在汽车行业竞争愈发激烈的背景下，车企在车辆可靠性规范制定中，把用户关联当作核心工作，避免过设计或者质量问题溢出，推动用户实际使用情况与车辆可靠性设计深度融合。
下面简单介绍下用户关联一般实施流程。
一. 洞察用户信息
a.地域分布：客户群体集中的地理区域（如城市物流枢纽、工业区等）；
b.业务场景：核心用途，如涉及城配、干线、冷链等细分场景；
c.载重需求：依赖车辆承载能力（轻载/重载），直接影响车辆配置选择；
d.数据驱动：需通过销售市场反馈及失效分析（FIR）优化产品适配性。
二. 多维度数据采集
1.问卷调研：获取用户基本信息、载重、功能使用等数据。比如针对VAN车市场，确定目标用户为二三线城市物流拉货商家，一线城市为租赁打工人群定位，为市场定位提供依据。
2.TBOX和GPS数据：实时采集行驶里程、车速等数据，如平均每次出行里程小于10公里的占比。
车辆GPS图
车速分布
3.载荷采集：
4.用户载荷谱采集
5.试验场载荷谱采集
采集车辆状态最好与用户采集车辆保持一致，在试验场道路进行特征路面载荷谱采集。
试验场道路和测试数据
三. 载荷数据分析
通过通道编辑、幅值分析、频谱分析、数据截取、去毛刺/零位漂移、滤波、车速微分、GPS修正、时域修正、雨流计数、伪损伤分析等进行数据处理操作。
- 雨流计数：将原始时域载荷转换为幅值-均值矩阵（雨流矩阵）。
- 分布拟合：对载荷幅值、均值拟合概率分布（常用威布尔、对数正态分布）。
- 外推扩展：基于分布函数预测目标寿命周期内的循环次数（如从1000公里→30万公里）。
四. 试验规范制定
基于损伤等效原则、从3方面进行相互校验匹配：
雨流匹配：通过雨流匹配，将试验场耐久路面采集的载荷-时间历程数据进行处理，把复杂载荷历程简化为一系列应力-应变循环，便于分析部件在不同载荷循环下的疲劳损伤情况。
RDS 匹配：道路行驶谱匹配旨在将试验场模拟工况与用户实际道路行驶工况建立关联，使试验场采集的数据能准确反映用户真实使用场景下部件承受的载荷情况。
损伤匹配：将试验场模拟工况下计算出的部件损伤与用户实际使用中预期的损伤情况进行关联对比。
此外，也需关注用户坏路频谱、确保试验道路能覆盖改频谱，并做针对性优化。
制定可靠性耐久路试规范，结构强度设计覆盖用户实际使用损伤。最后形成试验场耐久道路规范。
五. 未来展望
2024年奔驰等车企开始部署载荷感知型主动悬架，通过实时匹配用户习惯载荷谱—标志着用户关联技术从“耐久设计”迈入“体验设计”新纪元；特斯拉全域感知融合技术构建用户全维度载荷指纹库；博世的实时损伤孪生技术每5000公里自动生成剩余寿命热力图（系统精度92%）。各大车企都在不断更新技术，创建数据生态圈。对于耐久载荷开发而言不管是效率还是精度都将大大超出我们的想象。
作者：何以CAE
来源：何以CAE
