輕量化目前越來越受到人們的重視，汽車的輕量化就是在保證汽車的強度和安全性的前提下，盡可能地降低汽車的整備質(zhì)量，從而提高汽車的動力性，減少燃料消耗，降低排氣污染。本文是一篇駕駛員技師論文范文，主要論述了基于正向開發(fā)流程的車身輕量化設(shè)計。

 　　摘 要：從概念設(shè)計階段始，通過隱式參數(shù)化建模的方法建立一個全參數(shù)化白車身模型，采用分步優(yōu)化設(shè)計的方法，在保持對整車性能控制的同時，使輕量化設(shè)計貫穿整個過程。在不同階段分別針對整車模態(tài)、彎扭剛度、碰撞性能和質(zhì)量等指標(biāo)進行優(yōu)化。先后經(jīng)過結(jié)構(gòu)拓撲優(yōu)化、車身尺寸優(yōu)化、局部形狀優(yōu)化、零件厚度優(yōu)化、碰撞性能優(yōu)化，最終得到車身多個性能均滿足要求時的最佳車身尺寸和輕量化方案。

　　關(guān)鍵詞：正向開發(fā),隱式參數(shù)化,輕量化,白車身,SFE Concept

　　Abstract：Based on the implicit parametric modeling techniques， a parametric body in white (BIW) model was built. While maintaining the vehicle performance， the paper involves lightweight design throughout the entire development process beginning from the conceptual phase. The mode， bending and torsion stiffness， crash performance and mass were optimized respectively at different stages of design. After structural topology optimization， vehicle size optimization， local shape optimization， thickness optimization and crash performance optimization， the optimal vehicle size and the lightweight solution of BIW were obtained while the design meets all the performance requirements.

　　Key words：positive development; implicit parameter; lightweight; body in white; SFE Concept

　　隨著中國汽車研發(fā)水平的提升，優(yōu)化設(shè)計已經(jīng)逐步應(yīng)用到整車開發(fā)過程中。隱式參數(shù)化建模和優(yōu)化方法在概念設(shè)計階段便可介入，建立全參數(shù)化的白車身模型之后，采用參數(shù)驅(qū)動結(jié)構(gòu)形狀和拓撲的改變，可以同時對多種組合方案進行快速的改變，還可通過較少的變量控制大量的參數(shù)變化，借助優(yōu)化平臺和優(yōu)化算法來實現(xiàn)整車性能的自動優(yōu)化[1-6]。

　　提出了分步優(yōu)化法，可以有效避免各種類型的優(yōu)化變量如形狀、尺寸、厚度等組合優(yōu)化時，所需計算時間過長，且優(yōu)化效果不理想的問題。此外，在實際工作中，分步優(yōu)化法可以更高效地利用機器資源和多部門的協(xié)同工作。

　　1 結(jié)構(gòu)拓撲優(yōu)化

　　首先借助SFE Concept的隱式參數(shù)化建模技術(shù)創(chuàng)建模型[7]，使用現(xiàn)有的車身結(jié)構(gòu)形式，搭建出一個白車身模型用于模態(tài)和彎扭剛度基礎(chǔ)性能的計算，白車身參數(shù)化模型如圖1所示。

　　此時白車身的基礎(chǔ)性能見表1。

　　通過手工替換的方法，對不同斷面結(jié)構(gòu)的梁和柱，不同搭接方式的接頭及其它結(jié)構(gòu)進行替換，主要以白車身的重量為約束，以彎扭剛度和模態(tài)性能最好為目標(biāo)，首先確定白車身的拓撲結(jié)構(gòu)方案。

　　如圖2所示，對頂棚橫梁進行拓撲優(yōu)化，可以使用一根、兩根或者三根橫梁結(jié)構(gòu)，通過分別計算三種結(jié)構(gòu)的各項性能來選用性能/重量比最佳的方案;或者對前排座椅橫梁的不同搭接形式進行拓撲優(yōu)化，通過分別計算各項性能之后選用在盡量不降低性能的情況下重量最小的方案等[8]。

　　經(jīng)過拓撲優(yōu)化之后的基礎(chǔ)性能見表2。

　　2 車身尺寸優(yōu)化

　　在上一步工作的基礎(chǔ)上，可以對車身尺寸在一定范圍內(nèi)進行優(yōu)化，使性能進一步提高，同時使車內(nèi)空間變得稍大一些。

　　2.1 優(yōu)化變量的確定

　　錄制3個變量，變量范圍見表3，分別控制整個車身的長度、寬度和高度的變化。以車身長度、寬度和高度為設(shè)計變量，以車身模態(tài)、彎曲剛度、扭轉(zhuǎn)剛度、質(zhì)量為優(yōu)化目標(biāo)進行尺寸優(yōu)化。

　　2.2 DOE計算

　　DOE流程如圖3所示，此步優(yōu)化過程中的變量較少，可以使用全因子法生成樣本進行DOE計算。針對3個變量及其對應(yīng)的取值范圍，總計選取離散的144個計算樣本，其中包括10個檢驗樣本，分別計算白車身的各階模態(tài)、彎曲剛度和扭轉(zhuǎn)剛度，其中模態(tài)的計算結(jié)果通過模態(tài)識別腳本加入對各階頻率和振型的識別。

　　2.3 尺寸優(yōu)化

　　使用DOE計算結(jié)果通過二階響應(yīng)面法構(gòu)造近似模型，準(zhǔn)確率可達99.4%。

　　以模態(tài)為約束，以彎扭剛度和質(zhì)量為目標(biāo)進行多目標(biāo)優(yōu)化。隨著車身尺寸的增大必然導(dǎo)致整車質(zhì)量的增加，因此在優(yōu)化目標(biāo)里，車身的彎扭剛度比車身重量占有更高的權(quán)重。

　　使用序列二次規(guī)劃法優(yōu)化之后得到一組最優(yōu)的車身尺寸，使白車身的模態(tài)不低于45 Hz，且彎扭剛度盡量大而質(zhì)量盡量小。近似模型的建立及車身尺寸自動優(yōu)化流程如圖4所示。

　　經(jīng)過自動優(yōu)化計算之后，獲得此步分析的優(yōu)化結(jié)果見表4。

　　3 局部形狀優(yōu)化

　　在獲得固定的車身尺寸之后，可以以性能為約束，以重量為優(yōu)化目標(biāo)，讓性能指標(biāo)滿足要求而質(zhì)量更小，也可以以重量為約束，以性能為目標(biāo)，即在重量不增加的情況下性能更好。采用后一種方式所得到的結(jié)果可以更好地結(jié)合下一步優(yōu)化工作，且獲得的效果更好。 　　3.1 優(yōu)化變量的確定及DOE

　　預(yù)先錄制26個幾何變量(圖5)，經(jīng)過靈敏度分析篩選之后，用剩下的21個變量通過正交矩陣和拉丁超立方法生成樣本，來進行DOE的計算，總計生成500個計算樣本，其中包括10個檢驗樣本。

　　3.2 局部形狀優(yōu)化

　　使用Kring插值法建立近似模型，經(jīng)驗證模型的準(zhǔn)確率達到94.8%，使用序列二次規(guī)劃法及遺傳算法來進行優(yōu)化，得到的結(jié)果見表5。

　　4 零件厚度優(yōu)化

　　接下來，以白車身各鈑金件的厚度作為設(shè)計變量，主要目標(biāo)是減輕重量。

　　4.1 優(yōu)化變量的確定

　　由于此步優(yōu)化過程變量數(shù)較多，先進行敏感度分析是很有必要的，經(jīng)過篩選最后確定了40個零件的厚度作為變量，并且它們對碰撞性能的影響較小。通過如圖6所示的Pareto圖進行變量篩選。

　　經(jīng)過篩選后作為優(yōu)化變量的零件如圖7所示。

　　4.2 DOE計算

　　使用正交表和拉丁超立方結(jié)合的方法生成用于DOE計算的樣本，針對40個變量平均5水平的范圍總計選取900個樣本點，包括10個檢驗樣本。依然分別計算白車身的各階模態(tài)、彎曲剛度和扭轉(zhuǎn)剛度。

　　4.3 厚度優(yōu)化

　　使用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法構(gòu)建近似模型可以達到98.8%的精度，與有限元模型相比，使用二階、三階響應(yīng)面法構(gòu)造的近似模型精度較差。

　　以模態(tài)、彎扭剛度為約束，以質(zhì)量為目標(biāo)進行優(yōu)化，經(jīng)過優(yōu)化之后得到的結(jié)果見表6。經(jīng)過碰撞優(yōu)化后的結(jié)果見表7。

　　5 碰撞性能優(yōu)化

　　最后，需要對碰撞性能進行優(yōu)化，由于碰撞性能優(yōu)化的計算時間較長，只對偏置碰的情況進行計算和優(yōu)化。門蓋系統(tǒng)和底盤使用的是外部有限元模型[9]。

　　5.1 變量的確定

　　此過程涉及到多種類型的變量設(shè)定，包括幾何尺寸、材料以及厚度。最終選取6個幾何尺寸變量，5個材料變量和5個厚度變量。

　　5.2 DOE計算

　　使用正交矩陣和拉丁超立方結(jié)合的方法生成用于DOE計算的樣本，總計180個樣本點其中包括5個檢驗樣本。計算白車身的各階模態(tài)、彎曲剛度和扭轉(zhuǎn)剛度的同時還進行偏置碰撞計算。

　　5.3 碰撞優(yōu)化

　　與有限元模型相比，使用Kring球面法構(gòu)建近似模型可以達到90%的精度。以質(zhì)量和其它性能為約束，對侵入量和加速度進行多目標(biāo)優(yōu)化[10]，優(yōu)化后的碰撞性能滿足指標(biāo)要求，如圖8和圖9所示。

　　6 結(jié)論

　　(1)除了傳統(tǒng)的局部幾何優(yōu)化和材料厚度優(yōu)化之外，還引入了結(jié)構(gòu)拓撲方案的優(yōu)化和整車尺寸的優(yōu)化。對于非線性問題，用于優(yōu)化的近似模型準(zhǔn)確率都可以達到90%以上。

　　(2)由于使用的參數(shù)化模型的特征不夠多，最終還需要對每項性能指標(biāo)使用更為詳盡的有限元模型重新做一次分析計算。

　　(3)借助隱式參數(shù)化建模的方法，可以在整個正向開發(fā)的過程中一直保持對整車性能和重量的控制，與以往的正向開發(fā)流程甚至逆向開發(fā)流程相比，在設(shè)計初期靈活的拓撲結(jié)構(gòu)方案和車身尺寸可為性能的提升和重量的降低提供更大的優(yōu)化空間，并且通過分步優(yōu)化的方法，可以在所需計算時間比較長的階段使用比較少的變量進行優(yōu)化，縮短計算時間。

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