基于多目標(biāo)穩(wěn)健性優(yōu)化方法的SUV車身結(jié)構(gòu)輕量化設(shè)計(jì).pdf

1、為實(shí)現(xiàn)車身輕量化，改善汽車安全性和提高穩(wěn)健性，本文以某企業(yè)某新SUV車型為研究對(duì)象，開發(fā)了針對(duì)側(cè)面碰撞前處理問題的流程自動(dòng)化系統(tǒng)，對(duì)汽車車門剛度、車門模態(tài)、側(cè)碰安全多方面的性能進(jìn)行了有限元分析，確定了初始設(shè)計(jì)性能;針對(duì)側(cè)面碰撞部分測(cè)量點(diǎn)侵入量、侵入速度過大的問題，結(jié)合車身結(jié)構(gòu)輕量化的需要，提出了基于多目標(biāo)穩(wěn)健性優(yōu)化方法的車身結(jié)構(gòu)輕量化設(shè)計(jì)方案。
　　(1)為解決汽車側(cè)面碰撞分析前處理過程的重復(fù)性工作多，工作繁瑣，需要設(shè)置的參數(shù)過多

2、的問題，結(jié)合TCL/TK語言與Process Manager工具開發(fā)了側(cè)面碰撞流程自動(dòng)化系統(tǒng)。
　　(2)利用流程自動(dòng)化系統(tǒng)建立了整車有限元模型，進(jìn)行了整車側(cè)面碰撞、車門模態(tài)、車門剛度三個(gè)方面的有限元分析。分析結(jié)果表明側(cè)碰安全性不符合設(shè)計(jì)要求，車門模態(tài)性能、剛度性能符合設(shè)計(jì)要求，存在較大的輕量化設(shè)計(jì)空間;并確定了通過提高B柱、前門、中門的強(qiáng)度改善碰撞安全性能的方案。
　　(3)提出了基于多目標(biāo)穩(wěn)健性優(yōu)化方法的車身結(jié)構(gòu)輕量化的

3、方案。
　　首先對(duì)整車模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，初步選擇16組設(shè)計(jì)變量，并采用參數(shù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法篩選出10組靈敏度較高的變量，利用最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法抽取試驗(yàn)樣本，建立了質(zhì)量、剛度、模態(tài)、內(nèi)能、B柱與車門測(cè)量點(diǎn)的侵入量、侵入速度等響應(yīng)的近似模型。
　　然后利用近似模型，分別采用NSGA-Ⅱ、NCGA和AMGA三種多目標(biāo)遺傳算法，對(duì)整車進(jìn)行了確定性優(yōu)化，得到三組Pareto非劣解集;分別選取三組確定性優(yōu)化解，利用蒙特卡洛抽樣的方式對(duì)其

4、進(jìn)行了可靠性分析，結(jié)果三種算法的可靠度均不能達(dá)到質(zhì)量水平的要求，需要進(jìn)行穩(wěn)健性優(yōu)化。通過三種優(yōu)化算法的Pareto解集與可靠度分析結(jié)果的對(duì)比，選擇了AMGA算法作為穩(wěn)健性優(yōu)化的優(yōu)化算法。
　　最終以AMGA確定性優(yōu)化解作為初始值，結(jié)合蒙特卡洛抽樣技術(shù)與AMGA算法以質(zhì)量最小、內(nèi)能最大及它們的標(biāo)準(zhǔn)差最小為目標(biāo)進(jìn)行了多目標(biāo)穩(wěn)健性優(yōu)化。結(jié)果表明，穩(wěn)健性優(yōu)化后的側(cè)面碰撞安全、車門模態(tài)、車門剛度三個(gè)方面的可靠度，與確定性優(yōu)化相比由原來的64

5、.8％提升到了100％，穩(wěn)健性得到改善。
　　獲得各目標(biāo)函數(shù)的Pareto非劣解集，選取一組代入到有限元模型中進(jìn)行仿真驗(yàn)證，結(jié)果發(fā)現(xiàn)車身結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)變量總質(zhì)量由原來的60.845kg下降到了53.992kg，質(zhì)量減輕了6.853kg，降幅為11.263％，實(shí)現(xiàn)了車身的輕量化;內(nèi)能吸收增加了0.229kJ，略有提升;B柱與車門關(guān)鍵點(diǎn)的侵入量和侵入速度整體下降，侵入量最大降幅達(dá)到了5.465％，侵入速度最大降幅達(dá)到了8.218％，側(cè)面碰撞