白车身轻量化设计的多学科多目标优化方法及近似模型应用【附数据】

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白车身轻量化设计的多学科多目标优化方法及近似模型应用【附数据】

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CSDN

https://m.blog.csdn.net/checkpaper/article/details/144654152

汽车轻量化是实现节能减排、提升燃油效率的重要手段之一。白车身作为汽车的重要组成部分，其轻量化设计对于整车性能的提升具有显著影响。本文针对国产某轿车的白车身结构，综合考虑了车身结构刚度、模态及整车碰撞安全性能等因素，对轿车车身轻量化的多学科多目标优化设计方法及工程应用进行了系统、深入地研究。主要研究内容如下：

整车有限元模型的建立

在轿车前期开发过程中，由于缺乏试验样车，因此需要建立一个既能够准确反映整车结构力学特征，又能使模型计算规模控制在计算机可接受范围内的整车有限元模型。本文采用模块化建模方法，从建模细节入手，系统阐述了用模块化建模思想建立整车有限元模型的方法，该方法具有较强的工程实用性。通过这种模块化的方法，可以有效地减少模型的复杂度，同时保持模型的精确度，为后续的优化设计提供了可靠的基础。

白车身刚度与碰撞安全性能的仿真与试验验证

本文建立了白车身刚度有限元模型、整车侧碰有限元模型，并进行了白车身静态弯曲扭转刚度、模态及侧面碰撞的仿真计算。同时，设计并进行了白车身静态弯曲、扭转刚度试验、白车身模态试验以及整车侧面碰撞试验。通过仿真与试验之间的各项参数的对比研究，验证了本文所建立的有限元模型的合理性。这一步骤是确保模型准确性的关键，也是后续优化设计的基础。

设计变量的选择与敏感性分析

结合生产工艺上的可行性，本文选取了白车身21个零件板厚及11种材料作为设计变量，设计了试验设计（DOE, Design of Experiments）矩阵，通过仿真计算得到了白车身刚度、模态及侧碰的样本点。详细分析了各设计变量对白车身刚度、模态及侧碰各项性能指标的相关性、灵敏度，为后期白车身结构的轻量化优化设计提供了信息选择。这一步骤有助于识别对性能影响最大的设计变量，从而在优化过程中集中资源对这些变量进行调整。

近似模型的建立与优化方法的选择

本文分别使用响应面方法（RSM）、神经网络（RBF）方法、Kriging方法建立了白车身刚度及侧碰的近似模型。针对三种方法所建立的近似模型，以白车身刚度、侧碰侵入量及侵入速度等为评价指标，比较了各方法所得近似模型的误差。从工程上可接受的精度考虑，最终确定了以RBF神经网络建立白车身刚度近似模型，以RSM响应面方法建立侧碰近似模型。近似模型的建立是多学科优化设计中的关键步骤，它能够减少计算成本，提高优化效率。

基于多学科优化方法的白车身轻量化优化设计

基于本文所建立的白车身刚度及侧碰近似模型，使用自适应模拟退火算法（Adaptive Simulated Annealing，ASA），以车身轻量化为目标，包含刚度、模态、碰撞性能的约束，对白车身进行了多学科多目标优化设计。实现了白车身减重15.7kg的目的。与此同时，制作了轻量化后的试验样车，通过轻量化后样车的侧面碰撞试验验证了本文所述方案的可行性。这一步骤展示了多学科优化设计方法在实际工程应用中的有效性，不仅实现了轻量化目标，还确保了车辆的安全性能。

以下是文中提到的自适应模拟退火算法（ASA）的Python实现代码：

import numpy as np

# 定义目标函数，这里以简单的二次函数为例
def objective_function(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

# 定义约束条件
def constraints(x):
    return np.array([x[0] + x[1] - 10])  # 简单的线性约束

# 初始化参数
x0 = np.array([0.0, 0.0])  # 初始解
T = 1000  # 初始温度
T_min = 1  # 最小温度
alpha = 0.9  # 冷却率
max_iter = 1000  # 每次温度迭代的最大次数

# 自适应模拟退火算法
def ASA(objective, constraints, x0, T, T_min, alpha, max_iter):
    x = x0
    best_x = x0
    best_obj = objective(x)
    while T > T_min:
        for _ in range(max_iter):
            x_new = x + np.random.normal(0, 1, size=len(x))  # 生成新解
            if all(constraints(x_new) >= 0):  # 检查约束
                obj_new = objective(x_new)
                if obj_new < best_obj:
                    best_obj = obj_new
                    best_x = x_new
                if obj_new < objective(x):
                    x = x_new
        T *= alpha  # 降温
    return best_x, best_obj

# 运行ASA算法
best_x, best_obj = ASA(objective_function, constraints, x0, T, T_min, alpha, max_iter)
print("最优解:", best_x)
print("目标函数最小值:", best_obj)