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。     

基于混合近似模型的汽车正面碰撞耐撞性优化设计

以汽车前部结构主要零件的厚度为变量,采用拉丁超立方试验设计方法生成100个汽车正面碰撞有限元仿真模型样本数据并进行计算,对计算结果应用Kriging模型、最小二乘响应面模型、径向基函数模型构建前部结构质量、B柱加速度最大值和前部结构最大吸能相对于各部件厚度的三种近似模型。以B柱加速度最大值为目标,约束前部结构最大吸能、前部结构零件质量及各零件厚度,利用模拟退火算法和三种空间密集撒点优化搜索方法,最终得到一组最优的前部零件厚度组合,使得B柱加速度最大值最小。研究表明,该方法计算精度和效率较好地满足了耐撞性工程设计的需求。     

RBF近似模型在汽车碰撞变复杂度建模中的应用

针对汽车正面碰撞过程中考虑到车身后部部件结构几乎不发生明显变形的特点,采用最优拉丁超立方试验设计,利用较少的样本点数据在简化模型和高精度模型中建立一个差值补偿近似模型,在此模型和简化模型基础上构造新的样本点数据,利用RBF近似模型建立新的近似模型。利用该方法对以汽车前部7个主要吸能部件的板厚作为设计变量,以整车质量和整车碰撞加速度峰值aB作为优化目标函数的汽车100%正面碰撞的多目标优化问题进行仿真研究,结果表明该方法在保证模型精度的同时能够快速地得到优化值。     

双重标准下的车辆安全性优化设计研究

将从新车碰撞测试中提取的峰值减速度和行人小腿减速度作为定义双重标准下最优化问题时的约束变量。令缓冲梁、前纵梁、缓冲包覆的规格和泡沫强度作为设计变量,使用经过验证的车辆截断有限元模型,对车辆前端结构质量进行最优化设计。使用最优拉丁超立方试验设计和径向基函数法,生成约束函数的代理模型,进一步构造目标函数并通过遗传算法得出最优解。结果表明,最优设计尺寸使得车辆前端结构质量明显减少,并同时满足相关法规对车辆前端正面碰撞刚性障碍物耐撞性和对行人碰撞安全的双重要求。     

多目标遗传算法在整车轻量化优化设计中的应用研究

采用D－最优试验设计方法对汽车前部关键吸能部件的材料和板料厚度进行多参数空间的样本数据设计;为提高计算效率,将能够代表整车正面碰撞过程的高精度多参数近似模型引入到整车轻量化优化设计中,并利用多目标遗传算法对近似模型进行优化,使得车身前部吸能部件的板料厚度和材料得到合理配置,同时也使得整车质量和B柱加速度尽可能最小。在车辆安全性满足CMVDR294安全法规的同时,也在一定程度上减小了整车的质量。     

基于正面碰撞的商用车吸能结构改进

对于商用车整车正面碰撞安全性,国标主要考察两个部分:整车结构耐撞性与对应乘员保护,分别影响车身结构设计与约束系统开发,两方面需相互协作方可保证整车符合法规要求。建立了汽车正面碰撞有限元模型,并对其进行验证。在建立的模型的基础上,使用HyperMesh和LS-DYNA软件进行联合正面碰撞仿真分析,综合评价了整车碰撞性能。针对正碰过程中出现的整车加速度偏高的问题,选取汽车前部的保险杠系统和前纵梁部件为分析对象,进行了相应的结构改进。结果表明:改进后的结构在保证了驾驶舱完整性的同时大大改善了整车加速度曲线,为后期约束系统的开发奠定了良好基础。     

考虑制造成形质量的保险杠系统多目标优化设计

针对保险杠系统设计制造质量-成本与耐撞性的要求,文中提出了一种考虑制造成形质量的保险杠系统多目标优化设计方法。该方法首先建立了以拉裂和起皱程度为制造成形质量评价准则的保险杠系统主要吸能部件的冲压成形模型,以及以吸能、受力和侵入量为耐撞性评价准则的保险杠系统正面碰撞模型。将防撞梁和吸能盒的壁厚作为连续型设计变量,材料型号的选择作为离散型设计变量,结合质量和成本要求建立了多目标优化设计函数关系。然后通过径向基函数构建代理模型,并采用微型多目标遗传算法求得Pareto最优解集,再由TOPSIS决策方法从该解集中选取最优设计方案。最后对某保险杠系统进行多目标优化设计,结果验证了该方法的有效性。     

电动汽车动力系统参数多目标优化方法

提出一种以电动汽车的综合性能需求为驱动,基于质量功能展开和径向基函数的动力系统参数多目标优化方法。以包含成本、工况能耗和续驶里程等的综合性能最优为目标、以动力系统部件特征参数为设计变量,建立动力系统参数多目标优化的数学模型;基于质量功能展开建立整车性能需求和技术特性指标的耦合模型,确定子目标函数的权重系数;基于Modelica建立整车性能仿真模型并构建工况仿真的径向基函数响应面模型;采用模拟退火算法进行动力系统参数的综合目标优化设计。以某款电动汽车进行实例验证,优化方案的车辆综合性能提升了6%,证明了研究方法的有效性。     

四轮驱动微型电动汽车正撞吸能性的仿真和改进

结合国产某四轮驱动微型电动汽车的开发任务,从提高整车正面碰撞吸能性设计水平的目标出发,进行了整车正面碰撞过程的计算机仿真研究。根据仿真结果,以合理的压塌顺序和失效模式为目标．对正撞过程的主要吸能部件——底架进行了多方案优化筛选和局部改动,有效提高了其正撞吸能性。     

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。