基于近似模型的活塞抗疲勞優(yōu)化分析設(shè)計(jì)

任曉樂(lè)， 董小瑞， 馬 浩， 李 悅

(中北大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院， 山西 太原 030051)

基于近似模型的活塞抗疲勞優(yōu)化分析設(shè)計(jì)

任曉樂(lè)， 董小瑞， 馬 浩， 李 悅

(中北大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院， 山西 太原 030051)

活塞在惡劣工作環(huán)境中極易發(fā)生疲勞破壞后導(dǎo)致變形和銷(xiāo)座斷裂， 需要對(duì)其進(jìn)行抗疲勞設(shè)計(jì). 以某內(nèi)燃機(jī)活塞作為研究對(duì)象， 結(jié)合CAD/CAE的集成技術(shù)， 提出一種基于近似模型的活塞結(jié)構(gòu)優(yōu)化減重的方案. 對(duì)活塞原模型進(jìn)行CAD/CAE組合建模和有限元分析， 求得優(yōu)化所需要的約束條件； 構(gòu)建了基于近似模型的活塞優(yōu)化設(shè)計(jì)模型； 利用ISIGHT軟件對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行仿真； 經(jīng)過(guò)優(yōu)化， 在不超過(guò)活塞材料的極限強(qiáng)度的情況下， 活塞結(jié)構(gòu)減重6.4%并提高了疲勞壽命， 達(dá)到預(yù)定優(yōu)化設(shè)計(jì)要求.

活塞； 近似模型； 疲勞優(yōu)化； CAD/CAE集成

0 引 言

活塞式內(nèi)燃機(jī)在現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展中有著重要的作用. 活塞是內(nèi)燃機(jī)的核心零部件之一， 它的工作狀況直接關(guān)系到內(nèi)燃機(jī)工作的可靠性與耐久性[1]. 國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者一直致力于活塞的疲勞分析及其優(yōu)化研究， Moral等人最早將熱應(yīng)力計(jì)算與機(jī)械應(yīng)力計(jì)算結(jié)合來(lái)分析活塞的耦合傳熱作用[2]. 張衛(wèi)正等人通過(guò)比較不同功率下活塞應(yīng)力分布， 得出活塞變形失效的原因主要是由于機(jī)械應(yīng)力集中， 提出將活塞冷卻腔進(jìn)行擴(kuò)大的方法來(lái)降低活塞變形[3]. 張文孝通過(guò)基于活塞熱機(jī)耦合的有限元計(jì)算與疲勞壽命分析， 得出針對(duì)活塞疲勞壽命的計(jì)算準(zhǔn)則[4]. 而陶孟章等人另辟蹊徑， 利用有限元計(jì)算對(duì)活塞細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)優(yōu)化， 根據(jù)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比研究找到活塞可靠性設(shè)計(jì)的新方向[5]. 王建平等人通過(guò)ABAQU軟件對(duì)活塞進(jìn)行熱分析與機(jī)械應(yīng)力分析， 進(jìn)而對(duì)活塞進(jìn)行疲勞壽命預(yù)測(cè)， 并對(duì)比模擬臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果， 為活塞抗疲勞設(shè)計(jì)提供參考[6]. 中北大學(xué)賴(lài)菲通過(guò)NCODE軟件， 完成對(duì)活塞的熱應(yīng)力與熱機(jī)耦合的疲勞壽命的計(jì)算， 為活塞的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了一定的參考支持[7].

本文通過(guò)CAD/CAE軟件進(jìn)行活塞組合建模， 建立優(yōu)化模型， 在ANSYS軟件中進(jìn)行溫度場(chǎng)、 動(dòng)靜態(tài)分析和疲勞分析計(jì)算， 提出利用近似模型的優(yōu)化方案， 借助ISIGHT軟件機(jī)器人對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合校準(zhǔn)， 通過(guò)合適的優(yōu)化算法， 完成對(duì)活塞的抗疲勞最優(yōu)解的尋找， 并利用NCODE軟件進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)證， 進(jìn)一步將優(yōu)化前后的結(jié)果進(jìn)行優(yōu)劣對(duì)比， 為活塞抗疲勞分析給出優(yōu)化建議.

1 活塞建模及有限元分析

1.1 活塞的組合建模

針對(duì)在CAE軟件中建模薄弱且由于計(jì)算模型復(fù)雜而使得求解效率低下的問(wèn)題， 提出“特征塊”模型概念， 即在實(shí)際的優(yōu)化分析設(shè)計(jì)過(guò)程中， 通過(guò)傳統(tǒng)方法在CAD軟件中建立無(wú)需優(yōu)化的“主體模型”并導(dǎo)入到CAE軟件中， 而對(duì)于優(yōu)化目標(biāo)采用CAE軟件建立相對(duì)簡(jiǎn)單的“分塊模型”， 并利用CAE自帶的切分工具將其與主體模型切分開(kāi)來(lái)， 并參數(shù)化建模. 建立優(yōu)化模型的流程圖如圖 1 所示.

圖 1 建立優(yōu)化模型的流程圖Fig.1 Establish flow charts of optimization model

考慮到對(duì)模型計(jì)算的方便及提高計(jì)算效率， 通過(guò)UG軟件及ANSYS軟件建立待優(yōu)化的1/4活塞參數(shù)模型， 并對(duì)該模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分， 便于對(duì)其進(jìn)行有限元計(jì)算. 活塞主體模型及部分分塊模型如圖 2 所示.

圖 2 活塞主體模型及部分分塊模型Fig.2 Body and partial block model of piston

1.2 活塞的有限元分析

活塞的有限元分析分為活塞的溫度場(chǎng)分析、 動(dòng)靜態(tài)分析與疲勞壽命分析， 通過(guò)對(duì)其有限元的分析為后續(xù)基于近似模型的抗疲勞優(yōu)化提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)及優(yōu)化約束條件.

1.2.1 活塞的溫度場(chǎng)分析

根據(jù)溫度場(chǎng)的第三類(lèi)熱邊界條件[8]， 可以對(duì)活塞進(jìn)行溫度場(chǎng)分析， 其表達(dá)式為

式中：λ為導(dǎo)熱系數(shù)；h為換熱系數(shù)；Tw為邊界溫度；Ts為物體換熱的介質(zhì)溫度. 經(jīng)過(guò)有限元分析， 活塞的最高溫度不超過(guò)380 ℃， 活塞第一環(huán)的溫度不超過(guò)260 ℃. 得到的ANSYS分析云圖如圖 3 所示.

1.2.2 活塞的動(dòng)靜態(tài)分析

活塞的機(jī)械應(yīng)力主要表現(xiàn)為氣體作用力和回復(fù)慣性力， 根據(jù)熱機(jī)耦合有限元分析方法， 在ANSYS中利用APDL命令流進(jìn)行動(dòng)靜態(tài)分析. 活塞的熱機(jī)耦合動(dòng)靜態(tài)分析可以求得活塞的最大等效應(yīng)力. 利用最大爆破壓力工況下， 活塞在3個(gè)工作周期內(nèi)數(shù)據(jù)基本達(dá)到穩(wěn)定即正確的經(jīng)驗(yàn)， 可以加載出活塞的動(dòng)靜態(tài)等效應(yīng)力. 經(jīng)過(guò)分析， 活塞的最大等效應(yīng)力不超過(guò)200 MPa， 如圖 4 所示.

圖 3 活塞的溫度場(chǎng)分析云圖Fig.3 Temperature field analysis drawing of piston

圖 4 活塞的等效應(yīng)力云圖Fig.4 Equivalent stress of piston

1.2.3 活塞的疲勞壽命分析

活塞的抗疲勞分析最主要的目的是要延長(zhǎng)疲勞壽命或者在保證疲勞壽命不變的情況下， 對(duì)活塞結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化[9]. 本文將活塞的疲勞壽命作為近似模型的一個(gè)約束條件， 對(duì)其進(jìn)行分析. 根據(jù)疲勞計(jì)算所需要的理論及原理， 通過(guò)利用ANSYS軟件中的疲勞計(jì)算模塊選擇活塞的危險(xiǎn)應(yīng)力點(diǎn)進(jìn)行分析計(jì)算， 疲勞壽命分析流程如圖 5 所示.

圖 5 疲勞壽命分析流程Fig.5 The fatigue life analysis process

根據(jù)上述疲勞壽命分析流程及實(shí)際計(jì)算， 可以得出疲勞損傷累積量小于1， 即不超過(guò)達(dá)到疲勞破壞的極限值， 說(shuō)明該活塞的模型設(shè)計(jì)符合實(shí)際要求.

2 基于近似模型的優(yōu)化方案

近似模型原理是根據(jù)已知的試驗(yàn)數(shù)據(jù)， 將物理模型轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型， 通過(guò)數(shù)學(xué)理論中的擬合、 插值等方法， 將相對(duì)于變量的約束條件、 目標(biāo)函數(shù)重新構(gòu)造， 進(jìn)行數(shù)學(xué)模型上的分析， 以此來(lái)減少實(shí)際模型分析的計(jì)算量和周期， 達(dá)到較簡(jiǎn)便的優(yōu)化效果[10-11].

現(xiàn)階段被廣泛應(yīng)用的近似模型理論一般有4種， 即響應(yīng)面模型理論(RSM)、 克里格模型理論、 正交多項(xiàng)式模型理論、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型理論[12]. 本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)徑向基RBF模型作為構(gòu)建輸入、 輸出變量的近似模型. 它具有良好的泛化能力. 可以處理系統(tǒng)內(nèi)復(fù)雜的規(guī)律性， 并有很好的擬合收斂率.

基于近似模擬的試驗(yàn)方法首先要通過(guò)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)建， 用較小的規(guī)模得到符合試驗(yàn)條件的擬合數(shù)據(jù). 本文利用優(yōu)化的拉丁超立方設(shè)計(jì)作為試驗(yàn)方案， 它具有優(yōu)秀的空間填充性和均勻性， 可以使變量因子和響應(yīng)因子的擬合性更加精確， 符合實(shí)際.

近似模型選用的徑向基函數(shù)一般表示為

式中：p為樣本容量；w為權(quán)值； ‖x-xp‖為歐幾里得距離.

由于近似模型本身所具有的特征， 導(dǎo)致其雖然可以通過(guò)有限個(gè)點(diǎn)來(lái)模擬實(shí)際系統(tǒng)的物理特性， 但是卻無(wú)法描述全部的實(shí)際系統(tǒng)的特征. 因此， 近似模型的分析是有誤差的， 本文通過(guò)使用復(fù)相關(guān)系數(shù)對(duì)其進(jìn)行誤差分析. 其表達(dá)式為

R2的范圍區(qū)間為[0,1]， 它表示擬合精度的好壞， 數(shù)值越接近1， 代表它的擬合精度越高， 所用的擬合數(shù)據(jù)越好[13].

根據(jù)上述條件建立優(yōu)化方案的數(shù)學(xué)模型， 可表示為

式中：s.t.是subjectto的英文縮寫(xiě)， 代表對(duì)優(yōu)化變量x的約束條件；x代表優(yōu)化變量；f(x)代表優(yōu)化函數(shù)；ci(x)代表約束條件， 可由具體條件分析得出.

優(yōu)秀的近似模型方法在于其擁有合適簡(jiǎn)便的優(yōu)化算法對(duì)其設(shè)計(jì)空間進(jìn)行尋優(yōu)[12]， 本文采用ISIGHT軟件自帶的NLPQL優(yōu)化算法對(duì)其進(jìn)行尋優(yōu)求解. 它的優(yōu)化步驟一般為：

1) 確定初始尋優(yōu)點(diǎn)x(0)，k=0；

2) 確定搜尋規(guī)則與搜尋方向m(k)， 并按其進(jìn)行搜尋；

3) 確定搜尋步長(zhǎng)αk；

4) 求取下一個(gè)迭代點(diǎn)， 由以下求取公式可得，x(k+1)=x(k)+αkm(k)；

5) 根據(jù)模型的約束條件及優(yōu)化目標(biāo)判斷是否滿(mǎn)足迭代終止條件， 如果滿(mǎn)足， 則x(k+1)即為尋優(yōu)最優(yōu)解， 否則返回2)繼續(xù)迭代， 直到迭代結(jié)果符合要求.

3 活塞的抗疲勞優(yōu)化分析

3.1 近似模型的建立

本文根據(jù)活塞模型的實(shí)際條件與有限元分析， 選擇活塞冷卻油腔作為參數(shù)優(yōu)化的目標(biāo)區(qū)域. 優(yōu)化的目標(biāo)為在保證活塞疲勞壽命的基礎(chǔ)上達(dá)到活塞結(jié)構(gòu)減重輕量化的目的. 根據(jù)活塞結(jié)構(gòu)材料的要求以及工作條件， 將活塞的最高溫度Y1， 活塞第一環(huán)的最高溫度Y2， 活塞的最大等效應(yīng)力Y3以及活塞的疲勞累積量Y4綜合考慮作為約束函數(shù)， 活塞的質(zhì)量Y5作為目標(biāo)函數(shù)， 以上述分析活塞冷卻油腔的4個(gè)結(jié)構(gòu)點(diǎn)的尺寸設(shè)置設(shè)計(jì)變量， 設(shè)置好的優(yōu)化區(qū)域及設(shè)計(jì)變量如圖 6 所示. 并設(shè)立以下數(shù)學(xué)模型.

圖 6 活塞冷卻油腔的優(yōu)化區(qū)域及設(shè)計(jì)變量尺寸Fig.6 Optimization area and design variable size design of piston oil cooling cavity

Y1,Y2,Y3,Y4,Y5分別滿(mǎn)足矩陣

δ.

式中：x11…x1n,x21…x2n,x31…x3n,x41…x4n各自代表相對(duì)于函數(shù)Y1,Y2,Y3,Y4中變量x1,x2,x3,x4在迭代過(guò)程中響應(yīng)的具體數(shù)值；α0,α1，…，αn各自代表相對(duì)于函數(shù)Y1,Y2,Y3,Y4,Y5中變量x1,x2,x3,x4的系數(shù)矩陣中的值， 可由樣本空間中的具體數(shù)值求出；δ代表的是相對(duì)于函數(shù)Y1,Y2,Y3,Y4，Y5的一切誤差.

通過(guò)設(shè)計(jì)冷卻油腔的圓心位置不變， 對(duì)設(shè)計(jì)變量各尺寸進(jìn)行標(biāo)記， 其中x1,x2,x3,x4分別為冷卻油腔內(nèi)端到各邊界外端的距離. 相應(yīng)設(shè)計(jì)變量的具體信息及優(yōu)化空間如表 1 所示.

表 1 各設(shè)計(jì)變量的優(yōu)化空間

本文通過(guò)ISIGHT軟件內(nèi)擁有的RBF近似模型模塊， 將數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換為文本格式進(jìn)行模型擬合. 接著利用復(fù)相關(guān)系數(shù)對(duì)該模型進(jìn)行誤差分析， 根據(jù)實(shí)際工程需要， 滿(mǎn)足R2>0.9即為可用模型.

圖 7 活塞重量的尋優(yōu)歷程圖Fig.7 Diagram of piston weight optimization process

在ISIGHT計(jì)算模塊中對(duì)可用近似模型進(jìn)行調(diào)用， 利用其提供的NLPQL算法進(jìn)行尋優(yōu)， 可以保證尋優(yōu)結(jié)果易于分析. 在本優(yōu)化設(shè)計(jì)中， 軟件經(jīng)過(guò)254次迭代得到活塞重量的最優(yōu)化結(jié)果， 其尋優(yōu)歷程如圖 7 所示.

3.2 優(yōu)化結(jié)果及結(jié)果對(duì)比

通過(guò)具體的活塞抗疲勞優(yōu)化方案， 利用ISIGHT軟件進(jìn)行優(yōu)化過(guò)程， 本文得到設(shè)計(jì)變量及響應(yīng)量在其工作范圍內(nèi)的優(yōu)化解， 將其與之前有限元分析得到的初始分析結(jié)果以及參考文獻(xiàn)[14]進(jìn)行對(duì)比. 活塞模型優(yōu)化前后的數(shù)據(jù)對(duì)比如表 2 所示.

表 2 活塞模型優(yōu)化前后的數(shù)據(jù)對(duì)比

通過(guò)表 2 可以看到， 活塞的冷卻油腔尺寸對(duì)比之前的增大了， 體積也相應(yīng)增大. 在滿(mǎn)足優(yōu)化約束限制的前提下活塞的重量降低了6.4%， 活塞的結(jié)構(gòu)取得了輕量化. 進(jìn)一步通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)對(duì)比， 可以很直觀地看出約束條件也得到了明顯的改善， 在工作環(huán)境不變的前提下， 活塞整體的最高溫度得到了降低， 活塞能夠承受的最大等效應(yīng)力相應(yīng)得到了10%的提高.

將優(yōu)化后的活塞模型反代入NCODE疲勞分析軟件中進(jìn)行計(jì)算， 對(duì)活塞的疲勞壽命進(jìn)行整體驗(yàn)證， 得到活塞優(yōu)化前后疲勞壽命對(duì)比云圖， 如圖 8 所示.

圖 8 活塞優(yōu)化前后疲勞壽命對(duì)比云圖Fig.8 Optimization fatigue life comparing drawing of piston

由圖 8 可以看出， 活塞的最低疲勞壽命出現(xiàn)在活塞受到最大等效應(yīng)力處. 根據(jù)NCODE軟件分析結(jié)果， 優(yōu)化前活塞經(jīng)歷1.348×107次工作循環(huán)， 優(yōu)化后活塞經(jīng)歷1.475×107次工作循環(huán)， 由疲勞損傷積累理論， 活塞的疲勞壽命得到了改善. 以上結(jié)果證明了該方法的可行性.

將該計(jì)算結(jié)果與參考文獻(xiàn)[14]的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比， 參考文獻(xiàn)[14]采用基于有限元計(jì)算的方法， 計(jì)算繁瑣費(fèi)時(shí). 文獻(xiàn)計(jì)算得到的結(jié)果活塞減重5.12%， 與本文相比減重6.4%有明顯差異； 文獻(xiàn)對(duì)活塞尺寸的優(yōu)化值小于本文. 并且本文在優(yōu)化結(jié)構(gòu)的同時(shí)可以明顯降低活塞熱效應(yīng)影響， 增加活塞壽命， 這是參考文獻(xiàn)中沒(méi)有的特點(diǎn).

4 結(jié) 論

1) 結(jié)合CAD/CAE集成技術(shù)， 選擇組合建模方法， 融合有限元分析方法， 利用UG、 ANSYS軟件對(duì)活塞待優(yōu)化區(qū)域進(jìn)行模型的框架建立與分析計(jì)算， 得到優(yōu)化方案的前提條件， 降低了建模與計(jì)算的難度.

2) 針對(duì)活塞抗疲勞的優(yōu)化分析設(shè)計(jì)問(wèn)題， 采用一種基于近似模型的優(yōu)化分析方法， 結(jié)合近似模型技術(shù)提供的相關(guān)理論與優(yōu)化算法， 建立了基于近似模型的活塞抗疲勞優(yōu)化設(shè)計(jì)方案， 實(shí)現(xiàn)對(duì)活塞重量以及疲勞壽命等參數(shù)的優(yōu)化， 并通過(guò)NCODE軟件驗(yàn)證了該方案的可行性， 最后與參考文獻(xiàn)方法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證.

3) 本文針對(duì)活塞抗疲勞優(yōu)化分析設(shè)計(jì)所提出的CAD/CAE組合建模方法以及利用近似模型解決抗疲勞問(wèn)題的思想可以推廣到大部分需要抗疲勞優(yōu)化的機(jī)械結(jié)構(gòu)中， 實(shí)現(xiàn)模型的簡(jiǎn)化與計(jì)算效率的大幅度提高.

[1]呂良愷， 蘇鐵熊， 楊琪. 活塞抗疲勞研究現(xiàn)狀及展望[J]. 汽車(chē)零部件， 2012(1)： 71-75. Lü Liang kai， Su Tiexiong， Yang Qi. The development and prospect of improving fatigue resistance of piston[J]. Internal Combustion Engine & Parts， 2012(1)： 71-75. (in Chinese)

[2]Morel T， Fort E， Blunberg P. Effect of insulation strategy and design parameters on diesel heat rejection and performance[J]. SAE， 1985， 5(6)： 753-767.

[3]張衛(wèi)正， 薛劍青， 吳思進(jìn)， 等. 高升功率柴油機(jī)鑄鐵活塞的設(shè)計(jì)與計(jì)算分析[J]. 內(nèi)燃機(jī)學(xué)報(bào)， 1999， 3(17)： 228-232. Zhang Weizheng， Xue Jianqing， Wu Sijin, et al. High power diesel engine design and calculation analysis of cast iron piston[J]. Transactions of CSICE， 1999， 3(17)： 228-232. (in Chinese)

[4]張文孝， 郭成璧. 船舶柴油機(jī)活塞的熱疲勞強(qiáng)度分析[J]. 內(nèi)燃機(jī)學(xué)報(bào)， 2000， 3(18)： 258-262. Zhang Wenxiao， Guo Chengbi. Thermal fatigue strength analysis of ship diesel engine piston[J]. Transactions of CSICE， 2000， 3(18)： 258-262. (in Chinese)

[5]陶孟章， 劉永祥. 汽油機(jī)活塞熱力耦合強(qiáng)度分析[J]. 柴油機(jī)設(shè)計(jì)與制造， 2007， 4(15)： 25-28. Tao Mengzhang， Liu Yongxiang. Thermal coupling strength analysis of petrol engine piston[J]. Design & Manufacture of Diesel Engine， 2007， 4(15)： 25-28. (in Chinese)

[6]王建平， 胡定云， 吳波. 柴油機(jī)鋁合金活塞疲勞壽命預(yù)測(cè)[J]. 機(jī)械設(shè)計(jì)與制造， 2009， 12： 149-151. Wang Jianping， Hu Dingyun， Wu Bo. The fatigue life prediction for aluminium alloy piston of diesel engine[J]. Machinery Design & Manufacture， 2009， 12： 149-151. (in Chinese)

[7]賴(lài)菲. 全鋼活塞的熱機(jī)耦合仿真分析及疲勞壽命預(yù)測(cè)[D]. 太原： 中北大學(xué)， 2015.

[8]韓東， 胡磊， 鄭衛(wèi)剛. 基于ANSYS的柴油機(jī)活塞溫度和熱應(yīng)力場(chǎng)仿真研究[J]. 起重運(yùn)輸機(jī)械， 2015(5)： 73-76. Han Dong， Hu Lei， Zheng Weigang. The temperature and thermal stress field simulation results of diesel engine piston based on ANSYS[J]. Hoisting and Conveying Machinery， 2015(5)： 73-76. (in Chinese)

[9]苗偉馳. 活塞結(jié)構(gòu)強(qiáng)度有限元分析[D]. 濟(jì)南： 山東大學(xué)， 2012.

[10]張勇. 基于近似模型的汽車(chē)輕量化優(yōu)化設(shè)計(jì)方法[D]. 長(zhǎng)沙： 湖南大學(xué)， 2009.

[11]Mi Chengji， Gu Zhengqi， ZHANG Yong. Frame weight and anti-fatigue co-optimization of a mining dump truck based on Kriging approximation model[J]. Engineering Failure Analysis， 2016， 03： 99-109.

[12]吳宗諭， 羅文彩. 基于空間分解的參數(shù)優(yōu)化徑向基函數(shù)近似模型構(gòu)造方法[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用， 2015(1)： 179-182. Wu Zongyu， Luo Wencai. Construction method of radial basis function approximation model based on parameter optimization of space decomposition[J]. Journal of Computer Applications， 2015(1)： 179-182. (in Chinese)

[13]盧健釗， 方偉， 殷國(guó)富. 基于近似模型的結(jié)構(gòu)動(dòng)靜態(tài)多目標(biāo)集成優(yōu)化[J]. 機(jī)械設(shè)計(jì)與研究， 2014(6)： 180-185. Lu Jianzhao， Fang Wei， Yin Guofu. Structural dynamic and static multi-objective integrated optimization based on approximation[J]. Machine Design & Research， 2014(6)： 180-185. (in Chinese)

[14]黃震， 張繼春， 徐斌， 等. 基于有限元的活塞優(yōu)化設(shè)計(jì)分析[J]. 昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào)(理工版)， 2006(3)： 76-80. Huang Zhen， Zhang Jichun， Xu Bin， et al. Analysis of piston optimization design based on finite element analysis[J]. Journal of Kunming University of Science and Technology (Science and Technology)， 2006(3)： 76-80. (in Chinese)

Anti-Fatigue Optimization for Piston Based on the Approximate Model

REN Xiao-le, DONG Xiao-rui, MA Hao, LI Yue

(School of Mechanical and Power Engineering, North University of China, Taiyuan 030051, China)

As the core of the internal combustion engine parts, piston easily prone to deformation and pin fracture after fatigue damage in the severe working environment. To solve the anti-fatigue analysis and optimization problems of the piston, the internal combustion engine piston is taken as the research object, combining CAD/CAE integration technology, the structure optimization weight loss plan which based on the approximate model is put forward. Using CAD/CAE technique to integrate modeling and finite element analysis for the original model of the piston; build the optimization design model based on the approximate model; and using ISIGHT software to simulate the model; after the optimization, the weight of piston structure decreases 6.4% and the fatigue life is improved in the case where the ultimate strength of the piston material is not exceeded, which means the design requirement is achieved.

piston； approximate model； fatigue optimization； CAD/CAE integration

1673-3193(2017)04-0439-07

2016-09-13

任曉樂(lè)(1992-)， 男， 碩士生， 主要從事車(chē)輛結(jié)構(gòu)分析與動(dòng)態(tài)仿真方面的研究.

TK422

A

10.3969/j.issn.1673-3193.2017.04.008