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        基于反饋多目標(biāo)優(yōu)化方法的背門輕量化設(shè)計(jì)

        2020-07-15 08:32:02田小青劉志恩
        數(shù)字制造科學(xué) 2020年1期
        關(guān)鍵詞:輕量化變量樣本

        田小青,劉志恩,袁 率

        (1.武漢理工大學(xué) 現(xiàn)代汽車零部件技術(shù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430070;2.武漢理工大學(xué) 汽車零部件技術(shù)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心,湖北 武漢 430070)

        隨著我國汽車工業(yè)不斷發(fā)展,節(jié)能和環(huán)保已經(jīng)成為汽車研發(fā)的主要發(fā)展方向,而輕量化技術(shù)是實(shí)現(xiàn)節(jié)能環(huán)保的重要途徑[1]。多材料混合的多學(xué)科多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì),可以充分發(fā)揮各種輕質(zhì)材料的優(yōu)勢、最大程度地滿足輕量化要求。但多材料一體化設(shè)計(jì)屬于復(fù)雜非線性優(yōu)化問題,目前仍處在起步階段[2]。

        汽車背門屬于車身大型覆蓋件,在車身質(zhì)量中具有很高占比。使用多目標(biāo)優(yōu)化方法對其進(jìn)行輕量化研究,不僅可以減少車身質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排,同時(shí)提高汽車動(dòng)力性和安全性,而且可以作為整車輕量化的參考依據(jù),提高新車型開發(fā)效率,降低開發(fā)成本,實(shí)現(xiàn)企業(yè)競爭力的提升[3]。

        1 優(yōu)化目標(biāo)與約束

        1.1 多材料背門成本計(jì)算方法

        汽車企業(yè)逐漸將輕量化研究目標(biāo)放在了輕量化材料的使用上。輕量化材料包括高強(qiáng)度鋼、鋁合金、鎂合金以及復(fù)合材料等。鋁合金是白車身中應(yīng)用較多的輕量化材料,其密度只有鋼材的三分之一,擠壓成型性能好、耐腐蝕性強(qiáng)、且易于回收[4]的特性使之成為適用于汽車零部件的材料。鎂合金的密度約為鋼材的23%,若在車身中使用鎂合金,可以比全鋁車身進(jìn)一步降低20%的質(zhì)量[5]。此外,鎂合金的電解能耗較低,成型性好,有很大的應(yīng)用潛力。

        筆者主要采用了低碳鋼、鋁合金和鎂合金這3種材料進(jìn)行汽車背門的輕量化設(shè)計(jì),其材料屬性如表1所示。

        表1 材料屬性參數(shù)

        輕質(zhì)材料雖然能夠?qū)崿F(xiàn)車身的有效減重,但若考慮材料價(jià)格,單一的輕質(zhì)材料車身相比普通低碳鋼車身需要更高的材料成本。因此,通過將鋼材和其他輕量化材料組合使用,構(gòu)建多材料車身,可實(shí)現(xiàn)減重和成本的最佳權(quán)衡。多材料設(shè)計(jì)是指將合適的材料用于合適的部位,以充分發(fā)揮各種材料的優(yōu)勢,實(shí)現(xiàn)最經(jīng)濟(jì)的輕量化效果[6]。

        筆者將材料和零件厚度同時(shí)考慮為設(shè)計(jì)變量,建立優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,用多目標(biāo)算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。為了保證優(yōu)化方案的經(jīng)濟(jì)可行性,同時(shí)對成本進(jìn)行控制。汽車零部件的整體成本包括管理成本和制造成本。由于管理成本隨企業(yè)管理模式的不同而存在差異,制造成本需要對材料費(fèi)用、加工費(fèi)用和模具分?jǐn)傎M(fèi)用等進(jìn)行綜合考量,很難進(jìn)行統(tǒng)一計(jì)算。因此僅將占制造成本六成以上的材料成本作為優(yōu)化指標(biāo)[7]。

        計(jì)算材料成本時(shí),需要獲取每個(gè)零件的質(zhì)量。在傳統(tǒng)的基于有限元計(jì)算的多目標(biāo)優(yōu)化問題中,無法通過有限元結(jié)果文件獲得各個(gè)零件的質(zhì)量。為了解決這個(gè)問題,筆者通過構(gòu)建外部函數(shù)的方式進(jìn)行材料成本計(jì)算。材料成本計(jì)算公式如下:

        i=1,2,…,n

        (1)

        式中:Mi為第i個(gè)零件的質(zhì)量;pi為第i個(gè)零件的單價(jià);ρi為第i個(gè)零件的密度;ti為第i個(gè)零件的厚度;ci為第i個(gè)零件的展開面積。

        1.2 背門結(jié)構(gòu)性能指標(biāo)

        采用有限單元法評(píng)估汽車背門結(jié)構(gòu)的性能,采用平均尺寸為10 mm的四邊形單元進(jìn)行網(wǎng)格離散。背門約束模態(tài)分析時(shí)的工況如圖1所示。

        圖1 背門模態(tài)工況設(shè)置

        側(cè)向剛度分析時(shí),邊界條件設(shè)置如圖2所示。

        圖2 背門側(cè)向剛度工況設(shè)置

        背門下壓剛度分析工況設(shè)置如圖3所示。

        圖3 下壓剛度工況設(shè)置

        過開剛度工況設(shè)置方法如圖4所示。

        圖4 過開剛度工況設(shè)置

        對背門模型進(jìn)行抗凹性能分析時(shí),其邊界條件設(shè)置如圖5所示。

        圖5 背門抗凹工況設(shè)置

        1.3 背門初始狀態(tài)計(jì)算

        在汽車背門優(yōu)化設(shè)計(jì)中,分別導(dǎo)入上述5個(gè)有限元計(jì)算模型,以及式(1)的材料成本計(jì)算模型。其中,過開剛度、側(cè)向剛度、模態(tài)和下壓剛度模型為線性分析,利用Hyperwork/Optistruct作為求解器;抗凹剛度模型中,涉及接觸非線性、材料非線性,因此利用Abaqus作為求解器;而成本計(jì)算函數(shù)為數(shù)學(xué)運(yùn)算,采用Excel作為求解器。由于優(yōu)化求解過程需要使用3種求解器進(jìn)行協(xié)同運(yùn)算,而Abaqus并未集成于Hyperstudy中,因此需要在軟件中注冊求解器腳本,并指定Abaqus計(jì)算程序路徑。

        首先運(yùn)行一次初始狀態(tài)計(jì)算,提取出各響應(yīng)值,如表2所示。

        2 優(yōu)化算法和近似模型的確定

        厚度-材料協(xié)同多目標(biāo)優(yōu)化問題非線性程度高,其求解存在一定困難,且同時(shí)存在連續(xù)變量和離散變量,尋優(yōu)過程中容易陷入局部最優(yōu)。此外,由于該問題沒有解析形式,使得求解過程耗時(shí)很長,而多個(gè)目標(biāo)的同時(shí)優(yōu)化,又令求解難度進(jìn)一步提高[7]。

        針對復(fù)雜的非線性優(yōu)化問題,遺傳算法具有其獨(dú)特的優(yōu)勢[8]。它可以對整個(gè)變量空間進(jìn)行搜索,避免傳統(tǒng)梯度算法陷入局部最優(yōu)的缺陷。

        徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可對復(fù)雜非線性問題進(jìn)行有效擬合,且具有較好的預(yù)測能力,因此選用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進(jìn)行真實(shí)問題的替代[9]。

        3 基于試驗(yàn)設(shè)計(jì)的變量確定

        3.1 材料變量的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法

        在背門結(jié)構(gòu)優(yōu)化時(shí),優(yōu)化對象僅針對沖壓鈑金件。背門包含的主要板件如圖6所示。背門中共包含10個(gè)部件,因此含有10個(gè)厚度變量,分別定義為t1~t10。內(nèi)板的3個(gè)組件應(yīng)控制為同一種材料,故模型中含有8個(gè)材料變量,分別定義為m1~m8。其中,厚度變量為連續(xù)變量,定義上限為2.5 mm,下限為0.5 mm;材料為離散變量,備選材料為低碳鋼、鋁合金、鎂合金。

        圖6 背門主要板件結(jié)構(gòu)

        為了建立準(zhǔn)確的近似模型,必須提供充足可靠的樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)。哈姆斯雷試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法具有優(yōu)秀的空間填充能力,是在工程中被廣泛應(yīng)用的DOE(design of experiment)方法。

        3.2 優(yōu)化變量篩選

        常用的非線性變量篩選方法包括線性主效應(yīng)法和方差分析法,筆者綜合使用兩種方法進(jìn)行變量篩選。結(jié)果如表3所示。

        表3 篩選變量

        由表3可知兩種篩選方法存在一定差異,為了避免篩選方法的不同造成的影響,采用保守的變量篩選方法,對使用兩種方法選取的變量取并集。最終確認(rèn)選擇以下10個(gè)變量作為下一步的優(yōu)化變量:t1、t2、t3、t4、t8、t9、m1、m2、m3、m8。

        4 基于反饋的多目標(biāo)優(yōu)化

        4.1 反饋優(yōu)化流程介紹

        傳統(tǒng)優(yōu)化和基于反饋的優(yōu)化流程分別如圖7和圖8所示。所提出的基于反饋的優(yōu)化流程,在完成一次傳統(tǒng)的優(yōu)化流程之后,對優(yōu)化得到的最優(yōu)解進(jìn)行預(yù)測精度的判斷,并在最優(yōu)值及其附近位置增加樣本點(diǎn),這樣可以利用更少的樣本點(diǎn)在最優(yōu)值位置獲得最佳的預(yù)測精度。

        圖7 傳統(tǒng)優(yōu)化

        圖8 基于反饋的優(yōu)化

        4.2 背門初次優(yōu)化

        對于大多數(shù)的n變量響應(yīng)面擬合,推薦的樣本點(diǎn)數(shù)量為(n+1)(n+2)。經(jīng)過變量篩選,最終確認(rèn)將10個(gè)變量作為優(yōu)化變量,因此在進(jìn)行初次DOE設(shè)計(jì)時(shí),樣本點(diǎn)規(guī)模為(10+1)(10+2)=132。

        采用包含離散變量的哈姆斯雷DOE方法定義樣本規(guī)模為132的試驗(yàn)矩陣,并在Hyperstudy平臺(tái)上,將這132個(gè)樣本方案提交求解器計(jì)算。

        樣本計(jì)算完成后,選取適用于復(fù)雜非線性問題的徑向基函數(shù)模型作為近似模型構(gòu)建方法。

        基于近似模型,采用多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行全局尋優(yōu)。經(jīng)過45次迭代、種群規(guī)模達(dá)到6 114個(gè)樣本之后,遺傳算法達(dá)到收斂,結(jié)果如圖9所示。

        圖9 初次優(yōu)化可行解與最優(yōu)解分布

        初次優(yōu)化得到的最優(yōu)解集中,包括22個(gè)最優(yōu)解方案,將這22組優(yōu)化解再次提交求解器計(jì)算,得到其對應(yīng)的真實(shí)響應(yīng)值,并與近似模型的預(yù)測值進(jìn)行比較,結(jié)果發(fā)現(xiàn),在7個(gè)響應(yīng)的近似模型中,材料成本和過開剛度的近似模型預(yù)測精度較高,而質(zhì)量的近似模型預(yù)測精度最低。

        4.3 背門反饋優(yōu)化

        為了提高近似模型的預(yù)測精度,將上一步優(yōu)化得到的22個(gè)最優(yōu)解方案歸入到樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)中,重新進(jìn)行徑向基近似模型的擬合,并重復(fù)多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化流程。

        第二次優(yōu)化同樣經(jīng)過45代的迭代后達(dá)到收斂,并找到了32組最優(yōu)解方案。將這32組優(yōu)化解再次提交求解器計(jì)算,得到其對應(yīng)的真實(shí)響應(yīng)值,但由于反饋一次后,仍然存在相對誤差比較高的預(yù)測樣本,故將第二次得到的最優(yōu)解集再次加入到DOE樣本,第三次構(gòu)建徑向基近似模型,并基于該近似模型重復(fù)多目標(biāo)遺傳算法尋優(yōu)過程。

        第三次的優(yōu)化經(jīng)過36次迭代達(dá)到收斂,考察樣本規(guī)模4 894個(gè)。優(yōu)化的可行解與最優(yōu)解分布如圖10所示。

        經(jīng)過兩次反饋之后,第三次的尋優(yōu)過程樣本點(diǎn)分布更加集中,優(yōu)化迭代次數(shù)也比前兩次少,最終產(chǎn)生了9個(gè)最優(yōu)解方案。把這9組方案提交求解器計(jì)算,計(jì)算出真實(shí)值與預(yù)測值之間的相對誤差,如表4所示。

        經(jīng)過了兩次反饋后,得到的最優(yōu)解響應(yīng)值與真實(shí)值偏差明顯變小,平均誤差都在10%以下。因此可以認(rèn)為,在對背門模型的多目標(biāo)優(yōu)化中,經(jīng)過兩次反饋后的徑向基近似模型具有優(yōu)秀的預(yù)測精度。

        4.4 最優(yōu)方案確定及優(yōu)化效果驗(yàn)證

        將經(jīng)過兩次反饋后優(yōu)化得到的最優(yōu)解的成本-質(zhì)量關(guān)系與初始設(shè)計(jì)進(jìn)行對比,如圖11所示。

        從圖11中可知,①在9個(gè)最優(yōu)解中,沒有能支配初始方案的解;②方案2、3、4基本重合,方案5、6基本重合。這是因?yàn)椴牧戏N類配置方案完全相同。因此,將材料種類作為背門多目標(biāo)優(yōu)化的變量,具有重要的實(shí)際意義;③在方案7、8、9中,通過將內(nèi)板、外板替換為鎂合金,質(zhì)量進(jìn)一步降低,但其材料成本陡然提高,在量產(chǎn)車型中不建議采用。

        表4 二次反饋優(yōu)化最優(yōu)解預(yù)測誤差 /%

        圖11 最優(yōu)解與初始設(shè)計(jì)成本-質(zhì)量關(guān)系對比

        綜上所述,在方案2、3、4中選擇一組,在方案5和方案6中選擇一組,并進(jìn)行圓整,得到兩組最終優(yōu)化方案,如表5所示。

        表5 最終優(yōu)化方案

        將最終優(yōu)化方案提交求解器計(jì)算,并提取各性能響應(yīng)。計(jì)算結(jié)果如表6所示。

        通過多目標(biāo)優(yōu)化方法,筆者提出的兩種優(yōu)化方案,在滿足力學(xué)性能要求的前提下,可以實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo):

        表6 最終優(yōu)化方案響應(yīng)對比

        (1)A方案。成本增加47.16元,實(shí)現(xiàn)減重4.12 kg。平均減重1 kg增加的材料成本為11.45元。

        (2)B方案。成本增加116.82元,實(shí)現(xiàn)減重7.64 kg。平均減重1 kg增加的材料成本為15.29元。

        5 結(jié)論

        筆者系統(tǒng)研究了背門板材厚度-材料變量協(xié)同優(yōu)化的輕量化問題。得到以下結(jié)論:

        (1)將板件厚度和材料變量協(xié)同優(yōu)化,可以實(shí)現(xiàn)各材料優(yōu)勢的充分發(fā)揮,對于背門輕量化具有顯著作用;

        (2)通過編制材料成本計(jì)算函數(shù),將材料成本作為優(yōu)化目標(biāo),可以找到經(jīng)濟(jì)性更好的優(yōu)化方案;

        (3)基于反饋的多目標(biāo)優(yōu)化方法可以利用較少的樣本點(diǎn),最大限度提高近似模型的預(yù)測精度,對于計(jì)算時(shí)間長、非線性程度高的優(yōu)化問題具有重要意義。

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