3基于HyperStudy的摩托车振动特性优化分析

Altair 2013 技术大会论文集

图 5 后尾处的振动加速度 从优化结果和频率响应分析结果可以看出，优化后七个测点的加权加速度总体减小，特别是后 尾及两个主脚蹬减小幅度较大，手把处减小幅度较小。
6 结论
本文主要采用 Altair HyperWorks 中 HyperMesh 前处理软件和 HyperStudy 优化软件对某款摩 托车车架建立了频率响应有限元分析建模及结构振动特性优化分析。优化中以车架主要管件、加强 板、连接板的壁厚为设计变量，以车架强度和重量作为约束条件，以车架关注区域的振动加速度为 目标函数，采用自适应响应面法进行优化计算，从而降低了摩托车的振动响应。将该优化方法运用 于摩托车产品的研发中，可以有效地指导产品设计与结构改进。
Key words：Motorcycle frame，HyperStudy，dynamic characteristics，optimization
1 引言
摩托车车架是关系整车性能好坏的关键部件之一，其主要功能不仅用于固定及支撑车辆的发动 机、传动系统和悬架系统以及其它相关元件等，还起着抑制来自前后车轮的各种负荷所引起的扭曲 变形以及对骑乘人员提供良好的操纵稳定性和骑乘舒适性等作用。目前对车架的结构设计不仅要求 具有足够的强度和适当的刚度，还要求具备优良的动态特性。因此，开展摩托车车架结构优化，从 而提高摩托车整车舒适性具有重要的工程价值和意义。 本文以公司的某款摩托车车架作为分析对象，在简化车架 3D 模型的情况下，首先应用 HyperMesh 软件建立车架的频率响应有限元分析模型，在此基础上，以车架管件的壁厚、主要加强 板及连接板的壁厚作为设计变量，以车架质量及在各分析频率下的强度作为约束条件，以车架在关 注区域的振动加速度作为目标函数，采用 HyperStudy 专业优化分析软件对结构参数进行优化计算， 以寻找更好的结构设计方案。并对优化前后两种车架设计方案进行频率响应分析验证优化方案的可 行性。
图 1 摩托车频率响应有限元分析模型
2.2 频率响应分析的初始条件
频率响应分析是用于确定线性结构在承受随时间按正弦规律变化载荷时的稳态响应的一种技 术。任何持续的周期载荷将在结构系统中产生持续的周期响应。影响摩托车振动的因素有路面不平 度的随机激励力、发动机的牵引力和惯性载荷等产生的惯性力等，而最主要的激励来自发动机，其 中主要是一阶往复惯性力。 发动机激励可以通过多体动力学进行求解，按照实际工况约束，分别在曲轴的转速范围内施加 转速条件，求解发动机质心处的支反力及力矩，其所获得的各方向惯性力和旋转惯性力作为频率响 应分析的输入条件。考查发动机引起的摩托车振动，在对整车进行约束边界条件的定义时，以台架 试验系统约束为参考，假设前后轮在运动中没有脱离地面，同时假设整车在发动机激励的整个过程 中不偏离车架竖直平面，即不发生侧偏。在频率响应分析时，每隔 1Hz 作为一个输出结果，分别获 取左右手把、左右主脚蹬、后尾的振动加速度。
W (X ) =
式中：
∑ {a
u k =l
2 k1
2 2 2 2 2 2 ( X ) + ak 2 ( X ) + ak 3 ( X ) + ak 4 ( X ) + ak 5 ( X ) + ak 6 ( X ) + ak 7 ( X )
}
a k1 、 a 、 a 、 a 、 a k 5 、 a k 6 、 a 分别为在频率k 时左右手把、左右主脚蹬、左 k2 k3 k4 k7
2 车架频率响应分析
2.1 有限元模型的建立
该摩托车车架是由各种截面尺寸的管梁及等壁厚的加强板焊接而成的，目前通常采用梁单元和
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壳单元进行结构离散。为了准确反映车架结构的动态特性，本文采用壳单元离散车架构件。在建立 振动分析模型时除了建立车架的模型之外，还必须建立包括发动机、前后悬架、乘员等的模型，即 必须考虑摩托车各部件对振动的影响，其中前后减震采用 BUSH 单元模拟；并且都处于自由状态； 发动机、乘员、油箱、手把平衡块都采用集中质量与几何模型对应的质心来模拟；消声器采用分段 梁单元模拟；脚蹬采用与提供的几何模型等价刚度的梁单元组模拟。由此建立的车架频率响应有限 元模型如图 1 所示：
g j(X ) ≤ 0 hk ( X ) = 0
j = 1, , m k = 1, , mh
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设计变量： xi ≤ xi ≤ xi
L
U
i = 1, , n
本文以主要管件、加强板和连接板的壁厚作为优化变量，以摩托车关注区域的振动加速度作为 优化目标，建立强度及重量优化约束条件，进行结构优化。
7 参考文献
[1] HyperWorks Help Manual 12 期。 [3] 《以摩托车整车为基础的车架振动响应优化设计》 ，颜长征，邓兆祥. 现代制造工程 2008 年第 10 期。 [4]《摩托车整车振动性能匹配优化设计技术的研究》 ，张志弘，何玉林，杜静，孙学军. 中国机械工 程第16卷第23期。 [2] 《摩托车车架的动态特性分析及减振优化研究》 ，张先刚，朱平，韩旭.中国机械工程第 16 卷第
关键词：摩托车车架 HyperStudy 动态特性 优化 Abstract: This paper establishes a finite element (FE) model of motorcycle frame frequency
response using HyperMesh software. Based on this, optimization of dynamic characteristics is conducted with the thickness of the main parts as design variables, strength and weight as constraints, and vibration accelerations as objectives using HyperStudy software. Thus the vibration of the whole motorcycle is reduced. This method will provide theoretic guidance for structural design.
右副脚蹬、后尾七测点的振动加速度，l、u 分别为分析频率范围的下限和上限。
3.2 设计变量
在满足总体设计尺寸和安装位置要求的情况下，将车架加强板、发动机悬挂板、油箱后支撑板、 减震支撑板及车架管件的壁厚作为优化变量。
3.3 约束条件
（1）应力约束 本款车架所采用的材料为碳素结构钢 Q195， 一般情况下， 结构在静载荷作用下的安全系数 n s ＝ 车架许用应力 [σ ] ＝160MPa。故本文以车架的最大应力小于 160MPa 作为约束条件。 （2）质量约束 建立优化约束条件是为了降低振动，提高乘坐舒适性，但是一般不希望模型的质量提高，故在 定义约束条件时，须考虑车架模型优化后的质量小于优化前的质量。 1.2～2.5，由于该车架所用的校核方法为极限工况法，根据分析经验，取安全系数 1.2，则可计算处
4 优化分析
优化分析以HyperStudy为平台、求解器为RADIOSS进行分析计算。由于在振动分析中需要进 行整车的有限元动态响应分析，计算工作量较大，故采用拉丁超立方试验设计方法抽样，进而构建 响应面代理模型，在此基础上采用自适应响应面法进行优化。优化迭代曲线如下图2所示。
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基于 HyperStudy 的摩托车振动特性优化分析 Optimization of Dynamic Characteristics of Motorcycle Frame Using HyperStudy
陈亚娟 贾志超 （中国嘉陵工业股份有限公司技术中心 重庆 401332）
3.1 优化目标
为降低车架振动响应，根据实际使用中乘员对振动的感受,选择车架上手把位置、脚蹬位置以及 后尾位置为响应的测试点。由于目前的优化只能实现单目标的优化，发动机一阶往复惯性力基频 f=n/60Hz ， n 为 发 动 机 转 速 ， 单 位 r/min 的 频 带 范 围 为 66.7~141.6Hz ， 即 发 动 机 转 速 为 4000~8500r/min，为对整个频带内而不是几个频率点的车架振动进行优化，须将 7 个测点的振动加 速度进行几何加权均方根值处理。综合考虑 7 测点对振动舒适性的影响，定义摩托车车架振动优化 设计目标函数，目标为 7 测点的加权平方根值，其值为：
摘 要：本文应用 HyperMesh 软件建立了某款摩托车车架频率响应有限元分析模型，在此基础上，
以车架主要管件、加强板、连接板的壁厚为设计参数，以车架强度和重量为约束条件，以车架关注 区域的振动加速度为目标函数，采用 HyperStudy 软件对车架进行动态特性优化分析，以减少了摩 托车的振动，从而为结构改进提供重要的理论依据。
图 2 优化目标迭代历程曲线
5 优化结果验证
根据优化结果所获得的各管件与板件的壁厚参数，进行结构改进，并对改进前后两种方案的车 架分别进行频率响应分析，得到7个测点的振动加速度，其中右手把、右主脚蹬、后尾处的分析结果 如图3、4、5所示：
图 3 右手把处的振动加速度
图 4 右主脚蹬处的振动加速度
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3 摩托车车架优化的数学模型
结构优化分析是指在给定系统描述和目标函数下，选取一组设计变量，使其目标函数最大或者 最小。优化设计主要包含三个要素：设计变量、约束条件和目标函数。其中设计变量是指在优化过 程中发生改变从而提高性能的一组参数；约束条件是对设计的限制以及对设计变量和其它性能的要 求；目标函数就是要求的最优化设计性能。优化设计的数学模型可表述为： 目标函数： f ( X ) = f ( x1 , x 2 , , x n ) 约束条件：