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        基于二次開發(fā)和多目標(biāo)算法的車窗玻璃設(shè)計(jì)方法

        2025-04-25 00:00:00陳雪冬陳壽鶴郭凱
        設(shè)計(jì) 2025年5期
        關(guān)鍵詞:二次開發(fā)

        關(guān)鍵詞:汽車造型;多目標(biāo)優(yōu)化算法;二次開發(fā);汽車側(cè)玻璃面設(shè)計(jì);Octopus

        引言

        在整車正向開發(fā)流程中,車窗玻璃曲面的設(shè)計(jì)已成為造型設(shè)計(jì)的重要環(huán)節(jié)。車身工程師需在項(xiàng)目初期對(duì)造型數(shù)據(jù)中的玻璃曲面進(jìn)行技術(shù)可行性評(píng)估及曲面擬合,確保造型設(shè)計(jì)滿足工程需求,保證項(xiàng)目能夠有序推進(jìn)以及設(shè)計(jì)師的創(chuàng)意概念能夠落地量產(chǎn)。車窗玻璃關(guān)聯(lián)學(xué)科眾多,其設(shè)計(jì)是一個(gè)逐步優(yōu)化、不斷迭代的過程。車窗玻璃設(shè)計(jì)優(yōu)化的困難在于車身結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)涉及多個(gè)學(xué)科且學(xué)科間關(guān)系復(fù)雜、學(xué)科分析時(shí)計(jì)算量大和信息交流量大,以及如何將不同學(xué)科的知識(shí)組成一個(gè)完整的設(shè)計(jì)計(jì)算整體[1]。

        車窗側(cè)玻璃一般是厚度約為3 ~ 6mm 的鋼化玻璃,車窗側(cè)玻璃曲面分為兩大類,單曲率玻璃面:圓柱面,常見于面包車;雙曲率玻璃面:圓環(huán)面、橄欖面、螺旋面。隨著消費(fèi)者對(duì)汽車外觀和性能要求的提高,車窗玻璃曲面設(shè)計(jì)逐漸從單一曲率向雙曲率發(fā)展,以滿足更復(fù)雜的美學(xué)設(shè)計(jì)和工程需求。玻璃升降機(jī)構(gòu)導(dǎo)致玻璃的運(yùn)動(dòng)軌跡是做螺旋運(yùn)動(dòng),所以最理想的玻璃面是螺旋面,這樣,通過數(shù)據(jù)模擬得出的運(yùn)動(dòng)軌跡能夠更加精準(zhǔn)地反映車窗玻璃的真實(shí)運(yùn)動(dòng)軌跡。螺旋面是當(dāng)前汽車最為常用車窗玻璃曲面,本文只論述螺旋玻璃曲面的設(shè)計(jì)。

        車窗玻璃曲面的傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法是A 面設(shè)計(jì)師根據(jù)設(shè)計(jì)效果圖在Alias、ICEM Surf 軟件中制作出車窗玻璃三維CAS 曲面數(shù)據(jù),然后車身工程師在CATIA 軟件中去擬合CAS 曲面并解決工程可實(shí)現(xiàn)問題,這種方法太依賴于個(gè)人能力和經(jīng)驗(yàn)判斷, 不僅耗時(shí)耗力, 且難以保證全局最優(yōu)解。

        考慮到設(shè)計(jì)偏差、信息交流成本等原因,A 面設(shè)計(jì)師會(huì)根據(jù)關(guān)鍵工程問題自己擬合車窗玻璃CAS 曲面。螺旋曲面設(shè)計(jì)對(duì)A 面設(shè)計(jì)師的技術(shù)水平要求較高,需要不斷的擬合和精確的調(diào)試。設(shè)計(jì)時(shí)還需考慮玻璃曲面傾角和車內(nèi)空間關(guān)系,確保乘客的舒適性和便利性。車窗玻璃設(shè)計(jì)開發(fā)需要綜合考慮多個(gè)目標(biāo)優(yōu)化。 傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法不僅流程煩瑣,影響項(xiàng)目開發(fā)周期,往往難以全面考慮所有影響因素,導(dǎo)致設(shè)計(jì)結(jié)果不夠理想。總之,汽車車窗玻璃曲面設(shè)計(jì)正朝著更復(fù)雜方向發(fā)展,但同時(shí)也面臨著技術(shù)難度、安全性能和人機(jī)工程學(xué)等多方面的挑戰(zhàn)。

        二次開發(fā)對(duì)于提升設(shè)計(jì)效率、優(yōu)化設(shè)計(jì)方案、優(yōu)化仿真分析以及推動(dòng)智能化設(shè)計(jì)等方面都具有重要作用。將工程需求代入數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)過程中,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)修改。A 面專業(yè)在設(shè)計(jì)玻璃曲面時(shí)可以在CAD 軟件中通過開發(fā)程序?qū)崟r(shí)校核工程要求,并予以反饋修改。多目標(biāo)優(yōu)化算法基于遺傳算法通過模擬自然界的生物進(jìn)化過程, 能夠在復(fù)雜的搜索空間中尋找最優(yōu)解, 得到多個(gè)目標(biāo)的最優(yōu)解集。將算法集成到CAD 軟件中,串聯(lián)多個(gè)學(xué)科知識(shí),以實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)方案的數(shù)據(jù)工程化,為車窗側(cè)玻璃曲面設(shè)計(jì)提供了新的思路,加快設(shè)計(jì)時(shí)間周期,使設(shè)計(jì)結(jié)果更加精準(zhǔn)。

        一、設(shè)計(jì)流程與方法實(shí)現(xiàn)

        (一)造型的需求、工程可行性分析。從幾何形態(tài)來講,車窗側(cè)玻璃處于汽車體態(tài)的核心位置,周圍與之相關(guān)聯(lián)的部件多(側(cè)圍、車門、頂蓋、防撞梁、車門內(nèi)板等)。車窗玻璃曲面的傾角,橫向縱向的曲率半徑大小,前后玻璃曲面的走勢,都影響著整車的姿態(tài)、側(cè)圍的線性、周邊件的匹配搭接,以及前后玻璃曲面光影。這些問題都是在汽車造型設(shè)計(jì)開發(fā)的初期必須考慮的重要問題,玻璃面的設(shè)計(jì)常常在項(xiàng)目中作為獨(dú)立的設(shè)計(jì)議題。到了項(xiàng)目后期,車窗玻璃曲面受限條件太多很難修改,一旦修改車窗玻璃曲面意味著項(xiàng)目前期的大部分工作都付諸東流,以及導(dǎo)致項(xiàng)目周期延遲。

        工程設(shè)計(jì)方面,為了保證車窗玻璃能夠正常升降和周邊件的匹配,要求前后玻璃面在B 柱內(nèi)的誤差要非常小,一般行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)在0.1mm以內(nèi);玻璃曲面邊界要和B 柱邊界接近平行;玻璃曲面螺旋方向曲率半徑接近相等;玻璃面的前后曲率半徑差要小于10mm 左右,對(duì)于一個(gè)曲率半徑在幾萬的玻璃曲面調(diào)節(jié)難度非常大;還有在運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下,車窗玻璃不能的其他部件干涉。這些工程需求對(duì)于螺旋玻璃曲面的參數(shù)調(diào)節(jié)要求非常精細(xì),而且涉及學(xué)科眾多,需整合統(tǒng)一所有學(xué)科訴求,每一次調(diào)節(jié)都要做到實(shí)時(shí)校核,才可以保證高效的修改調(diào)整。

        (二)二次開發(fā)環(huán)境搭建。在明確車窗玻璃各學(xué)科設(shè)計(jì)開發(fā)需求后,需要在Rhino 軟件中Grasshopper(以下簡稱GH)平臺(tái)[2]搭建二次開發(fā)環(huán)境,用GH 電池組件編寫程序或者用代碼編寫相關(guān)腳本。GH 采用的是節(jié)點(diǎn)可視化編程語言,不依賴于設(shè)計(jì)者對(duì)編程語言的語法及底層架構(gòu)的掌握,更注重編程的邏輯思維能力,普及性高。許多設(shè)計(jì)行業(yè)的設(shè)計(jì)者都在使用,在建筑行業(yè)中尤為普遍,引領(lǐng)了參數(shù)化主義的設(shè)計(jì)思潮[3],使其他設(shè)計(jì)行業(yè)爭相模仿并在各自行業(yè)壯大。

        在做二次開發(fā)編寫程序之前,要思考螺旋玻璃曲面設(shè)計(jì)需要解決的一些問題:如何生成一張符合具有工程特性的螺旋玻璃曲面;怎樣讓程序自動(dòng)修改螺旋玻璃曲面的參數(shù);校核結(jié)果如何反饋給整個(gè)程序;優(yōu)化算法怎樣和整個(gè)程序串聯(lián),讓整個(gè)程序能夠自動(dòng)循環(huán),對(duì)解決方案的結(jié)果進(jìn)行判斷選擇,反向傳播修改指令并對(duì)整個(gè)程序?qū)崿F(xiàn)監(jiān)督。程序的每一個(gè)環(huán)節(jié)都要環(huán)環(huán)相扣,每個(gè)板塊分工明確。

        在Rhino 中并沒有可以生成螺旋面的工具命令,需要自己編寫腳本或者利用GH 中的電池組件完成這項(xiàng)工作。螺旋面其實(shí)就是截面線圍繞圓柱螺旋線旋轉(zhuǎn)掃掠而成,GH 提供了旋轉(zhuǎn)掃掠的命令,螺旋線的生成需要電池組件打包來實(shí)現(xiàn),考慮到我們能夠從CAS 面的容易取得參數(shù)以及這些參數(shù)方便后面程序調(diào)用,所以用圓柱坐標(biāo)系統(tǒng)來生成螺旋線更符合設(shè)計(jì)需求。用軸心線、螺距、圓柱半徑來生成螺旋線,由于螺旋線是擬合曲線,需要加一個(gè)精度控制,然后將其封裝成電池組件為后續(xù)設(shè)計(jì)做準(zhǔn)備。以下是生成螺旋線的一個(gè)電池原理圖,如圖1 所示。

        有了螺旋面之后,要考慮的就是如何用多目標(biāo)算法修改和評(píng)價(jià)它,對(duì)于多目標(biāo)算法接入端(Genome)要求接入的電池組件必須是可滑動(dòng)的數(shù)字滑塊,才可以實(shí)現(xiàn)參數(shù)自動(dòng)修改的功能,需將螺旋面的控制參數(shù)作為多目標(biāo)優(yōu)化算法的Genome;然后在校核CAS 面的貼合度以及工程可行性時(shí),同樣將校核結(jié)果轉(zhuǎn)化為數(shù)字作為多目標(biāo)算法的Objectives,多目標(biāo)算法連接輸入端和輸出端,使整個(gè)程序能夠自動(dòng)循環(huán),整個(gè)原理圖如圖2。

        (三)算法插件選擇??紤]車窗側(cè)玻璃曲面的多個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo),需采用多目標(biāo)算法對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行優(yōu)化。目前,在GH 平臺(tái)支持算法優(yōu)化的插件已經(jīng)非常豐富且成熟了,并不需要自己編寫算法插件,只需要選擇適合自己設(shè)計(jì)方案的算法插件即可。常見的GH 優(yōu)化算法插件有Octopus、Wallacei、Tunny、Biomorpher 等,它們各自的算法不同,針對(duì)性又差異。

        根據(jù)車窗側(cè)玻璃曲面的設(shè)計(jì)特點(diǎn),研究人員對(duì)比了使用其他算法插件,Octopus 插件自身的優(yōu)點(diǎn)非常適合優(yōu)化車窗玻璃設(shè)計(jì)問題,提供了兩種收斂機(jī)制和三種變異機(jī)制,以獲得較好的收斂性和均勻性[4],其最初是為多目標(biāo)優(yōu)化而制作。Octopus 插件的獨(dú)特之處主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

        多目標(biāo)優(yōu)化能力:Octopus 不僅支持單目標(biāo)優(yōu)化,更擅長處理多目標(biāo)優(yōu)化問題,能夠同時(shí)優(yōu)化多個(gè)相互沖突或相互關(guān)聯(lián)的目標(biāo)函數(shù)。

        高效的算法實(shí)現(xiàn):結(jié)合帕累托前沿理論和遺傳算法,提供豐富的算法選擇,如蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院研發(fā)的SPEA-2[5] 和HypE 算法,通過模擬自然選擇和遺傳操作來搜索最優(yōu)解,具有較高的搜索效率和全局優(yōu)化能力。

        豐富的自定義選項(xiàng):提供了豐富的自定義優(yōu)化參數(shù)選項(xiàng),允許用戶根據(jù)具體問題的需求調(diào)整算法參數(shù),如突變概率、交叉率、種群大小等,以獲得更好的優(yōu)化效果。

        結(jié)合帕累托前沿理論:Octopus 結(jié)合了帕累托前沿理論,能夠生成并維護(hù)一個(gè)Pareto 最優(yōu)解集[6],這些解在多個(gè)目標(biāo)之間達(dá)到了最優(yōu)平衡,為決策者提供了豐富的選擇空間。

        直觀有效的可視化反饋:提供了直觀有效的可視化界面,用戶可以通過圖形化界面觀察優(yōu)化過程和解的分布情況,便于理解和分析優(yōu)化結(jié)果。

        擴(kuò)展性和集成性:Octopus 不僅是一個(gè)獨(dú)立的優(yōu)化工具,還可以與其他GH 組件和插件無縫集成,形成更復(fù)雜的優(yōu)化和設(shè)計(jì)流程。

        總之,Octopus 插件的這些優(yōu)點(diǎn)為設(shè)計(jì)師和研究者提供了強(qiáng)大的多目標(biāo)優(yōu)化工具。

        (四)多目標(biāo)優(yōu)化算法原理。Octopus 插件中多目標(biāo)優(yōu)化算法(SPEA-2、HypE)是基于David Rutten 的遺傳算法(Galapagos),在此基礎(chǔ)之上引入Pareto 原則,同時(shí)引入適應(yīng)度共享和分配策略來提高種群多樣性,避免算法在搜索過程中過早的收斂,丟失局部最優(yōu)解,是較為成熟的多目標(biāo)遺傳算法。其算法原理如下:初始化種群:首先生成一個(gè)初始的解集(種群),這些解隨機(jī)生成,并滿足問題的約束條件。

        適應(yīng)度評(píng)估:對(duì)種群中的每個(gè)解進(jìn)行評(píng)估,計(jì)算其目標(biāo)函數(shù)值,這些目標(biāo)函數(shù)值代表了解決方案在優(yōu)化問題中的表現(xiàn)。

        選擇操作:根據(jù)解的目標(biāo)函數(shù)值,通過某種選擇機(jī)制從當(dāng)前種群中選擇出優(yōu)秀的個(gè)體作為父代,用于生成下一代種群。

        交叉和變異:被選中的父代個(gè)體通過交叉(基因重組)和變異(基因突變)操作生成新的子代個(gè)體。交叉操作模擬了生物進(jìn)化中的基因重組過程,而變異操作則模擬了基因突變,增加了種群的多樣性。

        生成新一代種群:將生成的子代個(gè)體與父代個(gè)體(或者部分父代個(gè)體)合并,形成新的種群。然后,根據(jù)某種選擇機(jī)制(如非支配排序和擁擠距離計(jì)算)從新的種群中選擇出一定數(shù)量的個(gè)體作為下一代種群。

        迭代優(yōu)化:重復(fù)執(zhí)行上述步驟,直到滿足終止條件(如達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)、解的質(zhì)量不再顯著提高等)。

        輸出最優(yōu)解:在優(yōu)化過程結(jié)束后,輸出當(dāng)前種群中的最優(yōu)解或一組Pareto 最優(yōu)解集。

        Pareto 最優(yōu)解指的是在多目標(biāo)優(yōu)化問題中,不能通過改善一個(gè)目標(biāo)而不損害其他目標(biāo)的解集合。這些解集中任何一個(gè)解都不能被其他解支配或優(yōu)于。Pareto 最優(yōu)解通常被視為最優(yōu)解的一種衡量方式,因?yàn)樗峁┝私鉀Q方案之間的最優(yōu)平衡。在多目標(biāo)優(yōu)化中,Pareto最優(yōu)解通常用于指導(dǎo)如何在各個(gè)目標(biāo)之間取得最優(yōu)平衡。

        二、方案實(shí)施與優(yōu)化

        本文講述的方法總體思路是將二次開與多目標(biāo)優(yōu)化算法結(jié)合使用,首先,通過二次開發(fā)建立車窗玻璃的參數(shù)化模型,從控制變量輸入到結(jié)果校核,串聯(lián)整個(gè)設(shè)計(jì)開發(fā)要求,結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)流程的每個(gè)板塊。多目標(biāo)優(yōu)化算法會(huì)在這些變量構(gòu)成的搜索空間中自動(dòng)搜索解決方案的最優(yōu)解,通過迭代計(jì)算不斷逼近最優(yōu)設(shè)計(jì)方案。下面,用一個(gè)整車開發(fā)項(xiàng)目的車窗玻璃CAS面來介紹整個(gè)方法的設(shè)計(jì)流程和優(yōu)化過程。

        (一)玻璃面參數(shù)化模型構(gòu)建

        1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。準(zhǔn)備好整車數(shù)據(jù)中的前后玻璃曲面(初版CAS)和B 柱曲面以及邊界對(duì)象,為保證數(shù)據(jù)的通用性,對(duì)于儲(chǔ)存格式應(yīng)該用CAD 軟件通用格式igs 或者step,然后將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Rhino 軟件中。

        2. 獲取參數(shù)變量生成螺旋線及基線。在GH 軟件中用電池容器組件(Surface、Curve 運(yùn)算器)拾取Rhino 中導(dǎo)入的數(shù)據(jù)對(duì)象,在XZ 平面內(nèi)B 柱后100mm 左右的位置設(shè)置一個(gè)點(diǎn)(點(diǎn)A),用(YZ Plan 運(yùn)算器)在點(diǎn)A 位置生成YZ 平面,用生成的平面和后玻璃CAS 面(Brep/Plan 運(yùn)算器)相交生成一條曲線,在曲線上取三點(diǎn)(Divide Curve)畫圓,獲得玻璃曲面邊界螺旋線的初始參數(shù)(圓柱半徑、軸心線)。同樣,在XZ 平面內(nèi)窗框中間靠上的位置設(shè)置一個(gè)點(diǎn)(點(diǎn)B),在點(diǎn)B 處生成YZ 平面,然后和前后玻璃CAS 曲面相交,生成橫向截面圓弧曲線(基線)。對(duì)得到的初始軸心線設(shè)置Z軸方向上可以移動(dòng)的變量(正負(fù)20mm 即可);用PFrame 運(yùn)算器取得軸線的軸平面,賦予軸平面X、Y 軸旋轉(zhuǎn)的角度變量;用等分曲線的方式在基線上取3 個(gè)點(diǎn),賦予3 個(gè)節(jié)點(diǎn)Y 方向移動(dòng)的變量后重新生成圓弧線,用PlnTrimCrv 運(yùn)算器截取長度與前后車窗相匹配的基線;對(duì)初始圓的半徑賦予增減變量(正負(fù)50mm 左右);增加一個(gè)Number Slider 的整數(shù)變量(0-5000)作為螺旋線的螺距參數(shù)。將可變平面、可變半徑、可變螺距接入到螺旋線電池組件,前后玻璃曲面螺旋線的生成方法一致(后面關(guān)于前后玻璃面雷同的方法不再累述),見圖3。以上總共13 個(gè)變量參數(shù)作為優(yōu)化算法的Genome。

        3. 螺旋面生成。前面生成的螺旋線是一個(gè)周期曲面,截?。⊿ubCrv運(yùn)算器)匹配窗框的一段螺旋線并重建曲線轉(zhuǎn)換為Bézier 曲線(REB運(yùn)算器)。由于螺旋線、軸線、基線沒有對(duì)應(yīng)匹配,三者用平面旋轉(zhuǎn)(Orient 運(yùn)算器)對(duì)齊匹配,將新的螺旋線、軸線、基線接入到RailRevolve 運(yùn)算器生成螺旋面,橫向延長(Extend Srf)玻璃曲面方便后面校核,如圖3 所示。

        (二)適應(yīng)度目標(biāo)設(shè)定

        1. 前后玻璃曲面B 柱內(nèi)偏差校核。為了減少計(jì)算量,將B 柱曲面兩條長邊邊界等分取點(diǎn)(Divide Curve),先投影(Project 運(yùn)算器)到前玻璃曲面,然后用投影點(diǎn)測量(Pull運(yùn)算器)到后玻璃曲面的距離,將測量得到的數(shù)值轉(zhuǎn)化成區(qū)間,取區(qū)間最大值作為B 柱內(nèi)偏差適應(yīng)度目標(biāo),如圖4。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn),如果直接將B 柱內(nèi)偏差小于0.1mm設(shè)為適應(yīng)度目標(biāo),要計(jì)算很長時(shí)間才能出現(xiàn)滿足目標(biāo)的解,種群多樣性缺失,在搜索過程中可能收斂到一個(gè)非全局最優(yōu)的解,從而錯(cuò)過了找到全局最優(yōu)解的機(jī)會(huì),甚至出現(xiàn)無解的死循環(huán),所以調(diào)整策略將最大值最小化設(shè)為適應(yīng)度目標(biāo)。

        2. 玻璃面曲率半徑差校核。取出玻璃面基線前后端點(diǎn)(EndPoints)后測量(Crv CP)到螺旋線軸心線的距離,求出前后距離的差值并取絕對(duì)值,用Python 編寫代碼,將得到的值和10 比大小,小于等于10 的賦值-1,反之為0,如圖4。為了節(jié)約計(jì)算資源,疊加(Mass Addition)前后玻璃曲面的結(jié)果作為半徑差的適應(yīng)度目標(biāo),-2表示滿足設(shè)定目標(biāo)。

        3. 優(yōu)化前后玻璃曲面偏差校核。對(duì)優(yōu)化前CAS 面采樣取點(diǎn)(Populate Geometry) 測量到新生成的螺旋面的距離(PullPoint),然后對(duì)所得的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并轉(zhuǎn)化成區(qū)間,輸出最大值為適應(yīng)度目標(biāo)(最大值最小化),如圖4。

        4. 玻璃面和B 柱邊界平行度校核。提取B 柱邊界和螺旋面邊界投影(Project)到同一個(gè)平面內(nèi),分別取點(diǎn)擬合成直線(FitLine),將直線轉(zhuǎn)化成向量(Vector 2Pt)。測量兩個(gè)向量在平面內(nèi)角度差(Angle),在GH 中兩條直線的角度是π 的整數(shù)倍都表示平行。B 柱邊界和玻璃面邊界本身只是近似直線,擬合有誤差,需要對(duì)平行的角度設(shè)置一個(gè)容差(0.5°以內(nèi)),然后查找兩個(gè)向量的角度在不在平行角度的區(qū)間內(nèi)(Includes),累加判斷結(jié)果的布爾值并取其負(fù)值(因?yàn)樗惴ㄓ?jì)算的最優(yōu)結(jié)果是最小值),如圖4。疊加前后玻璃面平行度的判斷賦值作為邊界平行的適應(yīng)度目標(biāo),-2 表示滿足設(shè)定目標(biāo)。

        (三)算法實(shí)現(xiàn)

        1. 串聯(lián)整個(gè)程序。Octopus 連接參數(shù)變量(Genome)和適應(yīng)度目標(biāo)(Objectives),使整個(gè)程序能夠自動(dòng)循環(huán)計(jì)算。

        2. 設(shè)置Octopus 并優(yōu)化計(jì)算。啟動(dòng)Octopus,在做優(yōu)化計(jì)算之前根據(jù)程序計(jì)算需求對(duì)Octopus 做一個(gè)基本設(shè)置(種群數(shù)量、迭代次數(shù)、突變率等)。SPEA-2、HypE reduction 是兩種不同的優(yōu)化策略,即當(dāng)pareto 中不占優(yōu)勢的前鋒太大時(shí),應(yīng)如何截?cái)嘁赃m應(yīng)歸檔大小。

        Polynomial、Alternative Polynomial、HypE、Custom Mutation 表示可以在不同的突變策略之間進(jìn)行選擇,可根據(jù)突變概率、交叉概率做調(diào)整。使用“Start”按鈕開始優(yōu)化。觀察求解可視化窗口中的結(jié)果,包括Pareto 前沿(最優(yōu)解集合)和Elite 解。

        3. 問題排查。在啟動(dòng)Octopus 算法優(yōu)化程序后,如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)果不理想,甚至偏離需求目標(biāo)方向,應(yīng)立即暫停優(yōu)化程序,檢查整個(gè)程序設(shè)計(jì),是否有參數(shù)錯(cuò)誤或者數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不一致導(dǎo)致程序運(yùn)行錯(cuò)誤,以致結(jié)果錯(cuò)誤。直至優(yōu)化程序運(yùn)行后,在得到幾組數(shù)據(jù)并且數(shù)據(jù)向理想結(jié)果方向收斂。

        (四)封裝程序。經(jīng)過上述實(shí)驗(yàn)對(duì)玻璃面自動(dòng)生成程序的調(diào)試和優(yōu)化,該方法能夠生成滿足設(shè)計(jì)需求的玻璃曲面。為了提高本方法的普及性,讓更多的A 面設(shè)計(jì)師能夠以更低的學(xué)習(xí)成本來完成玻璃曲面的設(shè)計(jì),對(duì)程序打包封裝,簡化操作頁面,如圖5。設(shè)計(jì)人員不需要理解整個(gè)程序的內(nèi)在原理,只需要根據(jù)程序頁面電池提示輸入CAS 曲面數(shù)據(jù)和兩個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn),然后在Octopus 頁面中調(diào)節(jié)優(yōu)化參數(shù)就可以計(jì)算出滿足設(shè)計(jì)需求的玻璃曲面。

        三、結(jié)果分析

        計(jì)算迭代200 代之后,在Octopus 三維坐標(biāo)系中可以看到很多不同顏色的立方體,每一個(gè)色塊包含著一組玻璃曲面的參數(shù)信息,優(yōu)化之前設(shè)置的每一代的數(shù)量是50 個(gè)個(gè)體,200 代有10000 對(duì)玻璃曲面。如圖6 所示,不透明方塊表示pareto-front(非主導(dǎo)的帕累托前沿)解決方案,淺紅色代表(2/8 定律中的前20%)解決方案,透明黃色方塊是前代的精英解決方案,顏色越淺表示數(shù)據(jù)代數(shù)越靠前。如果色塊太多干擾方案的選擇,可在Octopus 窗口中關(guān)閉歷史數(shù)據(jù)顯示和調(diào)整色塊顯示大小。

        從圖上可以看到,在三維坐標(biāo)軸上可以看到每個(gè)適應(yīng)度目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果的最大值和最小值。前玻璃曲面貼合度最小值達(dá)到0.1mm,后玻璃曲面貼合度最小值達(dá)到0.04mm,B 柱內(nèi)偏差值最小達(dá)到0.03mm,半徑目標(biāo)的最小值為-2,平行度目標(biāo)的最小值也為-2,已經(jīng)滿足設(shè)定適應(yīng)度目標(biāo)。

        如圖7,從收縮收斂圖來看,展示多目標(biāo)優(yōu)化從初代到最后一代搜索收斂的一個(gè)優(yōu)化過程。其折線圖呈現(xiàn)出上疏下密的狀態(tài),從混亂趨于規(guī)律,其底部的折線已趨近于水平直線,表示解決方案的優(yōu)化目標(biāo)受彼此干擾波動(dòng)已經(jīng)很小了,說明此次尋優(yōu)求解是非常優(yōu)秀的。

        拷貝出最后一代最優(yōu)解前八的參數(shù)數(shù)據(jù),如圖8,這八組數(shù)據(jù),曲率半徑差、邊界平行度、B 柱內(nèi)誤差均已滿足設(shè)計(jì)要求,前后玻璃曲面的擬合偏差也都在1mm 以內(nèi)。貼合度的大小關(guān)系著玻璃面周邊匹配的線性順暢程度,但是這種變化在數(shù)據(jù)中只有在極度壓縮的空間視圖中可以看出。如沒有特定要求,應(yīng)該選擇前后玻璃曲面貼合度誤差同時(shí)最小,所以第4 組數(shù)據(jù)是最符合設(shè)計(jì)需求的,前玻璃曲面的擬合誤差0.275mm,后玻璃曲面的擬合誤差0.176mm,這樣的擬合結(jié)果說明優(yōu)化非常理想。將生成的玻璃曲面以不同的顏色在Rhino窗口顯示,看一下前后曲面的色彩重合度,高精度的擬合效果曲面顏色會(huì)相互穿插,有云朵般的色塊均勻分布在重合區(qū)域。

        如果需要進(jìn)一步減小設(shè)計(jì)誤差,可標(biāo)記選擇的結(jié)果,再進(jìn)行計(jì)算迭代,直到結(jié)果不再有明顯變化為止。在造型設(shè)計(jì)初期,方案調(diào)整頻繁,只需要保證整車造型體態(tài)設(shè)計(jì)方向正確即可,計(jì)算200 代左右的最優(yōu)解已經(jīng)滿足體態(tài)調(diào)整的需求。只有造型方案已經(jīng)明確,才需要更加精細(xì)的調(diào)整。

        結(jié)語

        本文提出的車窗玻璃設(shè)計(jì)方法,在較短時(shí)間內(nèi)完成大量迭代計(jì)算并找到最優(yōu)解,在解決設(shè)計(jì)過程中遇到的復(fù)雜問題時(shí),為設(shè)計(jì)人員提供了一種高效、智能的設(shè)計(jì)優(yōu)化方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這種新穎的設(shè)計(jì)方法不僅有助于提升車窗側(cè)玻璃曲面設(shè)計(jì)的效率和質(zhì)量,降低了項(xiàng)目研發(fā)的人力投入和時(shí)間周期成本。

        未來研究可以進(jìn)一步探索更多優(yōu)化算法與二次開發(fā)技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用,以及結(jié)合人工智能(AI)自動(dòng)生成應(yīng)用來滿足更加復(fù)雜和多樣化的設(shè)計(jì)需求,既能實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)師天馬行空的想法,又能解決復(fù)雜工程問題的可實(shí)現(xiàn)性,創(chuàng)造出栩栩如生的設(shè)計(jì)。

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