多目标多学科汽车车身优化设计方法
基于碰撞安全的车身结构轻量化多目标优化设计研究
基于碰撞安全的车身结构轻量化多目标优化设计研究辽宁省大连市116000摘要：随着汽车工业的快速发展，轻量化设计成为提高汽车燃油经济性和减少尾气排放的有效途径，然而在轻量化设计的同时，碰撞安全性能也成为汽车工程师们必须重视的问题。
未来的汽车工程设计中，应当继续深入研究和应用多目标优化设计方法，不断提升汽车碰撞安全性能，同时推动车身结构轻量化，助力汽车工业向更加绿色、高效的方向发展。
关键词：碰撞安全；车身结构；轻量化；多目标优化设计引言随着汽车工业的持续发展，车身结构轻量化设计成为提高汽车燃油经济性和减少环境影响的重要途径。
然而，在追求车身轻量化的同时，碰撞安全性能必须得到充分考虑，这导致了碰撞安全性能和轻量化目标之间的矛盾。
因此，本研究旨在探索基于多目标优化的方法，以平衡碰撞安全性能和车身轻量化目标，通过结构设计、材料选型等手段，实现车身结构轻量化同时兼顾碰撞安全性能的目标。
通过本研究的探讨，期望为汽车工程领域的轻量化设计提供新的思路，并为汽车工业的可持续发展做出贡献。
1案例分析以某汽车型号为例，应用优化后的车身结构进行碰撞模拟。
通过对比优化前后的结果，发现优化后的车身结构在碰撞事故中具有更好的安全性和更轻的质量。
通过基于碰撞安全的车身结构轻量化多目标优化设计，可以实现车身结构的轻量化，同时保证碰撞安全性。
在某汽车型号的案例分析中，优化后的车身结构在碰撞安全性和车身质量方面表现出显著的改进（如图1）。
这些研究结果对于汽车工业的车身设计和轻量化研究具有重要指导意义。
图1整车碰撞模型2车身结构轻量化和碰撞安全性能的重要性2.1保障驾乘人员生命安全车辆在发生碰撞时，其碰撞安全性能直接决定了驾乘人员的生命安全。
优秀的碰撞安全性能可以有效减缓碰撞过程中产生的冲击力，保护车内乘员免受伤害。
通过合理的构造设计、材料选型和优化工艺，车身结构可以在碰撞时吸收和分散能量，减少对乘员的冲击，从而降低人员伤亡风险。
因此，碰撞安全性能的提升直接关系到车辆的pass次数和驾乘人员的生命安全，是车辆设计不可或缺的部分。
基于多目标优化的汽车底盘车架设计
基于多目标优化的汽车底盘车架设计汽车底盘车架是汽车的骨架，具有承载车身重量、支撑车辆传动系统和悬挂系统等重要功能。
在汽车设计过程中，车架的优化设计对于提高车辆性能、降低燃油消耗和改善乘坐舒适度至关重要。
基于多目标优化的汽车底盘车架设计方法能够在不同目标之间找到最佳的平衡点，为汽车的研发和制造提供了有力的支持。
多目标优化方法允许在设计过程中考虑多个不同但相关的目标，并通过权衡不同目标之间的利益来获得最佳解决方案。
对于汽车底盘车架设计来说，常见的目标包括结构强度、重量和刚度等。
在实际设计中，这些目标之间往往存在矛盾关系，例如增加结构强度可能会导致增加车架的重量，从而影响燃油经济性和悬挂系统的性能。
为了解决这些矛盾，基于多目标优化的汽车底盘车架设计方法提供了一种有效的设计策略。
首先，通过建立适当的数学模型来描述车架的性能指标，如结构强度、重量和刚度等。
然后，利用现代优化算法，如遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等，对车架进行优化设计，以寻求最佳的设计参数组合。
在多目标优化设计中，一个关键的步骤是制定适当的设计变量和约束条件。
对于汽车底盘车架来说，设计变量可以包括材料类型、截面形状、连接方式等。
约束条件可以包括结构强度、刚度、自然频率等。
通过调整设计变量和约束条件，优化算法能够在设计空间中搜索最佳解。
另一个重要的考虑因素是对不同目标的权重设置。
在汽车底盘车架设计中，不同的目标对于车辆性能和成本等方面有不同的影响。
例如，强度和刚度可能对车辆安全性和乘坐舒适度至关重要，而重量和成本则会直接影响汽车的燃油经济性和销售价格。
通过设置不同的目标权重，优化算法可以生成在不同目标之间找到最佳平衡点的解。
多目标优化的汽车底盘车架设计方法具有许多优点。
首先，它可以提供多种解决方案，使设计师能够在不同的设计空间中选择最佳方案。
其次，它可以显著提高车辆性能和综合效益。
通过优化设计，可以提高车架的结构强度和刚度，减轻车身重量，降低燃油消耗，提高行驶稳定性和乘坐舒适度。
12纯电动汽车车身多目标拓扑优化设计
关 键 词 :碰 撞 相 容 性 ;拓 扑 优 化 ;车 身 结 构 ;轻 量 化
中图分类号:U2 7 0 .2
文 献 标 识 码 :A
doi:1 0 .7 5 1 1/dllgxb2 0 1 5 0 5 00 6
0引言
随着 SUV 和 大 型 乘 用 车 的 增 多,现 今 我 国 逐渐形成了以混合交通模式为主的交通大环境. 实际交通事故统 计 数 据 表 明:绝 大 多 数 汽 车 碰 撞 发生在不同质量 级 别 的 车 型 之 间,两 车 质 量 差 超 过 2 00 kg 以上的情况约占 40 %,而当两车质量相 差一倍 时,事 故 死 亡 率 会 提 高 1 1 .6 倍.其 中 质 量 轻的车辆明显处于不利地位,乘员死亡率 极 高[1]. 这便是忽略碰撞相容性所造成的结果.
电池与控制器 是 纯 电 动 汽 车 的 关 键 部 件,在 确定电池与控制 器 的 安 装 位 置 时,需 从 汽 车 结 构 空间利用率以及 整 车 安 全 的 角 度 出 发,尽 量 将 电 池与控制器布置 于 受 碰 撞 概 率 小 的 部 位.经 综 合 考虑,最终确定进 入 下 一 步 相 容 性 壳 体 优 化 的 模 型 如 图 4 所 示,采 用 * CONSTRAINEDEXTRA-NODES-OPTION 来处理 汽 车 头 部 与 车 身的 点 焊 连 接,采 用 * CONSTRAINED-RIGIDBODIES 来处理控制器与车身的随动关系.
第5 5 卷第5 期 2015年9月
大连理工大学学报 Journal of Dalian University of Technology
Vol.5 5 , No.5 Sept. 2 0 1 5
文章编号:1 000-8 6 0 8(2 0 1 5 )0 5-0484-0 8
基于协同优化和多目标遗传算法的车身结构多学科优化设计
基于协同优化和多目标遗传算法的车身结构多学科优化设计王平;郑松林;吴光强【期刊名称】《机械工程学报》【年(卷),期】2011(47)2【摘要】在汽车车身结构NVH和侧面碰撞安全性研究中,实施多学科多目标优化的可行性设计。
通过试验设计制定试验方案并进行数据采样,构建考虑整车侧撞安全性、白车身模态、静态弯曲刚度、扭转刚度和轻量化等性能的响应面近似模型,然后对车身结构分别进行确定性和可靠性轻量化单目标设计。
最后,运用多目标遗传算法结合多学科协同优化对车身结构进行多目标优化设计,获取Pareto最优化解集。
研究结果表明:可靠性优化设计较确定性优化设计而言,能考虑产品设计和生产过程中的不确定性因素,保证产品稳健性;车身结构的多目标优化设计全面考虑了车身结构轻量化、NVH和碰撞安全性能等多学科之间的耦合和解耦;设计者可按需选择其满意的优化结果,这将大幅缩减产品开发周期、降低产品开发成本。
【总页数】7页(P102-108)【关键词】多学科优化;多目标遗传算法;可靠性优化;轻量化;协同优化【作者】王平;郑松林;吴光强【作者单位】同济大学汽车学院;上海理工大学机械工程学院【正文语种】中文【中图分类】U462【相关文献】1.基于多目标遗传算法的麦弗逊式独立悬架多学科协同优化设计 [J], 鞠学坤;王浩;赵龙;王鑫;陈国辉;刘雨龙2.基于多目标遗传算法的鱼雷多学科稳健优化设计 [J], 宋保维;刘旭琳;王金华3.基于多目标遗传算法的弧齿锥齿轮多学科优化设计 [J], 罗潘;梁尚明;蒋立茂;王鹏;曾祥平;刘小谭4.基于多目标的车身结构静动态参数协同优化 [J], 杨斌;陈剑;杜选福;汤杰5.基于多目标协同优化算法的卫星结构优化设计 [J], 杨丽丽;陈昌亚;王德禹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Isight软件的白车身多目标优化方法
基于Isight软件的白车身多目标优化方法基于Isight软件的白车身多目标优化方法随着汽车工业的迅猛发展，车辆质量和性能的要求也越来越高。
在汽车生产中，白车身是汽车生产过程中的一个重要环节。
白车身的设计和优化对整个汽车的质量和性能有着重要的影响。
在过去的几十年里，设计师们通常依靠经验和试错方法来设计优化白车身。
然而，这种方法会消耗大量的时间和资源，并且无法保证最佳的设计方案。
因此，研究人员开始探索使用计算机建模和优化方法来提高白车身设计的效率和性能。
近年来，基于Isight软件的多目标优化方法在白车身设计中受到了广泛关注。
Isight是一种用于多目标优化的软件平台，它能够自动化实验设计、参数化建模和优化分析。
通过结合CAD软件和有限元分析软件，Isight可以实现对白车身结构的全面优化。
首先，在使用Isight软件进行白车身多目标优化之前，需要将整个白车身结构进行参数化建模。
参数化建模是将车身结构的几何形状和性能指标与设计参数进行关联的过程。
通过定义合适的设计参数和变量范围，可以有效地探索设计空间，并寻找最佳的设计方案。
接下来，利用Isight软件自带的优化算法进行多目标优化。
多目标优化可以分为两个主要阶段：初级优化和细化优化。
初级优化通过运用遗传算法、粒子群算法等启发式算法探索设计空间，生成一组不同的设计方案。
然后，通过有限元分析和性能评估，对这些设计方案进行初步筛选和排序。
在初级优化的基础上，进行细化优化。
细化优化是根据初级优化结果，进一步调整设计参数和变量范围，以优化白车身的性能指标。
细化优化可以采用响应面法、Kriging模型等方法来快速评估不同设计方案的性能。
通过迭代优化过程，不断更新设计参数和变量范围，逐步接近最佳设计方案。
最后，使用Isight软件的可视化功能，对多个最优解进行分析和比较。
通过对不同设计方案的性能指标进行权衡，可以选择最佳的设计方案。
相比传统的试错方法，基于Isight软件的白车身多目标优化方法具有以下优势：1. 提高了设计效率。
多学科设计优化在汽车领域中的应用
多学科优化设计在汽车设计中的应用姓名：***班级：研1202班学号：**********目录目录 (1)前言 (2)一、国内研究现状 (3)1、轻量化设计 (3)2、结构优化 (4)3、性能优化 (6)4、汽车设计中的多学科设计优化新方法 (7)二、国外研究现状 (7)三、总结 (12)四、参考文献 (13)前言随着科学技术的不断发展，飞机、汽车、机床等大型机械的构造越来越复杂。
其设计过程必然更加复杂，往往需要综合数十门学科的知识来进行设计。
虽然每个学科领域都形成了自己的一套研究方法与发展思路，但各学科之间明显缺乏沟通与联系。
另一方面，传统的优化设计一般采用串行设计方式，集中在某个零件或是只考虑某一个性能或学科的影响，人为地割裂了整个系统内各学科之间的相互作用，并没有利用各学科之间相互影响产生的协同效应。
这种设计方法只能获得局部的最优解，却有可能失去系统最优解，甚至产生矛盾，而且设计周期长，成本高。
然而，多学科优化设计MDO（Multidisciplinary Design Optimization），可针对产品设计面临的复杂问题以及优化方法本身不足，通过充分利用和探索系统中相互作用的协同机制来设计复杂系统和子系统的方法论。
从而有效的设计和优化策略、组织和管理设计过程，充分利用多学科相互作用产生的协调效应获得系统最优解，缩短设计周期，节约成本。
汽车产品开发技术是建立在相关基础技术之上的系统集成技术，现代社会要求开发的汽车产品质量轻、价格低、能耗少和性能稳定，也就是要求汽车的整体性能最优。
其设计过程涉及发动机、传热、热力、液压、传动、力学、空气动力、控制工程、电子电器、外观造型、人机工程等专业的知识。
同时，还要考虑国家产业政策、相关法律法规、市场需求、制造工艺、制造成本、可靠性、人力及计算机资源等因素，而且也要考虑这些因素之间所产生的相互影响、相互作用的耦合关系[1]。
为了解决上述问题，在汽车设计过程中引入多学科优化设计方法，以达到汽车的整体性能最优。
基于多目标优化的白车身结构轻量化设计
基于多目标优化的白车身结构轻量化设计作者：王康曹永晟贺启才赵国栋来源：《时代汽车》2023年第22期摘要：白車身轻量化研究有利于提高整车性能和减少研发成本，首先建立了某乘用车白车身的有限元模型，接着根据仿真模型分别计算出与NVH、静刚度及正面碰撞安全性能相关的参数，模型各项指标均满足要求。
其次，依据综合灵敏度分析思路筛出与碰撞安全无关的设计变量，并且参照能量吸收曲线图选出正面碰撞安全板件的设计变量。
针对白车身非碰撞安全相关板件的轻量化设计，根据试验设计方法设计出样本点，对比各类近似模型的精度，采用了椭圆基近似模型，将白车身质量最小、低阶模态最大作为设计目标，把白车身的静态扭转刚度以及静态弯曲刚度作为设计的约束条件，并采用遗传算法对非碰撞安全板件进行多目标优化。
针对白车身正面碰撞安全相关板件的轻量化设计，根据试验设计方法设计出样本点，对比各种近似模型的精度，采用了响应面模型，将白车身质量最小、乘员舱加速度峰值最小作为设计目标，将一阶弯曲和一阶扭转模态频率、静态弯曲扭转刚度作为设计的约束条件，并采用遗传算法对碰撞安全板件进行多目标优化。
最后，对轻量化前后的性能参数进行比较分析，实现了白车身质量降低13.4kg，降幅3.32%，轻量化系数减小了1，不仅保证了静态弯曲刚度和扭转刚度、白车身的模态频率各项指标基本不变，并且提高了白车身正面碰撞性能。
结果表明基于多目标优化的白车身结构轻量化设计的减重效果较好，对车身的轻量化设计具有一定的参考意义与指导价值。
关键词：白车身灵敏度分析试验设计近似模型多目标优化轻量化1 引言随着新时代的发展，世界汽车保有量不断增加，国家对汽车的安全性能和排放指标也越来越严格。
车辆正朝着安全舒适、持续发展、电动智能的方向发展，白车身轻量化可以对汽车工业所遇到的绿色环保、主被动安全性和能耗等问题的解决有所帮助，白车身是集汽车造型以及性能为一体的关键子系统，汽车轻量化方案的选择中，白车身结构的轻量化备受学术研究者与各大车企的关注。
多目标多学科优化设计
常见的多目标优化算法包括非支配排序遗传算法、Pareto最 优解法、权重法等。这些算法在解决实际多目标优化问题中 具有广泛的应用价值。
03 多学科优化设计理论
学科交叉的重要性
01
创新性
学科交叉有助于打破传统学科界 限，激发新的思维方式和研究方 法，促进创新。
综合性
02
03
高效性
多学科优化设计能够综合考虑多 个学科的知识和原理，提高设计 的综合性能和整体效果。
船舶结构多目标多学科优化设计
总结词
船舶结构多目标多学科优化设计是提高船舶 结构强度、耐久性和降低建造成本的有效途 径。
详细描述
船舶结构多目标多学科优化设计涉及结构力 学、流体力学、船舶工程等多个学科领域， 旨在实现船舶结构、航行性能和建造工艺的 综合优化。通过多目标优化算法，可以找到 满足多个性能指标的优化设计方案，提高船 舶的结构强度、耐久性和经济性。
探讨多目标多学科优化设计在各个领 域的具体应用，深入挖掘其潜力和价 值，为相关领域的发展提供更多支持。
开展多目标多学科优化设计在实际工 程中的应用研究，提高其在实际问题 中的解决能力和实用性，为工程实践 提供更多帮助和支持。
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学科交叉的实践方法
1 2
建立跨学科团队
组织来自不同学科的专家和学者，共同开展研究 和设计工作。
制定统一的设计目标和评价标准
在多学科交叉设计中，需要制定明确、统一的设 计目标和评价标准，以便各学科协同工作。
3
加强沟通和协调
在多学科交叉设计中，各学科之间的沟通和协调 至关重要，应定期组织交流会议和讨论活动，促 进信息共享和知识交流。
以轻量化为目标的汽车车身结构优化方法综述
以轻量化为目标的汽车车身结构优化方法综述越来越多的汽车保有量引起排放和油耗问题。
车身作为整车的重要组成部分，其轻量化有助于提高燃油经济性，减少排放。
文章介绍了拓扑优化、尺寸优化和形状优化三种优化方式在汽车车身轻量化设计中的应用，并对车身轻量化的优化设计进行了展望。
标签：轻量化；拓扑优化；尺寸优化；结构优化引言随着社会的快速发展，汽车保有量越来越多。
汽车在带来方便快捷的同时，其油耗排放等问题也越来越引起大家的重视。
汽车车身质量约占汽车总重的40%，空载情况下油耗约占整车油耗的70%[1]。
其轻量化的目标在于尽可能降低汽车的整备质量，从而提高汽车的动力性，减少燃料消耗和排放，并且提高操稳性以及碰撞安全性。
本文通过总结车身轻量化优化方法，介绍不同的优化步骤，并对车身轻量化优化设计进行展望。
1 汽车车身轻量化研究背景汽车自1886年诞生至今有一百多年的历史，汽车车身的研究起步相对较晚，但是其作为汽车的重要组成部分，在整车结构中占据重要地位。
研究表明，汽车车身质量每减轻1%，相应油耗降低0.7%[2]。
轻量化研究，是在满足安全性、耐撞性、抗震性以及舒适性的前提下，尽可能降低车身质量，以实现减重、降耗、环保、安全的综合目标[3]。
轻量化的实现不仅满足了汽车的基本性能要求，且缓解了能源危机和环境污染的压力，也没有提高汽车设计制造成本，故汽车车身轻量化的研究引起了越来越多的关注。
2 轻量化结构优化方法目前，以汽车车身轻量化为目标的优化设计方法主要包括拓扑优化、尺寸优化和结构优化。
优化设计通常由目标函数、设计变量、约束条件三个因素组成。
拓扑优化是在整体优化之前，设计空间确定后对材料布置格局进行优化，但是拓扑优化是从宏观出发，在某些细节方面可能并没有达到最优，因此在拓扑优化之后需要进行尺寸和形状优化。
2.1 拓扑优化拓扑优化是在给定的空间范围内，通过不停地迭代，重新规划材料的分布和连接方式；是在工程师经验的基础上，明确目标区域和目标函数，确定变量以及约束条件，使车身结构最终既满足性能要求又减轻了质量[4]。
一种面向整车性能分解技术的多目标系统优化设计方法
一种面向整车性能分解技术的多目标系统优化设计方法随着汽车行业的发展，越来越多的车辆性能指标需要优化。
而由于不同性能指标之间的相互影响，采用单一优化目标的方法难以达到理想的效果。
因此，多目标系统优化设计方法应运而生。
多目标系统优化设计方法，是指通过对整车系统性能进行分解，将整车性能优化问题转化为多个子问题，再同步进行多个目标的优化设计。
其特点是能够充分考虑不同性能指标之间的相互影响，从而寻找出最优的解决方案。
下面，就一种面向整车性能分解技术的多目标系统优化设计方法进行介绍。
首先，需要对整车性能进行分解，确定具体的优化目标和优化参数。
在确定优化目标时，应根据实际需求和使用环境，制定出尽量全面和客观的性能指标，如加速性能、燃油经济性、安全性、舒适性等。
而在确定优化参数时，需要对整车系统进行细致的分析，找出对性能指标影响较大的关键参数，如发动机输出功率、变速器齿比、汽车重量等。
同时，为了保证多目标系统优化设计方法的可行性，应确保各个优化参数之间具有较大的独立性，从而避免因参数之间产生不必要的冲突，导致优化失败。
接下来，在确定好优化目标和参数后，需要建立整车性能评价模型。
该模型应能够充分体现不同优化目标之间的相互影响，从而对车辆整体性能进行评估。
考虑到实际应用中的复杂性和不确定性，通常采用数值计算方法或者生产活动仿真技术来建立模型。
在建立好整车性能评价模型后，就可以进行优化设计。
具体来说，应采用多目标优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，对各个优化参数进行调整，以实现多目标间的权衡与平衡。
在优化的过程中，需要充分考虑不同优化目标之间的权重系数，从而使得各个目标的优化结果更为合理。
最后，需要对优化结果进行分析，评估优化效果，并进行后续优化调整。
如有必要，可以通过更改评价模型或优化参数等手段，进一步优化整车性能。
综上所述，基于面向整车性能分解技术的多目标系统优化设计方法，能够充分考虑不同性能指标之间的相互作用和优化目标之间的冲突，从而找出最优的解决方案。
满足可靠性要求的轻量化车身结构多目标优化方法_谢然
ugu + βσ gu ≤ 0
(4)
式中， β 为满足可靠性设计要求 R 的可靠性指标，
若为 6，则为 6σ 设计。常常采用可靠性要求对设计 变量的灵敏度的最小化来降低目标函数对设计参数
的敏感性，如式(5)所示
∑ min f ( X ) =
n ⎛ ∂R ⎞2
i =1
⎜ ⎝
∂xi
⎟ ⎠
(5)
上述优化设计模型的求解，往往需要计算目标
0 前言
1
车身结构轻量化设计必须保证车身结构的模
* 科技部国际科技合作(2008DFB50020)和中央高校基本科研业务费专 项资金(2009220002)资助项目。20100512 收到初稿，20101104 收到修 改稿
态、刚度、强度及疲劳、NVH 和碰撞安全性能，以 及零件的冲压成形性能不恶化。对于车身结构轻量 化设计这样的多目标优化问题，传统的通过加权组 合、目标规划、功效系数等将多目标转化为单目标 优化问题来处理的方法要求有很强的先验知识[1]。 由于遗传算法可以并行地搜索解空间的多个解，并 能通过交叉、变异提高并发求解效率，与 Pareto 最
汽车设计的多学科设计优化方法探究
汽车设计的多学科设计优化方法探究当前我国对于多学科优化设计的系统研究还处于初步阶段，然而随着社会经济的飞速发展，在提升产品的质量以及设计效率方面取得的成就非常突出。
就设计部门而言，如何设计一款既能有效保障汽车性能，又能合理控制制造成本的汽车，对于汽车行业在市场经济发展当中的地位尤为重要。
文章针对汽车设计的多学科设计优化方案进行了系统研究，提出一些意见仅供大家参考。
标签：汽车设计；多学科设计；优化；系统工程；工程设计对于汽车设计来说，其是一项极为复杂的系统性工程，通常要涉及多个学科的系统化研究，同时还要对比以往的常规设计方案，从中找出缺陷并进行有效改进，这样才能更好的推进整个汽车行业的可持续发展。
所以逐步强化对汽车设计的多学科设计优化研究，充分运用先进的设计方案与技术，进而提升其设计水平，促进整个行业的发展。
1 多学科设计优化方式简介1.1 多学科设计优化概念简述多学科设计优化方案，通常需要在系统化的角度，针对汽车设计这一复杂工程及其相关的子系统进行整体化研究，从而设计出最为理想的汽车设计方案。
其必须充分考量各个学科之间的交叉影响，探究出系统工程当中各个子系统之间的协同机制，并加以应用，这是一种全新的工程设计理念，必须引起设计者的高度重视。
1.2 多学科设计优化的研究方向及其相关内容现如今我国对于汽车行业多学科设计优化方案的探究大多集中于，科学高效的多学科设计优化方案、系统之间的分析论证、软件集成化与智能化研究以及高性能化的分布式计算系统等。
当然，在这些研究内容当中，多学科设计优化方案是广大设计者最感兴趣的，其对整个汽车行业的发展尤为重要，可以有效促进汽车行业的可持续发展。
2 汽车设計中多学科设计优化方案应用的重要性分析2.1 多学科设计优化汽车设计的多学科设计优化，能够将各个学科之间的应用研究以及工程系统当中的相互作用进行综合性考量，从而使它们互相协同，为设计出一项综合的、复杂的系统设计方法创造条件。
白车身多学科轻量化优化设计应用
白车身多学科轻量化优化设计应用面对日益短缺的能源状况和日益恶化的环境状况，无论在传统的内燃机汽车还是新能源汽车领域，轻量化设计都已成为汽车业关注的焦点。
轻量化技术必将成为汽车公司的核心竞争力之一。
目前轻量化设计的主要方法有以下3种：结构轻量化，即采用优化设计方法对车身的拓扑结构、形状尺寸与厚度进行优化设计，实现轻量化；工艺轻量化，即采用特殊的加工工艺方法，如激光拼焊板、柔性轧制差厚板、液压成型技术等；材料轻量化，采用高强度钢板、轻金属材料（如铝、镁）、非金属材料（高强度塑料、碳纤维复合材料等）。
标签：白车身；轻量化；优化设计1、白车身轻量化研究白车身结构轻量化能够达到理想状态，需要做到以下几点：1.1在早期的设计阶段就确定可行的轻量化方案。
通过运用虚拟分析与优化技术掌握各设计参数对各性能和重量的影响规律，做到重量和性能的平衡，不要到车辆开发的后期才考虑减重，这样减重效果并不明显。
目前国内的研究大多集中在车辆研发后期或者小改型设计，仅针对现有车型车身钣金件进行材料强度和厚度的减重优化设计，并没有涉及到车身骨架的开发，鲜有前期就引入结构轻量化的研究。
1.2车身轻量化优化设计需要考虑车身各项性能，是一个多学科的集成优化设计过程，应找到系统整体的最优解。
目前国内轻量化优化设计工况多为单学科，优化后再针对其他学科工况进行验算和结果修正，并没有直接进行多学科的集成优化。
1.3车身各零件的拓扑关系、截面尺寸、位置、材料强度与厚度共同影响着车身各项性能。
目前国内汽车企业主要集中对零件材料强度和厚度进行减重优化，没有综合考虑零件的拓扑关系、截面尺寸等导致轻量化设计的潜能没有完全发挥出来。
本文在车辆早期开发阶段，建立了整车参数化白车身模型。
共定义了60多个设计变量，包括车身关键零件的形状、位置、尺寸、材料与厚度。
根据整车布置空间与工程师经验，确立了设计变量的有效变化范围。
采用试验设计方法产生计算样本点，经仿真计算后汇总结果建立优化近似模型，通过多学科的集成优化，找到满足不同学科不同工况条件下的最轻白车身。
车身结构轻量化与抗撞性多目标协同优化设计方法研究
车身结构轻量化与抗撞性多目标协同优化设计方法研究汽车的轻量化和安全性设计是实现汽车节能、环保和安全三大设计发展主题的关键技术手段。
车身轻量化与抗撞性是相互矛盾和相互制约的两个重要性能,车身的轻量化与抗撞性优化设计,是汽车轻量化、安全性设计的重要组成部分和核心关键技术。
作为整车最关键的连接和承载部件,车身的轻量化与抗撞性优化设计须协同考虑车身的各项基本性能,是一项典型的多参数、多约束和多目标的复杂系统工程。
如何系统科学地开展车身的轻量化与抗撞性优化设计是当前汽车行业非常重要的研究课题,研究热点和难点。
目前,已有的研究工作中主要是针对车身单个或小部分零部件的轻量化或抗撞性优化设计居多,而以车身整体为研究对象进行系统地轻量化与抗撞性多目标协同优化设计的研究相对偏少,车身结构的轻量化与抗撞性优化设计仍然缺乏一个系统的设计方法和流程。
其次,现有的针对车身结构进行的轻量化或抗撞性优化设计中,较少考虑了材料成本或其他不确定性因素对优化设计结果的影响,导致优化设计结果的可行性、可用性不足。
再次,现有的车身结构轻量化或抗撞性多目标优化设计中,并未将多目标优化设计结果与多准则决策方法进行有效整合,使得多目标最优设计方案的选择常常缺乏一定的理论依据。
据此,本文以某自主品牌轿车车身为研究对象,采用有限元数值模拟和试验验证相结合手段,综合运用灵敏度与贡献度设计变量筛选方法、多目标试验设计方法、多目标优化代理模型方法、多目标优化算法以及多准则决策方法,结合结构-材料-性能-成本一体化优化设计方法,在考虑不确定性因素影响下,从车身零部件和车身总成水平上,对车身结构进行了分批次轻量化与抗撞性多目标确定性与不确定性优化设计,从而建立了一种完整的车身结构轻量化与抗撞性多目标协同优化设计方法,实现了车身轻量化与抗撞性水平双重提升,解决了车身设计开发中的某些共性和关键问题,具有重要的理论方法意义和工程应用价值。
本文主要开展了以下几个方面的研究工作并得出了如下相关结论:(1)综述了当前车身轻量化与抗撞性优化设计领域的国内外研究现状,归纳了当前最主流的的车身轻量化与抗撞性设计技术,总结了现有研究中存在的不足之处,并据此提出了本文的主要研究内容并对本文的章节进行了安排。
基于多目标优化的汽车设计方法研究
基于多目标优化的汽车设计方法研究第一章：引言随着汽车工业的日益发展，汽车设计已不再是简单的造型美观，而是变得更加注重实用性、安全性、环保性和经济性等多方面的考虑。
传统的汽车设计方法已经无法适应当前汽车工业快速发展的需要。
针对汽车设计过程中的多目标优化需求，基于多目标优化的汽车设计方法应运而生，被广泛应用于汽车工业中。
第二章：基于多目标优化的汽车设计方法概述2.1 多目标优化多目标优化是指在满足多个目标或约束条件的情况下，寻求一个最优解的过程。
在汽车设计中，多个目标包括但不限于汽车的性能、外观、经济性、安全性、环保性等方面。
目前多目标优化的方法主要有遗传算法、离散粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法等。
2.2 基于多目标优化的汽车设计方法基于多目标优化的汽车设计方法通过建立数学模型，对多个设计目标进行综合分析和优化。
在数学模型的基础上，采用遗传算法、蚁群算法等多目标优化算法，得出最优解。
该方法的优势在于可以解决汽车设计中不同目标之间的矛盾关系，为汽车设计者提供更为全面的设计方案。
第三章：基于多目标优化的汽车设计实例与分析3.1 确定设计目标在汽车设计中，要根据不同的汽车类型确定相应的设计目标。
例如，对于家用轿车需考虑安全性、舒适性、静音性、油耗等因素，而对于越野车更注重越野性能和应对复杂路况的能力。
3.2 建立数学模型建立数学模型是将汽车设计目标转化为数学语言的过程。
模型包括汽车结构设计、车身设计、发动机设计、底盘设计、内饰设计等多个方面的内容。
每个方面都要考虑各自的设计目标。
在模型的建立中，可以借鉴已有相似方案的设计思路和经验。
3.3 进行多目标优化在数学模型的基础上，采用多目标优化方法，寻求最优解。
在该过程中，可以设置不同的约束条件，如制造成本、材料选择、工艺要求等。
在遗传算法、离散粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法等算法中选择合适的优化算法进行求解。
3.4 进行实验验证最后，将优化结果进行实验验证，验证结果与数学模型的结果进行对比。
一种面向整车性能分解技术的多目标系统优化设计方法
Ｘｉ ｅ ｇ，Ｗ ａ ｇ Ｌｉ ｅ Ｃｈ ｎ ｎ ，Ｒｅ ｉ ｎ Ｋａ
（ ａ ｉ ｔｍｏｉｅＴ ｃ ｎｃ ｌ ｎｅ ｏ， ｔ） Ｐ ｎＡｓａＡｕｏ ｔ ｅｈ ｉａ ｔｒＣ ．Ｌｄ ｖ Ｃｅ
【 ｂｔａ ｔＡ ｕｏ ｔｄ ｓ ｕａｉ ｎ ｕ ｓｓ ｍ ｅｆ ｍａｃ ｐｉ ｚｔ ｎ ｒｃｄ ｒ ｆｒ ｖｈｃ ｈ ｎｌ ｇ Ａ ｓ ｃ］ ｎ ａ ｔ ｅ ｉ ｌ ｏ ａ ｄ ｓｂｙｔ ｐｒ ｒ ｎｅ ｏｔ ａｏ ｐｏｅｕｅ ｏ ｅｉｌ ａ ｄｉ ｒ ｍａ ｍ ｔｎ ｅ ｏ ｍｉ ｉ ｅ ｎ
ｍ ｍ ｍｌｍ
ｏ／ ） ｍ
前 、 轮 轮 跳 外 倾 变化 特 性 后
前 、 轮轮 跳 轮 距 变 化 特性 后
前 、 轮轮 跳 前 束 变 化 特 性 后
ｍｒｍ ｉ ｍ ｄ
（） 。／ ｍ
前 、 轮 纵 向力 转 向特 性 后 前 、 轮 侧 向力 转 向 特性 后 前 、 轮 回正力 矩 转 向特 性 后 前 、 轮 侧 向力 外 倾 角 变化 特 性 后
从６ ５个 参 数 中筛 选 出贡献 率 大 于 ２ ％的 ２ １个显 著 因子 作 为 响 应 面分 析 和 系统 优 化 设 计 的控 制 变 量
类 别 控 制变 量 量 纲
车 轮轮 心垂 直 运 动 行 程／ ｍ ｒ ａ
图 ４ 轮 跳 下 主销 后 倾 角 变 化 率 的带 宽范 围选 择
４ 优 化 计 算 的统 计 学 分 析 结 果
４１ ＤＯＥ 分 析 结 果 ．
前 轮 车轮 前 束 角 前 轮 车轮 外 倾 角 车 轮 定 位
前 轮轮 跳 行 程／ ｍｍ
图 ３ 外 倾 角 随 轮 跳变 化 的 Ｋ特 性
一种基于多学科多目标优化的车辆轻量化正向设计方法[发明专利]
![一种基于多学科多目标优化的车辆轻量化正向设计方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/eeb5e1eaac51f01dc281e53a580216fc710a5356.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010601926.1(22)申请日 2020.06.29(71)申请人 中国汽车技术研究中心有限公司地址 300300 天津市东丽区先锋东路68号申请人 中汽研（天津）汽车工程研究院有限公司(72)发明人 田杰斌 方锐 孟宪明 吴昊 任鹏飞 黄亚烽 李金柱 张赛 孟琦 党雪芒 梁铭丰 (51)Int.Cl.G06F 30/15(2020.01)G06F 30/23(2020.01)G06F 30/27(2020.01)G06F 119/14(2020.01)G06F 111/06(2020.01)(54)发明名称一种基于多学科多目标优化的车辆轻量化正向设计方法(57)摘要一种基于多学科多目标优化的车辆轻量化正向设计方法，包括：1)车辆性能及轻量化目标设定，含市场调研，整车各项性能目标设定，车辆轻量化目标设定；2)原模型约束条件解析计算，包括车身有限元模型的建立，有限元模型准确性验证；3)各设计因子灵敏度分析，包括设计因子和因子水平的选取，多目标优化设计模型采样，各采样点约束条件计算，加权相对灵敏度计算，筛选重要的设计因子和水平，针对筛选的因子和因子水平重新进行DOE采样；4)近似模型的建立以及有效性评价；5)模型优化求解；6)优化结果输出及仿真验证。
本发明可以在减轻车身结构质量的同时，提高产品性能，提高设计效率，缩短研发与制造周期，节省开发和制造成本。
权利要求书2页 说明书6页 附图2页CN 111931285 A 2020.11.13C N 111931285A1.一种基于多学科多目标优化的车辆轻量化正向设计方法，其特征在于包括以下步骤：步骤(1)车辆性能目标及轻量化目标设定；步骤(2)原模型约束条件解析计算：建立车身有限元模型，将车身有限元模型求解结果与试验结果对标，调整有限元模型直至误差小于预设百分比，验证有限元模型准确性，完成初始设计方案的性能评估；步骤(3)各设计因子灵敏度分析：选取设计因子和因子水平，对多目标优化设计模型进行采样，计算各采样点约束条件，计算加权相对灵敏度，筛选重要的设计因子和因子水平，针对筛选的重要设计因子和因子水平重新进行采样；步骤(4)根据所述加权相对灵敏度建立近似模型，对近似模型进行有效性验证；步骤(5)优化求解步骤(4)中验证有效的近似模型；步骤(6)优化求解结果输出及仿真验证。
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4 MORPHER
(统一控制块参数化
5
不同学科模型)
基准模型 - CFD Load Matrix
2
设计变量& 限制
3
DOE
优化软件 I – Sight etc.
CFD Design1 Design2 Design3
: : Design ‘n’
9
约束目标
8
响应面
Crash Solver
（单目标） （轻量化） （单学科） （单功能）
优化(利用DOE和 车身扭转刚度仿真数据)
优化(车身刚度)
扭转刚度最优的设计还需要……. ……..给NVH的优化设计?
……..和CFD设计?
也许不是…….. 所以, 下一步是什么 ?!!
单目标优化和衡量……
CFD 目标
DV1
DV2
DV3
DV4
DV5………… DVn
Attribute Crash Crash Crash Crash Crash Crash Crash Crash Crash Crash NVH NVH NVH NVH
Durabilty CFD
Description Full frontal NCAP Frontal ODB Frontal Danner Side IIHS Side Lincap Side Pole 5th Side Pole 50th Rear ODB Rear Danner Roff Crush Engine Load Road load Normal modes Acoustic Point Mobilty External Air flow
分析 &
迭代
分析 &
迭代
分析 &
迭代
内容
•传统设计流程 •单目标优化 •多目标多学科优化 •参数类型及多功能化
传统优化设计流程(方法 2)
假设优化过程 从车身扭转刚度开 始.
汽车扭转刚度优化设计所 涉及到…….
用设计变量给车身扭转刚度模 型生成
DOE矩阵
设计生成
得到车身扭转刚度数据
约束：扭转刚度不低于刚度要求 目标：白车身质量最轻 工况：白车身扭转 参数：厚度参数
碰撞目标
NVH 目标
内容
•传统设计流程 •单目标优化 •多目标多学科优化 •参数类型及多功能化
优化过程中所面临的挑战
• 对各学科在很短的时间内进行多设计变量的评 估
• 找出最佳的设计方案达到设计目标，同时满足 所有学科的所有设定目标
应力 厚度
宽度
应力目标值
多学科优化（MDO）和变形器的作用
基准模型 - Crash
Range 0 to 15 -15 to 15 1.8 to 2.5 -8 to 0 -10 to 10 0 to 15 -20 to 0 -20 to 0 -10 to 15 0.72 to 0.96 0.9 to 1.5 1.08 to 1.44 0.825 to 1.375 0 to 50 -150 to 200 -100 to 0
7
优化
10
NVH Design1 Design2 Design3
: : Design ‘n’
Crash Design1 Design2 Design3
: : Design ‘n’
NVH Solver
6
CFD S模型
11
载荷矩阵
Load Case 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
基准模型
碰撞/NVH 有限元基准模型
CFD 有限元基准模型
Design Variable DV10 DV11 DV12 DV13 DV14 DV15 DV16 DV17 DV18 DV19 DV1 DV20 DV21 DV22 DV24 DV25
整车设计变量
Description A Pillar Shape Hinge Pillar Width Sub-Frame Thickness Sub-Frame Shape B Pillar Shape Roof Rail Front Seat Cross Member Front Rail Front Header Trunk Components Thickness Front Crush Box Thickness Floor components B-Pillar Components Front Control Member Windshield angle Overhang
内容
•传统设计流程 •单目标优化 •多目标多学科优化 •参数类型及多功能化
内容
•传统设计流程 •单目标优化 •多目标多学科优化 •参数类型及多功能化
传统设计流程(方法 1)
造型数据
新的CAD数据 对每个部件重画网格
CAD 数据
产品数据
CFD 软件
NVH 软 件
CRASH 软件
耐久性软件
分析 &
迭代
Remark Crash-NVH Driving Crash-NVH Driving Crash-NVH Driving Crash-NVH Driving NVH Driving NVH Driving Crash-NVH Driving Crash-NVH Driving Crash-NVH Driving Crash-NVH Driving Crash Driving Crash-NVH Driving NVH Driving Crash-NVH Driving Crash-NVH-CFD Driving Crash-NVH Driving
4.1
DV3-Overhang
20.42 30.43 20.11 1.92 80.06 60.94 70.99 12.41 53.31
80 0 63.8
DV 4-SubFrame
-4.43 -5.08 -5.73 -3.89 -5.41 -3.03 -2.92 -1.41 -7.68 -1.51 -3.46
DOE 矩阵
Run
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
DV1-AplrLeft
4.26 8.31 2.03 11.15 6.08 11.76 10.95 7.70 10.14 13.18 9.73 2.8
DV2-Hinge-pillar
0.41 -12.57 6.49 -14.59 8.51 -14.19 12.57 -4.46 11.76 10.14 -1.22