況下,滾動阻力(FRR)的經(jīng)驗?zāi)P蜑椋?/p>

      式中,P為充氣壓力,F(xiàn)z為垂直負(fù)荷,α和β為冪次系數(shù),a,b和c為滾動阻力系數(shù)與速度回歸曲線系數(shù)。

      結(jié)合統(tǒng)計分析的結(jié)論以及理論實踐,在回歸分析過程中考慮v二次項符合實際情況,也利于降低統(tǒng)計失擬的風(fēng)險。

      2.3 胎面配方對滾動阻力效應(yīng)貢獻(xiàn)率分析

      通過該回歸模型可以評估tanδ對輪胎滾動阻力的貢獻(xiàn)率(即17.65tanδ/RRC)。各規(guī)格輪胎的tanδ對滾動阻力貢獻(xiàn)率如表7所示。

      表7 各規(guī)格輪胎tan δ對滾動阻力貢獻(xiàn)率 %

      從表7可以看出:輪胎大部分滾動阻力效應(yīng)來源于胎面膠的滯后損失,且隨著輪胎規(guī)格的增大,tanδ對滾動阻力貢獻(xiàn)率增大;隨著輪胎角速度的降低,由密封氣體壓縮及流動的能量損耗以及輪胎其他部件所導(dǎo)致滾動阻力貢獻(xiàn)率越來越小。理論上,充氣輪胎滾動阻力的極限應(yīng)為充氣柔性輪胎的滾動阻力。

      3 結(jié)論

      采用回歸模型分析輪胎規(guī)格和花紋對滾動阻力的影響,探索其他設(shè)計因素對滾動阻力的影響,而且構(gòu)建回歸模型的相對誤差較??;回歸模型的預(yù)測結(jié)果在后續(xù)的花紋擴展、產(chǎn)品抽樣檢測、品質(zhì)控制和性能優(yōu)化等方面具有很好的指導(dǎo)意義;同時將結(jié)構(gòu)和配方設(shè)計的相關(guān)參數(shù)繼續(xù)深入分解,最終體現(xiàn)在各種設(shè)計參數(shù)對輪胎滾動阻力的影響上;對探討各種影響因素對滾動阻力的貢獻(xiàn)率等方面提供了很好的借鑒。

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