【摘 要】
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功率谱密度（Power Spectral Density,PSD）被广泛用于表征路面不平度的统计特性,其隐含的假设条件是路面不平度服从高斯分布。然而实践表明,车辆在复杂道路上行驶时,受到连续不规则的凹凸路面和车速变化的影响,路谱激励往往会呈现出显著的超高斯随机特性。但是目前的研究没有考虑车速变化和路面不平度变换对超高斯路谱模型的耦合作用影响,提出的超高斯路谱模型不具备泛化能力。因此,本文重点研究了
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功率谱密度（Power Spectral Density,PSD）被广泛用于表征路面不平度的统计特性,其隐含的假设条件是路面不平度服从高斯分布。然而实践表明,车辆在复杂道路上行驶时,受到连续不规则的凹凸路面和车速变化的影响,路谱激励往往会呈现出显著的超高斯随机特性。但是目前的研究没有考虑车速变化和路面不平度变换对超高斯路谱模型的耦合作用影响,提出的超高斯路谱模型不具备泛化能力。因此,本文重点研究了两个方面的内容:时域超高斯随机信号的建模方法和空间域超高斯路谱的合成方法,并提出了一种新的车路耦合作用下超高斯路谱泛化建模与合成的方法,该方法不仅提高了路谱建模的精度,还为车路协同控制和提高车辆设计耐久性奠定基础。本文主要开展以下工作:（1）研究表征路谱信号时频域特性的特征统计量,如偏斜度、峭度、功率谱密度以及概率密度函数（Probability Density Function,PDF）等。再基于这些关键统计量,对高斯路谱信号和超高斯路谱信号进行疲劳特性分析,分别利用频域法和时域法计算不同的路谱信号的疲劳损伤谱（Fatigue Damage Spectrum,FDS）。（2）重点研究了基于幅值调制的超高斯随机信号的建模方法,并提出了一种新的基于Weibull分布和Beta分布的线性组合调制建模法,不但可以有效解决现有方法存在的峭度覆盖范围窄的问题,同时还可以通过幅值调制信号（Amplitude Modulation Signal,AMS）的频谱分量控制和累积分布函数（Cumulative Distribution Function,CDF）变换来保证超高斯信号的高峭度值准确的传递到结构响应中。（3）基于时域、频域和空间域之间的转换关系,将超高斯信号建模方法转化为超高斯路谱建模方法,通过引入国际粗糙度指数（International Roughness Index,IRI）,提出一种基于修正Gamma分布的超高斯路谱建模方法,实现了在车路耦合作用下超高斯路谱的建模与合成。（4）通过实验检验本文所提出的一种新的基于Weibull分布和Beta分布线性组合的超高斯信号调制建模法以及基于实测道路的IRI和修正Gamma分布的超高斯路谱建模方法,验证了两种新方法的有效性。
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