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基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究

安徽快3嘉峪安徽快3网址 网        2020-09-09 12:14

本文以某型汽车整车自然暴露试验过程中外饰实际现象为例,研究基于互信息理论的大数据相关性分析模型,确定影响的主要环境因素,并推导了热老化等效辐照量计算模型,利用两个不同地区实际试验数据确定了汽车外饰部件光热老化模型参数要求。
 
汽车整车结构复杂,材料种类繁多,在使用过程中会面临各种严酷气候环境的考验,不可避免会出现零部件材料老化、腐蚀等不良现象,从而影响汽车的外观、功能,甚至产生安全隐患。因此,分析汽车零部件材料老化腐蚀的影响因素,对掌握材料性能变化规律并提出应对措施具有十分重要的意义。
 
本文以某型汽车整车在海南琼海和新疆吐鲁番自然暴露试验过程中外饰通风盖板发白现象为例,研究基于互信息理论的大数据相关性分析模型,确定引起通风盖板发白的主要环境因素,进而推导出通风盖板光热老化等效辐照量计算模型,同时利用两个不同地区通风盖板试验数据确定了汽车外饰部件光热老化模型参数要求。
 
试验
根据QC/T 728-2005标准的要求,将汽车整车置于工业产品环境适应性国家重点实验室海南琼海湿热自然暴露试验场及吐鲁番干热自然暴露试验场内进行静置暴露试验,连续实时监测汽车典型零部件表面的环境参数,并按照约定周期对汽车外观等进行综合检查并记录试验相关信息。
 
结果与讨论
汽车外饰部件老化失效大数据集的设计
 
汽车外饰材料完整的老化失效信息主要可分为四大类:零部件产品特性信息、试验信息、试验期间大气环境及零部件微环境条件信息、失效信息等,每一大类又可包含若干要素。其中,产品特性信息如配方、加工工艺等可能会涉及到生产厂家的核心技术,获得其信息相对较困难,因此实际工作中,用零部件名称、生产厂家、产品牌号、生产批号等产品信息进行替代。记录表1为工作中建立的汽车外饰材料完整的老化数据记录表格式。记录表2和记录表3为连续实时记录监测的大气环境条件和零部件微环境数据集,数据记录间隔可根据需要确定为1min、5min或10min,通过日期和时间列与表1试验开始时间和试验结束时间进行数据关联。
 
需要说明的是,大气环境条件数据记录表中的太阳总辐射量、紫外辐射量、红外辐射量以及可见光等数据与零部件微环境数据记录表中太阳总辐射量、紫外辐射量、红外辐射量以及可见光等数据大多数据情况下并不一致,这是因为监测大气环境条件的辐照传感器的辐射接收角度一般是水平或纬度角,而整车上具体零部件的辐射主接收角度与这些角度并不相同,需要另外安装辐照传感器进行专门监测。因此,整合表1、表2、表3的数据,可以看出在整车自然曝晒试验过程中,完整反映汽车外饰材料的老化过程信息,总共记录了29个老化数据要素,将不同时间不同地点开展整车自然环境曝露试验收集到的这些数据进行对齐、统一整合,就可以实现汽车外饰材料大数据的价值。
 
表1 汽车外饰材料老化数据记录表
基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究
表2  大气环境条件数据记录表
基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究
表3  零部件微环境条件数据记录表
基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究
 
汽车外饰材料老化失效影响因素相关度的大数据分析
 
汽车外饰材料的老化失效现象有变色、变形、失光、发黏、粉化、表面开裂等。根据信息理论,将某一失效现象的失效等级定义为X ,其他数据信息构成条件属性集Y=(y1,y2,…yn),则汽车外饰材料老化失效行为与条件属性之间的关联度I可以表示为:
 
           基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究(1)
 
I(X,yi)  值越大,表明条件yi与I(X,Y) 即汽车外饰材料某一失效现象的失效等级相关性越大。利用大数据构造相关分析模型的流程图如图1所示。
 
图1  互信息相关分析模型建立流程图
基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究
 
 
以在海南琼海和新疆吐鲁番同时开展自然环境曝晒试验的某车型整车通风盖板发白这一失效行为某作为决策属性,其余因素作为条件属性进行相关性分析,根据互信息计算方法,可以求得老化主要影响因素中样品表面太阳辐照(R)、样品表面温度(T)以及样品表面润湿时间(H)等条件属性与通风盖板明显发白决策属性之间的互信息值如图2所示。因此,对该材料,样品表面润湿时间对发白的影响较小,可以忽略,通风盖板发白主要受样品表面太阳辐照和表面温度影响。
 
图2 试验车通风盖板发白条件属性互信息值
基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究
 
 
汽车外饰材料光热老化等效辐照量的计算模型推导
 
一般情况下,对于除温度以外还包含其它应力S的普通情况,材料老化寿命可以用式(2)广义Eyring模型进行描述:
 
  基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究(2)
式中:                                             
 
η——特征寿命;
 
A、n——待定常数;
 
Ea——反应活化能;
 
T——绝对温度,K;
 
k——波尔兹曼常数,1.38064852×10-23 J/K;
 
S——温度以外的其他应力。
 
因此,针对汽车通风盖板老化现象,其老化寿命模型可以表示为式(3):
 
 基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究(3)
式中:
 
R——样品表面辐照量,J/m2。
 
取n值为1,并分别用下标u和t表示户外大气暴露试验和对比试验,则得到式(4)和(5):
 
    基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究(4)
        基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究(5)
当两种不同地区和不同时间开展时,材料性能变化同样程度时,应满足ηu=ηt,得到式(6),进一步整理得到式(7):
 
       基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究(6)
                基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究(7)
 
大气暴露试验过程中,材料表面接收的太阳辐照及表面温度时刻发生变化。因此,利用连续实时监测数据进行累加计算,获得等效环境作用下对比试验的辐照量式(8):
 
        基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究(8)
 
计算模型中辐照数据的选取
 
在整车自然环境曝晒试验过程中,样品表面接收的太阳辐照量数据有太阳总辐照量和紫外辐照量两种数据。表4展示了在新疆吐鲁番干热自然环境试验场和海南琼海湿热自然环境试验场同时开展试验的同一型号试验车通风盖板处温度和太阳辐照量数据示例。
表4 试验车通风盖板处的微环境条件原始数据示例(2016年7月19日)
基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究
 
整车海南琼海和新疆吐鲁番自然环境暴露试验开始时间均为12月份,检查周期设定为每2月一次,发现海南琼海试验车通风盖板发白现象出现的时间区间为4-6个月之间,新疆吐鲁番试验车通风盖板发白现象出现的时间区间为6-8个月之间,说明通风盖板发白时间分别为海南琼海120~180天,新疆吐鲁番180~240天。图3为分别采用太阳总辐照和紫外辐照根据式(8)算出的两地通风盖板试验区间内的等效辐照值。
 
可以看出采用紫外辐照计算外饰件等效辐照时,可以同时满足Rt值相等及试验天数落在发白现象出现的时间区间内两个条件。
 
因此,汽车外饰件计算等效辐照时应采用样品表面接收的太阳紫外辐照量值。这是因为太阳全辐照值时包含了红外辐照部分,红外辐照主要使样品表面温度升高,相当于重复考虑了温度的影响,因此,采用太阳紫外辐照值效果较好。
 
(a)太阳总辐照值
 
(a)太阳紫外辐照值
 
图3 采用不同波段太阳辐照值计算的通风盖板表面等效辐照值
基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究
 
结论
通过上述分析,可以得到以下结论:
 
1)基于互信息理论的大数据相关性分析,确定导致整车通风盖板发白的主要环境因素为样品表面接收的太阳辐照和表面温度;
 
2)根据整车在海南琼海和新疆吐鲁番的自然暴露试验结果,确定汽车外饰部件光老化等效模型采用表面接收的太阳紫外辐照量时效果较好。
 
基于大数据分析的汽车外饰部件光热老化模型研究
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来源:2020年《环境技术》第3期