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[發明專利]一種車身側圍安全部件混合變量匹配優化設計方法在審

專利信息
申請號: 201810911551.1 申請日: 2018-08-10
公開(公告)號: CN109190189A 公開(公告)日: 2019-01-11
發明(設計)人: 徐峰祥;張鎖;武昆迎;董治南 申請(專利權)人: 武漢理工大學
主分類號: G06F17/50 分類號: G06F17/50
代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102 代理人: 徐員蘭;樂綜勝
地址: 430070 湖*** 國省代碼: 湖北;42
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 安全部件 近似模型 匹配 車身側圍 仿真計算 混合變量 數學建模 優化設計 車身 新產品開發周期 仿真計算結果 正交試驗設計 多目標優化 靈敏度分析 車身結構 仿真結果 設計變量 設計參數 試驗設計 最小距離 拉丁方 樣本點 最優解 側碰 對正 研發 判定 試驗
【權利要求書】:

1.一種車身側圍安全部件混合變量匹配優化設計方法,其特征在于,包括以下步驟:

1)初步選定汽車的多個部件作為側碰時的安全部件并建立有限元模型;

2)確定不同安全部件的設計變量和耐撞性評價指標,然后依據不同安全部件的設計變量建立正交試驗設計表,并對正交試驗設計表中初步選定安全部件的樣本點進行有限元仿真計算,求得相應的耐撞性評價指標值;

3)對正交試驗設計表求得的仿真計算結果進行靈敏度分析,從初步選定的安全部件中判定出側碰時的關鍵敏感性安全部件;

4)以關鍵敏感性安全部件的多個相關設計參數設計均勻拉丁方試驗并進行仿真計算,依據均勻拉丁方試驗數據得到仿真結果通過多個數學建模方法建立多個近似模型,通過比較多個近似模型的擬合精度,從而選擇精度高的數學建模方法建立近似模型;

5)基于所選擇的精度較高的近似模型對關鍵敏感性安全部件的多個設計參數進行多目標優化,通過對Pareto前沿采用最小距離選解法求得關鍵敏感性安全部件的設計參數最優解。

2.根據權利要求1所述的車身側圍安全部件混合變量匹配優化設計方法,其特征在于,所述的步驟1)中,初步選定的安全部件包括車頂邊梁、B柱、B柱加強板、側面防撞梁、門檻梁、前地板橫梁、中地板橫梁和后地板橫梁;步驟3)中的關鍵敏感性安全部件包括車頂邊梁、B柱、B柱加強板、側面防撞梁和門檻梁。

3.根據權利要求1所述的車身側圍安全部件混合變量匹配優化設計方法,其特征在于,在所述的步驟2)中,不同安全部件的設計變量作為正交試驗設計表中的水平因子,初步選定的安全部件作為正交試驗設計表中的各列的因素,對正交試驗設計表中每行的各列因素進行有限元仿真計算,求得相應的耐撞性評價指標值。

4.根據權利要求3所述的車身側圍安全部件混合變量匹配優化設計方法,其特征在于,所述步驟2)中,設計變量為多種不同等級的高強度結構鋼,耐撞性評價指標為兩個,分別為B柱最大侵入量和B柱最大侵入速度。

5.根據權利要求4所述的車身側圍安全部件混合變量匹配優化設計方法,其特征在于,所述的不同等級的高強度結構鋼是指不同等級屈服強度的高強度結構鋼。

6.根據權利要求1所述的車身側圍安全部件混合變量匹配優化設計方法,其特征在于,所述的步驟3)中,靈敏度分析具體是指依據正交試驗設計表數據得到的仿真結果進行極差分析,求得每個安全部件在各列因素的不同設計變量的情況下,對依據正交試驗設計表數據得到的仿真結果的影響趨勢,從而判斷出側碰時的關鍵敏感性安全部件。

7.根據權利要求1所述的車身側圍安全部件混合變量匹配優化設計方法,其特征在于,在所述的步驟4)中,各關鍵敏感性安全部件的多個相關設計參數作為不同關鍵敏感性安全部件的設計變量,設計均勻拉丁方試驗并進行仿真計算,并依據仿真計算結果通過多個數學建模方法建立多個近似模型的具體過程為:采用均勻拉丁方試驗設計方法對敏感性部件的材料等級和厚度所組成的設計空間進行最優拉丁方多次采樣,采樣得一系列具有均勻分布的材料等級和厚度離散點,根據所得設計變量的離散樣本點進行仿真求解,得到仿真結果通過多個數學建模方法分別構建出部件總質量、B柱的最大侵入量、B柱的最大侵入速度的多個近似模型,然后隨機從關鍵敏感性安全部件的樣本點中選擇出幾個測試點并輸入至整車碰撞有限元模型進行仿真計算,并計算測試點的平均相對誤差和最大相對誤差來評估所構建近似模型的擬合精度,從而選擇精度高的數學建模方法建立近似模型。

8.根據權利要求1所述的車身側圍安全部件混合變量匹配優化設計方法,其特征在于,在所述的步驟4)中,各關鍵敏感性安全部件的多個相關設計參數是不同關鍵敏感性安全部件的材料等級和厚度屬性。

9.根據權利要求1、7或8中所述的車身側圍安全部件混合變量匹配優化設計方法,其特征在于,在所述的步驟4)中,多個數學建模方法包括多項式響應面近似模型方法(RSM)、克里格模型方法(Kriging)和徑向基神經網絡模型方法(RBF)。

10.根據權利要求1所述的車身側圍安全部件混合變量匹配優化設計方法,其特征在于,在所述步驟5)中,基于所選擇的精度較高的近似模型對關鍵敏感性安全部件的多個設計參數進行多目標優化具體是利用非支配排序第二代遺傳算法NSGA-II對所選擇精度較高的近似模型進行優化設計,所述目標響應函數優化數學模型為下式:

式中,f1(x)、f2(x)和f3(x)分別指是望小特性目標響應、望大特性目標響應和望目特性目標響應;X,XU和XL分別是設計變量向量及其上限、下限;Weight為組成材料匹配優化設計變量的安全部件質量之和;dmax為B柱最大侵入量;vmax為B柱最大侵入速度。

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