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        基于分析驅(qū)動設(shè)計的參數(shù)化白車身前端結(jié)構(gòu)輕量化多目標(biāo)優(yōu)化*

        2019-10-10 01:16:10郭志軍王傳青
        汽車工程 2019年9期
        關(guān)鍵詞:車門輕量化車身

        張 帥,郭志軍,王傳青

        (1.河南科技大學(xué)車輛與交通工程學(xué)院,洛陽 471003; 2.北京汽車股份有限公司研究院,北京 101300)

        前言

        汽車輕量化可以降低能源消耗,減少尾氣排放,起到保護(hù)環(huán)境的作用。汽車質(zhì)量每減小100 kg,每升汽油可多行駛1 km[1]。白車身占整個汽車制造成本的60%,占汽車總質(zhì)量的30%~40%,空載情況下,70%的油耗消耗在白車身上[2]。在碰撞事故中,正面碰撞發(fā)生概率占總事故的58%,乘員受傷的幾率約為39%[3]。在汽車正面碰撞的總能量中,車身前端結(jié)構(gòu)吸收的能量約占80%[4]。因此在考慮正撞安全性能的前提下對白車身前端進(jìn)行輕量化優(yōu)化設(shè)計具有重要的意義。

        隱式參數(shù)化模型可實現(xiàn)白車身板件形狀、厚度、整車尺寸等因素的改變,充分發(fā)揮白車身零部件承載、加強(qiáng)和吸能作用[5-6]。然而參數(shù)化白車身模型建模耗時較多、效率較低;采用白車身有限元模型無法提取形狀變量,降低輕量化減重空間;采用參數(shù)化白車身前端簡化模型又會出現(xiàn)碰撞安全性能精度較低、不滿足輕量化優(yōu)化要求的問題。因此采用全新的方法將參數(shù)化的白車身前端模型與有限元后端模型組合在一起,對組合白車身前端模型進(jìn)行輕量化優(yōu)化,較好地解決了建模效率與輕量化減重空間的矛盾。組合白車身沒有簡化車身特征,從而保證了仿真精度,且因只建立了白車身前端的參數(shù)化模型,從而大幅度減少工作量。

        傳統(tǒng)白車身優(yōu)化方法以板件厚度、材料、整車尺寸等因素在考慮靜態(tài)剛度、低階模態(tài)和安全性的情況下對白車身進(jìn)行輕量化優(yōu)化。由于碰撞屬于非線性變形,傳統(tǒng)優(yōu)化方式無法直接提取安全性能參數(shù),不能實現(xiàn)“分析驅(qū)動設(shè)計”的理念[7-8]。本文中通過編輯批處理腳本文件直接讀取安全性能參數(shù),提取碰撞后處理文件binout里面的離散值并擬合出加速度曲線和車門侵入量曲線,采用SAE1000算法濾除加速度曲線和車門侵入量曲線噪聲,并提取最大加速度和平均加速度值。采用批處理腳本文件可以直接提取碰撞安全性能參數(shù)值,從而避免手工干預(yù),實現(xiàn)“分析驅(qū)動設(shè)計”的理念。

        1 組合白車身模型

        參數(shù)化模型包含顯式參數(shù)化模型和隱式參數(shù)化模型。顯式參數(shù)化模型通過固定節(jié)點(diǎn)、控制節(jié)點(diǎn)和可變形節(jié)點(diǎn)實現(xiàn)網(wǎng)格變形,建模效率高,適用于零部件或結(jié)構(gòu)比較簡單的分總成的優(yōu)化。隱式參數(shù)化模型通過基點(diǎn)(influence point)、基線(base line)確定車身部件位置,通過斷面(section)定義部件的形狀,通過梁(beam)建立參數(shù)化模型部件,部件之間通過映射或接頭連接到一起。通過改變基點(diǎn)位置、基線形狀和斷面形狀實現(xiàn)車身形狀的改變。隱式參數(shù)化模型建模效率低,但借助于映射和接頭功能,部件之間可實現(xiàn)“聯(lián)動”,適用于白車身等結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜的分總成的優(yōu)化。本文中采用SFE-CONCEPT軟件參照有限元模型建立隱式參數(shù)化白車身前端模型,如圖1所示。

        圖1 隱式參數(shù)化白車身前端模型

        參數(shù)化白車身前端模型與有限元后端模型組合時,在參數(shù)化模型與有限元模型組合位置預(yù)留8~16 mm的空間。首先創(chuàng)建兩條基線,另外以組合位置處有限元模型網(wǎng)格為基準(zhǔn)創(chuàng)建組合部分的斷面,該斷面能讀取有限元模型的節(jié)點(diǎn)ID號。以兩條基線、有限元模型網(wǎng)格的斷面和參數(shù)化模型的斷面為基準(zhǔn)建立組合部分的梁。并賦予屬性,從而實現(xiàn)參數(shù)化模型和有限元模型的組合連接。組合后白車身模型如圖2所示。在后續(xù)劃分網(wǎng)格過程中,搭接處生成的網(wǎng)格與有限元模型有相同的節(jié)點(diǎn)ID號,從而實現(xiàn)參數(shù)化模型與有限元模型的平滑連接。組合白車身劃分網(wǎng)格后有限元模型如圖3所示。

        圖2 組合白車身模型

        圖3 組合白車身有限元模型

        2 正撞安全性能分析

        正撞安全性能分析采用模塊化方法,將組合白車身與閉合件、底盤、動力總成連接到一起。按照中國新車評價規(guī)程(China-new car assessment program,C-NCAP)對其進(jìn)行正面100%碰撞安全分析。在考慮正撞安全性能的前提下對白車身前端進(jìn)行輕量化設(shè)計。正撞有限元模型省略假人、內(nèi)飾、冷卻液、燃油等,并對整車模型配重,配重后有限元模型的質(zhì)量、質(zhì)心與實車對比如表1所示。從表1可知,有限元模型的質(zhì)量、質(zhì)心最大誤差為8.66%,滿足仿真分析要求。

        表1 配重后整車有限元模型與實車對比

        圖4和圖5分別為正面100%碰撞安全仿真與試驗的整車變形模式。從圖中可知,正撞安全仿真與試驗的變形模式一致。

        整車加速度峰值反映了乘員受沖擊程度,加速度平均值反映了整車保護(hù)乘員的能力。圖6和圖7分別為整車左右側(cè)正撞加速度仿真與試驗曲線,左側(cè)仿真和試驗加速度峰值分別為35.42g和32.65g,右側(cè)仿真和試驗加速度峰值分別為31.39g和30.58g,誤差分別為8.48%和2.65%。左側(cè)仿真和試驗加速度平均值分別為18.03g和19.35g,右側(cè)仿真和試驗加速度平均值分別為16.29g和17.38g,誤差分別為-6.82%和-6.27%。

        圖4 正面100%碰撞安全仿真的整車變形模式

        圖5 整車正面100%碰撞試驗的變形模式

        圖6 左側(cè)正撞加速度曲線仿真與試驗對比

        圖7 右側(cè)正撞加速度曲線仿真與試驗對比

        車門變形反映了乘員艙生存空間的變化,前車門變形過大會造成乘員受傷、車門卡死等問題。仿真時車門變形通過左右兩側(cè)前車門布置的上下兩根水平彈簧讀??;試驗時車門變形通過三坐標(biāo)儀計算。為便于描述和區(qū)分左右側(cè)車門的4根彈簧,將左側(cè)車門的上、下彈簧簡稱為左上、左下,右側(cè)車門的上、下彈簧簡稱為右上、右下。圖8為左右側(cè)車門變形量曲線。表2為車門最大變形量試驗與仿真對比,車門左下最大變形量的相對誤差最大,為13.06%。說明整車正撞仿真精度滿足要求,可進(jìn)行輕量化優(yōu)化設(shè)計。

        圖8 左右側(cè)車門彈簧變形量曲線

        表2 車門最大變形量試驗與仿真對比

        3 白車身前端輕量化優(yōu)化設(shè)計

        通過調(diào)整參數(shù)化白車身前端模型板件的厚度參數(shù)和斷面、基線、基點(diǎn)等形狀參數(shù)實現(xiàn)白車身前端結(jié)構(gòu)變化。將厚度和形狀參數(shù)設(shè)置為變量,并結(jié)合試驗設(shè)計(design of experiment,DOE)生成樣本點(diǎn)。優(yōu)化拉丁超立方算法(optimal Latin hypercube,OLHD)能快速生成樣本點(diǎn)并能均勻填充設(shè)計空間[9-10]。本文中選取板件厚度和板件形狀作為設(shè)計變量,按照OLHD算法生成樣本點(diǎn)。通過將隱式參數(shù)化白車身前端模型的基點(diǎn)、基線、斷面參數(shù)設(shè)置為形狀變量,選取前防撞梁高度與寬度、下縱梁高度與寬度和前縱梁高度與寬度6個形狀變量以及前防撞梁、下縱梁前端、前縱梁、前縱梁加強(qiáng)板、輪罩前端、輪罩后端和前指梁7個板件厚度變量。

        為提高優(yōu)化效率,以DOE生成的樣本點(diǎn)為基礎(chǔ)建立近似模型。Kriging近似模型具有模型精度高的特點(diǎn),在正撞安全性方面具有廣泛的應(yīng)用[11-12]。第二代非支配排序遺傳算法(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)引入了精英保持策略和擁擠度比較方法,大幅提高了迭代的收斂速度,計算復(fù)雜度也得到降低,且能保證種群的多樣性,在白車身優(yōu)化中有廣泛的應(yīng)用[13]。因此選用NSGA-II算法對正撞安全性能的Kriging近似模型進(jìn)行優(yōu)化。

        3.1 參數(shù)化白車身模型輕量化優(yōu)化流程

        對參數(shù)化白車身前端模型進(jìn)行輕量化優(yōu)化設(shè)計時,考慮正撞安全性能、加速度曲線和車門變形量。加速度峰值和平均值可反映正撞安全性能,屬于正撞的關(guān)鍵指標(biāo),且相互獨(dú)立,與質(zhì)量指標(biāo)矛盾。白車身前端輕量化優(yōu)化設(shè)計時選取的優(yōu)化目標(biāo)為車身B柱與門檻梁交界處加速度峰值和平均值。白車身輕量化優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型如下。

        目標(biāo)函數(shù):

        f(x)={min f(M),min fl(max),max fl(ave)}

        設(shè)計變量:ti,si,yi

        約束條件:fr(ave)≤fr1(ave)

        式中:f(M),fl(max),fl(ave)為白車身質(zhì)量、模型左側(cè)加速度峰值和模型左側(cè)加速度平均值;ti,si,yi為白車身板件的厚度變量、形狀變量和基點(diǎn)坐標(biāo)位置變量;fr(ave),fr(max),fr1(ave),fr1(max)為初始模型右側(cè)加速度平均值、初始模型右側(cè)加速度峰值、優(yōu)化模型右側(cè)加速度平均值和優(yōu)化模型右側(cè)加速度峰值;f(lu),f(ld),f(ru),f(rd)為初始模型左上、左下、右上、右下車門變形量;f1(lu),f1(ld),f1(ru),f1(rd)為優(yōu)化模型左上、左下、右上、右下車門變形量。

        白車身前端輕量化優(yōu)化設(shè)計的流程如圖9所示。圖中的“Optimization”為優(yōu)化模塊并選擇NSGAII算法對白車身前端進(jìn)行優(yōu)化,“DOE”為試驗設(shè)計模塊并與Kriging近似模型綁定,通過Kriging近似模型定義相關(guān)系數(shù)R2,并保證R2≥0.9,如果相關(guān)系數(shù)不滿足要求,“DOE”則增加樣本點(diǎn)。“SFE-CONCEPT”為參數(shù)化白車身前端模型參數(shù)化模塊,生成有限元白車身前端模型樣本點(diǎn)?!癝afety”為整車碰撞模塊,通過將參數(shù)化白車身前端模型與有限元后端模型共節(jié)點(diǎn)連接組成白車身模型,并通過模塊化方法與其他分總成組成碰撞模型,并分析正撞安全性能?!癇at”為正撞安全性能模塊,提取車門變形量和左右側(cè)加速度峰值與平均值。圖9所示的白車身輕量化優(yōu)化流程避免了手工介入,實現(xiàn)了“分析驅(qū)動設(shè)計”的理念。

        圖9 白車身輕量化優(yōu)化流程

        “Bat”模塊通過式(1)和式(2)分別從后處理“nodout”文件提取車門變形量和加速度曲線的時間值和性能值;式(3)采用SAE1000對車門變形量曲線濾波,并提取車門變形曲線的最大值;式(4)采用SAE1000對加速度曲線濾波并轉(zhuǎn)化坐標(biāo)值;式(5)和式(6)分別提取加速度曲線的最大值和平均值。

        3.2 白車身前端輕量化優(yōu)化性能對比

        白車身前端輕量化優(yōu)化設(shè)計,采用NSGA-II算法得到妥協(xié)解集。選取白車身前端質(zhì)量最低的妥協(xié)解作為優(yōu)化解。初始模型白車身前端質(zhì)量為82.90 kg,優(yōu)化模型白車身前端質(zhì)量為77.08 kg。優(yōu)化后白車身質(zhì)量減輕5.82 kg,減輕7.02%。進(jìn)一步比較優(yōu)化模型和初始模型的正撞安全性能。圖10和圖11分別為整車左右側(cè)初始模型和優(yōu)化模型加速度曲線對比。從圖中可知,初始模型左右側(cè)加速度峰值分別為35.42g和31.39g,優(yōu)化模型左右側(cè)加速度峰值分別為35.07g和30.98g,優(yōu)化后左右側(cè)加速度峰值分別降低0.99%和1.31%。初始模型左右側(cè)加速度平均值分別為15.83g和15.11g,優(yōu)化模型左右側(cè)加速度平均值分別為18.27g和16.42g,優(yōu)化后左右側(cè)加速度平均值分別增大15.41%和8.67%。

        圖10 左側(cè)初始模型和優(yōu)化模型加速度曲線對比

        圖11 右側(cè)初始模型和優(yōu)化模型加速度曲線對比

        表3為初始模型和優(yōu)化模型車門變形量對比。從表3可知,優(yōu)化模型左上及右上的車門變形量減小,左下及右下的車門變形量增大,最大變化量為10.6%。盡管左下及右下車門變形量增大,但仍在合理范圍,說明“分析驅(qū)動設(shè)計”的優(yōu)化方案滿足設(shè)計要求。

        表3 初始模型和優(yōu)化模型車門變形量對比

        4 結(jié)論

        通過編輯批處理文件,直接提取正撞安全性能指標(biāo),真正實現(xiàn)了“分析驅(qū)動設(shè)計”的理念。通過SFE-CONCEPT建立白車身前端隱式參數(shù)化模型,并與白車身后端有限元模型組合。采用模塊化方法對整車進(jìn)行正撞安全性能分析。通過提取6個形狀變量和7個板件厚度變量對白車身前端進(jìn)行輕量化多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計。優(yōu)化后白車身質(zhì)量減輕5.82 kg,減輕了7.02%。輕量化優(yōu)化后其性能基本不變,左右側(cè)加速度峰值分別降低0.99%和1.31%,左右側(cè)平均值分別增大15.41%和8.67%,車門變形量有増有減,最大變化率為10.6%。

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