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基于碰撞安全性的汽车保险杠横梁轻量化设计
| 论文题名： | 基于碰撞安全性的汽车保险杠横梁轻量化设计 |
| 关键词： | 汽车保险杠;防撞梁;轻量化设计;多目标优化;耐撞安全性 |
| 摘要： | 当今世界范围内汽车数量日益增加，导致车辆碰撞事故频发，不可再生资源不断减少，环境急剧恶化。为提升车辆安全性与践行节能环保的法规政策要求，车辆耐撞安全性与轻量化已引起政府、企业与科研院所的高度重视。汽车保险杠防撞梁是车身总成中关键安全承载结构，对车辆耐撞安全性能具有重要影响。因此，本文的研究主要针对汽车保险杠防撞梁，综合运用有限元数值模拟、模型参数化、试验设计、神经网络近似模型与智能优化算法等技术手段，对汽车保险杠防撞梁进行结构设计与多目标优化，来提升车辆正碰安全性同时降低防撞梁质量。 首先，对保险杠防撞梁碰撞仿真过程中所涉及的非线性显式动力学有限元理论进行简要阐述。建立了保险杠防撞梁对标结构的有限元模型。针对高低速两种工况，使用LS-DYNA软件分别进行了数值模拟。通过高速碰撞工况下保险杠防撞梁变形模式仿真与试验的对比结果验证了模型的有效性。提取低速冲击工况下保险杠防撞梁的最大侵入量、吸能量与前纵梁的截面峰值力作为耐撞性评价指标与耐撞性能设计基线。 其次，设计了四种不同断面形状的保险杠防撞梁结构。分别利用数值模拟方法对所设计的四种保险杠防撞梁进行了仿真分析，通过耐撞性能指标的对比分析优选了防撞梁最佳截面形状。为充分提高不同特性材料利用率、降低防撞梁质量与提升耐撞安全性，根据碰撞过程防撞梁应力分布结果，将新设计的防撞梁划分为四个结构区域，为接下来的优化奠定了基础。 最后，针对所设计的新型防撞梁进行了多材料变厚度多目标优化。以防撞梁每个区域结构的用材与料厚为设计变量，以耐撞性指标与质量为优化响应。应用神经网络（RBF）近似模型联合NSGA-Ⅱ智能优化算法，进行多目标优化迭代。优化后，防撞梁质量降低45.45%,最大侵入量降低13.64%，吸能量提高4.05%，防撞梁截面峰值力降低6.23%，取得了较好的轻量化效果。因此，多材料变厚度的新型防撞梁相对于钢制均匀厚度防撞梁能够更好地实现汽车轻量化与提高耐撞安全性。 |
| 作者： | 陈士伟 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 于志新;任海波 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长春工业大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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