DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 电动汽车充电负荷模型 本文采用数理统计以及概率论的方法对上述影响因素进行模拟，得到单位时间电动汽车的充电功率的概率分布，利用蒙特卡洛仿真实验的方法得到一定数量的电动车的充电功率的需求，按照不同的行车类型，建立电动汽车充电负荷预测模型。 3.1. 充电方式及充电时间 根据《2017北京市电动汽车运营情况》可知，现运营的电动公交车额定日行驶里程约为190 km，出租车每天行驶路程在300 km以上，一天内需要对电动公交车和电动出租车进行多次充电。 以北京市为例，公交车最早与最晚的运行时间分别为5:35~6:05和22:05~23:05，而每天居民上下班的集中时段分别为6:35~9:05和16:35~18:35。所以根据以上分析假设：电动公交车在白天采用快速充电，充电时间段为10:05~16:35；电动公交车在夜晚采用常规充电，充电时段为23:05~5:35。电动出租车按照大班/下班的运行模式，分别规定司机休息时间，确定供电时间。对于大班运营，司机拥有3个小时的时休息间，从凌晨2:05至5:05；小班的司机的休息时间一般为11:35~14:05和2:05~4:05。由统计数据可知，电动私家车的充电时间具有随机性没有固定的充电时间范围，但根据用户的充电习惯可以得知，其充电起始时间呈正态分布。表1为电动汽车负荷变量参数。 3.2. 电动汽车日行驶距离及初始电量 电动车初始剩余电量Q能够反映电动汽车在充满电后所行驶的距离，即当电动汽车在充满电后行驶的路程越多，它下一阶段的起始剩余电量Q就越小。可以通过公式得到电动车在开始充电时的Q： Q = ( 1 − L L max ) × 100 % (1) 式中：L为进行一次充电后汽车行驶的实际距离(km)；L max 为汽车充满电后所能行驶的最大距离(km)。 Table 1 EV load variable parameter 类型 次数 充电范围 概率 起始充电的电荷量分布 充电时刻分布 充电模式 公交车 2 10:05~16:05 1 N(0.5，0.01) 均匀分布 常规 23:05~5:05 N(0.5，0.01) 快速 出租车(大) 2 2:05~5:05 1 N(0.3，0.01) 均匀分布 快速 11:35~14:35 N(0.3，0.01) 出租车(小) 2 2:05~4:05 1 N(0.3，0.01) 均匀分布 快速 11:35~14:05 N(0.3，0.01) 私家车(工作) 1 7:35~17:05 0.2 N(0.6，0.01) N(9，0.25) 常规 19:05~7:05 0.7 N(0.6，0.01) N(19，0.25) 19:05~22:05 0.1 N(0.6，0.01) 均匀分布 私家车(周末) 1 20:05~5:05 0.5 N(0.6，0.01) 均匀分布 常规 0:05~7:05 0.1 N(0.6，0.01) 12:05~22:05 0.4 N(0.6，0.01) 表1. 电动汽车负荷变量参数 3.3. 电动汽车充电功率及时长 电动汽车的电池负荷特性决定了电动汽车的充电负荷功率大小。电池的负荷特性与其种类型号以及充电方式有关，在同种充电方式下，不同型号电池的充电负荷以及充电功率曲线也不相同。目前，锂电池作为中国电动汽车主要应用的动力电池，其充电功率可以认为是恒功率 [ 5 ] 。 若已知电动汽车每天的行驶里程，则可通过下式计算电动汽车充电时长： t s = L W P (2) 式中：t s 为锂电池充满电所需要时间(h)；L为电动车日行驶里程(km)；W为电动车每公里所用电量(kWh/km)；P 为电动汽车充电功率(kW)。 表2与表3分别是不同类型充电方式下的功率参数以及不同类型电动汽车的锂电池参数。 Table 2 Charging power of EV 类型 常规充电(kW) 快速充电(kW) 公交车 21 135 出租车 14 90 私家车 7 45 表2. 电动汽车充电功率 Table 3 Lithium battery parameters for EV 类型 额定电压(V) 额定容量(Ah) 公交车 320 600 出租车 320 200 私家车 320 100 表3. 电动汽车的锂电池参数 3.4. 蒙特卡洛模拟法 蒙特卡洛模拟方法步骤：1) 构造电动车充电负荷的概率模型或随机模型；2) 在计算机中产生服从模型中各随机变量分布的随机数，产生足够的一次模型所需的随机变量；3) 设计并选择最匹配的抽样方法以满足概率模型的特点以及随机变量的相关特性，再对相关的随机变量抽样；4) 参照模型进行模拟试验、并计算，得到研究问题的随机解；5) 统计并对相关的模拟结果进行分析，得到相应的概率解。 3.5. 电动汽车充电负荷预测 电动汽车的充电负荷按照一天的充电功率进行计算。以1分钟为精度进行计算，1天分为1440个充电段，第i个充电段的总充电功率即为该时刻所有车辆的充电功率之和，如下式： P i = ∑ n = 1 N p n ， i (3) 式中：P i 为第i个充电段汽车的总充电负荷(kW)， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 1440 ；N为电动汽车的总数；P n ，i 为第n辆车在第i的充电段的充电功率(km)。 图2. 电动汽车车充电负荷求解流程图 利用蒙特卡洛仿真抽取电动汽车的起始充电时刻与起始充电电量，得到每辆汽车的充电持续时间，再将每辆电动汽车的有效充电功率进行叠加，即可得到所有电动汽车的日充电负荷曲线。图2为电动汽车负荷模型求解流程图。 图3为电动汽车日负荷曲线。通过对充电功率曲线分析可以看出：由于电动公交车白天时段采用快速充电，所以电动公交车在白天的负荷峰值相对较高；电动出租车在任何时段都采用相同的充电方式，所以两个充电段的充电负荷峰值基本相同；又因为大班次与小班次充电时间不同，所以需要分别建立模型。其中大班次出租车最大峰值时间约为中午12:00时；小班次最大峰值时间约为14:30；电动私家车在工作日的出行时间与居民的上下班高峰时间基本吻合，周末的最大充电负荷峰值时间约为22:00时；由于电动私家车的基数较大，所以总的电动汽车负荷曲线与电动私家车的负荷曲线类似。
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user: 4. 电动汽车数量预测 若要对电动汽车的充电负荷进行预测，电动汽车的数量预测是其基础。电动汽车的基数大小直接反映了电动汽车的用电需求。样本数据来自于北京市电动汽车2007至2017年的电动汽车的统计运营。表4为电动汽车历史保有量数据。 本文采用BP神经网络实现电动汽车数量的预测。图4为神经网络预测电动汽车保有量流程图。 图3. 北京市2017年各类型电动汽车充电负荷曲线 对于BP神经网络算法来说，最重要的部分为BP神经网络模型及其参数设置。本文通过对不同节点数目进行仿真，最终采用中间层节点数为10的BP网络结构。 通过BP神经网络模型对2018年~2020年北京市电动汽车保有量进行了预测，表6为预测时采用的神经网络结构和参数，表5预测误差，表7为预测结果，可以看到未来电动汽车均呈现不断增长的趋势，且2019年增长最为明显。 Table 4 Historical data of EV quantit 日期 公交车(辆) 私家车(辆) 出租车(辆) 汽车总量(辆) 2011/01 100 6220 50 6370 2011/06 321 15，235 632 19，188 2012/01 861 30，420 950 32，231 2012/06 1023 35，624 1506 38，153 2013/01 1350 48，620 2050 52，020 2013/06 1520 53，216 1923 56，659 2014/01 1839 74，521 4568 73，609 2014/06 1950 85，020 6200 81，039 2015/01 2342 96，432 8956 93，562 2015/06 2832 106，700 9430 108，220 2016/01 3534 118，699 13，250 119，664 2016/06 3921 131，400 15，600 135，870 2017/01 4500 74，521 4568 151，500 表4. 电动汽车数量历史数据 Table 5 Prediction error analysi 节点数 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 相对误差 0.022 0.031 0.021 0.023 0.019 0.024 0.020 0.019 0.025 0.027 表5. 预测误差分析 Table 6 Historical data of EV quantit 网络结构 参数 函数/个数 传递函数 中间层传递函数 tansig函数 输出层传递函数 Purelin函数 神经元个数 输入层神经元个数 1 中间层神经元个数 10 输出层神经元个数 1 最大迭代次数 1000 误差进度目标 0.001 表6. BP神经网络模型结构及参数 Table 7 EV quantity forecast from 2018 to 202 年份 公交车(辆) 私家车(辆) 出租车(辆) 汽车总量(辆) 2018 4873 148，970 15，197 169，040 2019 5558 157，560 18，259 181，377 2020 5978 159，230 19，963 185，171 表7. 2018年至2020年电动汽车预测量
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user: 5. 负荷预测结果 结合不同类型的电动汽车负荷模型以及电动汽车数量预测结果，即可得到不同类型电动汽车的负荷预测结果。图5为2018~2020年电动汽车总日充电负荷曲线。 总的电动汽车充电负荷曲线趋势与电动私家车的充电负荷曲线趋势近似，原因是电动私家车基数较大。电动汽车的充电负荷存在峰值。在工作日，用电高峰一般集中在上午九点以及下午七点左右，因为该时段是居民早晚上下班高峰之后，电动汽车在运行之后需要补充电能；在周末，电动汽车全天都有用电需求，但主要集中在夜晚，原因是对第二天电动汽车的使用补充电能。这主要是由于工作日电动私家车与其他类型电动汽车的用电时间相接近，所以导致工作日的最大功率相对较高；而周末电动私家车用 图4. 电动汽车数量预测流程图 电时段相对较分散，导致周末的用电峰值小于工作日时的用电峰值。 综上所述，在电动汽车充电负荷的高峰期，应该增加电网电能的输送及稳定性控制，以应对不平衡负荷的冲击，保证电网的可靠运行。 图5. 电动汽车总日负荷预测曲线
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user: 6. 结束语 本文根据电动汽车的类型、充电特性、锂电池的相关参量以及用户特性等，分别建立了不同类型、不同用电习惯下的电动汽车充电负荷模型，同时利用BP神经网络对未来几年电动汽车的保有量进行预测，将两者进行结合，以北京市电动汽车为例，对北京市未来几年的电动汽车的汽车数量、用电需求进行了预测，并针对该预测进行了分析。该研究可为今后的电网建设提供一定的参考依据，为提前预防电动汽车接入带来的电网冲击提供参考依据，有利于增加电网的稳定性。
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user: 摘 要 随着社会经济的快速增长和人民物质需求的逐步提高，国家对矿产资源的需求显著加剧，然而由矿产开采所引起的环境问题也逐步增多，特别是矿山开采引起的地下水位下降以及配套工程会形成的复杂污染源，严重影响着矿区及周边地下水环境，因此对大型矿区多源污染风险及其监控机制的研究是迫切需要的。本文选取某大型铜钼矿区为研究对象，基于对研究区水文地质条件的剖析，概化为合理的水文地质模型，并采用FEFLOW软件开展数值建模研究，对矿区不同工况下多源污染物的迁移规律进行预测分析。模拟结果显示在矿区无抽水条件下，多源污染物的迁移基本随天然地下水的径流方向迁移与扩散；而在抽水条件下，矿区临近污染源的迁移不仅受到地下水流向的控制，还受控于矿区的抽排水影响，使得临近的污染源的污染物向进行抽排水的矿区迁移与扩散。根据对多源污染物空间迁移规律的掌握，对矿区地下水长效监测井进行了系统的布设，并提出了合理且有效的监控管理措施，从而为大型矿区地下水多源污染风险评价及长效监控机制提供理论依据。论文研究成果也可为我国类似矿区地下水多源污染风险评价及长效监控方案的布设提供有益参考。 关键词 :大型矿区，多源污染，FEFLOW，风险评价，监测机制 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 矿山开采已发展成为我国主要的地下水污染源之一。由于矿山的建设和开采，矿坑涌水的抽排导致地下水位下降，地下水流动系统受到影响，严重情况下含水层会被输干从而导致地面沉降，严重破坏了居民生活质量及大自然的生态环境 [ 1 ] [ 2 ] ；普遍情况下，多个含水层被矿井贯穿，含有杂质的矿井水相互贯通并混合导致“串层”污染，水质产生严重恶化；另外，矿山建设中产生的废石堆含有大量的有害物质，矿产开采会使长期埋置于地下的有害物沉积物质暴露于地表，然后侵入含水层，造成地下水环境的污染，因此对矿山开采所引发的地下水环境问题进行研究是迫切需要的。目前国内外学者对矿山开采对地下水环境影响程度的研究日益增多，主要研究方法包括解析法、数值法、趋势外推法、类比预测法、回归分析法等。其中，将研究区地下水环境进行理想模型概化并进行数值模拟分析是行之有效的方法之一 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，可以为矿山的地下水环境监控和管理提供依据。 目前的研究主要集中在将矿山开采过程中的水量问题与开采引起的水质问题进行单独研究，或者是仅研究单源污染物的迁移规律，但对于大型矿区污染风险评价及长观监测方案拟定在地下水水量和水质问题是同时发生和多污染源耦合污染方面研究还涉及不多 [ 8 ] 。 本文以某大型铜钼矿区为研究对象，详细调绘矿区水文地质条件并全面分析其水文地质环境，理论概化为与其实际相吻合的水文地质环境模型 [ 9 ] ，运用溶质运移模型和地下水流数学模型，以数值模拟软件FEFLOW为依托，建立其地下水流、溶质数值模拟模型，以在矿区有无抽排水条件下，多源污染物的迁移规律预测分析为目标，研究矿区多场耦合下污染物的迁移规律 [ 10 ] ，并根据预测模拟结果，并据此布设地下水监测井，为矿区地下水的监测和管理提供有力依据。
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user: 2. 矿区概况
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user: 2.1. 矿区简述 该铜钼矿床资源储量大、矿体规模大且埋藏浅，适于大规模开采。该铜钼矿体主要分布在二长花岗斑岩体内、外接触带中，并以二长花岗斑岩体周围砂岩地层矿化为主，斑岩体内接触带有部分矿化。经勘探，本铜钼矿矿石资源储量为：工业铜矿石4639万t，工业钼矿石14，305.8万t，低品位铜矿石19，532万t，低品位钼矿石18，600万t。 矿山基建期2.5年，矿山服务年限总共28年，其中首期12年。本工程主要由铜钼矿露天开采区、工业场地、排土场、尾矿库、矿区道路和矿区供水供电等部分组成。矿区的疏干降水方案考虑了矿山分期开采的特点，共设计两期分段疏干，第一期12年，疏干至35 m，第二期16年、疏干至−40 m，整个露采作业时间计28年。根据矿山开采的可行性研究设计，排土场下渗水、尾矿库下渗水及环保水库渗漏为该项目地下水污染的主要污染源，具体分布见图1。 图1. 矿区平面示意图 2.2. 自然地理条件 矿区建设区属构造侵蚀中等山区，海拔以150~400 m为主，最高点592.0 m，位于圆珠顶山头，最低点93 m，位于建设区东北侧沙冲河一带，区内相对高差一般200 m，地形切割中等。地形总体北低南高，山势走向以北北西为主，其间发育南北向小沟壑。矿体分布范围内，大体上呈四周高中间低的小盆地，山脉呈环形，小沟壑呈树枝状。整体地形地貌见下图2。 矿区属亚热带季风气候，温暖潮湿，雨量充沛。据当地气象局1998~2007年多年观测资料统计，年平均气温21.6℃，最低气温−3.4℃，最高气温39.4℃；日最大降雨量为149.00 mm，年平均降雨量为1404.1 mm，区内50年内日最大降雨量出现在1966年6月11日~12日，为198.90 mm。降雨量多集中在4~9月，为当地丰水期，枯水期为12月至翌年2月，其余时间为平水期。 图2. 地形地貌示意图 2.3. 地质条件 区域内断裂发育，矿区距离沙头–夏郢大逆断层20 km，距离金装–都平大逆断层15 km，矿区范围内基本无构造影响，具体分布见图3。 矿区分布和出露最广的地层是寒武系水口群(∈sh)地层，边缘是不同时期的侵入岩体，以及沿河道分布的小范围第四系(Q)冲积物和局部的残坡积地层。 寒武系水口群(∈sh)：分布广，由浅海相复理式砂页岩组成。层理较明显，多呈薄-厚层状，节理较发育。其下部夹硅质岩，中部夹细砾岩，上部夹粗砂岩或含细砾石粗砂岩。 第四系(Q)：主要分布于东北部和西南部，由砾石、砂和粘土组成。
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user: 3. 矿区水文地质条件及概念模型 将矿区地下水系统实际的边界条件、渗透性质、水力特征、内部构造及补给排泄等条件合理概化为水文地质概念模型，从而进行数值模拟研究。科学并合理建立水文地质概念模型是矿区水文地质环境数值模拟研究的关键。 图3. 区域地质示意图 3.1. 模拟区范围的确定 根据研究区水文地质条件特点及区内环境保护目标和敏感区域分布，结合现有各类资料确定研究区模拟范围如下(见图4)：模型北部以地形分水岭为界，全长约35 km，模型东部以贺江为界，全长约38 km，模型南部以地头—都平圩断层为界，全长约14 km，模型西部以东安江为界，全长约52 km，模拟区总面积约528 km 2 ，基本构成一个较完整的水文地质单元。综上所述，研究区地下水系统概念模型为非均质、各向异性、三维非稳定流的地下水系统。 3.2. 矿区水文地质条件及结构的概化 研究区内含水层按埋藏条件及含水介质类型可分为松散岩类孔隙潜水含水层、基岩风化裂隙潜水含水层、基岩构造裂隙含水层(带)三类。松散岩类孔隙潜水分布范围小，厚度薄(0.9 m~2.3 m)且分布不均匀，没有形成连续稳定含水层，水量小，因此在进行的预测模拟研究中不予考虑。 研究区风化裂隙潜水主要通过大气降水补给，部分接受地表水的下渗补给，风化裂隙形成径流通道，补给的地下水沿其径流通道下渗与运移，从而形成地下径流，径流方向与地形有密切关系，总体由地形高处往低处径流，即在研究区内主体自西北向东南径流，局部由于地形变化，形成次级地下水汇流区。 图4. 模拟区范围示意图 深部基岩裂隙水主要接受上部风化裂隙潜水的补给，径流方向与裂隙径流通道密切相关，总体自西北向东南流，往往沿构造破碎带或碳酸盐岩脉发育带运移，形成深部循环地下水。 基岩风化裂隙潜水和基岩构造裂隙水是本次模拟的主要对象，各自的基本特征如下： 1) 基岩风化裂隙潜水含水层 该含水层主要分布于研究区内寒武系水口群中的风化裂隙带中，岩石风化裂隙发育程度控制着含水层的厚度，含水层的底部边界与岩石风化带分界线保持一致，且与地形走势基本一致。据矿区钻孔揭露资料统计，风化裂隙潜水层的平均厚度55.06 m。 2) 隔水层 风化裂隙含水层以下的寒武系水口群上亚群中组(Єsh 3 2 )和燕山期二长花岗斑岩(ηγл)微风化层，岩体完整性较好，岩层厚度相对较薄，但后期因燕山期二长花岗斑岩的挤压和侵入，裂隙多为充填闭合状，透水性较差，仅在矿区及周边展布，该层在模拟研究中可视为相对隔水层。 3) 基岩构造裂隙含水层 研究区内微风化带以下变质石英粉砂岩等岩石的构造裂隙带为富水部位，为构造裂隙含水层。构造裂隙带和断裂破碎带含水性在垂向上变化较明显，总体上岩层含水性自上而下逐渐减弱。 3.3. 边界条件的概化 根据水文地质概念模型并结合已有各类水文地质资料，确定本次模拟研究区边界条件如下(见图5)： 1) 四周边界 • 基岩风化裂隙潜水含水层 北部边界：模拟区北部边界为地形分水岭，将其定义为零流量边界，分水岭的提取主要利用模拟区DEM数据，在ArcGIS水文分析(Hydrology)模块下完成。 东侧边界：模拟区的东部为贺江，整体上贺江水自北向南流动，最后汇入长江。模拟区内河水平均水位标高50 m，区域上贺江离矿区较远，对项目建设区影响较小，故将其概化为第三类边界(交换边界)。 南侧边界：模拟区南侧发育和地头—都平圩断层，断层贯穿贺江和东安江，根据区域地下水的整体流向(自西北方向向东南方向流动)将该断层概化为流量边界。 西侧边界：模拟区的西部为东安江，呈南北走向，河水自北向南流动，最后汇集贺江。区内河水平均水位标高45 m，和东侧贺江类似，该河流概化为第三类边界(交换边界)。 • 构造裂隙含水层 北部为零流量边界(隔水边界)，东部和西部因河水切割较浅，设为隔水边界，南部承压含水层被断层贯穿，同裂隙潜水含水层一样，设为流量边界。 2) 上边界为降水补给、蒸发和井排泄边界。 3) 下边界为构造裂隙含水层底部的寒武系水口群上亚群中组(Єsh32)和燕山期二长花岗斑岩(ηγл)新鲜基岩层，岩体完整性好且分布连续，可视为研究区内稳定的相对隔水层。
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user: 4. 地下水模型的建立 4.1. 数学模型 深入分析研究区地下水系统概念模型，基于达西定律和渗流连续性方程，建立与研究区水文地质概念模型相吻合的三维非稳定流数学模型： 图5. 模拟区边界条件示意图 ， ， ， 式中，Ω：地下水渗流区域，量纲：L 2 ； μs：单位储水系数，量纲：L −1 ； K xx ，K yy ，K zz ：分别为x、y、z主方向的渗透系数，量纲：LT −1 ； H 0 ：初始地下水位，量纲：L； H 1 ：指定水位，量纲：L； S 1 ：第一类边界； S 2 ：第二类边界； w：源汇项，包括蒸发，降雨入渗补给，井的抽水量，量纲：T −1 ； ：表示在边界不同位置上不同时间的流量，量纲：L 3 T −1 ； ：表示水力梯度在边界法线上的分量。 q n ：为正常的达西通量边界； t：为时间(L)； ：为转换系数(T-1) 溶质运移的三维水动力弥散方程的数学模型如下： 式中，等式右侧前三式是弥散项，后三式是对流项，末尾式为溶质的增量，溶质增量通过化学反应或吸附解析作用而产生；D xx 、D yy 、D z z 分别为x、y、z方向的弥散系数；μ x ，μ y 、μ z 为x、y、z方向的实际水流速度；c为溶质浓度，量纲：ML −3 ；Ω为溶质渗流的区域，量纲：L 2 ；c 0 为初始浓度，量纲：ML −3 。 4.2. 初始网格剖分及地质模型 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 本次研究区的模拟面积为528.71 km 2 ，采用TMesh剖分方法将研究区地下水系统水文地质概念模型离散为不规则三角剖分网格，网格剖分严格遵循Delaunay法则 [ 11 ] ，同时根据矿区展布特点及两期开采范围，为提高模拟精度，对重点研究区(约92 km 2 )进行一级加密，对矿体一公里范围内进行二级加密，为防止因疏排水导致过高的水头差出现数值收敛性问题，对两期矿体边界进行多级加密，最终得到模拟区二维剖分结果，其中结点数30，402个，有限单元数60，137个。 本次地质概化模型共分为三层(layer)四片(slice)。 三层：第一层为寒武系水口群上亚群中组基岩风化裂隙潜水含水层，第二层为裂隙充填闭合且仅在矿区及周边展布的相对隔水层，第三层为寒武系水口群上亚群中组基岩构造裂隙含水层。四片：地面高程、上部隔水层顶板、构造裂隙含水层顶板和构造裂隙含水层底板。 研究区地面高程数据利用ASTER GDEM数据，通过ArcGIS软件处理得到。根据研究区钻探资料及区域地质资料，采用克里金插值法得到研究区其他各片高程，将高程数据导入FEFLOW后建立如图6所示的研究区三维地质模型，其中结点数121，608个，有限单元数180，411个。 图6. 研究区网格剖分与模型结构图 4.3. 水文地质参数的确定 矿区已完成的各类勘察及勘探工作中包含大量的水文地质试验，获得了较丰富的试验成果。本次模拟工作所用到的初始水文地质参数主要依据这些已有资料，同时根据研究区水文地质概念模型，将研究区渗透系数进行合理的统计分区，水文地质初始参数取值如表1所示。 Table 1 Initial hydrogeological parameter 参数 风化 裂隙潜水 裂隙潜水 (矿区附近) 隔水层 裂隙承压水(局部) 构造裂隙水 K xx (m/s) 8.5E−07 1.20E−06 1E−09 2.3E−07 2.3E−07 K yy (m/s) 8.5E−07 1.20E−06 1E−09 2.3E−07 2.3E−07 K zz (m/s) 8.5E−08 1.20E−07 1E−09 2.3E−07 2.3E−07 给水度 0.20 0.20 0.020 0.10 0.10 储水系数 0.020 0.020 0.00 20 0.010 0.010 降雨入渗系数 0.10 0.10 表1. 评价区水文地质初始参数取值表 本次预测评价中初始流场采取的技术方法是将研究区水文地质参数分区并输入初始参数进行模拟，通过稳定流数值计算模型得到研究区稳定流条件下的天然流场，然后根据实际观测水位对天然流场下的水文地质参数进行参数反演，从而验证该模拟流场能否准确地体现研究区实际的水文地质环境 [ 11 ] 。 本次模型反演工作采用评价区工程勘察钻孔及水文地质钻孔实测数据，采用PEST (Parameter ESTimation)的参数估算模块，对各层的K xx 、K yy 、K zz 和入渗系数等共13组水文地质参数进行反演计算，得到最优水文地质参数(见表2)，在此基础上确定模拟区地下水初始流场的水头(位)分布。 Table 2 Parameters after the PEST inversio 参数 风化 裂隙潜水 裂隙潜水 (矿区附近) 隔水层 (局部)裂隙承压水 构造裂隙水 K xx (m/s) 1.2E−06 5.80E−06 1E−09 4.3E−06 4.3E−06 K yy (m/s) 1.2E−06 5.80E−06 1E−09 4.3E−06 4.3E−06 K zz (m/s) 1.2E−07 5.80E−07 1E−09 4.3E−07 4.3E−07 给水度 0.2 0.20 0.020 0.10 0.10 储水系数 0.0002 0.0001 2E−05 0.0001 0.0001 降雨入渗系数 0.1 0.1 表2. PEST反演后参数取值表 由于水动力弥散尺度效应的原因，难以通过野外或室内弥散试验获得真实的弥散度。因此，根据Geihar等(1992)在世界范围59个大区域弥散数据资料统计分析的成果上 [ 14 ] ，本次评价区范围对应的弥散度应介于10~100之间，按照风险最大的评价原则，本次模拟的溶质运移模型参数如表3所示。 Table 3 Parameters for the solute transport mod 参数 风化 裂隙潜水 裂隙潜水 (矿区附近) 隔水层 (局部)裂隙承压水 构造裂隙水 纵向弥散度(m) 100 150 1 50 50 横向弥散度(m) 10 15 0.1 5 5 有效孔隙度 0.2 0.3 0.03 0.1 0.1 表3. 移模型参数表
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user: 5. 模型的验证 图7展示了校正后的地下水初始流场，将模拟水位值与矿区内具有的22个实测水位值进行拟合分析，结果见图8。通过图8的散点分布图可以看到，22个模拟值基本均匀分布在标准线两侧，说明数值模拟结果与实际值分布趋势基本相吻合，其中标准线上方水位点分布相对较多，体现了大部分模拟值比实际测量值略高，但所有数值模拟值基本都分布于90%置信区间内，反应了数值模拟值与实际测量值拟合情况较好，初始流场水位拟合折线图也完美体现了数值模拟值与实际测量值总体变化趋势的一致性。 通过上述试验数据对比，反应了本次建立的地下水系统概念模型基本吻合研究区实际水文地质环境，故利用该模型得到的水头值作为非稳定流的初始流场并以此为基础对研究区地下水环境影响进行预测评价是合理的。 图7. 模拟区稳定流场示意图 图8. 初始流场水位拟合散点分布图
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user: 6. 情景设定 为了研究矿区在有无抽排水条件下多源污染物的迁移规律，设置以下两种情景： 情景一：天然防渗且在矿区无抽水条件下，沙冲沟、执茶沟、小段沟尾矿库，太金宝、思安口水库，排土场，1、2号浊水库同时发生渗漏，共渗漏28年，渗漏污染物均为Ni，污染物初始浓度为0.008 mg/L。 情景二：在天然防渗条件下，矿区分两期抽水：第一期12年，4380天，疏干面积为第一期露采区面积1.06 km 2 ，第一期初始疏干强度6300 m 3 /d；第二期16年，5840天，第二期露采面积2.31 km 2 ，第二期初始疏干强度9000 m 3 /d。在矿区抽水排水的同时，沙冲沟、执茶沟、小段沟尾矿库，太金宝、思安口水库，排土场，1、2号浊水库同时发生渗漏，共渗漏28年，渗漏污染物均为Ni，污染物初始浓度为0.008 mg/L。
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user: 7. 预测结果 研究区风化裂隙潜水主要接受大气降水的入渗补给，部分接受地表水的下渗补给，风化裂隙形成径流通道，补给的地下水沿其径流通道下渗与运移，从而形成地下径流，径流方向与地形有密切关系，总体由地形高处往低处径流，即在评价区内主体自西北向东南径流，局部由于地形变化，形成次级地下水汇流区。 图9. 矿区无抽水条件下污染物迁移结果图 由图9可知，在矿区无抽水条件下，多源污染物的迁移基本随着天然地下水的径流方向迁移与扩散，污染物的迁移扩散主要受地形控制，由地形高的地方向低的地方迁移，且有效污染晕范围有限，对研究区地下水环境影响有限 由图10和表4的结果中可以看出，在矿区抽水条件下，与矿区临近的污染源不仅仅受到地下水流向的控制，主要还受控于矿区的抽排水，由于矿区的抽排水，使得矿区的地下水水位比临近的地方低，改变了矿区局部的地下水流场，使得临近的污染源的污染物向矿区迁移与扩散，从剖面图看出污染晕没有进入下层构造裂隙水含水层，仅仅污染上层风化裂隙含水层。由于合理地设计矿区的抽排水量，矿区开采对地下水水位和水质影响范围有限，但仍然需要针对模拟结果，对矿区做合理且有效的监控和管理。
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user: 8. 长效监测方案设计 长效监测方案布置的主要依据为：对矿区建成后可能造成水质污染的工程区，如尾矿库、浊水库、环保水库等，于其下游设置地下水水质监测孔；矿山建设过程中，由于采矿场疏干降水过程中对其周围水位带来影响，应于其主要影响范围内设置水位监测孔。 根据对前述对矿区水文地质条件的理解以及对污染物来源与迁移特征的认识，结合地下水模拟结果的分析，并根据在有抽水条件下，污染物迁移风险最大的位置下游设置监测井；并按照偏保守的原则，根据污染物在平面以及剖面上的迁移距离，定量设置监测井的位置以及井深，具体位置见图11，监测井的结构见表5。用于监测矿区内及影响范围内地下水，所有长期监测孔的监测项目都包括水位与水质。 图10. 矿区有抽水条件下污染物迁移结果图 Table 4 Pollutant migration distance metr 风险最大位置 水平迁移距离(m) 纵向迁移距离(m) 沙冲沟尾矿库 187 43 执茶沟尾矿库 145 26 2#浊水库 64 35 小段沟尾矿库 96 38 1#浊水库 106 27 思安环保水库 150 23 大金沟环保水库 124 22 表4. 污染物迁移距离表 图11. 地下水监测孔分布位置图 Table 5 Position and depth of monitoring well 监测井编号 距离污染源边界水平距离(m) 深度(m) SWZK01 190 45 SWZK02 150 30 SWZK04 68 38 SWZK09 100 40 SWZK10 110 30 SWZK11 155 25 SWZK12 130 25 表5. 监测井位置及深度 据此，本监测方案分别于尾矿库、浊水库、环保水库下游设置SWZK01、SWZK02、SWZK09、SWZK04、SWZK10、SWZK11、SWZK12等7个钻孔开展水质监测工作，考虑到研究完整性等因素，对该批地下水监测孔均进行水质、水位监测，监测对象均为基岩裂隙水。
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user: 9. 结论 本文选取某铜钼大型矿区为研究对象，基于矿区水文地质条件，合理概化水文地质概念模型，采用FEFLOW软件进行数值建模，以在矿区有无抽排水条件下，多源污染物的迁移规律预测分析为目标，研究矿区多场耦合下污染物的迁移规律，得出以下结论： 1) 在矿区无抽水条件下，多源污染物的迁移基本随着天然地下水的径流方向迁移与扩散，污染物的迁移扩散主要受地形控制，由地形高的地方向低的地方迁移，且有效污染晕范围有限，对研究区地下水环境影响有限。 2) 在矿区抽水条件下，与矿区临近的污染源不仅仅受到地下水流向的控制，主要还受控于矿区的抽排水 [ 15 ] ，由于矿区的抽排水，使得矿区的地下水水位比临近的地方低，改变了矿区局部的地下水流场，使得临近的污染源的污染物向矿区迁移与扩散，且污染晕没有进入下层构造裂隙水含水层，仅仅污染上层风化裂隙含水层。说明由于合理地设计矿区的抽排水量，矿区开采对地下水水位和水质影响范围有限。 3) 根据建立的数值模型，对矿区在抽排水条件下多源污染物的迁移进行模拟，根据模拟结果，对地下水监测井进行定量布设，为矿山的监测和管理提供了有力的科学依据。 4) 对于类似矿山的多源污染风险评价的，建议根据研究区的具体水文地质条件，概化出合理的水文地质概念模型，利用数值模拟手段进行风险评价，并根据模拟结果，给出长效综合监控方案的建议。
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user: 摘 要 对在用吊卡进行解体检测，发现多数吊卡卡页上台肩根部存在裂纹，有CDZ 5” × 3150 KN和CDZ 5-1/2” × 3150 KN两种规格。首先对出现裂纹的吊卡卡页展开实验分析，从宏观形貌特征以及化学成分、机械力学性能，金相组织进行检测，发现卡页原材料符合标准要求，卡页台肩根部为疲劳裂纹。接着对吊卡的结构展开研究，建立三维模型，进行有限元分析，同时根据API 8C规定对吊卡进行强度分析，分别从等效应力和极限强度方面进行理论计算。对有限元分析结果和理论计算结果进行对比，发现卡页台肩根部圆角半径较小时，虽然有限元分析结果满足API8C按照极限强度分析的最大允许应力，但是考虑到出厂载荷试验和现场工况等，只有圆角半径不小于R5时的有限元分析结果小于API计算的最大允许应力。建议采用R5以上的圆角半径，以及在不影响活页开合情况下增加卡页厚度，以提高卡页的抗疲劳性能和使用寿命，确保使用安全。 关键词 :钻杆吊卡卡页，台肩圆角，化学成分，力学性能，强度分析，有限元分析 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 现场概况 CDZ侧开式锥度台肩钻杆吊卡，是石油天然气钻井作业过程中用于悬持锥形台肩钻杆起升或下降的重要工具，侧开式钻杆吊卡结构如图1所示 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。新疆项目部对在用吊卡进行解体检测，发现多数吊卡卡页上台肩根部存在裂纹，无法继续使用。吊卡卡页台肩根部出现裂纹的吊卡多为大吨位吊卡，规格有CDZ 5” × 3150KN和CDZ 5-1/2” × 3150KN两种，吊卡具体参数见表1。 Table 1 Specification of drill pipe elevator with cracks on latc 规格型号 钻杆接头颈部最大外径mm (in.) 锥形台肩吊卡孔径mm (in.) 额定载荷KN (sh. t.) 适用钻杆 CDZ133/3150 130.18 (5-1/8) 133.35 (5-1/4) 3150 (350) 5”IEU CDZ148/3150 144.46 (5-11/16) 147.64 (5-13/16) 3150 (350) 5-1/2”IEU 表1. 卡页出现裂纹的钻杆吊卡规格型号 裂纹出现最多的吊卡规格为CDZ5-1/2” × 3150KN，分析及建模均以此规格吊卡进行。新疆工区钻井深度多为超过7000米的超深井，对钻具要求高，钻井周期长，多采用四开或五开的井身结构，以某重点井为例，对其钻具组合进行计算如下： 三开钻具组合为：215.9 mm钻头 + 螺杆 + 单流阀 + 158.5 mm钻铤 × 1根 + 214 mm扶正器 + 158.5 mm钻铤× 1根 + 214 mm扶正器 + 158.5 mm钻铤 × 3根 + 旁通阀 + 158.5 mm钻铤 × 19根 + 158.5 mm随钻震击器 + 158.5 mm钻铤 × 2根 + 127 mm加重钻杆 × 15根 + 127 mm钻杆 + 139.7 mm钻杆；三开钻具重量约2850 KN； 图1. CDZ侧开式18˚斜坡钻杆吊卡 四开钻具组合为：149.2 mm钻头 + 单流阀 + 120.6 mm钻铤 × 24根 + 88.9 mm钻杆 + 127 mm钻杆 + 139.7 mm钻杆；四开钻具重量约2250 KN； 钻井施工时钻具重量大，频繁起下钻对吊卡性能及可靠性提出了更高的要求，吊卡在起升作业中承受着巨大的拉力，在复杂的交变载荷作用下，吊卡构件的薄弱部位极易疲劳、萌生裂纹 [ 4 ] 。
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user: 2. 实验分析 2.1. 宏观形貌分析 钻杆吊卡解体后，对卡页进行磁粉探伤，发现卡页上部台肩根部存在裂纹，如图2所示，出现裂纹位置在卡页台肩根部过渡区域，从现场检测的卡页形貌来看，该过渡区域圆角较小，并且圆角不一。该处是典型的由几何形状突变引起的应力集中区，由于几何形状及应力集中效应，容易产生大面积疲劳，在复合交变应力作用下产生疲劳裂纹 [ 5 ] [ 6 ] 。 图2. 吊卡卡页台肩根部裂纹细节图 2.2. 化学成分分析 现行标准API Spec 8C《钻井和采油提升设备规范》，GB/T19190-2013《石油天然气工业钻井和采油提升设备》以及SY/T 7332-2016《钻井和修井吊卡》中对主承载件使用钢材的牌号均无具体要求，对其化学成分的要求仅为材料中硫磷最大质量分数为0.025% [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，只要材料的机械力学性能满足标准要求即可。 卡页实际使用材料为高级优质合金结构钢35CrMoA，在出现裂纹的卡页上取样进行化学成分分析，结果见表2。试验结果表明，台肩出现裂纹的卡页，其化学成分符合标准要求。 Table 2 Chemical composition analysis table for elevator latch with cracks on shoulders (mass fraction: % 元素 C Cr Mn Mo Si S P GB3077标准 0.32~0.40 0.8~1.1 0.4~0.7 0.15~0.25 0.17~0.37 ≤0.025 ≤0.025 实测 0.33 0.87 0.49 0.15 0.26 0.003 0.010 吊卡行业标准 ≤0.025 ≤0.025 表2. 台肩出现裂纹的卡页化学成分分析表(质量分数：%) 2.3. 力学性能分析 对出现裂纹的吊卡取样进行力学性能分析，结果见表3。试验结果表明，台肩出现裂纹的卡页，其力学性能均符合相关标准要求。 Table 3 Analysis table of mechanical properties of elevator latch with cracks on shoulder 屈服强度ReL/MPa 抗拉强度Rm/MPa 延伸率A/% 断面收缩率Z/% 硬度 冲击吸收功Akv/(-20℃) J 标准要求 ≥785 ≥930 ≥12 ≥45 HB280-340 ≥42 实测 890 1010 15.5 47 290，318，320 48，53，50 表3. 台肩出现裂纹的卡页力学性能分析表 2.4. 金相组织分析 对卡页裂纹部位沿裂纹方向取横截面试样进行金相分析 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] ，使用的侵蚀剂为4%硝酸酒精，该试样中的基体组织为回火索氏体组织，组织均匀，如图3所示。试样中裂纹长度约为1.1 mm，裂纹两侧无氧化脱碳，该裂纹源区应为工件表面凹角过渡处，裂纹延伸处及其周边组织无其余微裂纹，见图4所示。试样裂纹处及裂纹附件均未含有夹杂物。 图3. 放大倍数：500× 图4. 放大倍数：100× 经过取样检测，台肩出现裂纹的吊卡卡页的化学成分、拉伸性能、硬度和纵向冲击功均符合标准，从而可以排除由于材料力学性能不符合标准而导致失效的情况。下面对钻杆吊卡进行有限元分析，检查结构方面的合理性。
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user: 3. 有限元分析 3.1. 钻杆吊卡的设计安全系数计算 首先，依据API Spec 8C 《钻井和采油提升设备》标准，钻杆吊卡的设计安全系数如下表4所示 [ 1 ] [ 6 ] [ 12 ] 。 Table 4 Design safety facto 载荷额定值R， kN (ton) 设计安全系数SFD ≤1350 kN (150短吨) 3.00 1350 kN~4500 kN (150~500短吨) a b >4500 kN (500短吨) 2.25 a) 此公式中R值以kN为单位，b) 此公式中R值以短吨为单位 表4. 设计安全系数 则CDZ5-1/2” × 3150 KN吊卡的设计安全系数计算如下： 1) 依据API Spec 8C，首先以弹性理论为依据进行强度分析。对于CDZ 5-1/2” × 3150 KN钻杆吊卡，按照Von Mises-Hencky理论计算的公称当量应力应不超过公式(1)计算的最大允许应力AS1，如公式(1)所示。 (1) 式中，YS min ——规定的最小屈服强度； SF D ——设计安全系数 2) 对于钻杆吊卡与左、右约束相接触的部位，因零部件几何形状引起的高度局部应力集中的区域，以及高度应力梯度的区域，可按照极限强度(塑性)分析，此情况下，当量应力不应超过公式(2)计算的最大允许应力AS2： (2) 式中，TS min ——规定的最小极限拉伸强度； SF D ——设计安全系数。 3) 卡页台肩圆角过渡区域，正属于几何形状引起的高度局部应力集中区域，可按照极限强度分析，而吊卡出厂载荷试验需要施加到吊卡上的最大试验载荷为额定载荷值的1.5倍，此时最大允许应力： (3) 3.2. 有限元模型建立 根据吊卡结构建立三维模型，由于吊卡处于工作状态时主体与活页有接触应力，活页与卡页有接触应力，以及主体和钻杆间都存在接触应力 [ 12 ] [ 13 ] 。故需将吊卡、活页、卡页、钻杆等装配好后，通过有限元分析软件对整个装配体进行受力分析，整体模型如图5所示。分别对卡页的不同台肩圆角(圆角为R2、R3、R4和R5)，进行有限元分析，并对其对比校核。 图5. CDZ5-1/2” × 3150 KN 吊卡整体模型 3.3. 网格划分 将建立好的吊卡三维模型转化为有限元模型，对吊卡主体、活页、卡页和钻杆之间逐个进行接触类型定义。由于吊卡主体较多圆弧面，曲面等不规则面，选取四面体单元对吊卡主体进行自动网格划分，可提供更精确的结果，并能承受不规则形状而不会引起精度上的损失。在应力集中处采用密集网格。网格划分如图6所示。 图6. 吊卡模型网格划分图 3.4. 问题简化及加载 吊卡卡页材料的弹性模量为206 GPa，泊松比为0.3，其受力属于结构静力学问题，如图7所示，吊卡上平面分为两个承力面，一个是吊卡主体的圆锥面，另一个是侧开活页的圆锥面，钻杆母接头18˚斜坡台肩面直接作用于吊卡工作面。在理想情况下，钻杆的接头应将钻柱全部重量均匀的分布在吊卡主体和侧开活页这两个锥度面上 [ 13 ] 。将3150 KN的钻杆重力等效为施加在有限元模型中钻杆上端面的法向力，通过钻杆与活页的锥面挤压将力传递到活页上，进而卡页受到与活页接触的力。卡页的受力主要在：卡页与主体连接处和卡页与活页的连接处。 图7. 吊卡主要工作面 3.5. 求解及结果分析 对不同卡页台肩圆角的模型划分网格后，施加同样的载荷求解，得到卡页的应力变化。然后根据卡页上的最大等效应力和许用安全系数对其进行分析，并将所得结果和按照API 8C强度分析理论计算结果进行比较，来验证是否满足强度要求。 圆角半径为R2，R3，R4和R5时，卡页的应力变化分别如图8~11所示。 图8. 卡页台肩圆弧为R2时的应力变化 图9. 卡页台肩圆弧为R3时的应力变化 图10. 卡页台肩圆弧为R4时的应力变化 图11. 卡页台肩圆弧为R5时的应力变化 对比有限元分析与API强度分析计算结果，如表5所示，可以看到，虽然当圆角分别为R2、R3、R4和R5时，卡页最大正应力小于按照屈服强度及极限强度计算的卡页最大允许应力，但是考虑到出厂载荷以及现场极限工况，最大允许应力只有圆角为R5时的有限元分析结果小于理论计算的最大允许应力。也就是说虽然圆角分别为R2、R3、R4和R5时的卡页有限元分析结果满足API 8C按照极限强度分析的最大允许应力，但是考虑到极限恶劣工况，建议采用R5以上的圆角，以提高卡页的抗疲劳性能和使用寿命。 Table 5 Comparison between finite element analysis results and theoretical calculation result 卡页台肩过渡圆角 有限元分析结果Mpa 理论计算的最大允许应力Mpa 有限元分析结果与理论计算结果AS3之间关系 AS1 AS2 AS3 R2 302.21 305.3 361.7 241.1 > R3 295.96 305.3 361.7 241.1 > R4 250.29 305.3 361.7 241.1 > R5 240.72 305.3 361.7 241.1 < 表5. 有限元分析结果与理论计算结果对比表
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user: 4. 结论及建议 1) 经过取样分析，台肩出现裂纹的卡页化学成分及力学性能均符合API Spec 8C《钻井和采油提升设备规范》，GB/T 19190-2013《石油天然气工业钻井和采油提升设备》以及SY/T 7332－2016《钻井和修井吊卡》标准中对材料及力学性能的要求。 2) 通过理论计算及有限元分析，卡页台肩圆角较小时承受较大的应力；卡页台肩应采用圆滑过渡，圆角半径≥R5，减小应力集中，同时避免热处理和使用过程中的裂纹发生，与卡页相配合的活页在同一配合部位也要改为≥R5圆弧过渡，以及在不影响活页开合情况下增加卡页厚度，提高抗疲劳性能。 3) 加强使用过程中的管理，规范操作，吊卡在作业中不能超过最大载荷(动载荷和静载荷总和)，使用及搬运过程中禁止野蛮操作，杜绝产生伤痕。 4) 制定更为细致的超深井钻杆吊卡使用管理规定，加密探伤，确保超深井吊卡使用安全。
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user: 摘 要 目前在车身设计领域，车身多采用承载式设计，几乎承担了所有的扭转和弯曲载荷，车身的模态会直接影响汽车车身对的各项关键指标，如车身NVH性能等。因此，研究车身区域结构胶应用对车身模态的影响并进行车身试验测试，对提高白车身各项性能具有重要的意义。本文首先对白车身模态进行试验，再对车身典型区域进行选取并涂胶，最后进行模态测试。通过对比三种方案，研究胶接工艺对白车身各阶模态的影响。 关键词 :白车身，模态，结构胶 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 白车身的模态分布是车辆NVH性能的重要指标，不合理的模态分布使整车易产生共振，造成各种NVH问题，且不易解决，因此白车身的模态测试工作已成为车辆开发中的必要工作之一 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。试验模态分析的结果不仅可以与有限元分析结果进行对比修正，也可以迅速得到白车身的实际模态振型，用以检验和改进白车身的结构性能，必要时也可以利用白车身试验模态分析进行后续的分析，从而为汽车结构的优化设计提供有效而实用的信息 [ 4 ] 。对于汽车白车身而言，不同的连接技术和连接结构不可避免地会对汽车白车身的模态产生影响。 胶接技术是一种利用胶粘剂在连接面上产生的机械结合力、物理吸附力和化学键合力而使两个胶接件联接起来的工艺方法。与其他连接方式相比，胶接技术在应力分布、腐蚀性能、疲劳性能等方面具有极大的优势 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。因此，胶接技术广泛应用于汽车、航空、建筑等行业 [ 9 ] 。 传统汽车上通常采用点焊技术作为主要的车身连接技术。为了验证胶接技术在取代点焊技术应用于车身后对整车模态和性能的影响，本文对采用不同连接方式的白车身进行了模态试验与分析。
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user: 2. 试验方案 涂胶位置的确定 轿车白车身金属部件间最常采用的连接方式是点焊连接，通常每辆车身上的焊点有3000个左右，如果采用点焊 + 结构胶粘接的工艺则可以显著减少焊点数量。结构胶在汽车车身上的典型涂布位置如图1所示。本章主要对胶接白车身和传统的焊接白车身的模态进行对比，根据实际需求对涂胶位置进行了确定。 图1. 结构胶在汽车车身上的典型应用位置 车身上受空间局限而无法进行点焊施工的钢板焊缝区域，可以用结构胶粘接取代焊接。这些区域包括地板、车顶翻边处的粘接以及立柱、侧围和内增强板翻边处的粘接等。 本文基于上汽通用五菱宝骏某SUV车型的白车身进行模态研究。主要考虑的几个因素为：不便于施加焊点的位置、非重要承力位置和需要改善外观的位置。根据这些原则，大致确定了涂布结构胶的部分位置。本研究采用的胶粘剂为回天7130高温固化(170℃ × 20 min)结构胶，涂胶厚度为0.2 mm，宽度为13 mm。 在后侧围内焊合件的非主要承力位置进行结构胶的涂布，后围侧板焊合件处结构胶主要分布在以下区域：1) 后侧围内板与加强板之间以及后侧围内板与上边梁加强板之间；2) D柱下加强板与D柱下内板之间；3) 后侧围内板与后侧围上三角板之间；4) 后侧围内板与D柱下内板之间，以及后轮罩内板和后轮罩前连接板上；5) 后侧围上三角板与D柱上加强板之间，以及涂于D柱上加强板与上边梁加强板之间。后侧围内焊合件的结构胶涂布如图2所示。 图2. 后侧围内焊合件结构胶涂布位置 在侧围、A/B柱加强板等位置不便于焊接、需要缓解应力集中问题和非主要承力部位进行了结构胶的涂布，侧围、A/B柱加强板等位置结构胶分布主要包括：1) B柱内板和B柱加强板之间、上边梁内板和上边梁加强板之间；2) B柱内板与B柱加强板之间；3) A柱上内板与A柱上加强板之间；4) 后轮罩外板与中门槛外板之间；5) D柱上外板与后侧围上三角板之间。侧围、A/B柱加强板等位置结构胶分布如图3所示。 图3. 侧围、A/B柱加强板等位置结构胶涂布位置 在前围板、前大梁、前横梁等位置不便于焊接、需要缓解应力集中问题和非主要承力部位进行了结构胶的涂布，前围板、前大梁、前横梁等位置结构胶的具体涂布位置主要包括：1) 在放置前围板上安装板总成之前，涂在前围板上、前围板上横梁上以及前轮罩外板上；2) 前大梁总成与前轮罩总成之间，结构胶涂在前大梁A封板、前轮罩板前板上；3) 前围板前横梁总成与前围板之间、前围板上横梁与前围板之间、前轮罩板与前围板之间。前围板、前大梁、前横梁等位置结构胶的具体涂布位置如图4所示。 图4. 前围板、前大梁、前横梁等位置结构胶涂布位置 除了以上部位为结构胶在白车身上的主要涂布位置外，还在其他部位进行了结构胶的涂布，主要包括后地板与后车架的部分位置。前侧门与门槛的部分位置、尾端板的部分位置等，具体的涂胶位置包括：1) 在后地板与后车架分拼前，在车架的图示位置涂胶；2) 涂于前侧板焊接边上、前侧板上与A柱下加强板焊接边的位置、后大梁及后轮罩加强板上、门槛内板的下焊接边、安全带加强板上、门槛内板的上焊接边；3) 在放置后端板总成前，在尾端板总成图示位置涂结构胶，涂于后端上板总成以及后端下板上。后地板与后车架、前侧门与门槛、尾端板的涂胶位置如图5所示。 图5. 后地板与后车架、前侧门与门槛、尾端板的涂胶位置 在上述位置涂布结构胶后，采用关键点焊接或夹具夹紧的方式对胶接部位进行加压固定，随后进行固化及测试。
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user: 3. 白车身模态试验 本文针对上汽通用五菱宝骏某SUV车型采用了三种不同的连接方案，编号分别为1#，2#和3#。其中，1#为采用点焊连接技术进行连接的传统白车身，2#为采用结构胶替代部分焊点后的车身，3#在2#号的基础上，在D柱上、下腔体里增加塑料增强骨架，左右对称。 白车身模态分析的流程如图6所示，主要包括模型建立、试验准备、白车身的安装与传感器的布置、加载与数据采集、数据处理及结果评价等几个步骤。 图6. 白车身试验模态分析流程 按照以上步骤进行对比测试的白车身为1#的原始状态点焊白车身及2#胶接白车身，以对原始状态点焊白车身和胶接白车身的性能差异进行对比与分析。 在模态测试中，汽车白车身的悬挂方式采用前麦弗逊后扭梁的悬挂方式，激励点的选取如图7所示。本文共选取了两个激励点，用激振器对白车身进行激励，分别在白车身的右前纵梁和后车架位置。激振器可以识别来自功率放大器的信号并将激振信号转化为相应特征的激振力传递给被测试的构件。 图7. 汽车白车身试验模态测试中的激振点位置
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user: 4. 白车身模态试验结果分析 本文对三种白车身进行了前五阶的模态试验，得到了采用不同的连接方式的汽车白车身的振型结果，如图8~12所示。 图8为一阶模态测试结果，三种白车身的振型均变为顶盖前横梁弯曲，其中2#白车身顶盖横梁弯曲位移最大，3#次之，1#最小，说明胶接车身相比于点焊车身刚度有所不足。 图8. 白车身一阶振型：(a) 1#；(b) 2#；(c) 3# 图9为二阶模态测试结果，三种白车身的振型均变为尾门框菱形变形，可以发现2#白车身尾门变形与1#相近，说明胶接车身在尾门框局部刚度与点焊车身相近，而3#白车身变形最小，是因为增加了塑料骨架，加强了白车身尾门局部区域的刚度。 图9. 白车身二阶振型：(a) 1#；(b) 2#；(c) 3# 图10为三阶模态测试结果，三种白车身的振型均表现为呼吸模态，同时顶盖发生弯曲，其中2#白车身顶盖弯曲模式与1#相近，表现为前部和中后部向下变形，而3#白车身顶盖弯曲变为后部向上变形，且变形程度大于前两者。 图10. 白车身三阶振型：(a) 1#；(b) 2#；(c) 3# 图11为四阶模态测试结果，三种白车身的振型变现为整车扭转与前舱横摆模态的复合振型，前舱横摆的变形从1#、2#、3#白车身依次增大。 图11. 白车身四阶振型：(a) 1#；(b) 2#；(c) 3# 图12为五阶模态测试结果，三种白车身的振型变现为一阶弯曲，其中2#白车身和3#弯曲模式相近，表现为典型的一阶弯曲振型；而1#白车身变形很小，其刚度可能存在过设计。 图12. 白车身五阶振型：(a) 1#；(b) 2#；(c) 3# 为了进一步定量比较三种连接方式的白车身性能，表1给出了三种白车身前五阶模态测试的频率和阻尼比。 Table 1 Results of automobile white body modal tes 序号 振形描述 2#(增加涂胶) 1# 频率(Hz) 阻尼比 频率(Hz) 阻尼比 1 顶盖前横梁弯曲 39.36 1.34% 36.60 1.48% 2 尾门框菱形变形 41.69 0.97% 40.71 1.21% 3 整车呼吸模态 + 顶盖弯曲 50.18 0.81% 49.75 1.36% 4 整车扭转 + 前舱横摆模态 55.15 1.27% 52.69 2.08% 5 整车一阶弯曲 56.88 0.56% 54.16 1.83% 表1. 汽车白车身试验模态测试结果 通过对模态振型综合比对可以发现，增加结构胶可以提高一阶至五阶模态频率的值。这是由于增加结构胶方案导致的白车身重量增加有限，但是对白车身刚度提升较大，因此导致模态升高。观察前五阶模态测试结果，可以发现胶接白车身阻尼比具有较明显的优势，相较于点焊车身阻尼比最大提高了2倍(第五阶模态)，因此胶接车身在吸收减震方面具有较好的优势。