基于复杂工程约束的车身梁截面优化设计

通过对车身梁截面设计约束问题的研究,将车身薄壁梁截面形状优化设计问题和截面的材料、厚度等离散参数优化问题耦合起来。以工程设计中的可装配性和可制造性为设计约束,建立车身梁截面多目标优化方法。该方法以车身梁结构性能、成本、质量为目标,通过对梁截面形状进行独特的编码,实现以梁截面的形状、厚度、材料为设计变量的多目标优化模型,该模型采用NSGA-II遗传算法实现了多目标优化问题计算。基于该方法实现相应的软件模块并建立材料参数与厚度数据库。实例证明,该方法既可用于车身概念设计阶段确定满足设计目标且符合工程要求的梁截面形状参数,也适用于详细工程设计阶段对现有车身截面进行局部优化以增加车身刚度和减小部件质量。     

基于P1N1植物生长算法的车身梁截面快速优化

为了在概念设计阶段快速有效地实现车身梁截面的优化设计,提出一种基于P1N1植物生长算法的截面快速优化方法。该方法结合汽车车身关键截面数据库,同时考虑了车身造型、内部空间、基本性能、制造工艺等方面约束条件。通过提取出截面数据库中的截面节点坐标以及截面性能参数,将数据库中梁截面的节点坐标作为设计变量,导入到P1N1植物生长优化算法中进行优化,从而控制梁截面的形状。建立基于P1N1植物生长算法的相关数学模型,并编制了相应的程序,通过算例验证了该方法能够高效实现车身梁截面的快速优化。     

基于中心引力算法的箱型梁面几何尺寸参数优化

针对起重机箱型截面梁截面尺寸多变量有约束的优化设计问题,提出采用中心引力现代优化设计算法来优化设计主梁截面。首先根据起重机主梁的箱型截面几何参数以及主梁受力特点,以应力、扰度和工艺等约束条件建立主梁质量最轻的目标优化函数。采用罚函数法将有约束优化转化为无约束优化,并依据类天体运动的中心引力算法对箱型梁截面进行优化。仿真结果表明,该算法能够在整个可行解空间进行寻优,有效避免陷入局部最优解。优化后的主梁质量比传统设计方法减轻14.5%左右。     

基于蚁群算法面向设计的车身关键截面生成方法

根据汽车车身概念设计阶段的车身造型、内部空间以及总体布置等方面的尺寸约束,考虑截面钣金件冲压成形等方面的形状约束要求,提出了一种生成具有指定截面特性的车身关键截面形状优化方法。该方法采用网格法思想将截面设计的可行域离散为若干节点,通过节点来控制截面的形状,基于蚁群优化算法建立了相关的数学模型并编制了相应的程序。通过某车型门槛梁截面的算例验证了该方法的有效性与实用性。     

基于梁单元的车身结构性能快速评估系统的开发

采用模板的方法构建了参数化的白车身概念设计线框模型,基于梁单元建立了柔性的车身结构有限元分析模型;建立了基于真实截面形状的参数化车身梁截面库,可直接计算截面的特性参数;实现了单元接头实现了对接头参数化精细模拟,提高了车身结构有限元模型的仿真分析精度;最后以实例的形式给出了该模型和详细车身结构模型的结构仿真分析的结果对比,结果表明采用梁单元模型构建车身结构符合车身设计初期的精度要求,并具有结构简单、计算速度快、易实现参数化等优点,适合在车身设计概念阶段快速评估车身的结构性能。     

车身多性能约束下的一体压铸三角梁轻量化设计

系统性地构建了一体压铸结构的优化方法,基于车身系统超单元模型实现多性能约束下的车身压铸件轻量化设计。首先,缩减复杂的车身系统,针对连续的车体结构,提出了子系统划分原则和方法,分别对各子系统进行超单元缩减,保证车身系统模型的分析精度并提高计算效率,为快速优化奠定基础;其次,同步考虑压铸结构单体性能和车身系统性能,采用折衷规划法归一化静动态子目标并构建综合目标函数,应用层次分析法得到子目标权重系数,进而开展了多模型拓扑优化,确定了加强筋位置分布;进一步地,同步考虑可设计与可制造性,对压铸结构变厚度拔模面进行参数化定义,并在优化过程中施加制造约束,基于构造的组合代理模型完成厚度参数设计。研究结果表明：在保证分析精度的前提下,缩减的车身系统模型可节省97.3%的计算资源;通过优化,在大幅提高车身一体压铸三角梁结构相关性能的同时,可实现轻量化,表明了所提方法的正确性和实用性。     

轿车白车身概念设计阶段梁截面优化设计

轿车白车身刚度对整车的噪声、耐久性和安全性等都至关重要。在以梁壳单元建立的白车身线框模型基础上,推导薄壁梁截面特性参数的计算方法,引入比例向量为截面形状变化参数和设计变量,通过对白车身刚度进行灵敏度分析,以质量为优化目标,弯曲和扭转刚度为约束,得出车身的优化方案,并进一步推导得出目标梁的截面形状优化结果。优化结果表明,该方法能够在概念设计阶段为设计者提供有效的设计参考,缩短设计周期、提高设计质量。     

扩展拉格朗日乘子粒子群算法解决工程优化问题

工程上很多优化问题,如容器设计、波纹管、板翅式换热器的结构优化设计等,皆为非线性约束优化设计问题,常采用惩罚函数法处理约束条件;为获得问题最优解,该方法需要合理确定初始惩罚因子,且需要动态惩罚因子无穷大。扩展拉格朗日乘子法是一种改进的惩罚函数法,可以克服惩罚函数法的不足,获得全局最优解,但目前对其研究和应用有限。对拉格朗日乘子法与粒子群算法相结合处理非线性约束问题进行研究,提出惩罚因子更新策略,确定扩展拉格朗日乘子粒子群算法合理的操作过程。标准测试函数结果显示：提出的方法及策略实现了扩展拉格朗日乘子粒子群算法解决非线性约束问题,并得到了问题的全局最优解;其在容器及波纹管系列优化设计中的应用进一步显示,提出的方法在处理非线性约束工程实际问题时,运行稳定可靠,可快捷获得问题的全局最优解或近似最优解。     

基于主断面刚度优化分配的车身正向概念设计

提出了基于刚度优化分配的车身正向概念设计流程。根据车身结构拓扑与刚度分布紧密关联和相互影响的特点,提出了车身刚度链设计方法。建立了基于梁单元的车身简化模型,确定了18个主断面位置,建立了以主断面为节点的车身刚度链数学模型。针对车身刚度分布问题,研究了基于车身刚度链的整体刚度优化分布方法,建立了车身弯曲刚度优化分布问题的数学模型,利用遗传算法进行了求解,确定了各主断面的材料分布。与已有近似标杆车CAE模型的刚度仿真结果进行对比,验证了该刚度优化分布方案的合理性以及车身刚度链方法的有效性。     

基于神经网络的车辆主减速器混合遗传算法优化设计

车辆驱动桥的组成包括主减速器、差速器和半轴,其中汽车主减速器的结构和尺寸极大的影响着汽车的动力学性能和经济性,因此采用优化设计方法来设计汽车主减速器是非常重要的。在满足主减速器接触强度、弯曲强度和边界约束的条件下,建立了优化设计数学模型。由于传统的优化方法存在着求解过程复杂和寻优过程容易陷入局部最优解的问题,故通过神经网络方法拟合待求系数,应用遗传算法工具箱调用混合遗传算法寻求最优解,使求解过程得到简化,确保可靠地获得全局最优解。     

基于耐撞性的车身轻量化设计

耐撞性的分析一般都是以板厚尺寸为变量,文中增加了截面形状变量对车身耐撞性影响的研究。首先,分析某型车初始正面全宽耐撞性能并对比试验进行标定;其次,依据前舱结构的比吸能筛选变量并进行参数化和试验设计;最后,为了提高耐撞性优化的效率,通过拟合Kriging近似模型,采用多岛遗传算法进行优化。优化结果表明:通过优化车身关键结构的截面形状和板厚,使得B柱峰值加速度和主要吸能梁结构的质量分别改善了1.23%和15.51%。     

巷道堆垛机结构优化设计

目前我国的巷道堆垛机结构设计存在着性能不符合使用要求与自重大的缺点。本文对影响结构性能的主参数进行了研究，建立了基于立柱变截面设计的优化设计数学模型，对混合离散变量提出了广义等式约束理论。工程实例表明，优化结果使结构的刚度和动态特性等得到改善，而且重量减轻。     

白车身多学科轻量化优化设计应用

在白车身开发早期阶段引入结构轻量化思想,建立隐式全参数化白车身模型,通过多学科优化过程,找到白车身零件形状、尺寸、位置与厚度等各参数之间的最佳组合,以及满足系统各项性能要求的重量最优解,使白车身轻量化设计的潜能得到最大程度的发挥。根据白车身自身性能的特点对其分成不同的优化区域分别进行不同工况的优化,从而合理地安排设计变量和样本点数量,并对由试验设计得到的近似模型进行多学科的轻量化优化设计,有效地控制分析与优化时间,给车身设计提供指导。最终得到的白车身方案减重12 kg,减重率达到4.5%。同时利用方差分析方法,对各设计变量对性能的贡献量与主效应进行分析,掌握设计变量对刚度,模态、被动安全性能以及重量的影响规律。     

基于正交试验设计的客车车身结构优化研究

应用MSC.Nastran软件对某客车车身骨架结构进行四种不同工况下的截面尺寸优化,然后采用正交试验设计方法,分析了四种优化工况结果在综合优化分析中所占的最优权重,确定了最优的综合优化方案.通过对综合优化后的车身结构进行分析校核可以确认,引入正交试验设计方法进行结构综合优化,可以在确保大客车车身刚度、强度和模态等性能指标的前提下,实现结构多工况优化设计和车身结构的轻量化.     

基于线形梁计算模型的车辆框架优化设计

结构优化是汽车轻量化设计的重要途径之一。基于型材制造的载重型汽车框架结构在力学上具备梁结构的特征,以框架的线形梁计算模型为优化对象,代替实体梁结构模型进行结构优化设计,并基于进退搜索法思想和补偿法思想,提出了接点位置优化和截面尺寸优化两种优化方法。整个优化过程分两个阶段进行:首先对结构进行接点位置优化,以降低结构应力,均匀应力分布;随后进行截面尺寸优化,确定梁的最优截面尺寸。算例分析表明:结构经过优化设计后,不但满足了力学性能的要求,而且整体重量有所降低,应力分布也更加均匀。     

基于双层规划的白车身结构优化

在单次优化中,具有高维设计空间、多形态变量的优化易求解困难。因此将其分解成低维、单一形态变量的多层次优化。若优化分为双层次,上、下级相互依赖、相互作用、共同决定响应,即为双层规划问题。但是,双层规划令下级在上级的决策环境中寻求最优解,本质上求解困难。为此,通过上、下级间的迭代进行求解。为提高白车身性能并实现轻量化,应同时优化截面形状和板件尺寸。复杂截面形状的参数化引用网格变形技术,易引起板件穿透和单元质量差,进而导致单次优化的重分析失效而终止迭代。因此基于近似模型优化截面形状。然而,尺寸优化为实现轻量化而增加设计变量,随设计空间维数的提高响应面模型的采样点成倍增加、拟合精度急剧下降。因此采用Nastran Sol200优化的方法。根据截面形状和板件尺寸优化的特点,将双层规划法引入白车身结构优化,解决了优化求解困难的问题,同时有效提升其静态刚度、模态频率和实现轻量化。     

一种基于NURBS曲线插值技术的CAE优化方法

提出了一种基于NURBS曲线插值技术的CAE优化方法。采用该方法对具有曲面形状的变截面梁结构建立了优化设计模型，介绍了该方法在CAE中的优化过程。在通用有限元软件中采用参数化设计语言APDL编制程序实现了目标函数的优化，并通过实例计算验证了该方法的正确性。     

Pareto多目标遗传算法及其在机械健壮设计中的应用

在机械或结构的优化设计中 ,普遍存在约束的作用 ,且最优解往往位于可行域的边界上。由于外界环境的变化或人为因素造成设计变量扰动 ,可能使设计成为不可行。本文提出了一种的基于设计变量敏感性的健壮性设计方法 ,并提出了一种用 Pareto遗传算法来实施的带约束的多目标优化方法以求解健壮性问题。 Pareto遗传算法可得到 Pareto最优解集 ,从中可选出满足设计需要的解。本文提出的算法包括 5个基本算子 :选择、变异、交叉、小生境技术、Pareto集合过滤器。文中用算例说明该方法的应用     

基于6σ稳健设计的轿车侧碰车身B柱轻量化研究

考虑不确定性因素的稳健设计是提高轿车设计中结构可靠性与碰撞安全性的有效途径。传统的轿车车身优化设计,由于忽略加工、制造和环境等不确定性因素,导致设计目标如碰撞性能或者轻量化效果不稳健。研究了考虑不确定性因素干扰下的6σ稳健性设计,以某轿车侧面碰撞为实例,首先根据相关碰撞法规建立了准确的有限元模型并进行了验证,然后在建立了确定性优化模型以及代理模型后,采用序列二次规划算法求得了最优解并进行可靠性分析,最后采用6σ稳健性设计方法对原车身B柱进行了轻量化研究和改进并与确定性优化结果以及原车身B柱进行了对比分析。分析结果表明,优化后的轿车车身B柱碰撞工况下性能稳健性得到全面的提高,且质量相比于原车身B柱减小了3.2%。     

基于断面载荷分析的正面车身结构安全性能优化

车身结构的安全性能是整车安全性能的基础,基于断面载荷理论进行车身结构安全性能优化设计是车身结构设计的重要方法之一。文中通过对某车型前纵梁和前横梁断面优化设计,使得在正面百分之百刚性壁碰撞和百分之四十偏置碰撞中车身结构变形合理,吸能充分,有效地保证了假人的生存空间。