[发明专利]一种功能梯度负泊松比结构的汽车后保险杠及优化方法

权利要求书

1.一种功能梯度负泊松比结构的汽车后保险杠的优化方法，所述功能梯度负泊松比结构的汽车后保险杠包含保险杠前盖、保险杠本体和保险杠后盖；

所述保险杠本体采用负泊松比材料制成，用于在汽车发生碰撞时进行吸能；

所述保险杠前盖、保险杠后盖用于相互配合组成壳体将所述保险杠本体固定在其中后和所述汽车的车身相连；

其特征在于，所述功能梯度负泊松比结构的汽车后保险杠的优化方法包含以下步骤：

步骤1)，利用DOE试验优化方法、参数化建模、有限元分析，拟合出响应面模型；

步骤1.1)，在ISIGHT中，利用最优拉丁超立方实验设计方法，得到N组保险杠前盖、后盖及保险杠本体的负泊松比结构单胞元的厚度梯度参数，N为大于1的自然数、为预先设定的阈值；

步骤1.2)，根据步骤1.1)得到的N组参数，在CATIA中，编制宏程序，建立N组功能梯度负泊松比结构的汽车后保险杠几何模型；

步骤1.3)，在HYPERMESH中，根据步骤1.2)的N组功能梯度负泊松比结构的汽车后保险杠几何模型，建立N组汽车后侧碰撞有限元模型，并通过LSDYNA求解出N组有限元计算结果；

步骤1.4)，利用椭圆基神经网络代理模型方法，根据步骤1.3)的N组有限元计算结果，以保险杠前盖厚度、保险杠后盖厚度、负泊松比单胞元沿轴向方向的梯度和碰撞车速为输入，分别以最大碰撞力、比吸能为输出建立两个椭圆基神经网络代理模型；

步骤1.5)，通过相关系数R²和均方根误差σ_RMSE方法来评价步骤1.4)中得到的两个椭圆基神经网络代理模型的精度，若相关系数R²大于等于0.9且均方根误差σ_RMSE大于等于0.1，说明响应面模型的精度满足要求，则继续执行步骤1.6)；反之，重新执行步骤1.1)至步骤1.4)，直至满足精度要求为止；

所述相关系数R²和均方根误差σ_RMSE的计算公式分别为：

其中，N为样本点数，p为多项式项数，i为第i个样本点，f_i为第i个样本点的有限元分析值，f_i'为第i个样本点的响应面模型计算值，为所有样本点的有限元分析均值；

步骤2)，基于响应面模型运用田口设计稳健性方法对汽车后保险杠进行优化，得到最优的汽车后保险杠前盖厚度、保险杠后盖厚度，及负泊松比单胞元沿纵向方向的厚度梯度；

步骤2.1)，在ISIGIT中，选取控制因素为保险杠前盖厚度、保险杠后盖厚度、负泊松比单胞元沿纵向方向的厚度梯度，并对每个因素各取四个水平，按照正交实验优化方法，不考虑参数见的交互作用，编制有16组参数组合的控制因素实验表L16；

步骤2.2)，继续选取噪声因素为刚性墙碰撞汽车后保险的速度，对噪声因素取四个水平，编制有4组参数组合的噪声因素实验表L4；

步骤2.3)，以步骤2.1)中的控制因素实验表L16为内表，步骤2.2)中的噪声因素实验表L4为外表，编制组合表，组合表的实验次数为16*4＝64次；

步骤2.4)，根据组合表和两个椭圆基神经网络代理模型，得到与组合表相对应的64次试验的最大碰撞力和比吸能值；

步骤2.5)，根据望大特性，计算出三个控制因素在各水平上相对于最大碰撞力和比吸能的信噪比，并以控制因素各水平为横坐标、对应的信噪比为纵坐标，作出最大碰撞力响应图和比吸能响应图，其中信噪比SN的计算公式如下：

式中，y_i为第i次试验的目标函数值；

步骤2.6)，计算得到每个控制因素的贡献率，根据最大的贡献率，确定对最大碰撞力和比吸能影响最大的控制因素，并从最大碰撞力响应图和比吸能响应图上找出每个因素的最佳点，即信噪比最大的点，将其组合，得到最优的组合，其对应的保险杠前盖厚度、保险杠后盖厚度、负泊松比单胞元沿纵向方向的厚度梯度即为最优解。