搜索【作品展示7】車身關(guān)鍵零部件材料板厚優(yōu)化匹配問題研究【轉(zhuǎn)】
2016-11-09 by:CAE仿真在線 來源:互聯(lián)網(wǎng)
作者介紹INTRODUTION
Vince
湖南長沙人,研究領(lǐng)域:車身結(jié)構(gòu)可靠性/穩(wěn)健性優(yōu)化設(shè)計(jì)、車身結(jié)構(gòu)“材料-工藝-性能”全耦合穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計(jì)、汽車車身結(jié)構(gòu)多學(xué)科與輕量化設(shè)計(jì)、車身結(jié)構(gòu)耦合工藝過程的一體化設(shè)計(jì)。
擅長Hyperworks、Ls-dyna、ABAQUS、Nastran,iSIGHT、modelFRONTIER、MATLAB等軟件。在項(xiàng)目中,主要負(fù)責(zé)FEA模型的建立與試驗(yàn)驗(yàn)證、相關(guān)代理模型的構(gòu)建與精度分析、優(yōu)化算法的開發(fā)及實(shí)施等工作。
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作品展示PRENTATION
安全、節(jié)能和環(huán)保是目前汽車工業(yè)發(fā)展面臨的三大主題,而這些問題都與汽車輕量化密切相關(guān)。大量研究表明,汽車每減重10%,其油耗將減少6~8%,排放量降低5~6%。但是汽車在輕量化的同時,對汽車安全性也提出了更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。為了達(dá)到汽車輕量化和安全性能的完美平衡,合理的材料與板厚的匹配顯得尤為重要。基于以上原因,本文提出一種基于HyperMesh 12.0、Ls-dyna R7.1.1、iSIGHT5.8.3及MATLAB2014a的一種車身關(guān)鍵零部件材料板厚優(yōu)化匹配的自動化方法。
模型描述
本文研究對象為某公司在研車型,其有限元模型及樣車如圖1所示。該模型包含771個部件,998,218個節(jié)點(diǎn),974,383個殼單元(主要為四邊形單元),4497個梁單元,19,314個實(shí)體單元,總重量為1263kg。
圖1整車有限元模型及樣車示意圖
圖3給出了車身仿真的加速度傳感器的布置情況,詳細(xì)位置為左右后座橫梁及發(fā)動機(jī)上下。
圖2加速度傳感器布置位置
圖3給出了該模型在56.3km/h下的100%正面碰撞的試驗(yàn)測試結(jié)果。很明顯,圖3中變形模式、右后座速度及加速度曲線均與試驗(yàn)結(jié)果相吻合,以及圖4總能量守恒狀態(tài)良好,完全滿足國標(biāo)的要求,以上結(jié)果充分說明了該有限元模型的準(zhǔn)確性。
(a)試驗(yàn)和仿真的總體變形模式對比
(b)右后座椅橫梁加速度的試驗(yàn)和仿真結(jié)果對比
(c)右后座椅橫梁速度的試驗(yàn)和仿真結(jié)果對比
圖3試驗(yàn)結(jié)果及仿真結(jié)果的比較
圖4整車碰撞過程中能量變化歷程
圖5中所示保險(xiǎn)杠、吸能盒及前縱梁在碰撞的0.08s時吸收能量占整車總吸能的46.8% (如圖4所示),而總重量僅占整車重量的5.3%。以上數(shù)據(jù)充分說明了車身前端結(jié)構(gòu)在整車碰撞安全中的重要作用。因此,本文選擇車身前端結(jié)構(gòu)總的保險(xiǎn)杠、吸能盒及前縱梁為研究對象,通過組合使用HyperMesh 12.0、Ls-dyna R7.1.1、iSIGHT5.8.3及MATLAB2014a等工程軟件,實(shí)現(xiàn)自動化的材料板厚優(yōu)化匹配。
(a)車前前端結(jié)構(gòu)
(b)前端結(jié)果設(shè)計(jì)變量
圖5整車前端結(jié)構(gòu)示意圖
數(shù)學(xué)模型
數(shù)學(xué)模型:整車碰撞設(shè)計(jì)的目的為使結(jié)構(gòu)盡量多的吸能能量、侵入量盡量減小、減速度峰值盡量低,以及重量盡量的輕。設(shè)計(jì)變量如圖5(b)所示,主要為前端結(jié)構(gòu)的材料及板厚。本文選取的結(jié)構(gòu)響應(yīng)如表2所示,初始設(shè)計(jì)如表1所示。
基于以上分析,本文的數(shù)學(xué)模型總結(jié)如下:
其中x = [x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10]T為設(shè)計(jì)變量,且具有以下離散備選值(如圖5):
以上材料屬性如下表2及圖6所示:
表2 設(shè)計(jì)響應(yīng)及其初始值
表3 備選材料屬性
圖6備選材料應(yīng)力-應(yīng)變曲線
以上首先使用HyperMesh 12.0建立模型,后續(xù)進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證,確保模型精度,為后續(xù)參數(shù)研究提供必要的條件。為求解上述優(yōu)化問題,本文綜合使用iSIGHT5.8.3、Ls-dyna R7.1.1及MATLAB2014a構(gòu)建優(yōu)化流程,如圖7所示。其中優(yōu)化算法采用模擬退火算法(Adaptive simulated annealing, ASA),LS-DYNA組件用于求解每次優(yōu)化迭代中更新的k文件,MATLAB組件用于讀取和換算LS-DYNA組件計(jì)算的結(jié)果。
在該自動化材料板厚匹配的計(jì)算方法中,難點(diǎn)在于如何在k文件中解析出設(shè)計(jì)變量,以及如何從計(jì)算結(jié)果中解析出需要的響應(yīng)指標(biāo)。本文中解析設(shè)計(jì)變量中對于板厚直接使用板厚數(shù)值作為解析目標(biāo),而對比材料在優(yōu)化時解析材料對應(yīng)的ID號作為設(shè)計(jì)變量,在優(yōu)化過程中每種材料只調(diào)用其對應(yīng)的ID即可,也即是設(shè)計(jì)備選的材料的ID在優(yōu)化中是不變的,而每次迭代只是修改每個構(gòu)件調(diào)用材料的ID來實(shí)現(xiàn)匹配不同材料的目的。在使用ASA優(yōu)化時,對設(shè)計(jì)變量設(shè)置為允許的板厚和材料ID。
對于解析碰撞響應(yīng),本文中的響應(yīng)主要為研究構(gòu)件吸能及重量,前圍板的最大侵入量和右后座椅橫梁的加速度峰值。本自動化匹配流程中主要采用有include功能提取研究的車身前端結(jié)構(gòu),對關(guān)鍵響應(yīng)構(gòu)件建立set,以便在結(jié)果文件中直接讀取所需響應(yīng)結(jié)果。為了將計(jì)算響應(yīng)轉(zhuǎn)換為上述優(yōu)化數(shù)學(xué)模型中的目標(biāo)及約束,本文采用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。
圖7 自動化材料板厚優(yōu)化匹配流程
通過上述優(yōu)化方法獲得優(yōu)化結(jié)果如表4和5,由表可知最優(yōu)結(jié)果使減速度降低了8.93%,侵入量減少了7.85%,吸能提升了15.33%及重量減輕了1.4%。對最優(yōu)結(jié)果進(jìn)行計(jì)算并與初始設(shè)計(jì)對比,如圖8。由以上計(jì)算結(jié)果可知,本文中提出的基于HyperMesh 12.0、Ls-dyna R7.1.1、iSIGHT5.8.3及MATLAB2014a的一種車身關(guān)鍵零部件材料板厚優(yōu)化匹配的自動化方法非常有效,而且該方法可以推廣到更復(fù)雜的工程問題。
表4 最優(yōu)設(shè)計(jì)變量
表5 最優(yōu)響應(yīng)與初始響應(yīng)的對標(biāo)
(a)前圍板侵入量的初始設(shè)計(jì)與最優(yōu)設(shè)計(jì)對比
(b)右座椅橫梁加速度的初始設(shè)計(jì)與最優(yōu)設(shè)計(jì)對比
(c)結(jié)構(gòu)吸能的初始設(shè)計(jì)與最優(yōu)設(shè)計(jì)對比
圖8最優(yōu)設(shè)計(jì)與初始設(shè)計(jì)對比
項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)EXPERIENCE
(1) 2014.09-2015.09:前縱梁軋制變厚板可靠性多工況設(shè)計(jì)(國家自科支持項(xiàng)目)
(2) 2015.12-2016.4:前縱梁軋制變厚板可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)
(3) 2014.5-2015.10:車身側(cè)圍結(jié)構(gòu)拼焊板組合優(yōu)化設(shè)計(jì)(校企合作項(xiàng)目)
(4) 2015.9-至今:車身頂蓋后橫梁軋制變厚板穩(wěn)健性設(shè)計(jì)
(5) 2015.9-至今:車身結(jié)構(gòu)耦合工藝過程的一體化設(shè)計(jì)
作者寄語MESSAGE
本人主要負(fù)責(zé)FEA模型的建立與試驗(yàn)驗(yàn)證、相關(guān)代理模型的構(gòu)建與精度分析、優(yōu)化算法的開發(fā)及實(shí)施等。希望能和汽車設(shè)計(jì)公司車身設(shè)計(jì)部門及車身設(shè)計(jì)愛好者合作,一起交流車身先進(jìn)設(shè)計(jì)方法!
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