|
本文基于OptiStruct平台，利用尺寸优化方法对某车进行轻量化设计。以一阶弯曲、扭转模态和刚度位移为约束条件，质量最小为目标函数。对选取的零部件厚度进行合理的优化设计，实现了车身减重。
1 概述
随着燃油价格的有增无减，高油价时代已经悄悄的走到了我们这个时代。在当今的汽车制造业，各个车厂都在为降低车重，减少燃油消耗作为汽车产业的科技发展方向。在不影响汽车汽车应用强度的前提下，扯起重量每减轻1%，燃油消耗就可以降低0.6～1%，从这个数字不难看出降低车重对于减排降耗的重要性。
如何降低汽车整体重量呢？随着科技的发展车身减重优化方法越来越多，OptiStruct中的尺寸优化功能，实现了对车身部零部件的最优料厚分布。不仅减轻了质量，而且合理的设计对整车的性能还有所提升。
2 尺寸灵敏度理论
在进行优化前，首先需要进行灵敏度分析以确定各个设计变量对目标函数的影响因子，再根据影响因子的大小对设计变量进行修改，以便在符合约束条件的情况下，最优化设计目标。设计变量的灵敏度是相对于目标函数而言的，它是通过设计变量的变化而引起的目标函数的变化来衡量，灵敏度分析的是优化分析的基础，在进行优化计算前，完全可以根据灵敏度分析的结果进行结构的改进，这样可以节省大量的计算时间，提高优化效率。
灵敏度分析在数学上可以理解为：
若某一函数F（x）可导，其一阶灵敏度可表示为： （图片） 灵敏度计算方法一般有两种，直接求导法和伴随结构法，直接求导法由Fox，R.L和Kapoor，M.P提出，经过多人的不断拓展，得到了广泛的推广和应用。伴随结构法是根据电子学中的伴随结构理论，利用特勒根定理和结构力学中的虚功原理之间的相似性，将网络理论扩展到机械结构中的一种方法。伴随结构法一般用于计算一阶灵敏度，而且公式推导及计算比较复杂，概念不直观。而直接求导法物理概念明确，数学推导简单，计算方便，可从一阶灵敏度扩展到高阶灵敏度，因此得到广泛的应用。
3 基础模型分析
3.1 有限元模型描述
利用HyperMesh建立白车身和TB有限元模型，分析模型采用Shell单元建模，焊点用reb3+bar+reb3单元模拟，总装螺栓采用Rbe2+CBar模拟。如下图1所示。（图片） 3.2 基础模态刚度分析和评价
计算0到50Hz内白车身的自由模态和弯扭刚度，计算结果如下表1所示。表1 基础模型分析结果
（图片）4 优化减重
4.1 尺寸优化
应用optimization模块的尺寸优化，选取多组材料厚度属性作为设计变量，以一阶扭转和弯曲扭转刚度位移为约束条件，车身重量为目标函数，进行灵敏度分析。对减重灵敏度较高的部件提取，做进步的料厚尺寸优化分析；灵敏度分析结果如下图2所示。（图片） 料厚优化前后信息，如下图3所示。（图片） （图片）
图 3 优化部件示意图 4.2 优化分析和结果
对料厚优化结果进行模态、刚度、强度、耐久等领域验证。经过多学科验证，选取的料厚满足性能目标要求，方案可行，车身重量减轻了4.8Kg。
4.2.1 模态和刚度结果
由下表对比分析可知，弯曲和扭转刚度下降1.5%左右，一阶扭转模态基本没有影响；表 2 弯曲扭转刚度和模态对比分析结果
（图片）4.2.2 疲劳耐久验证分析结果
1、前轮毂包疲劳损伤图示，最大损伤出现在前轮毂包与A柱前端连接位置，损伤值为0.028；
2、前门框左侧下角点疲劳损伤图示，损伤值为0.09；下角点右侧损伤值为0.037；
3、后地板前板疲劳损伤图示，损伤值为0.115；4、B柱左侧上端疲劳损伤图示，损伤值为0.219。减重后疲劳损伤值和基础模型比较最大损伤值变化不大，且满足目标要求。如下图3所示：（图片）
图5 优化后疲劳损伤值示意图 4.2.3 强度分析结果
减重后材料各工况的最大应力均在目标值以内，符合要求，减重后车身强度变化不大，如下表3所示： 表3 优化后各个工况下最大应力值
（图片）5 结论
本文采用OptiStruct软件对某车身料厚进行尺寸优化设计，通过灵敏度快速探测出最佳优化零部件，再根据尺寸料厚优化对结果解析，经过多学科的验证分析得到了满足目标要求的一组优化厚度信息。在产品开发前期，在保证性能基础上质量减重4.8Kg，成本控制方面得到了良好的体现。
8/7/2013
|
