最新新闻
热点文章
我要投稿
联系电话：027-87592219/20/21转188
投稿邮箱：tb@e-works.net.cn
投稿邮箱：tb@e-works.net.cn
文章推荐
视频推荐
- 未来汽车工厂，在线下单支持私人定制
- 2018-02-02
- 基于云端的三维CAD系统Autodesk Fusion 360
- 2018-01-31
- 通过PTC物联网技术实现Flowserve泵的预测性维护
- 2018-01-31
- 微软预测性维护保障电梯高效服务
- 2018-01-30
基于多学科优化设计方法的白车身轻量化
建立某国产轿车的整车有限元模型，依据侧碰法规及NVH性能要求对白车身结构进行了多学科集成优化设计。根据侧碰及NVH仿真结果，选取白车身关键零件的板厚及材料为变量，以白车身质量和刚度为目标，以侧碰加速度及侵入量为约束条件，建立了白车身刚度径向基函数(RBF)神经网络近似模型及侧碰二阶逐次替换的响应面模型( Stepwise-RSM)，利用模拟退火算法进行了多目标优化，在保证了车辆的安全及NVH性能的前提下使白车身质量下降了15.7 kg。
2.2 优化目标和约束
目标函数定义为白车身质量最小，其约束条件如表3所示。
表2 厚度变量取值范围
Table 2 Value range of thickness variables
图9 取作设计变纽的车身零件
Fig.9 Parts selected as design variables in BIW
表3 目标和约束
Table3 Objective and constraints
2.3 试验设计
采用正交数组方法，用试验设计各因素实际可取的水平生成刚度、模态、侧碰的样本矩阵，既可用于参数敏感度分析，也可用于建立整车和白车身近似模型的计算样本；再采用最优拉丁超立方设计方法生成整车侧碰的样本矩阵，用于提高近似模型计算精度。
2.4 近似模型的建立
根据设计变量和优化工况的特点，同时由于刚度、模态性能与厚度变量间呈较大的线性关系，神经网络、响应面模型等都能建立精度较高的近似模型，通过比较用径向基神经网络所建的近似模型的精度更好，因而白车身刚度、模态近似模型选用RBF神经网络模型；碰撞模型与厚度、材料变量间的非线性程度较高，需要较多的样本才能建立精度较高的近似模型，而选用响应面模型所需的样本量要少点，且通过取舍项的方法可以建立精度较高的近似模型，因而整车侧面碰撞近似模型选用二阶逐次替换的响应面模型(Stepwise-RSM)。为确定近似模型的精度，采用对其进行随机抽取样本点的误差分析方法，图10及图11分别是刚度和碰撞近似模型某个响应的3D显示，它反映了2个变量与1个响应之间的关系，图中仅显示了其他变量都保持不变情况下2个变量与响应的关系，通过改变其他变量的不同取值，该3D显示的等势面图会在3D空间中相应地变化，2个变量在设计范围内任意取值都能在该图中找
到一个响应值，可以从等势面中看出变量对响应的非线性影响程度。图12、图13及表4分别是某些输出指标的误差分析结果，刚度、模态近似模型的误差都小于200，侧碰近似模型的误差能控制在15%以内。如果图12，13中的数据点都落在45“的斜线上，说明该近似模型能够完全反映实际仿真，近似模型是完全可信的，由于仿真值和近似预测值的不一致性导致存在近似模型的误差，反映近似模型与真实符合程度的指标RZ小于1等。水平横线表示参与误差分析样本响应真实值的平均值。结果表明所建立的近似模型满足工程开发的精度要求。
本文来源于互联网，e-works本着传播知识、有益学习和研究的目的进行的转载，为网友免费提供，并以尽力标明作者与出处，如有著作权人或出版方提出异议，本站将立即删除。如果您对文章转载有任何疑问请告之我们，以便我们及时纠正。联系方式：editor@e-works.net.cn tel：027-87592219/20/21。
- 上一篇文章：MBD环境下的三维机加工艺设计技术
- 下一篇文章：老年人拐杖的智能设计研究