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基于元模型多約束條件的控制臂形狀優(yōu)化
提出了基于多學(xué)科約束條件(剛度、強(qiáng)度和耐久性)下的控制臂形狀優(yōu)化方案。在以往的研究中,利用設(shè)計(jì)靈敏度和梯度優(yōu)化設(shè)計(jì)算法僅能評(píng)價(jià)線性負(fù)荷下的靜剛度和特征值,而在形狀優(yōu)化基礎(chǔ)上的響應(yīng)面模型(RSM)不能用于解決RSM模型非線性大且不能夠確立設(shè)計(jì)方案的問(wèn)題。
提出了一種基于元模型的序列近似優(yōu)化方法。為了驗(yàn)證所提出的設(shè)計(jì)方法的效率,對(duì)一種緊湊型轎車單板沖壓控制臂進(jìn)行了形狀優(yōu)化設(shè)計(jì)。該設(shè)計(jì)的目的是在滿足多學(xué)科設(shè)計(jì)約束(剛度、強(qiáng)度和耐久性)的條件下,盡量減輕質(zhì)量。該方法的設(shè)計(jì)變量包括3個(gè)形狀變化向量和1個(gè)厚度變量,設(shè)計(jì)約束條件包括2個(gè)剛度、12個(gè)強(qiáng)度和26個(gè)耐久性變量。
本研究提出的形狀優(yōu)化方法分為3個(gè)階段:①建立模型,此模型用于評(píng)估設(shè)計(jì)要求,建立設(shè)計(jì)變量與模型參數(shù)間的聯(lián)系;②構(gòu)建元模型,采用ISCD2方法作為試驗(yàn)方法的設(shè)計(jì)方案,并選擇了徑向基函數(shù)(RBF)元模型;③找到一個(gè)最優(yōu)的解決方案。由于這項(xiàng)研究中待解決的設(shè)計(jì)問(wèn)題是約束優(yōu)化問(wèn)題,因此采用了增廣拉格朗日乘子法(ALM)。研究根據(jù)設(shè)計(jì)變量的數(shù)目自動(dòng)選擇擬牛頓算法和共軛梯度算法。為了克服由于樣本點(diǎn)的不足而引起的發(fā)散,引入了適當(dāng)?shù)倪\(yùn)動(dòng)極限策略。
經(jīng)過(guò)3步迭代計(jì)算解決了設(shè)計(jì)問(wèn)題。優(yōu)化模型滿足所有的設(shè)計(jì)約束條件,且質(zhì)量減輕了約200g,即較初始模型質(zhì)量減輕了17.8%。因此,所提出的設(shè)計(jì)方法適用于形狀優(yōu)化設(shè)計(jì)。
刊名:International Journal of Automotive
Technology(英)
刊期:2013年第3期
作者:S. J. HEO et al
編譯:黃河