汽车车身耐撞性与NVH多学科设计优化研究

将多学科设计优化运用在汽车车身耐撞性研究中,通过拉丁方试验设计获取采样数据点,同时,为了提高了计算效率,构建了考虑整车正撞安全性和白车身扭转模态优化设计的多学科系统的响应面近似模型,然后运用序列响应面方法结合多学科可行性方法对近似模型进行优化。避免了传统整车耐撞性和白车身NVH相结合的多学科优化设计方法计算量大,且在碰撞非线性系统优化中常常易导致收敛缓慢甚至不收敛的缺点。在较好地满足CMVDR294安全法规的同时,使得白车身的扭转模态值得到提高,在一定程度上改善了汽车的安全性、舒适性和平顺性。     

多学科设计优化在整车轻量化设计中的应用研究

采用最优拉丁方试验设计方法进行样本数据设计,同时,为了提高计算效率,采用了一种新型的响应面构建方法——逐步回归响应面方法构建了整车耐撞性与白车身自由模态多学科系统的近似模型,利用序列二次规划优化方法对此近似模型进行优化,避免了整车碰撞传统优化设计方法计算量大,在碰撞非线性系统优化中常常易导致收敛缓慢甚至不收敛的缺点,在满足了CMVDR294安全法规的同时,使得白车身的扭转模态值得到提高,汽车重量得到较大程度的减轻。     

基于协同优化和多目标遗传算法的车身结构多学科优化设计

在汽车车身结构NVH和侧面碰撞安全性研究中,实施多学科多目标优化的可行性设计。通过试验设计制定试验方案并进行数据采样,构建考虑整车侧撞安全性、白车身模态、静态弯曲刚度、扭转刚度和轻量化等性能的响应面近似模型,然后对车身结构分别进行确定性和可靠性轻量化单目标设计。最后,运用多目标遗传算法结合多学科协同优化对车身结构进行多目标优化设计,获取Pareto最优化解集。研究结果表明:可靠性优化设计较确定性优化设计而言,能考虑产品设计和生产过程中的不确定性因素,保证产品稳健性;车身结构的多目标优化设计全面考虑了车身结构轻量化、NVH和碰撞安全性能等多学科之间的耦合和解耦;设计者可按需选择其满意的优化结果,这将大幅缩减产品开发周期、降低产品开发成本。     

多学科优化设计在热成形车架轻量化中的应用

采用最优拉丁方试验设计方法进行样本数据设计,采用移动最小二乘响应面方法构建白车身扭转刚度、白车身关键区域强度、整车正碰多学科系统的近似模型。利用连续二次规划优化方法对此近似模型进行优化,将热成形板的前中后大梁厚度、大梁内部加强板厚度作为设计变量,在满足正碰设计要求、白车身强度刚度要求的同时,显著减小了车架的质量。     

基于移动最小二乘响应面方法的整车轻量化设计优化

汽车轻量化是汽车产业发展方向之一,也是一个汽车厂商和国家技术进步、先进程度的重要标志。优化汽车的结构设计是实现汽车轻量化的有效途径之一,文中采用拉丁方试验设计方法进行样本数据设计,同时,为了提高了计算效率,将基于移动最小二乘拟合的响应面近似模型引入到整车正碰优化设计的复杂系统中,并利用序列响应面优化方法对近似模型进行优化,避免了整车碰撞传统优化设计方法计算量大,且在碰撞非线性系统优化中常常易导致收敛缓慢甚至不收敛的缺点。在满足了CMVDR294安全法规的同时,使汽车车身一些部件的板厚达到合理的配置,从而达到使汽车重量得到一定程度的减轻的目的。     

副车架侧边纵梁耐撞性优化设计

为了对全框式副车架侧边纵梁结构进行耐撞性优化设计,以副车架侧边纵梁结构参数为变量,建立了该结构耐撞性和轻量化优化问题的数学模型。运用方差分析法（ANOVA）选择对副车架侧边纵梁耐撞性和轻量化影响显著的结构因子作为主要设计变量,采用正交试验设计方法进行试验设计;运用LS-dyna软件进行碰撞模拟;根据有限元仿真结果建立了响应面近似模型,并对该近似模型解决该问题的可靠性进行了验证,结果表明,所建立的响应面近似模型适合解决组合优化问题。优化设计后的副车架侧边纵梁能在提高耐撞性能的同时,保持较好的轻量化水平。     

基于响应面法某轿车后纵梁支架结构优化

针对某轿车追尾碰撞试验中后纵梁支架的耐撞性优化问题,运用中心复合试验方法合理分布试验点,并结合最小二乘法建立了以三对吸能槽位置为形状变量的刚性墙最大位移、撞击力峰值的响应面模型。采用遗传优化算法对响应面模型进行了优化计算。结果表明,在不影响后纵梁总成和车身其他结构的条件下,优化后的后纵梁支架有较好的吸能槽位置排布,其耐撞性有了显著提升。该优化方法能用较小的计算成本来有效预测和指导工程实践中产品的耐撞性设计,在车身结构和汽车零部件的耐撞性设计中具有一定的实用与推广价值。     

基于侧面碰撞安全性的汽车车身结构优化设计

针对车身的侧面碰撞安全性与轻量化两学科相互制约的问题,建立某SUV侧面碰撞仿真模型进行研究,并对其仿真结果进行分析,分析得到对车身安全性有重要影响的关键构件并将其厚度作为设计变量;通过均匀试验设计获取试验数据,并用逐步回归方法构造整车侧碰安全性和轻量化等性能相关的响应面近似模型,然后运用序列二次规划法(SQP)结合基于自适应加权的多目标优化方法对车身结构进行多学科协同优化。在保证整车轻量化目标的同时,显著提高了车身侧面碰撞安全性。     

基于双响应面模型的碰撞安全性稳健性优化设计

建立稳健的车体耐撞结构是提高汽车碰撞安全性的有效途径.传统的耐撞性优化设计,由于忽视制造工艺、材料特性和边界条件中存在的不确定因素,导致汽车碰撞安全性能不够稳健.近年来,稳健性设计得到广泛的关注,并在汽车工业中得到应用.将稳健性设计方法应用到汽车碰撞安全性设计中,以某轿车的前纵梁为研究对象,运用双响应面方法对其进行稳健性优化设计.采用拉丁超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)方法和最小二乘方法创建碰撞响应的二阶多项式双响应面模型,将材料特性作为不确定性因素.稳健性优化后,对前纵梁碰撞性能的稳健性与优化前进行对比分析.分析结果表明,该稳健性设计方法精度较高;经稳健性优化后,前纵梁碰撞性能的稳健性获得了显著提高,且质量减少了3.32％.     

基于可靠性的多学科设计优化在薄壁梁轻量化设计中的应用研究

针对对车身安全性有重要影响的薄壁纵梁进行优化设计,提出将薄壁梁的设计过程看作是一个需要考虑安全性、静态承载特性与一阶振动模态等方面的多学科优化过程的分析方法。同时,优化设计过程涉及材料、尺寸、焊点的布置等众多参数,传统的确定性优化设计结果往往都收敛于约束边界,而不能满足产品设计的可靠性要求。将试验设计、响应面模型、可靠性理论与遗传算法相结合,构造了基于产品质量工程的薄壁纵梁的可靠性多学科优化设计方法,与传统的确定性优化结果相比较得知,可靠性优化结果不仅较好地满足了轻量化的设计要求,同时也使得薄壁梁的使用可靠性有较大幅度的提高。     

基于响应面模型的白车身多目标轻量化设计

基于MSC/NASTRAN软件平台建立了某多用途汽车（MPV）白车身有限元模型。首先,利用相对灵敏度分析方法选取了19个白车身零部件壁厚作为轻量化设计变量;然后,采用拉丁超立方试验方法和一阶响应面模型方法建立白车身质量、弯扭刚度、一阶弯扭模态的近似模型,模型的复相关系值R2都接近1.0,模型精度高;最后,以白车身质量最小和扭转刚度最大为优化目标函数,弯曲刚度和一阶弯扭模态为约束条件,采用非支配排序遗传算法对白车身进行多目标优化。优化结果表明,轻量化后的白车身弯扭刚度、一阶变扭模态变化均小于1.0%,且在不改变用材的前提下,实现白车身减重6.4kg。     

基于空间收缩回归的汽车耐撞性优化

选择汽车正面碰撞耐撞性为优化目标,结合最优拉丁超立方样本点设计、RBF模型以及NSGA-Ⅱ多目标优化对设计变量进行优化。为了加快目标值收敛速度并寻求可能存在的初始设计域之外的最优解,引入空间收缩回归法在迭代过程中对设计域进行动态更新。优化迭代过程最终收敛到一组最优解,使得在未增加车身总质量的条件下提升了车身正面碰撞耐撞性。通过与有限元模型计算结果进行对比分析,验证了该方法具有收敛速度快和寻优精度高的特点。     

基于逐步回归模型的汽车碰撞安全性多目标优化

汽车结构的耐撞性及碰撞吸能优化是现代汽车工业的重要研究内容。面对传统优化方法难以找到汽车结构耐撞性问题多目标参数最优解的难题,在汽车结构碰撞安全性问题的研究中,结合试验设计、响应表面模型和有限元仿真程序提出一种基于逐步回归模型的多目标优化设计方法。利用该方法对以汽车前端结构的加强件作为设计变量,以整车质量、脚踏板在碰撞过程中的侵入量和整车碰撞加速度积分值作为目标函数的汽车100%正面碰撞以及40%正面偏置碰撞的多目标优化问题进行仿真优化研究,结果表明该方法对于汽车结构碰撞安全性的优化具有明显的效果。     

基于径向基函数神经网络的白车身减重优化研究

针对白车身变量多、性能响应复杂问题,在车身结构的板厚优化设计中引入近似模型方法,提高设计效率。以某轿车车身结构为轻量化设计对象,通过灵敏度分析确定优化设计变量,基于径向基函数神经网络近似模型进行全局优化,在不降低刚度和模态性能的情况下实现白车身减重目标。通过最优拉丁超立方试验设计构造样本点,用径向基函数神经网络法构造刚度和模态的近似模型,并用自适应模拟退火法进行优化求解。结果表明,径向基函数神经网络模型能较好地模拟车身结构刚度和模态响应问题,提高了整体的设计效率。通过有限元模型的验证,基于近似模型的优化结果精度较高,实例白车身减重达5.73%。     

大客车车身骨架多学科协同优化设计

对某全承载大客车车身骨架结构进行包括轻量化、刚度、强度、振动模态和翻滚的多学科设计优化,以提高客车的综合性能.为克服客车翻滚分析的高度非线性带来的寻优困难,并解决结构有限元分析的低效问题,建立各学科的近似模型.首先建立大客车车身结构有限元模型,其中刚度、强度以及振动模态分析由Msc.Nastran完成,翻滚分析由显式动力学软件Ls-dyna完成.其次结合工艺要求和灵敏度分析结果,选择出各学科的设计变量,用优化的拉丁方方法完成试验设计.在此基础上,采用响应面方法建立各学科结构响应的近似模型.建立客车车身骨架结构的多学科优化模型,并用协同优化方法求解.结果显示,优化后的设计方案在轻量化、刚度、强度、模态振动和翻滚安全性方面均优于原设计方案.     

面向约束优化的改进响应面法在车身轻量化设计中的应用

轿车车身轻量化设计是一个多约束的复杂系统优化问题,且必须满足各项车身结构性能,其中碰撞安全性是先决条件.实际中普遍采用试验设计和响应面法相结合的手段开展轻量化研究.针对传统响应面法拟合约束函数易引起优化解落在非可行域内的缺陷,提出一种面向不等式约束函数的改进响应面法,使近似约束边界分布在可行域中,得到能够满足设计约束的优化解,数值算例验证了改进响应面法在处理约束优化问题中具有比传统响应面法更为明显的优势.将其应用到车身轻量化设计中,结果表明,基于本研究提出的改进响应面法的轻量化方案优于传统响应面法,整车耐撞性能得到提高的同时实现车身前部结构减重21.4%,为开展车身轻量化设计研究提供可借鉴的方法.     

基于自适应响应面法的薄壁构件耐撞性优化设计

薄壁构件在碰撞过程中产生塑性变形吸收能量,从而保护整车中其它部件。对提高薄壁结构的耐撞性能进行了研究,利用中心复合试验设计方案来选取设计点。根据这些设计点提供的数据通过最小二乘法建立了刚性板最大位移、撞击力峰值和总质量的高精度响应面。综合考虑安全性和轻量化要求,运用自适应响应面优化算法对建立的响应面进行求解计算,得到了一组最优变量值,为车身复杂结构的设计提供参考依据。     

基于不确定性准则的薄壁管耐撞可靠性设计

为了提高薄壁圆管的耐撞性,基于可靠性理论与响应面近似技术,建立了薄壁圆管的高精度近似模型,提出一种基于产品质量工程的可靠性优化设计方法。与传统确定性优化结果相比,可靠性优化结果不仅较好地满足了薄壁圆管的耐撞性要求,而且大大提高了优化设计的效率。同时,薄壁圆管的使用可靠性也有较大幅度的提高。     

多目标优化在新车型总体轻量化设计中的应用

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开发了一款跟原车型结构相似、整车尺寸加长加宽加高的新车型,将整车长度、整车高度、整车宽度及部分零件厚度作为设计变量,采用最优拉丁实验设计方法进行了样本数据设计,并且采用移动最小二乘响应面方法构建了白车身NVH、白车身关键区域强度及白车身质量等性能参数的多目标优化系统的近似模型,利用多目标遗传优化算法NSGA-Ⅱ(非支配解排序遗传算法)对近似模型进行优化。在满足白车身关键区域内强度、白车身NVH等约束性能的同时,追寻车内新增空间最大化,并实现了新车型的轻量化设计。 
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纯电动汽车尾部耐撞性优化设计

针对纯电动汽车尾部耐撞性要求,采用结构拓扑优化和正交试验设计相结合的方法,以国内某款纯电动汽车为实例,通过建立车尾拓扑优化模型,有限元模型,尺寸优化模型,在满足碰撞安全性法规前提下,以实现最优整车加速度和汽车尾部吸能区吸能量为两个优化目标,对纯电动汽车尾部进行优化设计,最终得出合理的优化构型,实现对电动汽车尾部耐撞性的优化设计。