基于响应面方法的微型车车门模态分析与优化

应用灵敏度分析方法和响应面法,优化车门结构模态。建立车门的有限元数值仿真模型,并通过约束模态测试对仿真模型进行标定。对车门第三阶模态频率关于车门板件厚度的灵敏度进行了研究,筛选出高敏板件并以这些板件的厚度为设计变量,运用面心复合设计方法获取样本点,构建了车门第三阶模态频率的二阶显式响应面函数。基于此响应面函数进一步建立了优化模型,结果显示改进车门厚度后,车门和白车身模态分离,同时实现省材5.83%。     

基于神经网络和响应面近似模型的车门性能多目标优化

通过优化前车门模态、刚度以及轻量化,以改善整车性能和车内舒适性是车辆NVH的研究热点之一。以某乘用车左前车门为研究对象,计算分析其模态和刚度性能。以关键零部件厚度为设计变量,通过最优拉丁超立方试验设计获取样本数据,构建车门模态、刚度及质量的神经网络和响应面近似模型。以车门一阶弯曲模态频率最大化、质量最小化为优化目标,其余性能为约束,运用NSGA-II遗传算法进行性能多目标优化。结果表明:车门一阶弯曲模态频率提高1.24Hz;车门质量减少3.63kg,轻量化率为13.57%,其余性能均达标。基于多种类近似模型的多目标优化方法可有效提升车门性能。     

汽车车门多学科性能分析与轻量化多目标优化设计

为确保车门力学性能、结构性能、安全性能以及实现轻量化,以汽车前车门为研究对象对其进行有限元模型建立、动静态特性分析并基于LS-DYNA进行碰撞分析。将分析结果结合预期目标,提出以轻量化为主要目标,同时提升下沉工况刚度、窗框中部刚度、优化一阶模态频率的多目标尺寸优化问题。通过建立数学模型,结合Plackett-Burman设计对变量进行灵敏度分析,再通过Hammersley法进行试验设计(DOE)并运用HyperKriging法得到拟合模型。采用多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行优化,得到Pareto解集。根据经验,从非劣解中挑选最优解。将优化结果进行分析验证。结果表明:优化后汽车车门性能达到预期目标,质量减轻0.23 kg。     

基于隐式参数化技术的车门内饰板安全性设计

合理设计车门内饰板形状和厚度可以有效地降低乘员损伤程度,同时减少内饰板质量。将隐式参数化技术运用在车门内饰板开发过程中,建立了参数化车门子系统有限元模型,利用多目标优化算法在近似模型基础上优化扶手形状和内饰板厚度。案例表明:该方法可以成功的解决车门内饰板安全性设计和轻量化要求的多目标问题,大大缩短开发周期。     

基于灵敏度及尺寸优化的汽车车门轻量化

以国产某小车车门为研究对象,建立车门有限元模型,对车门进行垂直、侧向刚度分析,并进行自由模态分析和模态试验,验证模型的有效性。计算各部件对车门刚度和一阶模态的灵敏度,确定敏感区域。基于灵敏度分析方法,以车门质量最小为目标函数,在保证车门刚度和一阶模态频率不降低的前提下,结合尺寸优化设计方法优化车门各部件厚度。优化结果表明,车门下沉刚度提高了12.03%,水平刚度提高了1.04%,一阶模态频率提高了0.2 Hz,车门的总质量下降了4.74%,达到了良好的轻量化效果。     

基于等效静态载荷法的机床溜板箱结构优化

高速高精密机床要求运动部件在满足一定的自振频率及静刚度的前提下尽量降低质量,以提高机床的加工精度与加工效率,减小驱动功率,降低机床的能耗。文中以某型号锥齿轮磨齿机溜板箱为研究对象,采用分层优化方法对结构进行轻量化设计。首先采用等效静态载荷法,以结构静刚度最大为优化目标,设计结构的筋板最优布局;然后再用尺寸优化方法,以溜板箱的质量为优化目标,约束溜板箱的自振频率,以筋板的厚度为设计变量进行优化设计。与原模型相比,优化后的溜板箱质量减少了3.4%,而1阶固有频率增加了30.8%,结构静刚度基本不变。研究表明,采用提出的分层优化方法,综合应用结构拓扑优化和尺寸优化技术,可得到具有良好动静态性能的轻量化运动部件结构。     

基于Plackett-Burman试验设计的某车门结构件厚度优化

建立某车门垂直刚度和一阶模态的有限元模型,分别计算出车门初始设计时的垂直刚度与第一阶模态;利用PB试验设计找出对车门垂直刚度和一阶模态影响较大的零件,以这些零件的料厚为设计变量,利用OptiStruct进行尺寸优化。优化后在车门第一阶模态频率满足设计要求的同时,车门总质量比优化前减少了3.4%,车门的垂向刚度则提升了34.75%,取得了较好的优化效果,为车门的后续设计提供了指导。     

车门隔声量的多学科设计优化

汽车NVH性能越来越受到生产商和消费者的重视,车内噪声水平是其重要的一项评价指标。对车门结构进行优化设计可以提高车门隔声量,降低车内噪声,提高整车NVH性能。文中分别运用质量定律和有限元方法计算简单板件的隔声量,有限元方法计算车门的隔声量并与车门隔声试验结果对比,证明有限元方法的准确性和方便性。考虑车门在模态、刚度、总质量的约束下,以车门隔声量最大为目标,对车门结构进行多学科优化设计。选取车门主要板件厚度作为优化变量,采用最优拉丁方试验设计采取样本点,多项式响应面法建立近似模型,运用连续二次规划优化算法求解优化问题最优解。优化后的车门与原车门相比,车门隔声量提高了1.2 d B,优化效果明显。     

基于灵敏度的车门下沉刚度分析及优化

文中将灵敏度分析方法和优化方法相结合,快速有效地解决汽车车门下沉刚度不足的问题。首先在灵敏度方法的相关理论基础上进行灵敏度分析,找出影响车门下沉刚度的灵敏部件,将灵敏部件的厚度作为优化设计变量、车门下沉刚度目标值作为约束、车门部件的重量作为目标函数建立优化模型,运用adaptiveResponseSurfaceMethod优化算法,找出部件厚度的最优值,在满足车门下沉刚度的同时使车门轻量化。     

基于空间多层形貌优化的车门轻量化设计

针对传统形貌优化技术的起筋只能沿板件法向正方向的局限性,应用空间多层形貌优化技术解决了该问题,结合工艺可行性、结构功能及性能等要求,对车门内板进行结构轻量化设计,并进行了实车门刚度台架试验验证。在不增重的前提下,提高了扭转刚度,满足了车门设计目标要求,实现了车门轻量化设计。     

基于响应面法的挖掘机三油缸结构动臂轻量化设计

考虑到三油缸结构动臂的结构特殊性,以及传统经验方法在结构设计上的保守性因素,提出了基于响应面法的变厚度轻量化设计方法,并搭建了基于多学科优化软件Isight、有限元软件Nastran以及利用Python语言二次开发的集成优化环境。基于板壳理论与测试数据建立了三油缸结构动臂危险工况的有限元参数化模型,并以其主要板厚尺寸为初始设计变量,以结构强度、刚度及重量为模型响应,结合最优拉丁超立方设计法对初始变量进行了灵敏度分析,使用筛选后的设计变量拟合响应面模型(RSM);以结构强度和刚度为约束条件,动臂质量最小为目标函数,采用多岛遗传算法对响应面模型进行优化。结果表明,在保证结构性能的前提下,该方法轻量化设计后的动臂减重14.7%,优化效率较有限元模型提高84%左右,优化效果显著且大幅度缩短了设计周期。     

某型机翼翼梁结构优化设计研究

在进行某型飞机机翼翼梁设计时,在翼梁拓扑优化中,基于有限元分析方法建立了以翼梁腹板的最小柔顺度为目标函数、以体积分数为约束条件、腹板单元密度为设计变量的数学模型,通过对翼梁腹板进行拓扑优化获得了翼梁刚度提升的结构形式;在翼梁尺寸优化中,建立了以翼梁体积最小为目标函数、以梁的许用应力为约束条件、单元厚度为变量的数学模型,并进行了主梁/后梁结构的尺寸优化。优化后主梁、后梁结构减重分别达26.5%及27.7%,一阶频率分别从1.17 Hz和4.34 Hz增加至2.26 Hz和4.59 Hz。初步实现了机翼翼梁结构的轻量化设计目标。     

基于刚度和模态的某自卸车车架轻量化设计

利用有限元模态分析理论,分析了某自卸车车架的动态特性,结合车架模态试验验证了模型的合理性。在已验证的模型基础下求解了车架的弯曲和扭转刚度。进行灵敏度分析以确定有效的设计变量。以车架总质量为目标函数,以刚度和1阶固有频率为约束条件,建立轻量化优化模型。通过拉丁方试验设计方法选取样本点,运用径向基函数构造模型各响应的近似模型,采用遗传算法求解近似模型。获得的优化结果参数代入实际模型后结果表明车架总质量在满足刚度和1阶模态频率约束要求下下降了18.37 kg。     

基于拓扑优化的装载机工作装置结构轻量化设计

基于拓扑优化对装载机工作装置结构进行轻量化设计,建立装载机工作装置的有限元模型,在五种工况下对工作装置进行有限元分析,得到应力云图,显示动臂的应力裕量较大。通过HyperWorks软件Optistruct模块建立动臂参数化模型,以质量最轻为目标函数,以动臂两侧板各单元相对密度为设计变量,以结构强度和刚度为约束条件,进行轻量化设计。结果表明,在满足结构强度和刚度的条件下,动臂的质量减轻19.25%。对优化前后的动臂实体模型进行模态分析,确认前六阶频率和振型变化不大,动臂的动态性能稳定可靠。     

基于正交试验设计的车门系统参数优化

以某车型的左前车门为研究对象,将多目标优化方法与正交试验设计设计方法相结合的方法应用于车门系统零部件厚度参数优化设计。利用Hyperworks软件建立车门有限元分析模型,并对其进行模态、刚度分析,然后进行模态试验和刚度试验验证分析模型的正确性;以车门板件厚度为变量对车门系统各个性能进行灵敏度分析,选取对车门性能影响较大的车门板件厚度为控制因素,应用带权重的分目标乘除法构造车门系统的综合性能评价函数,采用正交试验设计方法针对车门系统的综合性能进行参数优化设计,最终获取车门系统各个零部件厚度参数的最佳组合。     

微型电动汽车车身的轻量化

目前对于电动汽车车身轻量化研究中,多数都没能兼顾优化后车身性能、优化效率和精度。为了提高轻量化后车身的性能,提出一种综合考虑质量、刚度与一阶振动模态的多目标优化设计法。将有限元分析法和实验验证相结合,构造了基于材料和尺寸的微型电动汽车车身轻量化方法,确保了优化精度。采用灵敏度分析法确定关键部件厚度为优化模型的设计变量,提高了轻量化研究的效率。与传统的轻量化研究相比,该方法在获得近似最优解的同时能够保证轻量化后的车身性能满足要求,并且提高了计算效率和精度。     

重型自卸车主副一体式车架轻量化优化设计

建立了TY型重型自卸车主副一体式车架有限元模型,通过稳态力学分析发现该车架整体强度过大,对车架结构进行了轻量化优化设计。该优化模型以车架部件的板厚为设计变量、以车架的总质量最小作为目标函数、以车架的强度作为约束条件进行了多工况下的优化,并对优化后的车架进行刚度对比分析,在保证整体强度和刚度的前提下,优化后的车架比原车架质量减轻9%,取得了良好的轻量化效果。     

基于响应面法的动力电池包箱体轻量化优化设计

为了满足电动汽车电池包箱体高强度、轻量化的设计要求,提出了一种基于数值优化与有限元仿真相结合的动力电池包箱体轻量化设计方法。以电池包箱体各部件的厚度为设计变量,箱体质量最小化为优化目标,三种典型路面工况下箱体的最大等效应力、最大变形量和箱体结构的第2阶约束模态频率为约束条件,建立了箱体轻量化优化数学模型。利用Box-Behnken试验设计获得了5个设计变量3个水平的数值模拟试验组合,采用多元回归分析和帕累托方差分析拟合得到了多项式响应面近似模型,并引入到轻量化优化数学模型中进行了迭代优化,结果表明:优化方案的电池包箱体质量比原方案减少了7.4%,典型路面工况下最大等效应力降低了18.6%、最大变形量减小了22.5%,箱体结构的第2阶约束模态频率提高了14.8%。     

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。     

某重型商用车驾驶室动态特征分析及优化

利用有限元模态分析理论,分析了某重型商用车驾驶室的动态特征,并结合试验模态分析,验证了驾驶室有限元模型的正确性。利用该有限元模型进行灵敏度分析,找到对一阶模态影响大的部件,以它们的厚度为优化变量,以扭转刚度为约束,以一阶模态和驾驶室质量为优化目标,建立多目标多约束的优化模型。运用径向基函数代理模型和微型多目标遗传算,结合模型管理技术更新代理模型,并严格控制代理模型的误差。最后获得大量误差很小的非支配解,为设计提供多种参考方案,驾驶室模态得到明显改进,质量也有所降低。