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2025年3月26日-28日，2025商用车产业发展会议在湖北省十堰市举办。本次会议由中国汽车工业协会主办，以“开辟新赛道，汇聚新动能——发展商用车产业新质生产力”为主题，采用“1+1+6+N”模式，即1场闭门会议，1场开幕式暨主旨会议，6个主题分会场和其他相关对接、展示等活动，旨在深入分析商用车发展面临的新机遇、新挑战，探讨商用车产业未来发展的新趋势、新方向。其中，在3月27日下午举办的“主题分会场三：商用车安全与可靠性技术”上，襄阳达安汽车检测中心有限公司副总工程师伊斯武发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：

各位嘉宾，大家下午好!很高兴参加2025年中国商用车论坛会议，来和大家一起交流商用车的安全性和可靠性技术。我是伊斯武，来自襄阳达安汽车检测中心，我一直从事汽车可靠性试验技术研究工作。我今天和大家分享的是：整车可靠性试验中的用户关联和VPG技术。

我今天从三个方面演讲，一个是整车可靠性的验证流程;整车道路可靠性规范开发;VPG虚拟试验场技术。

大家都知道整车可靠性一直是汽车从业人员非常关注的问题，在2004年以前，汽车的准入政策采取的是车型鉴定的方式，当时车型鉴定是要求整车开展可靠性。在2004年以后，我们改变了，改成了目录公告审查的方式，在目录公告审查的时候取消了可靠性验证。虽然这个项目取消了，但是整车可靠性的验证一直是汽车开发流程中必不可少的一个环节。

提到可靠性，大家就会想到耐久性，有时候也经常会说可靠耐久性，什么是可靠性?什么是耐久性?这两个词我们容易搞混淆。国标对可靠性有一个很明确的定义，现在我们来看看国标对它是怎么定义的。

在国标GB/T12678—2021《汽车可靠性行驶试验方法》是这么定义的：汽车在规定的条件和规定的时间内，完成规定功能的能力。耐久性：产品在规定的使用和维修条件下，达到极限状态之前，完成规定功能的能力。可靠性指的是规定的里程，耐久性里程指的是汽车的寿命里程，这两者是有差异的。

这些年汽车行业是在快速发展，汽车的开发流程也越来越完善了，正常情况下整车的可靠性验证是以试验场的道路可靠性规范为源头，从设计阶段的数字模型的验证，再到零部件DV试制阶段的台架可靠性验证，再到样车试制后的整车道路可靠性的验证。

试验工程师在提交试验数字的时候经常会面对一些质询，例如台架工程师被问你这个台架试验是否验证出产品的问题来?道路工程师会被问试验场跑一公里相当于用户跑多少公里?面对这些问题都不好回答，因为这里有两个源头的问题没有解决，一个是整车的寿命目标是否有定义?设计人员说我定义60万公里，我想问这60万公里是怎么分配的呢?另外一个问题，道路可靠性规范与你的寿命目标之间是否有关联，也就是说你的道路可靠性规范是怎么编制出来的，如果没有回答这两个问题，前面的问题是没办法回答的。

我们怎么去解决这个问题呢?我们一般是采用用户关联的办法去解决这个问题。在行业上用户关联是什么意思呢?它就是依据用户的使用条件去开发整车在试验场道路可靠性的规范，再以此为基础去开展你的CAE 仿真数字模型验证、台架试验验证、道路试验验证，这样下来，整个整车可靠性验证的各个环节都与用户使用的条件是关联在一起的。这种情况下，你的CAE 仿真的安全系数当然就是真实的了，你台架上出现的问题就是有意义的，大概率情况下这些问题会是在道路上复现的。我们有了当量关系数据以后，试验场一公里相当于用户造成跑了多少公里就很清楚了。所以基于用户关联去开发整车道路试验规范是非常有必要的。

下面我们聊一聊基于用户关联的整车道路可靠性规范开发。用户关联涉及的有四个方面：第一是用户模型的定义;第二，数据采集及分析;损伤计算及关联匹配;校核修正及规范定义。

用户模型的定义是什么呢?这里面还蕴含着车辆的载重和车速等信息，有了用户模型以后，我们就可以制定你的采集方案，去开展你在公共道路和试验场道路的数据采集工作、用户关联匹配等工作。匹配后得到了你的工况条件，我们还会根据我们的经验和可操作性，对整个使用条件进行修正，最后我们会得到一个正式的道路可靠性试验规范。这么一个过程就是用户关联的一个全过程。

用户模型定义这个东西是用户关联中非常关键的一个环节，现在行业上往往是通过大量的平台数据去挖掘信息，利用大数据处理的结果我们去描绘更准确的用户图像，及时去做用户模型的定义。我们可以看看右边的数据图，这个表格图就是我们基于大数据处理以后得到的整个用户模型的定义。

关于用户的大数据分析，这些大数据是怎么来的?往往在现在的市场上一般是来自于平台提供的GPS数据，我们一般是选择很多的特征参数，对车辆的使用工况进行归纳、处理，整个大数据处理分析主要由三部分组成：一个是数据的前处理，还有数据分析，还有结果分析。中间这个流程图就是我们做大数据分析的流程。

在用户关联中，我们会涉及海量的数据，基本上做一个商用车用户关联就几百G的数据，如果你采集通道量更多，基本上可以达到1T的数据量。我们对这些数据分析的时候会做一些基本的数据分析，除了这些以外，我们还会去做信号频率成分分析，频段划分，你的关联匹配等等工作。

关联匹配它的一个基本原则还是疲劳损伤的问题，但是我们把一辆车在用户道路上60万公里的损伤我们想把它在试验场在1万公里内体现出来，整个试验场的道路载荷还是会有很大的改变。

关于匹配分析的变量问题，对于整车来说，它是非线性系统，我们就必须要考虑频率成分的问题，简单来讲，不同频率信号，即使同样大小，传递到车身来说它的能量都是不一样的，对于车身来说，有些频段的信号影响是比较大的，尤其低频的信号对车身的影响是比较大的。我们在做关联的时候就必须要注意这些问题。在关联匹配的时候是以疲劳损伤作为一个基础，同时我们又会去考虑频率成分的问题，这样就演化成了一个频域损伤谱(RDS)。

这个是我们做用户关联的一个方程和流程，做匹配以后的数据我们还是会对它进行校核，我们希望所有的测点它的损伤比都在合理范围内，但是这个很难达到。我们现在基本上一个原则，我们是希望所有测点的损伤比在5倍以内，是这么一个水平。

这个是我的一个案例分享，这是我们给一个重卡用户做的关联匹配的项目，在这个PPT上可以看到有四个数据都是强化系数，从70到350不等。我这些年经常被汽车厂家问一个问题，到底我们襄阳试验场的道路跟外面试验场的道路它的强化系数是多少?我们可以看到这个强化系数有很多的改变，它可以是70，也可以是350，也可以是130，也可以是250。说实在的，我没有办法给客户一个很准确的数据。

这些数据蕴含着很多信息在里面，第一点是什么呢?我们进行强化当量关系计算的时候是以哪个部位为准?作为商用车来说，我们是把它分成三个部分，有底盘悬架、车架、车身。因为整车是非线性系统，你用不同的部位去计算，你的强化系数有很大的差异。第二个，这里提到了用户道路，实际上这个强化系数指的就是试验场一公里和用户道路的一公里它的比对关系，这个用户道路的一公里，还有试验场道路的一公里，它蕴含的就是你的工况条件有这个限制，所以这个数据我们没办法给不同厂家一个很明确的说法。第三个，我们在做强度计算的时候会涉及到有很多通道，每个通道计算的损伤比都是有差异的，我们以哪个通道为主呢?我们在做当量计算的时候，在这个方案里我们是用一个百分位计算的方法，用百分位取值去定义它的强化系数。

这个也是我们做用户关联的一个案例，左边的图是在西北五省市公共道路的几个GPS图，右边的曲线是我们优化前后的规范它的损伤对比的情况。蓝色的曲线是客户的原方案，橙色的曲线是我们做用户关联后的方案。可以看看整体的效果，整体的损伤比都是接近1倍左右。另外一点，客户的原方案有很多的点，它的损伤比达到了10倍以上，在我们新的方案里我们把它拉到5倍左右。整个的方案从效果上来看，我们认为是避免了这个厂家的可靠性考核过强这个问题。

这是我们给一个长途物流车做的用户关联的案例，我就不细说了。

这个是我们给一个城市物流车做的用户关联的案例，我们是跑了有5个城市，每个城市有2000多公里，一共是1万多公里的数据。

下面我给大家再介绍一下虚拟试验场的技术。

虚拟试验场VPG它的概念是集成数字路面模型、轮胎模型、汽车多体动力学模型形成一个虚拟仿真平台，及时在ADAMS环境中完成仿真，获取精确的动态响应。这是VPG的概念。

VPG技术现在已经是很普遍了，VPG技术主要涉及的是三个模型的问题，一个是对路面扫描的建模，第二个是对轮胎辨识建模，第三个是对整车的建模。

我们为了提高你的整车模型精度的问题，我们还会做其他的一些测试，主要测试就会有你的零部件特征参数的测试，另外还有KNC测试，还有道路载荷谱的测试，这些测试的目的只是为了提高整车多体模型精度的问题。

另外，VPG最大的一个价值是什么呢?是减少整车试验的次数，缩短研发的周期，降低研发的成本。

襄阳达安检测中心从2017年就开始完成了一期、二期耐久路面的扫描，形成了1.0版的数字路面库。在2024年我们又开展了第二次扫描，除了原先我们扫描的一期、二期的耐久路面，我们新增加的越野路面，一共有14家公司提供了襄阳试验场的数字路面。

刚才也讲了，VPG主要涉及三个模型建立，前面一个是路面的扫描建模，现在我们再说轮胎模型。我们现在用得比较多的叫Ftire轮胎模型，Ftire轮胎模型是基于实验室实测数据开展辨识的。襄阳达安检测中心已经拥有了20多条商用车轮胎的模型，Ftire轮胎模型辨识的过程是什么样的过程呢?实际上还是比较简单的，简单来讲就是我不断去调整轮胎模型的参数，让轮胎模型仿真的数据与台架试验测试的数据越来越接近，这个时候我们就可以获取一个合适的轮胎模型，它实际上就是不断去调整轮胎模型的参数，就是这么一个过程。这就是一个轮胎模型辨识的过程。

这个展示的是Ftire轮胎辨识的结果，蓝色的是实验室实测的曲线，红的是仿真的数据，这两个数据是非常接近的，这个时候我们就可以认为这个轮胎的模型是合适的。

这个是整车多体模型建模搭建的过程，这里我就不讲了。

VPG仿真它的精度主要是取决于模型的精度，我们刚才说了有三个模型，一个是路面的扫描，因为我们是采用激光扫描，都是有精度保证的，这个路面的精度问题我们就不考虑了。另外一个轮胎模型，轮胎模型是通过辨识确认的，轮胎模型也是没办法去改变的。这里面影响最大的是什么精度?就是你整车模型的精度。在数字样车阶段，因为没有实物，这个时候我们就没有办法去校准整个模型的精度，我们一般是通过经验去评估你仿真数据的有效性，是这么弄的。

在物理样车的阶段，我们可以对比VPG仿真与实测的数据，我们去评估VPG仿真的结果，我们通过不停地去调整整车建模的参数，直到我们仿真的指标满足了要求为准。

在整车建模的时候，设计人员会提供零部件的特性参数，但是提供的设计参数往往与零部件实测的参数有些差异，为了提高建模的精度，我们建议还是用零部件实测的数据为准。

在物理样车阶段我们还可以利用KC测试，KC测试数据与仿真数据结果对比，可以提升整车模型的精度。

这个是我们仿真与实测数据的对标，评估的指标，也就是说我们做VPG仿真必须有一个指标，这个指标我们是把它分成了两级，其中一级指标主要以Z向力、加速度、位移为主，其RMS比值在0.8-1.2之间。其他方向的力和力矩为二级指标。有些厂家已经基于VPG仿真的数据直接就开展零部件试验，有的甚至直接开展12通道轴耦合道路模拟试验。从这个行为可以说明一个问题，厂家对VPG仿真出来的数据如果是有效的，这个VPG仿真的结果它的精度是合适的。

这是我给大家分享的一个案例，它是新能源厢式货车的VPG项目，我们直接看它的数据。这里展现的是一级指标，主要有Z向力以及底盘悬架杆件力等，可以看到这些一级指标它在坑洼路、比利时、共振路等5种主要工况路面情况是非常好的，相对伪损伤比值达到了0.5-2之间，RMS比值在0.8-1.2之间，这个精度基本上和我们做整车道路模拟试验的精度是差不多的。我们现在马上就会推出整车道路模拟的国标，国标里对RMS误差比例基本上就跟这差不多了，可以看到我们这个结果是相当不错的，这个结果客户也是非常满意的。

这是一个6×4牵引车的VPG项目。

这是6×4重卡的VPG项目。

这是微卡的，我就不再给大家讲细节了。

好，谢谢大家，我的分享完毕。

(注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅)

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