劉瑩 于成龍 印明勛 夏天 王晉 喬鑫

（1.華晨汽車工程研究院；2.愛馳汽車有限公司；3.北汽新能源股份有限公司）

車門系統(tǒng)作為整車結(jié)構(gòu)的重要組成部分，應(yīng)滿足模態(tài)、剛度、安全性和輕量化等方面的要求，結(jié)構(gòu)設(shè)計涵蓋多個學(xué)科領(lǐng)域，各個響應(yīng)之間相互關(guān)聯(lián)、相互影響，而傳統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計在各學(xué)科獨立進(jìn)行，因此采用多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計方法可以更加準(zhǔn)確高效地找到最優(yōu)解。文章針對車門侵入量工況，應(yīng)用子模型技術(shù)減少計算時間，提高計算速度；應(yīng)用Python 語言二次開發(fā)技術(shù)建立車門防撞梁參數(shù)化模型；綜合考慮防撞梁位置、關(guān)鍵零件厚度，以及材料對模態(tài)、剛度和車門侵入量的影響，對車門進(jìn)行多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計。

1 車門基礎(chǔ)性能分析

1.1 模態(tài)分析

汽車在行駛過程中受到來自路面和發(fā)動機等的激勵，這些外界激勵會引起車門共振，帶來噪聲，極大地降低了汽車的舒適性等。因此為了在產(chǎn)品設(shè)計開發(fā)中避免該類問題發(fā)生，需對車門進(jìn)行模態(tài)分析。采用Lanczos 方法提取車門的1 階模態(tài)為45.3 Hz，振型為內(nèi)板抖動，如圖1所示。

圖1 車門1 階模態(tài)振型云圖

1.2 扭轉(zhuǎn)剛度分析

車門扭轉(zhuǎn)剛度過低會使車門在汽車行駛過程中嚴(yán)重變形，直至發(fā)生破壞。進(jìn)行扭轉(zhuǎn)剛度分析時約束車門鉸鏈安裝孔所有自由度，鎖鉤中心約束整車Y 向自由度，在車門內(nèi)板突起根部位置做切線相交得交點，垂直于門內(nèi)板并朝車外方向施加400 N的載荷，結(jié)果如圖2所示，扭轉(zhuǎn)剛度為227.5 N/mm。

圖2 車門扭轉(zhuǎn)變形云圖

1.3 下垂剛度分析

下垂剛度能夠保證車門在垂向載荷作用下不發(fā)生較大變形，避免車門出現(xiàn)關(guān)閉不嚴(yán)等問題。進(jìn)行下垂剛度分析時約束車門鉸鏈安裝孔位置全部自由度，鎖鉤中心位置約束全局Y 向自由度。鎖鉤中心位置處沿全局-Z 方向施加500 N的載荷。下垂剛度分析結(jié)果，如圖3所示，下垂剛度為542.9 N/mm。

圖3 車門下垂變形云圖

1.4 侵入量分析

為了保證車門具有一定的抗入侵能力，需對車門進(jìn)行侵入量分析。分析時對車身左右兩側(cè)前輪和后輪中心對應(yīng)到縱梁上的位置施加全約束，障礙柱的移動速度為5 750 mm/s，如圖4所示。讀取車門與障礙柱的時間-接觸力曲線，分別考察初始耐擠壓力、中間耐擠壓力和最大耐擠壓力，結(jié)果如表1所示。

圖4 車門侵入量分析示意圖

表1 車門耐擠壓力結(jié)果

2 子模型技術(shù)

在進(jìn)行車門侵入量分析時，由于模型規(guī)模較大，計算時間較長（高性能工作站約14 h），在進(jìn)行后期試驗設(shè)計樣本計算時，計算資源耗費較大。文章通過子模型技術(shù)，在保證計算精度的前提下，縮短計算時間，從而快速完成樣本計算。

子模型方法又稱為切割邊界位移或者特定邊界位移法，切割邊界是指子模型從整個較粗糙的模型分割開的邊界。粗糙模型切割邊界計算的位移值即為子模型的邊界。

子模型技術(shù)實現(xiàn)過程如下：

1）提取白車身切割邊界節(jié)點set，如圖5所示。

圖5 白車身切割邊界節(jié)點set 示意圖

2）創(chuàng)建set.key，將上一步的邊界節(jié)點set 復(fù)制到該文件中。

3）在set.key 文件中添加2個關(guān)鍵字，將切割邊界節(jié)點的運動信息輸出并存儲在boundary.sub 中。

*INTERFACE_COMPONENT_FILE

boundary.sub

*INTERFACE_COMPONENT_NODE

4）將建立好的set.key 放入求解文件中，將整車側(cè)面碰撞模型提交運算，生成boundary.sub 文件。

5）重新編輯 set.key。

6）將整車模型生成的boundary.sub 文件復(fù)制到求解目錄文件夾中，提交運算。

3 基于Python的參數(shù)化實現(xiàn)

優(yōu)化分析通過Python 語言驅(qū)動ANSA，實現(xiàn)車門防撞梁位置變化，如圖6所示，防撞梁繞B點旋轉(zhuǎn)，A點沿整車Z 向（箭頭方向）移動。設(shè)置變量dz，取值范圍為 0～180 mm，間隔 20 mm。Python的實現(xiàn)流程為：1）將輸入的dz值轉(zhuǎn)化成B點的旋轉(zhuǎn)角度；2）旋轉(zhuǎn)防撞梁；3）創(chuàng)建防撞梁與內(nèi)板的焊點連接；4）創(chuàng)建防撞梁與外板的膨脹膠連接；5）重置防撞梁的屬性信息。

圖6 車門參數(shù)化模型

4 優(yōu)化設(shè)計

4.1 試驗設(shè)計

試驗設(shè)計的目的是為了獲取樣本點，以便通過樣本點建立近似模型，在保證計算精度的前提下提高計算速度。變量的設(shè)定以及范圍，如表2所示。采用優(yōu)化的超拉丁方方法生成120個樣本[1-3]，計算流程，如圖7所示。首先根據(jù)試驗設(shè)計獲取的樣本的設(shè)計變量信息，通過Python 二次開發(fā)腳本分別生成計算模態(tài)剛度的bdf 文件和侵入量分析需要的key 文件，然后自動提交相應(yīng)分析并進(jìn)行結(jié)果后處理，計算完成后獲取所有樣本的計算結(jié)果。整個過程完全自動化，不需要手動干預(yù)。

表2 車門優(yōu)化的設(shè)計變量及取值范圍

圖7 車門生成樣本的試驗設(shè)計計算流程示意圖

4.2 近似模型

近似模型是利用數(shù)學(xué)表達(dá)式代替有限元模型用于后續(xù)優(yōu)化分析的模型，使用近似模型可以達(dá)到節(jié)省計算資源的目的。建立近似模型常用的方法有響應(yīng)面法和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，多項式響應(yīng)面近似模型采用不同階次的多項式來近似表達(dá)響應(yīng)目標(biāo)與設(shè)計變量之間的函數(shù)關(guān)系[4-6]，具有數(shù)學(xué)表達(dá)式簡單、收斂速度快、計算量小等特點。通常用R2來表征近似模型的精度，其定義為：

式中：QC——殘余偏差平方和；

QT——偏差平方和。

建立起的質(zhì)量、模態(tài)、剛度和侵入量的近似模型精度，如表3所示。

表3 車門優(yōu)化近似模型精度

4.3 優(yōu)化結(jié)果

以前門質(zhì)量為目標(biāo)函數(shù)，前門模態(tài)、剛度和侵入量性能為約束條件，對車門進(jìn)行優(yōu)化，采用多目標(biāo)粒子群算法搜索最優(yōu)解。優(yōu)化前后變量變化，如表4所示，性能變化，如表5所示。從表4 和表5 可以看出，車門防撞梁位置對各項性能起主導(dǎo)作用，不僅提高了車門1 階模態(tài)，而且使車門扭轉(zhuǎn)剛度、下垂剛度和中間耐擠壓力滿足目標(biāo)要求，最終使質(zhì)量減少1.2 kg。繪制變量防撞梁位置、最大接觸力和質(zhì)量的三維響應(yīng)面模型圖，如圖8所示。由圖8 可以看出，在設(shè)計變量取值范圍內(nèi)，提高防撞梁位置可以減小最大接觸力，并且降低車門質(zhì)量。

表4 車門優(yōu)化前后變量取值結(jié)果

表5 車門優(yōu)化前后性能變化結(jié)果

圖8 車門防撞梁位置、最大接觸力和質(zhì)量關(guān)系圖

5 結(jié)論

文章通過Python 語言二次開發(fā)建立車門參數(shù)化模型，應(yīng)用子模型技術(shù)提升計算速度，最終完成了車門的多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計，不僅使各項性能達(dá)到目標(biāo)要求，而且使車門質(zhì)量減輕1.2 kg。文章將車門侵入量集成到車門耐撞性能分析中，在后續(xù)的耐撞性能研究中，還可以將其他影響因素考慮進(jìn)來。防撞梁的形式也可以作為日后研究的重點。以車門作為研究對象的優(yōu)化設(shè)計取得了一定的成果，對其他系統(tǒng)級的優(yōu)化也具有一定的參考意義。