王磊　劉瑩　喬鑫

摘 要：從概念設(shè)計(jì)階段開(kāi)始，通過(guò)隱式參數(shù)化建模的方法建立一個(gè)全參數(shù)化白車身模型，采用分步優(yōu)化設(shè)計(jì)的方法，在保持對(duì)整車性能控制的同時(shí)，使輕量化設(shè)計(jì)貫穿整個(gè)過(guò)程。在不同階段分別針對(duì)整車模態(tài)、彎扭剛度、碰撞性能和質(zhì)量等指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。先后經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?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(gè)性能均滿足要求時(shí)的最佳車身尺寸和輕量化方案。

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

中圖分類號(hào)：U463.82文獻(xiàn)標(biāo)文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文獻(xiàn)標(biāo)DOI：10.3969/j.issn.2095-1469.2015.06.12

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

輕量化目前越來(lái)越受到人們的重視，汽車的輕量化就是在保證汽車的強(qiáng)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(dòng)力性，減少燃料消耗，降低排氣污染。

隨著中國(guó)汽車研發(fā)水平的提升，優(yōu)化設(shè)計(jì)已經(jīng)逐步應(yīng)用到整車開(kāi)發(fā)過(guò)程中。隱式參數(shù)化建模和優(yōu)化方法在概念設(shè)計(jì)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(dòng)結(jié)構(gòu)形狀和拓?fù)涞母淖?，可以同時(shí)對(duì)多種組合方案進(jìn)行快速的改變，還可通過(guò)較少的變量控制大量的參數(shù)變化，借助優(yōu)化平臺(tái)和優(yōu)化算法來(lái)實(shí)現(xiàn)整車性能的自動(dòng)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(shí)，所需計(jì)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，且優(yōu)化效果不理想的問(wèn)題。此外，在實(shí)際工作中，分步優(yōu)化法可以更高效地利用機(jī)器資源和多部門(mén)的協(xié)同工作。

1 結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?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(gè)白車身模型用于模態(tài)和彎扭剛度基礎(chǔ)性能的計(jì)算，白車身參數(shù)化模型如圖1所示。

此時(shí)白車身的基礎(chǔ)性能見(jiàn)表1。

通過(guò)手工替換的方法，對(duì)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(jìn)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?fù)浣Y(jié)構(gòu)方案。

如圖2所示，對(duì)頂棚橫梁進(jìn)行拓?fù)鋬?yōu)化，可以使用一根、兩根或者三根橫梁結(jié)構(gòu)，通過(guò)分別計(jì)算三種結(jié)構(gòu)的各項(xiàng)性能來(lái)選用性能/重量比最佳的方案；或者對(duì)前排座椅橫梁的不同搭接形式進(jìn)行拓?fù)鋬?yōu)化，通過(guò)分別計(jì)算各項(xiàng)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(guò)拓?fù)鋬?yōu)化之后的基礎(chǔ)性能見(jiàn)表2。

2 車身尺寸優(yōu)化

在上一步工作的基礎(chǔ)上，可以對(duì)車身尺寸在一定范圍內(nèi)進(jìn)行優(yōu)化，使性能進(jìn)一步提高，同時(shí)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(gè)變量，變量范圍見(jiàn)表3，分別控制整個(gè)車身的長(zhǎng)度、寬度和高度的變化。以車身長(zhǎng)度、寬度和高度為設(shè)計(jì)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(jìn)行尺寸優(yōu)化。

2.2 DOE計(jì)算

DOE流程如圖3所示，此步優(yōu)化過(guò)程中的變量較少，可以使用全因子法生成樣本進(jìn)行DOE計(jì)算。針對(duì)3個(gè)變量及其對(duì)應(yīng)的取值范圍，總計(jì)選取離散的144個(gè)計(jì)算樣本，其中包括10個(gè)檢驗(yàn)樣本，分別計(jì)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(jì)算結(jié)果通過(guò)模態(tài)識(shí)別腳本加入對(duì)各階頻率和振型的識(shí)別。

2.3 尺寸優(yōu)化

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

以模態(tài)為約束，以彎扭剛度和質(zhì)量為目標(biāo)進(jìn)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(dòng)優(yōu)化流程如圖4所示。

經(jīng)過(guò)自動(dòng)優(yōu)化計(jì)算之后，獲得此步分析的優(yōu)化結(jié)果見(jiàn)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(gè)幾何變量（圖5），經(jīng)過(guò)靈敏度分析篩選之后，用剩下的21個(gè)變量通過(guò)正交矩陣和拉丁超立方法生成樣本，來(lái)進(jìn)行DOE的計(jì)算，總計(jì)生成500個(gè)計(jì)算樣本，其中包括10個(gè)檢驗(yàn)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(yàn)證模型的準(zhǔn)確率達(dá)到94.8%，使用序列二次規(guī)劃法及遺傳算法來(lái)進(jìn)行優(yōu)化，得到的結(jié)果見(jiàn)表5。

4 零件厚度優(yōu)化

接下來(lái)，以白車身各鈑金件的厚度作為設(shè)計(jì)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(guò)程變量數(shù)較多，先進(jìn)行敏感度分析是很有必要的，經(jīng)過(guò)篩選最后確定了40個(gè)零件的厚度作為變量，并且它們對(duì)碰撞性能的影響較小。通過(guò)如圖6所示的Pareto圖進(jìn)行變量篩選。

經(jīng)過(guò)篩選后作為優(yōu)化變量的零件如圖7所示。

4.2 DOE計(jì)算

使用正交表和拉丁超立方結(jié)合的方法生成用于DOE計(jì)算的樣本，針對(duì)40個(gè)變量平均5水平的范圍總計(jì)選取900個(gè)樣本點(diǎn)，包括10個(gè)檢驗(yàn)樣本。依然分別計(jì)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(dá)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(jìn)行優(yōu)化，經(jīng)過(guò)優(yōu)化之后得到的結(jié)果見(jiàn)表6。經(jīng)過(guò)碰撞優(yōu)化后的結(jié)果見(jiàn)表7。

5 碰撞性能優(yōu)化

最后，需要對(duì)碰撞性能進(jìn)行優(yōu)化，由于碰撞性能優(yōu)化的計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)，只對(duì)偏置碰的情況進(jìn)行計(jì)算和優(yōu)化。門(mén)蓋系統(tǒng)和底盤(pán)使用的是外部有限元模型[9]。

5.1 變量的確定

此過(guò)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(gè)幾何尺寸變量，5個(gè)材料變量和5個(gè)厚度變量。

5.2 DOE計(jì)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(jì)算的樣本，總計(jì)180個(gè)樣本點(diǎn)其中包括5個(gè)檢驗(yàn)樣本。計(jì)算白車身的各階模態(tài)、彎曲剛度和扭轉(zhuǎn)剛度的同時(shí)還進(jìn)行偏置碰撞計(jì)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(dá)到90%的精度。以質(zhì)量和其它性能為約束，對(duì)侵入量和加速度進(jìn)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?fù)浞桨傅膬?yōu)化和整車尺寸的優(yōu)化。對(duì)于非線性問(wèn)題，用于優(yōu)化的近似模型準(zhǔn)確率都可以達(dá)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(duì)每項(xiàng)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(jì)算。

（3）借助隱式參數(shù)化建模的方法，可以在整個(gè)正向開(kāi)發(fā)的過(guò)程中一直保持對(duì)整車性能和重量的控制，與以往的正向開(kāi)發(fā)流程甚至逆向開(kāi)發(fā)流程相比，在設(shè)計(jì)初期靈活的拓?fù)浣Y(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(guò)分步優(yōu)化的方法，可以在所需計(jì)算時(shí)間比較長(zhǎng)的階段使用比較少的變量進(jìn)行優(yōu)化，縮短計(jì)算時(shí)間。

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