[发明专利]一种车身侧围安全部件混合变量匹配优化设计方法在审
| 申请号: | 201810911551.1 | 申请日: | 2018-08-10 |
| 公开(公告)号: | CN109190189A | 公开(公告)日: | 2019-01-11 |
| 发明(设计)人: | 徐峰祥;张锁;武昆迎;董治南 | 申请(专利权)人: | 武汉理工大学 |
| 主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50 |
| 代理公司: | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人: | 徐员兰;乐综胜 |
| 地址: | 430070 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 安全部件 近似模型 匹配 车身侧围 仿真计算 混合变量 数学建模 优化设计 车身 新产品开发周期 仿真计算结果 正交试验设计 多目标优化 灵敏度分析 车身结构 仿真结果 设计变量 设计参数 试验设计 最小距离 拉丁方 样本点 最优解 侧碰 对正 研发 判定 试验 | ||
1.一种车身侧围安全部件混合变量匹配优化设计方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)初步选定汽车的多个部件作为侧碰时的安全部件并建立有限元模型;
2)确定不同安全部件的设计变量和耐撞性评价指标,然后依据不同安全部件的设计变量建立正交试验设计表,并对正交试验设计表中初步选定安全部件的样本点进行有限元仿真计算,求得相应的耐撞性评价指标值;
3)对正交试验设计表求得的仿真计算结果进行灵敏度分析,从初步选定的安全部件中判定出侧碰时的关键敏感性安全部件;
4)以关键敏感性安全部件的多个相关设计参数设计均匀拉丁方试验并进行仿真计算,依据均匀拉丁方试验数据得到仿真结果通过多个数学建模方法建立多个近似模型,通过比较多个近似模型的拟合精度,从而选择精度高的数学建模方法建立近似模型;
5)基于所选择的精度较高的近似模型对关键敏感性安全部件的多个设计参数进行多目标优化,通过对Pareto前沿采用最小距离选解法求得关键敏感性安全部件的设计参数最优解。
2.根据权利要求1所述的车身侧围安全部件混合变量匹配优化设计方法,其特征在于,所述的步骤1)中,初步选定的安全部件包括车顶边梁、B柱、B柱加强板、侧面防撞梁、门槛梁、前地板横梁、中地板横梁和后地板横梁;步骤3)中的关键敏感性安全部件包括车顶边梁、B柱、B柱加强板、侧面防撞梁和门槛梁。
3.根据权利要求1所述的车身侧围安全部件混合变量匹配优化设计方法,其特征在于,在所述的步骤2)中,不同安全部件的设计变量作为正交试验设计表中的水平因子,初步选定的安全部件作为正交试验设计表中的各列的因素,对正交试验设计表中每行的各列因素进行有限元仿真计算,求得相应的耐撞性评价指标值。
4.根据权利要求3所述的车身侧围安全部件混合变量匹配优化设计方法,其特征在于,所述步骤2)中,设计变量为多种不同等级的高强度结构钢,耐撞性评价指标为两个,分别为B柱最大侵入量和B柱最大侵入速度。
5.根据权利要求4所述的车身侧围安全部件混合变量匹配优化设计方法,其特征在于,所述的不同等级的高强度结构钢是指不同等级屈服强度的高强度结构钢。
6.根据权利要求1所述的车身侧围安全部件混合变量匹配优化设计方法,其特征在于,所述的步骤3)中,灵敏度分析具体是指依据正交试验设计表数据得到的仿真结果进行极差分析,求得每个安全部件在各列因素的不同设计变量的情况下,对依据正交试验设计表数据得到的仿真结果的影响趋势,从而判断出侧碰时的关键敏感性安全部件。
7.根据权利要求1所述的车身侧围安全部件混合变量匹配优化设计方法,其特征在于,在所述的步骤4)中,各关键敏感性安全部件的多个相关设计参数作为不同关键敏感性安全部件的设计变量,设计均匀拉丁方试验并进行仿真计算,并依据仿真计算结果通过多个数学建模方法建立多个近似模型的具体过程为:采用均匀拉丁方试验设计方法对敏感性部件的材料等级和厚度所组成的设计空间进行最优拉丁方多次采样,采样得一系列具有均匀分布的材料等级和厚度离散点,根据所得设计变量的离散样本点进行仿真求解,得到仿真结果通过多个数学建模方法分别构建出部件总质量、B柱的最大侵入量、B柱的最大侵入速度的多个近似模型,然后随机从关键敏感性安全部件的样本点中选择出几个测试点并输入至整车碰撞有限元模型进行仿真计算,并计算测试点的平均相对误差和最大相对误差来评估所构建近似模型的拟合精度,从而选择精度高的数学建模方法建立近似模型。
8.根据权利要求1所述的车身侧围安全部件混合变量匹配优化设计方法,其特征在于,在所述的步骤4)中,各关键敏感性安全部件的多个相关设计参数是不同关键敏感性安全部件的材料等级和厚度属性。
9.根据权利要求1、7或8中所述的车身侧围安全部件混合变量匹配优化设计方法,其特征在于,在所述的步骤4)中,多个数学建模方法包括多项式响应面近似模型方法(RSM)、克里格模型方法(Kriging)和径向基神经网络模型方法(RBF)。
10.根据权利要求1所述的车身侧围安全部件混合变量匹配优化设计方法,其特征在于,在所述步骤5)中,基于所选择的精度较高的近似模型对关键敏感性安全部件的多个设计参数进行多目标优化具体是利用非支配排序第二代遗传算法NSGA-II对所选择精度较高的近似模型进行优化设计,所述目标响应函数优化数学模型为下式:
式中,f1(x)、f2(x)和f3(x)分别指是望小特性目标响应、望大特性目标响应和望目特性目标响应;X,XU和XL分别是设计变量向量及其上限、下限;Weight为组成材料匹配优化设计变量的安全部件质量之和;dmax为B柱最大侵入量;vmax为B柱最大侵入速度。
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