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。     

连续变截面板(TRB板)在汽车前纵梁中的应用及优化分析

汽车前纵梁结构设计不仅要满足整车布置和承载要求,还需满足耐撞性要求。为实现耐撞性和轻量化双重目标,在前纵梁结构中引入连续变截面板(TRB板),充分利用其材料特性,满足前纵梁结构的吸能与变形模式。分别对TRB板材和等厚板材结构件进行台车碰撞试验及有限元仿真分析;建立加速度和质量的多项式响应面模型,以最小加速度峰值为优化目标,对TRB板的薄壁梁尺寸参数进行优化设计。结果表明,相对于等厚板,TRB板材的薄壁梁结构变形量较小、加速度峰值较小,具有更好的耐撞性;优化后的薄壁梁质量减轻5.21%且加速度峰值减少1.63%,且响应面近似模型具有较好的预测精度。     

汽车前防撞梁的耐撞性与轻量化优化设计

为改善汽车的耐撞性、提升汽车的轻量化程度,从结构改进的角度对汽车前防撞梁进行优化设计。建立汽车前防撞梁正面100%碰撞模型,以前防撞梁横梁和吸能盒厚度为设计变量,以碰撞力峰值作为约束条件,构建以前防撞梁总成吸能量最大化、质量最小化的多目标优化模型。采用哈默斯利法进行试验设计,通过拟合得到近似模型。近似模型与仿真值误差不高于5%。采用全局响应面法对多目标问题进行优化,得到Pareto最优解集。结果表明,优化后前防撞梁吸能量提高了15.8%,质量降低了6%,碰撞力峰值降低了20.3%,比吸能提高了23.1%。优化设计显著改善了汽车的耐撞性并提升了汽车的轻量化程度。     

基于Kriging近似模型的车架轻量化优化

为了在减轻车架重量的同时尽可能提高其动、静态结构性能,以车架纵梁、横梁结构参数为设计变量,特别采用最优拉丁实验设计方法进行了样本数据设计,并运用Kriging方法构建了车架NVH、扭转刚度、弯曲刚度及车架质量等性能参数的多目标优化系统的近似模型,利用模糊多目标粒子群算法对近似模型进行了优化,得到了Pereto最优解集。结果表明,所建立的Kriging近似模型适合解决组合优化问题,在多个性能指标满足设计要求的同时,成功实现了车架结构的轻量化。     

东风重型载货汽车车架静动力学分析及优化设计

车架纵梁作为车架主要承载部件,其性能直接关系到汽车的承载能力与安全性。以国产东风重型载货汽车车架为研究对象,采用ANSYS Workbench建立有限元模型,对车架进行静力学和动力学分析。然后对车架纵梁进行优化设计,以车架轻量化和外载荷作用下变形量最小为优化目标,纵梁槽钢的截面尺寸作为设计变量,获得车架纵梁最优结构尺寸参数,实现了车架的轻量化。分析结果表明:在保证车架整体性能的前提下,车架最大应力值降低了3.9%,车架质量降低5.8%,并且优化后的车架防共振效果更好。该设计为车架结构的改进及优化提供了理论依据,具有重要的工程实用价值。     

中小型汽车起重机车架结构多学科优化

在Hyperworks软件中建立汽车起重机车架有限元模型,经过静强度和模态分析,其最大应力值大于材料的屈服极限值,经结构改进,车架静强度远小于材料的屈服极限,低阶模态值较低,影响乘坐舒适性。为解决改进后起重机乘坐不舒适性,建立以车架强度、刚度和振动模态等学科的多学科优化设计,采用响应面方法构件各学科结构响应的近似优化模型,最后将响应面近似模型导入ISIGHT优化软件,并用多岛遗传算法对车架进行协同优化。结果表明,车架质量减少129kg;车架的强度和刚度均满足材料要求;振动模态有所提高,达到了起重机工作状态下乘坐舒适性和车架轻量化的目的。     

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％.     

响应面和多目标遗传算法结合的副车架优化

为实现副车架设计过程中,质量和第一阶模态频率同时达到最优,在模态分析和三种工况副车架强度分析的基础上,首先应用Hyperworks进行了副车架参数化,建立了11个厚度尺寸变量。然后应用试验设计分析方法对尺寸变量进行筛选,去掉了3个对质量、最大应力和第一阶模态频率影响都不显著的因子,将基于移动最小二乘法构建响应面近似模型引入到副车架优化设计的复杂系统中。最后,基于副车架近似模型利用多目标遗传算法进行多目标优化,获得了副车架质量和第一阶模态频率的Pareto最优解。研究结果表明:通过获得的Pareto最优解的边界,可以指导副车架优化设计,将大幅缩减产品开发周期、降低产品开发成本。     

基于TRB结构的汽车前纵梁轻量化设计

以某汽车的前纵梁为例,参照我国C-NCAP中车辆正面碰撞测试要求,建立汽车前纵梁碰撞简化模型作为有限元仿真模型,并通过正交试验采样和多项式回归法构建响应面近似模型,将连续变截面板技术应用于前纵梁轻量化设计。结果表明:基于连续变截面板结构的汽车前纵梁相对于等厚板前纵梁具有更好的耐撞性,并且具有明显的减重效果,前纵梁质量减少了3.85kg,减重17.7%。     

基于IRSM和IP-GA的车架非概率可靠度优化

以某牵引车车架为研究对象,对车架进行有限元分析,求车架结构的强度值。制造车架材料的密度和弹性模量存在不确定性,在求解可靠度时,要考虑这些参数的不确定性。运用改进响应面法(IRSM)构建不确定变量、设计变量与强度值之间的近似模型,求得车架原厚度的非概率可靠度指标。以设计变量相关车架部件的质量最轻为目标函数,车架原厚度可靠度指标为约束构建非概率可靠度优化模型。运用隔代遗传算法求解不确定性优化,并与确定性优化相比较。计算结果表明:在不降低车架原厚度可靠度指标的基础上,确定性优化和不确定性优化都能够做到轻量化,且不确定优化比确定性优化多减轻20 kg质量,有重要的优化设计价值。     

基于高强度钢选型及成本控制的车顶结构耐撞性优化设计

针对高强度钢在车身结构设计中的应用成本与效率问题,提出一种车顶结构耐撞性设计方法,并对某车型进行优化设计。首先进行全局灵敏度分析,筛选出影响车顶强度的主要承载部件;然后将高强度钢的选型作为离散设计变量,厚度作为连续设计变量,同时对材料成本和总质量进行约束,建立车顶结构耐撞性优化的数学模型;最后,采用移动最小二乘法构造近似模型,结合遗传算法对主要承载部件进行优化设计。结果表明：在部件总质量和材料成本的控制下,车顶承载能力提高18.53%。该方法为高强度钢在车顶结构耐撞性优化设计中的应用提供了一种选型参考。     

考虑顶压与侧碰安全性的轿车车身B柱结构优化设计

综合考虑车顶强度和侧面碰撞的安全性能,对某型轿车的B柱结构进行了优化设计。采用高强度钢结构和拼焊板技术将B柱内外板分成上下两部分进行焊接。将4块拼焊板的高强度钢选型和厚度作为离散设计变量,同时对材料成本、车顶最大承载作用力、B柱侵入速度和侵入量进行约束,建立了B柱结构优化的数 学模型。采用移动最小二乘法构造近似模型,结合遗传算法对B柱拼焊板结构进行了优化设计。结果表明：在材料成本基本不变的情况下,B柱结构总质量减小了13.8%,B柱侵入速度、侵入量分别减小了5.6%和3.8%,车顶承载能力提高18.53%,有效地提高了车顶强度和侧面碰撞的安全性能。     

A hybrid method of modified NSGA-II and TOPSIS for lightweight design of parameterized passenger car sub-frame

This paper presents a hybrid method integrating modified NSGA-II and TOPSIS, used for lightweight design of the front sub-frame of a passenger car. Firstly, the FE model of the sub-frame is constructed and is validated by modal test. Then, the strength performance of the sub-frame is analyzed under four typical load conditions consisting of braking, acceleration, steady state cornering and vertical bump. After that, a parameterized model of the sub-frame, in which 12 geometric parameters are defined as design variables, is developed based on the mesh morphing technology. Subsequently, modified NSGA-II is employed for multi-objective optimization of the sub-frame considering weight, maximum von-Mises stress and first order natural frequency as three conflicting objective functions. Accordingly, a set of Pareto-optimal solutions are obtained from the optimization process. Finally, the entropy weight theory and TOPSIS method are adopted to rank all these solutions from the best to the worst for determining the best compromise solution. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid lightweight design method is demonstrated by the comparisons among baseline design and optimum solutions.     

基于连续响应表面法的汽车结构耐撞性仿真优化

汽车结构的耐撞性及碰撞吸能优化是现代汽车工业重要的研究内容.耐撞性的优化涉及到材料与结构的众多参数,传统的设计、仿真及碰撞试验往往只能在一定程度上改善结构的碰撞性能,而无法达到限定条件下的最优状态.为解决汽车碰撞的优化问题,文中采用连续响应表面方法,通过变量筛选技术和一阶线性响应表面模型,并结合非线性有限元程序进行全局寻优.汽车前端结构的耐撞性优化表明,该方法具有较高的精度和稳定性.     

基于新型梁单元模型的薄壁弯梁耐撞性优化

以矩形截面Z型薄壁弯梁为例,引入新型梁单元参数化模型建模方法,通过对薄壁梁进行碰撞分析提取了塑性铰的弯曲刚度特性曲线,将参数化后的弯曲刚度特性曲线赋予梁单元简化模型,实现了梁单元模型对壳单元模型的等效替代。在此基础上,应用均匀拉丁方试验设计方法,选取一定数量的参数样本点,建立了设计变量与弯曲刚度曲线参数之间的响应面近似模型,并采用连续二次规划的优化算法对梁单元模型进行了耐撞性优化。结果表明,采用新型梁单元简化模型代替详细的壳单元模型进行优化分析是可行的。     

基于鲁棒性的概率优化设计在薄壁构件耐撞性中的应用

汽车结构的耐撞性及碰撞吸能优化是现代汽车工业重要的研究内容。耐撞性的优化涉及材料与结构的众多参数，传统的确定性优化设计、碰撞仿真及实验往往只能在一定程度上改善结构的碰撞性能，而无法评估设计参数的可靠性和目标函数的鲁棒性，以及在给定可靠性约束条件下使目标函数的鲁棒性达到最优状态。将实验设计、响应面模型和蒙特卡罗模拟技术相结合，构造了基于产品质量工程的6σ鲁棒性优化设计方法，实现了对设计目标的优化，并提高了设计变量的可靠性和目标函数的鲁棒性。     

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。     

汽车前纵梁的拼焊板轻量化设计研究

在已有车型基础上研究了利用拼焊板进行前纵梁改进的轻量化设计方法,达到了在满足强度和刚度条件基础上减轻汽车重量和改善碰撞性能的目的。通过CAE解析了汽车在自重工况下的前纵梁应力分布,确定了前纵梁的分块数目及焊缝布置,推导了由拼焊板替换的车身梁结构的强度、弯曲刚度和扭转刚度的约束方程,并以此计算拼焊板前纵梁的厚度。整车碰撞仿真证明,拼焊板设计后的前纵梁具有更好的耐撞性,并且达到了减重17.7%的效果。     

基于序列响应面法的汽车结构耐撞性多目标粒子群优化设计

汽车结构的耐撞性及碰撞吸能优化是一个涉及到多变量、多约束和多目标的优化过程.为克服常规响应面法在整个设计空间进行逼近导致精度低和传统的单目标优化设计只能针对其中的一个目标进行优化的缺陷.提出采用逐次逼近方法,通过移动、缩放等方式在设计空间中不断更新兴趣域,在不同的兴趣域中将试验设计、能代表实际碰撞过程精度较高的近似模型和多目标粒子群优化算法相结合,获得一组最小化各目标函数的非劣解.利用最小距离选解法快速有效地从非劣解集中挑选出一组耐撞性效果最好的解并以此解作为下一迭代步兴趣域的中心,直到收敛至最优解,最终优化解的各个目标函数值均得到提高.数字算例表明,该方法具有较高的精度和较强的工程实用性.     

基于响应曲面法的煤油发动机气门正时优化

利用基于仿真的响应曲面优化方法,对改型的煤油活塞发动机气门正时多目标优化问题进行了研究。建立了发动机性能仿真模型,以进气/排气正时、点火提前角为优化变量,以提高有效功率和降低燃油消耗率为设计目标进行了响应曲面优化。分析结果表明：相对于原汽油机,改型的煤油机进气门开启时刻要推迟,排气门关闭时刻要迟后,并且要提前一定的点火提前角,以得到最佳的发动机性能;同时,应用响应曲面法可以提升仿真优化的效率。