全新架构汽车底盘车架性能分解与多工况联合拓扑优化研究【附数据】
全新架构汽车底盘车架性能分解与多工况联合拓扑优化研究【附数据】
随着汽车行业的发展，节能减排的需求愈发迫切，电动车底盘车架的轻量化设计成为应对这一挑战的关键手段之一。本文研究的核心之一是建立新架构电动车底盘车架与乘员舱的耦合系统，并对其结构性能进行匹配分析。在此过程中，通过建立底盘车架、耦合系统以及整车的有限元模型，计算了底盘车架的一阶模态、弯曲刚度、扭转刚度等基本NVH性能，验证了与对标车型相比的有效性。
对于底盘车架的正碰和侧碰工况的耐撞性分析，本文详细提取了耐撞性指标，确立了待开发车型在不同工况下的性能目标。这些目标涉及结构对碰撞能量的吸收和传递能力，确保在实现轻量化的同时，车辆的安全性能够达到要求。此外，通过对耦合系统在不同工况下的弹性特性进行深入分析，发现底盘车架和乘员舱模块的频率分布和耦合关系具有类似于并联弹簧的特点，这为后续的多物理场耦合分析奠定了基础。
为了确保底盘车架在碰撞情况下能够有效吸收能量，本文对能量传递路径进行了详细研究，采用等效静态载荷法结合惯性释放，提取碰撞过程中的局部力，并将这些力引入拓扑优化过程。基于这一优化策略，本文对底盘车架进行了多工况下的联合拓扑优化，旨在提升车架的耐撞性和刚度性能。
在拓扑优化过程中，本文采用了变密度法与折衷规划法相结合的方式，综合考虑不同碰撞工况下的能量分布，对车架的初始概念设计进行了优化。这一过程涉及局部碰撞力的处理及其对车架结构的影响，最终建立了一个优化后的车架概念设计模型。计算结果表明，优化后的底盘车架结构在耐撞性和NVH性能方面均得到了显著提升。为了进一步减少设计变量的数量和提高计算效率，本文引入了基于熵权法的TOPSIS方法对设计变量进行筛选，最终得到了可行的优化方案。
此外，本文在设计中引入了铝合金作为底盘车架的主要材料，并将铝合金的挤压成形工艺参数作为约束条件，确保优化过程中工艺的可行性。采用支持向量回归（SVR）和径向基函数（RBF）模型分别建立车架的刚度、模态和耐撞性指标的代理模型。这些代理模型的建立，不仅显著降低了优化计算的复杂度，还提高了模型的精度。
针对底盘车架轻量化设计的多目标优化需求，本文提出了一种改进的多目标粒子群优化算法（MOPSO）。通过该算法，生成了底盘车架的Pareto前沿解，以实现刚度、耐撞性和质量之间的优化平衡。在Pareto解集的筛选中，本文结合了博弈论与灰色关联分析，提出了一套优劣解排序的方法，以确保最终选择的设计方案在各项性能指标之间实现最优平衡。
优化后的底盘车架结构在基本NVH性能和耐撞性能方面均达到了预定的设计目标，相较于初始模型，其减重率达到了12.16%。此外，进一步计算得出优化后的底盘车架与碳纤维复合材料乘员舱集成后的质量为218kg，相较于传统钢制车架的314kg，减重幅度达到了30.5%。通过对轻量化底盘车架进行的台架试验，包括正面台车碰撞试验和NVH性能测试，实验结果与仿真结果基本吻合，验证了本文提出的轻量化优化设计方法的有效性。
import fem_solver as fem # 假设存在一个封装的有限元求解模块
import optimization_toolbox as opt # 假设存在一个优化工具箱模块
# 初始化底盘车架模型
model = fem.initialize_model('chassis_frame')
model.set_material_properties('aluminum', density=2700, youngs_modulus=70e9)
# 设置几何与载荷参数
model.set_geometry(length=4.5, width=1.8, height=0.3)
model.apply_load_conditions(
type='collision',
impact_velocity=15, # 碰撞速度 (m/s)
load_distribution='front_side'
)
# 多物理场设置
model.enable_multiphysics_coupling(fields=['structural', 'modal'])
# 碰撞能量分析与拓扑优化
energy_path_analysis = fem.energy_analysis(model)
topology_optimized_model = fem.topology_optimization(
model,
method='density_based',
objectives=['max_stiffness', 'min_weight'],
constraints=energy_path_analysis.constraints
)
# 使用改进的MOPSO进行多目标优化
optimizer = opt.MultiObjectivePSO(
population_size=50,
max_iterations=200,
objectives=['stiffness', 'crashworthiness', 'weight']
)
optimizer.set_initial_solution(topology_optimized_model)
pareto_front = optimizer.optimize()
# 优劣解排序与最优方案选取
best_solution = opt.rank_solutions(
pareto_front,
method='game_theory_grey_analysis'
)
# 输出最优设计方案的基本信息
print("Optimal Design Stiffness:", best_solution['stiffness'])
print("Optimal Design Weight:", best_solution['weight'])
print("Optimal Design Crashworthiness:", best_solution['crashworthiness'])