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轿车车身系统结构的协同优化研究
| 论文题名： | 轿车车身系统结构的协同优化研究 |
| 关键词： | 轿车车身;系统结构;协同优化;轻量化设计 |
| 摘要： | 近年来能源消耗和环境污染问题日益严重，为使汽车达到节能减排的目的，汽车轻量化技术无疑是有效的解决手段之一，油价的不断攀升和雾霾天气的频发，迫切需要汽车轻量化技术快速发展。轻量化设计需要车辆在重量减轻的同时仍然保持甚至提升各项性能，因此轻量化设计是一个考虑多工况的综合优化问题。本文将多学科设计优化方法中的协同优化策略应用到车身结构轻量化设计中，以车身部分零部件的板厚为设计变量，对某乘用车整车质量、侧面碰撞安全性、静态刚度、模态性能进行了综合优化。 首先，深入研究了协同优化方法的基本原理；为使优化结果更加准确可信，对优化过程中所涉及的关键技术进行了详细研究，包括试验设计方法、近似建模方法和搜索寻优策略。 建立了ECE R95法规下的侧碰有限元仿真模型；对白车身建立了静态弯曲及扭转、固有模态三种工况下的有限元模型。对所有模型进行了分析，得到了各工况的原始性能，用以为优化提供数据基础。 研究了Nastran、LS-DYNA、HyperMesh、LS-PrePost四种软件的集成技术和二次开发语言，使用 Isight软件中的数据文件读写功能和应用程序集成功能搭建了各工况自动化仿真分析平台。 对车身侧面15个关键结构件板厚进行了各工况下的灵敏度分析，通过比较回归模型中各变量的主效应确定各工况的灵敏件。针对各工况灵敏件，采用优化的拉丁超立方方法进行采样，利用 Isight自动化仿真分析平台，对静态弯曲及扭转刚度、一阶固有频率、整车质量四个指标建立了RBF近似模型；针对侧碰系统强非线性特点，采用交叉验证均方差最小化方法建立了B柱侵入量和侵入速度的组合近似模型，结果表明，组合近似模型精度高于单一近似模型。 对车身结构综合优化问题建立了协同优化数学模型，在 Isight中搭建了优化平台，为使系统加速收敛，分析了松弛因子的设定准则；并使系统级优化采用具有全局求解能力的自适应模拟退火算法，子系统级优化采用搜索速度快的下山单纯形法；为防止算法的迭代次数设置不合理，提出了采用优化的拉丁超立方算法生成遍布整个设计空间的系统级设计变量初值的方法。通过仿真验证可知，优化结果准确可信，车身系统的多项性能实现了综合提升。本文的研究表明，将协同优化算法应用到车身系统综合优化问题上是可行、有效、准确的。 |
| 作者： | 王深思 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 赵桂范 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工业大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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