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2018-10-1689作者:启飞汽车设计
摘要
随着人们安全意识的提升, 对汽车安全性能也随之提出了更高的要求。本文结合汽车车身结构安全性能的相关要求, 提出了一种高强度钢材料匹配的部件材料优化设计方法, 并通过各种模型数据计算证实, 该方法在车身设计上, 可较好的实现对汽车正碰撞的耐撞性能的提升, 且能够促使车身结构轻量化。为此, 该方法是一种具有较高有效性和准确性, 使得新产品开发周期能够得以缩短的设计方法。
一、汽车碰撞安全性
1.正碰安全性设计原则
当车辆在行进过程中发生碰撞, 要保证其能够具有较好的安全性, 必须确保车辆结构有着较强的吸能特性, 能够更好的保证车辆在碰撞期间能够迅速吸收掉车辆的动能, 使得车辆的入侵量控制以及加速度均能够得到较好的匹配。为此, 在对车辆碰撞安全性的设计过程中, 必须确保其能够充分满足以下几点:
(1)前围板侵入量以及转向柱后移量均较小, 这能够最大程度上保证乘车人员的生存空间, 有效降低乘车人员的伤害程度;
(2)乘车人员舱加速度尽量保持较低, 这能够避免在碰撞时, 乘车人员遭受到较大的冲击。
2.材料优化设计方法
在对正碰安全性设计期间, 所选取的设计对象, 必须确保其有着较大的主观性, 并且在进行设计期间, 还必须充分考虑厚度与材料的交互性问题, 但就实际情况来看, 甚少有人员考虑到这方面, 为此, 本研究提出了优化设计方法。该方案首先经由能量分布分析以及传力路径来实现对设计部件的初步选定, 经由敏感度来进一步确定给正碰安全性带来较大影响的具体部件, 并将其作为本次设计优化的主要对象, 实现对设计对象选取难问题的解决。其次, 结合所确定的设计对象, 通过多目标优化、近似模型优选来进一步优化材料与厚度, 并对两者之间的交互特性进行充分考虑, 促使厚度与材料的连续/离散变量能够实现混合优化。这种方法具体的流程见图1。
二、汽车关键安全部件材料优化
1.正面碰撞近似模型的构建
近似模型技术主要是对优化问题求解的规模进行控制, 从而促使计算效率得到提升, 这是近年来较常见的一种优化问题的搜索优化方案。Kriging近似模型与RSM近似模型等均是当前较常见的近似模型, 因不同的模型本身就有着的特性, 为此, 若仅是局限于某一种模型, 是无法保证其满足所有约束条件与目标函数的, 并且也不利于近似模型精度的提升。为此, 根据本研究需要, 本研究通过对三种不同的近似模型的约束条件以及目标函数进行了构建, 并通过对结果进行比较, 从中确定与本次研究最相符合的近似模型。
通过运用均匀拉丁方试验方法反复进行60次空间设计, 并实施了相应的样本点计算, 每个样本点平均需要10个小时的计算时间。结合样本点计算的结果完成近似模型的构建。同时随机选取10个不同的样本点来对该模型的误差作出分析, 最终根据所选取的样本点的最大相对误差与相对误差来进一步评估本次近似模型的拟合精度。本次误差分析结果, 见表1。
图1 材料优化设计流程
根据表1来看, 针对前围板最大侵入量三种不同的近似模型的计算结果中, Kriging近似模型其最大相对误差与平均相对误差均最小;而乘员舱加速度峰值三种不同的近似模型的计算结果中, 同样是Kriging近似模型其最大相对误差与平均相对误差均最小。但考虑到各个部件的厚度与质量呈现为正比例关系, 为此, 综合各个部件质量之和可借助多项式来进行准确表述, 最终确定运用RSM近似模型。
2.材料匹配数学模型
结合发生碰撞部件的敏感度的特性, 选取对材料有着较大和较显著影响的部件作为本次设计的主要对象。并通过对其实施敏感度分析, 结合不同材料碰撞特性明确各个部件最佳的强度等级, 从各种备选材料中确定与其相符合的部件材料, 且需要保证其各项要求均满足取值范围。在本次所选取的各种备选材料中, 其中TR590与DP590为低强度等级材料, DP780、DP980与TR690为中强度等级, 1180MS与B1500HS为中高强度等级。本次设计的变量定义, 详见表2, 其中1-4号变量则分别用于对关键安全部件的厚度进行表示, 5-8号变量分别用于对关键安全部件材料进行表示。
表1 不同近似模型误差分析
表2 设计变量的定义
本研究结合正面碰撞发生期间关键安全部件材料匹配优化问题的数学模型, 具体公式为:
上述公式中, acc主要用于对乘员舱加速度峰值进行表示;m则主要用于对4个关键安全部件质量之和进行表示;disp则主要用于对前围板最大侵入量进行表示。
3.材料匹配优化设计过程及结果分析
本研究在多目标优化求解过程中, 主要采取了非支配解排序遗传算法NSGA-II来实现。该方法主要是通过计算机编码完成, 为此, 其可对任何性质的对象进行处理, 并且能够同时对多个不同的点进行评估。与此同时, 在普通遗传算法基础上, NSGA-II还可基于普通的遗传算法来完成策略求解, 从而获得最佳的Pareto解集, 使得多目标优化问题得到更好的解决。
基于非支配解排序遗传算法NSGA-II构建起来的近似模型, 在得到优化处理之后, 其相关参数为:进化代数为100, 种群规模为100, 变异概率为0.9, 杂交概率为0.9, 变异分布系数为100, 杂交分布系数为20。材料优化问题的Pareto前沿, 见图2。
图2 材料优化问题的Pareto前沿
根据上述前沿曲线结果来看, 质量目标响应与其加速度目标响应峰值两者之间本身就存在着较大的矛盾, 若要达到其中一个目标, 那么就必然需要牺牲另一个目标。传统的方法工程师根据个人的偏好和经验从中权衡, 再借助家全球和方法来实现对多目标问题的转化, 使其能够成为一个单独的目标问题, 很难取得了一个满意的结果。为了提高目标函数之间的公平性得到更好的保证, 在最小距离选解法基础上, 可对不同目标函数进行归一化处理。经由所有的目标函数, 可将其等效控制在0-1范围内, 从而更好的提升目标函数的公平性。通过归一化处理后的Pareto前沿, 见图3。
通过对最小距离选解法进行改进处理后, 即可获得一个最优解带入有限元模型, 并以此来实施仿真计算, 即可获取优化处理前后的设计变量与响应的对比结果, 详见表2。而根据该对比结果来看, 在实施优化设计之后, 汽车的正面耐撞性有了很大程度的提升, 但关键部位的质量也有所下降, 但综合模型的验证结果, 其仍然有着较高的可信度。
三、结论
本文结合汽车车身结构安全部件的材料优化要求, 首先对三种不同的近似模型进行了对比, 并从中确定了具有较高精度的RSM近似模型作为本研究近似模型, 再运用非支配解排序遗传算法NSGA-II来实现目标的优化处理, 并完成了Pareto前沿的求解, 最后结合所优化的设计方案, 将其与初始设计方案的各项参数进行比对, 确定优化后方案可更好的提升耐撞性。
表2 初始设计与优化设计参数比较
图3 归一化处理后的Pareto前沿
作者:杜量 来源:内燃机与配件
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