基于隐式参数化耦合模型的车身集成优化

为提高车身截面优化效率,基于SFE CONCEPT构建白车身关注部位的隐式参数化模型,并与白车身有限元非参数化模型进行耦合,使参数化模型与有限元模型耦合边界处的连接关系随截面变化自动更新,通过试验验证耦合模型的有效性。基于试验设计（design of experiments, DOE）方法、近似模型、多目标优化等策略,对白车身耦合模型进行刚度和模态等多学科集成优化,实现车身局部结构快速轻量化设计。     

多目标轻量化的白车身隐式参数数值模拟

普通方法构建的白车身多目标轻量化设计模型存在精准度低、优化效果差的问题.通过隐式参数数值模拟方法,先对白车身构建隐式参数化模型,再通过非安全件轻量化优化设计和正面碰撞安全件轻量化优化设计实现白车身多目标轻量化.通过对该方法的性能优化验证及对比实验发现,经过多次迭代后,上述方法构建的白车身模型的精准度均大于90％,优化变化率大于8％.     

参数化白车身结构轻量化多目标优化

利用SFE Concept建立某轿车白车身的参数化模型,采用有限元法对白车身的静态弯曲和扭转刚度、主要低阶模态进行分析,并将仿真结果与试验结果进行对比。将参数化白车身与动力总成、底盘、闭合件连接后,仿真分析整车正面100%碰撞安全性能并验证有限元模型的有效性。提出通过相对灵敏度分析确定白车身非安全件设计变量的方法,采用最优拉丁超立方方法生成样本点,基于径向基神经网络方法拟合近似模型,以白车身非安全件和正碰安全件为轻量化对象,通过第二代非劣排序遗传算法对白车身进行多目标优化设计。结果表明：在白车身静态弯曲刚度降低3.60%、静态扭转刚度降低3.91%、一阶弯曲模态固有频率降低0.09%、一阶扭转模态固有频率上升1.26%、正碰安全性能基本不变的情况下,白车身质量减少24.17 kg,减重7.42%,轻量化效果显著。     

基于隐式参数化的白车身建模方法

针对利用传统方法进行新车型概念设计时,需要在大量待选方案的基础上分别建立CAD模型和CAE模型,耗费大量人力和时间的问题,介绍车身隐式参数化建模的基本构成元素和高级构成元素、多层面建模技术和映射连接技术,以及基于隐式参数化的车身建模思路;对某车型前部白车身进行隐式参数化建模;对参数化模型与原有限元模型进行碰撞仿真分析和对比,结果表明用隐式参数化建模方法进行车型概念开发可行,能实现早期开发中车辆结构性能的快速评估.     

针对白车身轻量化系数的结构灵敏度分析与软件开发

为实现白车身轻量化,以白车身零件厚度为优化变量,建立参数化模型。定义白车身静态扭转刚度工况并进行有限元分析,得到扭转刚度响应和轻量化系数,采用解析法推导轻量化系数对厚度的灵敏度。基于HyperMesh二次开发完成灵敏度分析流程自动化,求解白车身轻量化系数的灵敏度。根据灵敏度排序对白车身零件厚度进行优化,实现轻量化系数降低,扭转刚度提高,白车身质量减轻。     

基于有限元分析的某轿车白车身轻量化设计

为了减轻某款SUV车型白车身的质量,建立了其三维数字模型,通过网格划分处理后得到了其有限元模型。对上述模型进行了动态分析和静力分析,得到了该其前六阶固有频率及刚度值。以得到的固有频率以及刚度值为依据采用单目标尺寸优化的方法对白车身的重量进行减重优化,并且将优化后的结果和优化前进行对比。结果表明通过优化白车身减重23.1kg,减重比例达5.31%。并且保证了模态频率值和刚度值在车身设计要求范围内,在不降低白车身安全性能的前提下实现了减重的目的。     

PIAnO在白车身轻量化设计上的应用

以某SUV车型的白车身为研究对象,采用高效的实验设计和优化软件PIAnO,综合考虑其模态、刚度、40%偏置碰和侧碰等性能进行轻量化设计。确定并优化设计变量,对白车身刚度和模态性能进行近似建模。提出分段优化方案并进行仿真验证,得到的白车身质量减少11.93 kg,下降3.08%。将该轻量化白车身的100%正碰、强度、IPI和NTF性能进行验证,满足设计要求,证明基于PIAnO的白车身轻量化策略行之有效。     

一类三次隐式代数曲面参数化研究

在CAGD中隐式曲面和参数曲面作为曲面的两种表示形式各有其内在的优点 ,多年来如何有效地实现二者的相互转换一直是CAGD的一个热点问题 对一类GC1拼接两个二次曲面的三次混合代数曲面进行了研究 ,提出一种基于同轴平面束与代数曲面相交的几何化参数化方法 与传统参数化方法相比 ,该方法结构直观且具有可使三次代数曲面位于 [0 ,1]× [0 ,1]参数区间内 ,以及曲面的边界位于等参数线上等特点 ,利用这种参数曲面可以方便地实现机器作图和各种操作 实验结果验证了方法的有效性     

隐式曲面快速多边形化

隐式曲面多边形化是隐式曲面绘制的常用算法。该文提出了一个隐式曲面快速多边形化算法。首先用Bloo-menthal的多边形化算法生成一个粗糙的初始网格,再进行网格优化提高网格规则性,最后用多边形细分策略细分优化后的网格。实验结果表明,该算法在网格生成速度和网格规则性上都胜于Bloomenthal的多边形化算法。     

基于网格优化的隐式曲面自适应多边形化

隐式曲面多边形化是隐式曲面绘制的一种常用算法.基于网格优化的隐式曲面快速自适应多边形化算法,首先用多边形化算法生成一个粗糙的初始网格,再利用网格优化方法从网格顶点位置、规则性和网格法向三个方面对粗糙网格进行调整,最后根据网格的局部曲率用多边形细分策略细分优化后的网格.实验结果表明,该算法在网格生成速度和网格规则性上都胜于Marching Cubes的多边形化算法,恢复的隐式曲面能较好地反映形状特征.     

基于概念设计的框架车身多目标优化系统

为实现概念设计阶段车身结构和性能的快速优化,构建多工况、多目标优化系统FVO,其中包括车身几何建模、有限元分析、结构优化等。该系统可以快速建立参数化框架车身几何模型,自动生成满足多工况要求的高精度有限元模型,利用多目标优化算法对车身的梁和板结构进行多工况优化计算,为用户提供满足众多约束条件的优化设计方案。在阐述FVO系统整体结构和具体方法的基础上,通过简单设计实例证明系统的有效性和准确性。     

基于接头刚度灵敏度分析的白车身结构优化

利用MSC Nastran的灵敏度分析功能,以材料的弹性模量为变量,提出一种车身薄弱接头的识别方法,快速找出车身薄弱区域.参照灵敏分析结果,对白车身结构进行优化,提升其结构性能,验证该方法的有效性.     

基于道路载荷谱的车身焊点疲劳寿命分析

针对目前汽车焊点疲劳分析方法精度低、建模复杂等问题,以某自主SUV车身焊点为研究对象,采集道路载荷谱,通过载荷虚拟迭代得到底盘与车身连接点的载荷.研究结果表明,对车身焊点分别使用基于力(载荷)和应力的疲劳分析,可以准确预测试验样车焊点开裂位置,缩短焊点疲劳分析周期.改进后的样车顺利通过耐久试验场验证.     

基于灵敏度分析的白车身扭转刚度优化

为提高某量产车型白车身(Body in White,BIW)扭转刚度,提出一种基于灵敏度分析的BIW刚度优化方法.深入阐述灵敏度分析原理和车身刚度优化策略,分析该车型车身开发中的37个低成本横向构件的料厚变化对BIW扭转刚度的影响.通过对BIW有限元模型的计算和分析,验证优化策略并对比优化前后的BIW扭转刚度性能.结果表明该方法以较低成本就可达到车身扭转刚度的较大提高.     

轻量化车身车顶抗压设计优化

为保证轻量化车身的车顶在滚翻事故中有足够的强度抵抗变形,参考美国的有关标准对车顶进行抗压强度有限元分析,采用拉丁超立方法进行虚拟试验设计（Design of Experiment,DOE）;根据虚拟DOE结果分析车身侧围和顶部部件的敏感度,得到最敏感的6个部件;采用微分进化算法对这些部件进行优化计算,并用高强度材料替换,达到保证抗压性、经济性并减轻部件质量的目的.