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    PIAnO在白車身輕量化設(shè)計(jì)上的應(yīng)用

    2018-09-17 10:00占華方立橋賴宇陽(yáng)
    計(jì)算機(jī)輔助工程 2018年3期
    關(guān)鍵詞:偏置模態(tài)輕量化

    占華 方立橋 賴宇陽(yáng)

    摘要:

    以某SUV車型的白車身為研究對(duì)象,采用高效的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和優(yōu)化軟件PIAnO,綜合考慮其模態(tài)、剛度、40%偏置碰和側(cè)碰等性能進(jìn)行輕量化設(shè)計(jì)。確定并優(yōu)化設(shè)計(jì)變量,對(duì)白車身剛度和模態(tài)性能進(jìn)行近似建模。提出分段優(yōu)化方案并進(jìn)行仿真驗(yàn)證,得到的白車身質(zhì)量減少11.93 kg,下降3.08%。將該輕量化白車身的100%正碰、強(qiáng)度、IPI和NTF性能進(jìn)行驗(yàn)證,滿足設(shè)計(jì)要求,證明基于PIAnO的白車身輕量化策略行之有效。

    關(guān)鍵詞:

    白車身; PIAnO; 輕量化; 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì); 近似模型

    中圖分類號(hào): U462.2;TP31

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼: B

    Application of PIAnO in lightweight design of bodyinwhite

    ZHAN Hua1, FANG Liqiao2, LAI Yuyang2

    (1. Vehicle Performance Integrated Development Department, FAW Haima Automobile Co., Ltd., Haikou 570216, China;

    2. Technical Department, SOYOTEC Information Technology Co., Ltd., Beijing 100006, China)

    Abstract:

    Taking the bodyinwhite of a SUV as the research object, a high efficiency design of experience and optimization software PIAnO is adopted, and the lightweight design is carried out considering the performance of modal, stiffness, 40% offset impact and side impact. The design variables are identified and optimized, and the stiffness and modal performance are modeled approximately. A piecewise optimization scheme is proposed and verified by simulation, the bodyinwhite mass loss is 11.93 kg (which is 3.08%). The lightweight bodyinwhite is verified by the performance of 100% frontal impact, strength, IPI and NTF, which meets the design requirements. It is proved that the lightweight strategy based on PIAnO is an effective method.

    Key words:

    bodyinwhite; PIAnO; lightweight; design of experience; approximation model

    0 引 言

    汽車結(jié)構(gòu)的輕量化對(duì)汽車節(jié)能和環(huán)保具有重要意義。據(jù)統(tǒng)計(jì),客車、轎車和大多數(shù)專用汽車車身的質(zhì)量約占整車質(zhì)量的40%~60%。[1]統(tǒng)計(jì)表明,汽車的質(zhì)量和燃油消耗之間存在密切的關(guān)系,整車質(zhì)量減輕10%,燃油的消耗會(huì)降低6%~8%。[23]汽車輕量化是在保證汽車的剛度、被動(dòng)安全和NVH等性能提高或者不降低的前提下,通過(guò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)、輕量化材料的應(yīng)用、合理的制造工藝等手段降低汽車的整備質(zhì)量,達(dá)到節(jié)能減排的目的。[4]

    目前,為實(shí)現(xiàn)白車身輕量化,常采用高強(qiáng)、輕質(zhì)材料,減薄板類零件壁厚等手段,以質(zhì)量最小為目標(biāo),以車身振動(dòng)頻率或剛度為約束,進(jìn)行單目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)[5],車身結(jié)構(gòu)的其他性能(如碰撞安全性、強(qiáng)度等)一般只作為驗(yàn)算對(duì)象,這導(dǎo)致優(yōu)化方案在其他性能上應(yīng)用很差,甚至設(shè)計(jì)部門無(wú)法采納,在設(shè)計(jì)上浪費(fèi)大量的時(shí)間和精力。

    本文基于某SUV車型,采用高效的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和優(yōu)化軟件PIAnO,綜合考慮模態(tài)(1階扭轉(zhuǎn)、1階彎曲)、剛度(扭轉(zhuǎn)、彎曲)、40%偏置碰和側(cè)碰5個(gè)分析工況進(jìn)行輕量化設(shè)計(jì),并對(duì)輕量化方案進(jìn)行100%正碰、強(qiáng)度、IPI和NTF性能驗(yàn)證,4個(gè)分析工況性能指標(biāo)優(yōu)化所得的輕量化方案能夠滿足其他性能的基本設(shè)計(jì)要求。同時(shí),考慮到碰撞安全性仿真計(jì)算耗時(shí)較長(zhǎng),針對(duì)分析工況分區(qū)域選擇設(shè)計(jì)變量以縮小優(yōu)化規(guī)模,剛度、模態(tài)基于近似模型進(jìn)行優(yōu)化,碰撞安全性基于靈敏度分析結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。該優(yōu)化策略不僅可以充分利用計(jì)算資源,也可以提高優(yōu)化效率。

    PIAnO是一款開放的優(yōu)化設(shè)計(jì)軟件,融合先進(jìn)的優(yōu)化理論和方法,如高水平的正交數(shù)組試驗(yàn)算法、兩點(diǎn)對(duì)角逐次二次近似優(yōu)化算法和協(xié)方差矩陣適應(yīng)演化算法等,可以自動(dòng)化計(jì)算和空間探索。相比傳統(tǒng)的人工經(jīng)驗(yàn)試湊法,該方法能極大地降低設(shè)計(jì)人員進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的門檻,提高產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)的效率。

    1 白車身初始方案

    建立白車身有限元模型,對(duì)模態(tài)、剛度、40%偏置碰和側(cè)碰進(jìn)行仿真分析,初始方案性能見表1,除1階彎曲模態(tài)和40%偏置碰的Pedal x向侵入量性能指標(biāo)略違反設(shè)計(jì)要求外,其余性能均滿足設(shè)計(jì)要求。

    2 白車身優(yōu)化策略

    由于白車身多學(xué)科仿真計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng),優(yōu)化問(wèn)題具有明顯的非線性和不確定性,因此選擇基于“實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)近似模型全局優(yōu)化”的優(yōu)化策略搜索最優(yōu)解。同時(shí),由于剛度、模態(tài)和碰撞安全性的仿真計(jì)算時(shí)間不同,因此剛度、模態(tài)性能和碰撞安全性的變量須分開選擇,優(yōu)化過(guò)程須分階段進(jìn)行,綜合考慮剛度、模態(tài)和碰撞安全性的敏度分析結(jié)果,進(jìn)行方案調(diào)整,最終確定輕量化方案。白車身優(yōu)化技術(shù)路線見圖1。

    (1)確定剛度、模態(tài)設(shè)計(jì)變量。由于剛度、模態(tài)為線性分析,因此鋼材使用統(tǒng)一參數(shù),僅考慮將零件板厚作為設(shè)計(jì)變量。

    (2)確定碰撞安全性設(shè)計(jì)變量。零件板厚和材料對(duì)碰撞性能都有影響。根據(jù)白車身不同區(qū)域的零件影響不同工況的特點(diǎn),對(duì)40%偏置碰和側(cè)碰的設(shè)計(jì)變量選擇不同的零件板厚和材料。

    (3)參數(shù)化、自動(dòng)化流程集成。參數(shù)化Nastran和LSDYNA模型文件,在PIAnO多學(xué)科優(yōu)化平臺(tái)上集成剛度、模態(tài)、40%偏置碰和側(cè)碰性能的仿真計(jì)算,實(shí)現(xiàn)多方案自動(dòng)計(jì)算。

    (4)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。用盡量少的仿真次數(shù)獲取設(shè)計(jì)變量與響應(yīng)變量之間的規(guī)律和關(guān)系,應(yīng)用方差分析方法辨識(shí)對(duì)輸出參數(shù)影響最關(guān)鍵的設(shè)計(jì)變量,從而有效減少優(yōu)化中設(shè)計(jì)變量的數(shù)量,降低優(yōu)化的難度、減少優(yōu)化時(shí)間。采用正交數(shù)組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法(PIAnO最多可以取11個(gè)值)進(jìn)行后處理,結(jié)果作為剛度、模態(tài)構(gòu)建近似模型的樣本庫(kù)。

    (5)剛度、模態(tài)性能近似建模。對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)獲得的樣本庫(kù)運(yùn)用近似模型方法建立設(shè)計(jì)變量與響應(yīng)變量之間的數(shù)學(xué)表達(dá)式,對(duì)響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行平滑處理,降低“數(shù)值噪聲”,以更快收斂到全局最優(yōu)點(diǎn)。PIAnO優(yōu)化平臺(tái)具有自動(dòng)選擇近似建模方法和刪除離群點(diǎn)的功能,可以有效提高近似模型的精度。

    (6)基于近似模型優(yōu)化。對(duì)剛度、模態(tài)性能在近似模型上進(jìn)行全局優(yōu)化,避免得到局部?jī)?yōu)化解。常用的全局優(yōu)化方法包括協(xié)方差矩陣適應(yīng)演化算法和微遺傳算法等。

    (7)近似優(yōu)化方案驗(yàn)證。由于近似模型存在一定的誤差,因此需要對(duì)基于近似模型優(yōu)化的方案進(jìn)行驗(yàn)證,為后續(xù)的靈敏度方案調(diào)整提供參考依據(jù)。

    (8)靈敏度優(yōu)化。在剛度、模態(tài)性能近似優(yōu)化方案的基礎(chǔ)上,根據(jù)各性能指標(biāo)的靈敏度分析結(jié)果進(jìn)行方案調(diào)整,最終確定優(yōu)化設(shè)計(jì)方案。

    3 計(jì)算實(shí)例

    3.1 優(yōu)化工況和設(shè)計(jì)變量

    根據(jù)零部件對(duì)白車身剛度、模態(tài)和碰撞性能的影響,將白車身分成前、中、后3個(gè)區(qū)域,分別以A柱、B柱和C柱作為分界線,B柱之前為前區(qū)、A柱與C柱之間為中區(qū)、C柱之后為后區(qū)。其中,正碰、偏置碰對(duì)前區(qū)影響較大,側(cè)碰對(duì)中區(qū)影響較大,偏置碰性能已非常接近設(shè)計(jì)要求邊界,側(cè)碰尚有較大的可優(yōu)化空間。本次優(yōu)化周期和計(jì)算資源嚴(yán)重不足,故在變量選擇時(shí)以中區(qū)和后區(qū)的零件為主要優(yōu)化對(duì)象,適當(dāng)選擇前區(qū)的零件。最終選擇32個(gè)板厚和材料(安全性)作為設(shè)計(jì)變量,見圖2,其中,剛度和模態(tài)板厚變量共31個(gè),偏置碰板厚變量11個(gè)、材料變量5個(gè),側(cè)碰板厚變量9個(gè)、材料變量6個(gè)。

    3.2 約束條件和優(yōu)化目標(biāo)

    目標(biāo)函數(shù)定義為白車身質(zhì)量最小,約束條件參照初始方案性能的設(shè)計(jì)要求(見表1)定義。

    3.3 模態(tài)識(shí)別

    模態(tài)自動(dòng)識(shí)別可通過(guò)模型上某些特征點(diǎn)的位移,確定新方案與初始方案相一致振型的模態(tài)階次和對(duì)應(yīng)頻率。模型振型識(shí)別公式為

    式中:db(j)為初始方案某階模態(tài)第j個(gè)特征點(diǎn)的位移;dr(i,j)為新方案第i階模態(tài)、第j個(gè)特征點(diǎn)的位移。若M值越接近1,則說(shuō)明新方案的振型越接近初始方案所需判斷的振型。

    在白車身模型的縱梁、門檻、上邊梁、后門框、頂蓋和地板等不同結(jié)構(gòu)位置共選擇60個(gè)節(jié)點(diǎn)作為振型識(shí)別的特征點(diǎn),通過(guò)PIAnO計(jì)算M值確定所要提取的1階扭轉(zhuǎn)和1階彎曲模態(tài)的頻率值。

    3.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

    通過(guò)科學(xué)、合理的抽樣,可用最小的計(jì)算量全面系統(tǒng)地分析各零件參數(shù)與響應(yīng)之間的關(guān)系。同時(shí),根據(jù)各參數(shù)對(duì)剛度、模態(tài)和碰撞安全性的影響程度,確定零件板厚和材料合理取值。根據(jù)車身零件板厚和材料取值離散的特點(diǎn),選擇 PIAnO中合適的正交表建立實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)矩陣,其中剛度和模態(tài)共81個(gè)樣本,偏置碰和側(cè)碰共24個(gè)樣本。當(dāng)所取樣本的靈敏度分析結(jié)果或近似模型精度不滿足工程要求時(shí),PIAnO具備增廣拉丁方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法,能夠用較少的樣本即可達(dá)到很好的空間離散和填充效果,見圖3。與傳統(tǒng)的通過(guò)多次抽樣來(lái)填充樣本空間(見圖4)相比,分析精度能夠得到有效改善。

    樣本進(jìn)行剛度、模態(tài)、偏置碰和側(cè)碰性能計(jì)算后,在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)后處理中可以查看變量對(duì)性能指標(biāo)的貢獻(xiàn)量、相關(guān)性和主效應(yīng)等靈敏度結(jié)果,結(jié)合這些結(jié)果可以將其整理到一個(gè)多維度評(píng)價(jià)表中,指導(dǎo)方案的調(diào)整方向。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)多維度綜合評(píng)價(jià)值見表2。

    3.5 近似建模

    構(gòu)建近似模型可以減少計(jì)算機(jī)高強(qiáng)度仿真計(jì)算的次數(shù),縮短優(yōu)化時(shí)間,提高優(yōu)化效率;平滑響應(yīng)函數(shù)有利于快速收斂,避免得到局部解,使數(shù)值優(yōu)化算法也能快速找到全局解。PIAnO優(yōu)化平臺(tái)包含多項(xiàng)式響應(yīng)面模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和Kriging模型,可基于樣本庫(kù)自動(dòng)構(gòu)造數(shù)學(xué)模型、自動(dòng)清除離群點(diǎn)(見圖5)和誤差分析,向用戶自動(dòng)推薦高精度的近似模型。

    將多種算法的自動(dòng)與手動(dòng)建模所獲得的近似模型進(jìn)行精度比較,采用多項(xiàng)式回歸模型所得精度最高,能夠滿足優(yōu)化設(shè)計(jì)的要求,其各性能指標(biāo)精度見表3。

    3.6 基于近似模型優(yōu)化方案

    基于剛度、模態(tài)的近似模型,使用協(xié)方差矩陣適應(yīng)演化算法進(jìn)行全局優(yōu)化計(jì)算,白車身質(zhì)量由386.78 kg下降為378.95 kg,減少7.83 kg,白車身質(zhì)量?jī)?yōu)化過(guò)程見圖6。

    近似優(yōu)化方案驗(yàn)證結(jié)果見表4。由此可知,優(yōu)化后的性能較初始方案有所提高。對(duì)碰撞安全性能進(jìn)行驗(yàn)證,40%偏置碰的侵入加速度性能有所改善,Pedal x向侵入量性能變差,不滿足設(shè)計(jì)要求。

    3.7 基于靈敏度調(diào)整的優(yōu)化方案

    對(duì)剛度、模態(tài)、偏置碰和側(cè)碰性能的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)后處理數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,基于近似優(yōu)化方案驗(yàn)證所得結(jié)果,對(duì)所選設(shè)計(jì)變量(板厚和材料)進(jìn)行調(diào)整,通過(guò)5個(gè)方案的調(diào)整最終確定輕量化方案的驗(yàn)證結(jié)果(見表5)。其中,模態(tài)性能略違反設(shè)計(jì)要求,但是違反量在設(shè)計(jì)可接受范圍內(nèi);偏置碰性能得到較大改善;質(zhì)量減少量由7.83 kg增加到11.93 kg,輕量化效果較明顯。

    3.8 其他性能驗(yàn)證

    對(duì)基于靈敏度分析結(jié)果調(diào)整所得的輕量化白車身進(jìn)行100%正碰強(qiáng)度、IPI和NTF性能仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明該方案仍滿足材料強(qiáng)度要求,IPI和NTF性能與初始性能基本接近,初始方案發(fā)動(dòng)機(jī)支架振動(dòng)響應(yīng)見圖7,基于靈敏度的輕量化方案發(fā)動(dòng)機(jī)支架振動(dòng)響應(yīng)見圖8。由此可知,優(yōu)化方案與初始方案在頻率段內(nèi)的響應(yīng)形態(tài)和峰值基本一致,表明優(yōu)化方案未降低白車身的NTF性能。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    綜合考慮模態(tài)、剛度、安全(40%偏置碰、側(cè)碰)等性能指標(biāo)進(jìn)行多學(xué)科協(xié)同優(yōu)化設(shè)計(jì),在PIAnO優(yōu)化平臺(tái)上完成49個(gè)零件的板厚和材料的“試驗(yàn)設(shè)計(jì)近似模型全局優(yōu)化”流程。該優(yōu)化策略最終得到白車身質(zhì)量減少11.93 kg,即質(zhì)量下降3.08%的輕量化方案。對(duì)該輕量化方案進(jìn)行100%正碰、強(qiáng)度、IPI和NTF性能驗(yàn)證,結(jié)果表明輕量化方案性能與初始方案相近,滿足設(shè)計(jì)要求。在整個(gè)優(yōu)化過(guò)程中,80%的工作由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成,極大地提高白車身輕量化設(shè)計(jì)的效率,使產(chǎn)品在市場(chǎng)中更具競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。根據(jù)不同工況分區(qū)域選擇設(shè)計(jì)變量、根據(jù)不同的計(jì)算量分階段優(yōu)化的優(yōu)化策略在白車身輕量化設(shè)計(jì)中是可行的。

    參考文獻(xiàn):

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    (編輯 付宇靚)

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