[发明专利]一种汽车车身多变量抗撞性优化设计的变量筛选方法

权利要求书

1.一种汽车车身多变量抗撞性优化设计的变量筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）建立汽车正碰有限元模型，确定变量筛选的分析因子及分析指标，所述分析因子采用三个水平进行分析；

（2）运用田口试验设计方法对分析因子进行试验设计，选取设计样本点，并进行有限元仿真分析，提取相应的分析指标值，并作为统计模型中的观测值；

（3）采用Bartlett检验统计量中的 检验量来进行假设检验并初步判断出显著因子，其检验统计量公式为：

其中，MS₍₁₎≤MS₍₂₎≤MS₍₃₎≤……..≤MS_(m)是MS_i（i=1,2,3…m）的次序列统计量；

（4）采用Bartlett检验统计量中的 检验方法来进行假设检验并判断出显著因子，对步骤（3）检验出的显著因子进行验证、补充和对比，其检验统计量公式为：

其中，l取小于等于0.6m的最大正整数；

（5）把选出的显著因子作为抗撞性优化的设计变量，采用D-最优试验设计方法进行采样，运用二次响应面模型构造目标函数和约束函数的近似表达式，并对构造出的响应面精度进行分析调整，以得到足够精确的响应面模型；

（6）建立汽车抗撞性多目标优化设计问题的数学模型；

（7）采用多岛遗传算法和SQP-NLPQL优化算法求解，最后输出多种不同的权重的因子组合从而构成抗撞性优化问题的Pareto解集，根据Pareto解集，设计人员可以根据需求选择相应的设计变量值。

2.根据权利要求1所述的一种汽车车身多变量抗撞性优化设计的变量筛选方法，其特征在于，步骤（3）的 检验过程包括以下步骤：

（31）给定全局显著性水平α，令k=m。若 ,则转到步骤（32），否则，停止，接受H₀；

（32）让k=k-1。若k>1，则计算 并转到步骤（33），否则转到步骤（34）；

（33）如果 ，则转到步骤（32），否则转到步骤（34）； 

（34）拒绝H₀，其中m-k最大的均方误差所对应的m-k列被认为具有非零的效应；

如果H₀被拒绝，则对于被认为具有非零效应的列，若其在表头设计时被放置的是某一因子的主效应，则认为这一因子是显著的；若在表头设计时放置某两因子的交互作用列中的任何一列被认为具有非零效应，则认为此交互作用是显著的。

3.根据权利要求1所述的一种汽车车身多变量抗撞性优化设计的变量筛选方法，其特征在于，步骤（4）的 检验过程包括以下步骤：

（41）给定全局显著水平α，若 ，则拒绝H₀；

（42）将满足 的列认为是具有非零效应的；

被认为是具有非零效应的列，若是在表头设计时放置的是某因素的主效应，则认为该因子为显著因子；若是在表头设计时放置的两因素交互作用的任意一列具有非零效应，则认为该交互作用是显著的，所述 和 分别是在原假设成立时 和 的1-α的分位数。

4.根据权利要求1-3中任意一项所述的一种汽车车身多变量抗撞性优化设计的变量筛选方法，其特征在于，所述步骤（1）中包括：

选取汽车前端左侧外纵梁、前部保险杠、左侧长纵梁、左侧子框架臂、左侧前轮舱板、左侧前轮舱内板、左侧子框架臂座、中部加强梁、左侧上纵梁、前部子框架、脚踏板梁、脚踏板盖板和防火墙板的厚度作为分析因子；

选取上述部件的厚度变化范围的上界，平均值，下界为三个水平；

选取汽车左侧B柱底端加速度（Accel）、碰撞后的总内能（E）以及转向管柱的上移量（In）三个分析指标作为响应。