丁煒琦，田 程，范子杰

(1.陜西漢德車橋有限公司，西安 710201; 2.清華大學(xué)汽車工程系，汽車安全與節(jié)能國家重點實驗室，北京 100084)

前言

由于高檔大客車主要用于高速公路客運和旅游客運等，對影響舒適性的振動加速度特性和疲勞耐久性都有較高要求。所以，對大客車結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性進行多目標(biāo)優(yōu)化研究很有必要。

目前，國內(nèi)外學(xué)者主要基于整車有限元模型，對整車結(jié)構(gòu)動態(tài)特性的優(yōu)化進行研究。文獻［1］中建立了某轎車的有限元模型，以發(fā)動機振動、車輪振動和路面振動3種確定性頻域輸入下的加速度響應(yīng)的加權(quán)和最小為目標(biāo)函數(shù)，以構(gòu)件厚度和彈簧剛度等為設(shè)計變量進行了優(yōu)化。文獻［2］中建立了某大客車的有限元模型，以發(fā)動機懸置剛度與阻尼為設(shè)計變量，將地面不平度輸入下駕駛員、客車中部站立位置和后部座椅3處的頻率加權(quán)加速度均方根值的加權(quán)和作為統(tǒng)一目標(biāo)函數(shù)進行優(yōu)化。文獻［3］中建立了某轎車的有限元模型，以構(gòu)件厚度為設(shè)計變量，以車身結(jié)構(gòu)質(zhì)量最小為目標(biāo)函數(shù)，以模態(tài)頻率、靜力彎曲和扭轉(zhuǎn)剛度等NVH參數(shù)以及碰撞參數(shù)為約束條件，通過構(gòu)造NVH參數(shù)的基于靈敏度的近似模型和碰撞參數(shù)的響應(yīng)面近似模型進行優(yōu)化。文獻［4］中建立了某轎車的有限元模型，以構(gòu)件厚度為設(shè)計變量，以碰撞時車體B柱加速度峰值和吸能部件質(zhì)量之和為兩個目標(biāo)函數(shù)，通過D-最優(yōu)試驗設(shè)計構(gòu)造2階響應(yīng)面近似模型，采用多目標(biāo)遺傳算法進行多目標(biāo)優(yōu)化。

本文中建立某全承載式大客車結(jié)構(gòu)的動力學(xué)有限元模型，采用頻域動力學(xué)有限元方法和振動疲勞分析方法，得到大客車結(jié)構(gòu)的振動加速度特性和疲勞可靠性等性能參數(shù)。以路面不平度輸入下兩個位置加速度均方根值之和最小為目標(biāo)函數(shù)一，以車身骨架質(zhì)量最小為目標(biāo)函數(shù)二，以關(guān)鍵位置的疲勞壽命為約束條件，采用均勻試驗設(shè)計方法，構(gòu)造二次多項式響應(yīng)面代理模型，采用多目標(biāo)遺傳算法NSGA-Ⅱ［5］進行結(jié)構(gòu)動態(tài)特性的多目標(biāo)優(yōu)化。

1 結(jié)構(gòu)動力學(xué)有限元模型

該大客車車身為全承載式，車身骨架是由異型管和型鋼焊接而成的空間薄壁桿系結(jié)構(gòu)。

建立包含蒙皮和玻璃的結(jié)構(gòu)動力學(xué)有限元模型。車身骨架薄壁管件、蒙皮和玻璃等用殼單元模擬，并用CWELD單元連接。依照滿載工況數(shù)據(jù)對客車模型進行加載。其中，對于座椅和水箱等比較集中的質(zhì)量，通過在質(zhì)心位置設(shè)質(zhì)量點進行模擬;而對于地板和內(nèi)飾等分布質(zhì)量，通過在骨架相應(yīng)位置建立均布質(zhì)量點進行模擬。對于輪胎、減振器和空氣彈簧等彈性與阻尼元件進行線性處理，并定義其參數(shù)。

最后得到大客車結(jié)構(gòu)動力學(xué)有限元模型，如圖1所示，共有450692個單元。

2 結(jié)構(gòu)動態(tài)特性分析

2.1 頻域動力學(xué)有限元分析

結(jié)構(gòu)在隨機激勵下的頻域動力學(xué)分析包括振動模態(tài)分析、頻率響應(yīng)分析和隨機響應(yīng)分析3部分，在振動模態(tài)分析結(jié)果基礎(chǔ)上采用模態(tài)疊加法進行頻率響應(yīng)分析，獲得系統(tǒng)的頻響函數(shù)，然后輸入多點激勵功率譜密度矩陣進行隨機響應(yīng)分析。

分析結(jié)構(gòu)在隨機路面不平度輸入下的動態(tài)響應(yīng)。考慮B級路面高檔大客車車速為80km/h的典型工況，參考 GB/T 7031—2005［6］中關(guān)于等級路面功率譜密度的有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，得到輸入功率譜密度矩陣。采用MSC.Nastran軟件中的頻域動力學(xué)方法計算得到駕駛員座椅、后軸左上方座椅處的加速度自功率譜密度與均方根值，和車身骨架結(jié)構(gòu)的動應(yīng)力自功率譜密度與均方根值。其中兩處加速度測點位置的選取參照了GB/T 4970—1996［7］中客車平順性試驗的推薦測量位置。

表1為上述兩個位置的加速度均方根值。

表1 加速度均方根值 m/s2

圖2為車身骨架結(jié)構(gòu)的動應(yīng)力均方根值云圖。

表2為動應(yīng)力均方根值較大的幾個位置及其值，也是振動疲勞分析的關(guān)鍵位置。

表2 動應(yīng)力均方根值 MPa

2.2 振動疲勞分析

大客車車身骨架材料為Q345C低合金高強度結(jié)構(gòu)鋼，根據(jù)實際使用材料的靜力學(xué)拉伸試驗結(jié)果，參考nSoft材料庫中性能較為接近的B80RK材料，得到Q345C的S-N曲線。其中強度極限630MPa，彈性模量206GPa，第一疲勞強度指數(shù)b1為-0.13，S-N曲線在應(yīng)力軸的截距為3472MPa，其轉(zhuǎn)折點在壽命軸的坐標(biāo)為1×108?？紤]影響構(gòu)件疲勞壽命的主要因素，求得疲勞強度折減系數(shù)Kf為1.687，修正后的b1=-0.1584，由此可得到用于疲勞計算的構(gòu)件SN曲線。

采用頻域Dirlik方法，根據(jù)Miner線性累積損傷理論，基于構(gòu)件S-N曲線和上述幾個疲勞關(guān)鍵位置的應(yīng)力自功率譜密度，即可計算得到幾個關(guān)鍵位置的疲勞壽命，如表3所示。

表3 疲勞壽命

3 結(jié)構(gòu)動態(tài)特性多目標(biāo)優(yōu)化

由結(jié)構(gòu)動態(tài)特性分析結(jié)果，參考以往同類車型數(shù)據(jù)可知，駕駛員座椅與后軸左上方座椅的加速度動態(tài)響應(yīng)偏大，須進一步優(yōu)化;而5個關(guān)鍵位置的疲勞壽命預(yù)測結(jié)果表明，最短壽命超過100萬km，滿足客車正常的生命周期要求，但考慮到疲勞壽命預(yù)測方法本身的誤差范圍，該值的安全裕度不足，優(yōu)化時將疲勞壽命作為約束條件，并考慮一定的安全裕度;同時，輕量化也是結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題通常要考慮的限制因素，因此對車身骨架質(zhì)量進行優(yōu)化。

3.1 數(shù)學(xué)模型

考慮選取部分車身骨架構(gòu)件的厚度和懸架剛度與阻尼一起作為設(shè)計變量，以駕駛員座椅和后軸左上方座椅的加速度均方根值之和最小作為目標(biāo)函數(shù)一，以車身骨架質(zhì)量最小為目標(biāo)函數(shù)二，并約束幾個關(guān)鍵位置的疲勞壽命不小于100萬km乘以安全裕度，同時對變量邊界進行約束，進行多目標(biāo)優(yōu)化。這是一個帶約束的兩個目標(biāo)的優(yōu)化問題，其數(shù)學(xué)模型為

式中:x為設(shè)計變量;RMSa1(x)、RMSa2(x)分別為駕駛員座椅和后軸左上方座椅的加速度均方根值;m(x)為車身骨架質(zhì)量;Li(x)(i=1，2，…，5)表示5個關(guān)鍵位置的疲勞壽命;S為安全裕度;xl、xu分別為設(shè)計變量的下界和上界。

對于優(yōu)化模型中的RMSa1(x)、RMSa2(x)、m(x)和Li(x)(i=1，2，…，5)等共計8個響應(yīng)，采用二次多項式響應(yīng)面模型作為其代理模型，采用NSGA-Ⅱ算法對該模型進行優(yōu)化。

3.2 靈敏度分析

基于有限差分法原理進行靈敏度分析，選出對響應(yīng)敏感的車身骨架構(gòu)件厚度變量，和懸架剛度與阻尼一起作為設(shè)計變量。

選出對響應(yīng)最敏感的16個厚度變量，如圖3所示，和前后懸架剛度與阻尼4個變量一起作為優(yōu)化的設(shè)計變量，共計20個。

3.3 代理模型

采用均勻設(shè)計方法進行試驗設(shè)計，設(shè)計了一個20因素231水平包含231次試驗的試驗表。對變量的變化范圍限定為

該均勻設(shè)計的中心化L2-偏差為0.5244，表明該試驗表的均勻性較好。根據(jù)試驗表安排計算試驗，得到這些試驗點上的響應(yīng)值。

采用二次多項式響應(yīng)面模型作為代理模型，該模型表達式簡單、計算速度快，但對于強非線性問題處理困難。由于疲勞壽命響應(yīng)數(shù)據(jù)表現(xiàn)出很大的分散性和非線性，首先對其取以10為底的對數(shù)，將其轉(zhuǎn)換到與原空間具有一一映射關(guān)系的空間，采用轉(zhuǎn)換后的響應(yīng)進行擬合。多項式響應(yīng)面的擬合方法采用向前法，即從常數(shù)項開始，依次從待選項中選取顯著性最強的項加入模型，直至沒有顯著性滿足要求的項或達到最大項數(shù)要求為止。

基于計算試驗結(jié)果，擬合前述8個響應(yīng)的包含130項的二次多項式響應(yīng)面模型。對擬合完成的8個響應(yīng)面模型進行R2檢驗和F檢驗。8個模型的F值均較大，都比顯著性臨界F值大兩個數(shù)量級以上，由此可知這些模型都是顯著的。而各模型的R2值也都在0.99以上，說明這些模型的精度也能滿足要求。所以，這些響應(yīng)面模型能夠作為多目標(biāo)優(yōu)化的代理模型。

3.4 多目標(biāo)優(yōu)化

根據(jù)上述數(shù)學(xué)模型，基于擬合完成的響應(yīng)面代理模型，采用NSGA-Ⅱ多目標(biāo)遺傳算法進行優(yōu)化。設(shè)定算法的種群規(guī)模為200，遺傳代數(shù)為1000，交叉概率為0.8，變異概率為0.2。

優(yōu)化過程中所采用的代理模型雖然在整體上精度較高，但在一些邊界或峰值附近，仍不可避免地存在一些局部誤差，若單純使用響應(yīng)面代理模型進行優(yōu)化，優(yōu)化算法的尋優(yōu)搜索效果可能會受到影響。代理模型局部誤差產(chǎn)生的根本原因是在這些區(qū)域中用于擬合響應(yīng)面的數(shù)據(jù)點不足，無法反映實際曲線的真實形狀。因此，在當(dāng)前響應(yīng)面模型優(yōu)化得到的最優(yōu)設(shè)計點上進行精確分析，并利用該點數(shù)據(jù)更新原有響應(yīng)面，可提高最優(yōu)點附近的響應(yīng)面局部精度，再利用更新后的響應(yīng)面重新進行尋優(yōu)，不斷循環(huán)該過程，則可明顯降低最優(yōu)點附近響應(yīng)面值與實際值之間的誤差，得到更為理想的優(yōu)化結(jié)果。

依照上述的循環(huán)優(yōu)化流程，共進行16輪優(yōu)化，后軸左上方座椅加速度均方根值RMSa2(x)的優(yōu)化歷程如圖4所示。

由圖4可知，隨著循環(huán)的進行，響應(yīng)面值與有限元計算值的誤差逐漸變小，最后基本一致，得到的兩個優(yōu)化目標(biāo)的最優(yōu)解集即Pareto前端如圖5所示。

從Pareto前端上挑選5個解，其兩個目標(biāo)的響應(yīng)值如表4所示。

表4 部分最優(yōu)解集

選取編號為4的解作為多目標(biāo)優(yōu)化的滿意解?？紤]工程實際，參考相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)對鋼管厚度尺寸的要求，對滿意解的設(shè)計變量進行規(guī)整。最終得到該客車的優(yōu)化設(shè)計方案，其性能結(jié)果與初始設(shè)計對比如表5所示。

由表5可知，優(yōu)化后車身骨架質(zhì)量減輕了79kg，駕駛員座椅處加速度均方根值降低了9.6%，后軸左上方座椅處加速度均方根值降低了16.7%，5個關(guān)鍵位置的疲勞壽命均大于100萬km且滿足安全裕度。經(jīng)過多目標(biāo)優(yōu)化，該客車結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性得到有效改善。

表5 優(yōu)化結(jié)果比較

4 結(jié)論

基于試驗設(shè)計、近似方法和多目標(biāo)遺傳算法，對某大客車結(jié)構(gòu)有限元模型的振動加速度特性和疲勞耐久性等動態(tài)特性進行了多目標(biāo)優(yōu)化。優(yōu)化后該客車結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性得到有效改善，優(yōu)化方案可為企業(yè)改進該客車結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性提供指導(dǎo)，優(yōu)化方法可應(yīng)用于對類似結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性進行優(yōu)化研究。對于疲勞壽命這一非線性很強的響應(yīng)，基于一定的代數(shù)空間轉(zhuǎn)換，其代理模型可采用簡單的二次多項式響應(yīng)面模型。

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