CN106919767A - 汽车白车身轻量化分析方法 - Google Patents

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CN106919767A CN201710138794.1A CN201710138794A CN106919767A CN 106919767 A CN106919767 A CN 106919767A CN 201710138794 A CN201710138794 A CN 201710138794A CN 106919767 A CN106919767 A CN 106919767A
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段龙扬
余显忠
黄晖
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邱祖峰
陈为欢
余祯琦
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Abstract

本发明提供一种汽车白车身轻量化分析方法，包括：将汽车白车身的每个优化尺寸设定为一个设计变量，并将所述汽车白车身的各阶模态频率值、弯曲刚度值、扭转刚度值及各极限工况下的最大主应力设定为目标函数；分别对每个所述设计变量进行试验设计与仿真计算，以得到每个所述设计变量对应的响应函数值，并根据所有的所述响应函数值，建立近似模型；基于建立的所述近似模型，对各个所述设计变量进行多学科多目标优化，以得到变量的Pareto解集。本发明中的汽车白车身轻量化分析方法，通过选取合适的设计变量、分析方法及技术路线，实现了汽车白车身的轻量化，同时能够在满足多学科、多目标的基础上，在各性能之间找到汽车白车身的最优尺寸参数。

Description

汽车白车身轻量化分析方法
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，特别涉及一种汽车白车身轻量化分析方法。
背景技术
随着国内汽车行业的迅猛发展，汽车的普及率越来越高，国内各大汽车企业的产品开发能力也取得了巨大进步。目前，如何设计开发出更适合客户所需的产品，如何缩短新车型开发周期，降低开发成本，提高开发质量是每个汽车企业需要解决的新课题。同时随着汽车排放、油耗和碰撞安全法规等的日益严格，汽车重量也被要求不断减少，汽车轻量化技术已成为业界研究的难点和热点，如汽车白车身的轻量化研究。
目前在汽车白车身的轻量化研究当中，采用有限元分析、优化设计的方法是一个重要方向。但是，如何选取设计变量、分析方法及技术路线，一直是困扰技术人员的难题，一定程度上限制了汽车白车身的轻量化研究，而且，在减重后，汽车白车身各种性能能否满足设计要求，以及哪些零件仍然具有潜在的减重空间，也是设计人员需要考虑的问题。不仅如此，目前的汽车白车身轻量化研究，通常是采用单一学科(考察目标)的分析方法，而各个学科之间相互联系、相互影响，采用单一学科的分析方法进行分析是不全面的，无法在满足多学科、多个目标基础上在各性能之间找到最优方案。
发明内容
基于此，本发明的目的是提供一种能够进行全面分析的汽车白车身轻量化分析方法。
一种汽车白车身轻量化分析方法，包括：
将汽车白车身的每个优化尺寸设定为一个设计变量，并将所述汽车白车身的各阶模态频率值、弯曲刚度值、扭转刚度值及各极限工况下的最大主应力设定为目标函数；
分别对每个所述设计变量进行试验设计与仿真计算，以得到每个所述设计变量对应的响应函数值，并根据所有的所述响应函数值，建立近似模型；
基于建立的所述近似模型，对各个所述设计变量进行多学科多目标优化，以得到变量的Pareto解集。
上述汽车白车身轻量化分析方法，将汽车白车身的参数尺寸作为设计变量，并通过对每个设计变量进行试验设计与仿真计算，以得到每个设计变量对应的响应函数值，然后根据所有的响应函数值，建立近似模型，最后基于建立的近似模型，对各个设计变量进行多学科多目标优化，以得到变量的Pareto解集，即在满足各个目标函数(考察目标)的基础上，得到了汽车白车身的参数尺寸的最优解集，实现了汽车白车身的轻量化。不仅如此，上述汽车白车身轻量化分析方法，将汽车白车身的各阶模态频率值、弯曲刚度值、扭转刚度值及各极限工况下的最大主应力作为目标函数，实现了多学科、多目标的全面分析，使得能够在满足多学科、多目标的基础上，在各性能之间找到汽车白车身的最优尺寸参数。
进一步地，在所述将汽车白车身的每个优化尺寸设定为一个设计变量，并将所述汽车白车身的各阶模态频率值、弯曲刚度值、扭转刚度值及各极限工况下的最大主应力设定为目标函数的步骤之前，所述汽车白车身轻量化分析方法还包括：
分别对所述汽车白车身进行模态分析、弯曲刚度分析、扭转刚度分析和极限强度分析，以对应得到所述各阶模态频率值、所述弯曲刚度值、所述扭转刚度值及所述各极限工况下的最大主应力。
在所述分别对所述汽车白车身进行模态分析、弯曲刚度分析、扭转刚度分析和极限强度分析，以对应得到所述各阶模态频率值、所述弯曲刚度值、所述扭转刚度值及所述各极限工况下的最大主应力的步骤之前，所述汽车白车身轻量化分析方法还包括：
建立所述汽车白车身的有限元模型及所述汽车的多体动力学模型。
进一步地，对所述汽车白车身进行模态分析的步骤包括：
基于建立的所述汽车白车身的有限元模型，采用Lanczos算法，在预设频率范围内，对所述汽车白车身进行模态分析，以得到所述各阶模态频率。
进一步地，所述预设频率范围为0-70Hz。
进一步地，对所述汽车白车身进行弯曲刚度分析的步骤包括：
对建立的所述汽车白车身的有限元模型设定弯曲约束条件，并施加预设力，以获取所述弯曲刚度值。
进一步地，对所述汽车白车身进行扭转刚度分析的步骤包括：
对建立的所述汽车白车身的有限元模型设定扭转约束条件，并施加预设扭矩，以获取所述扭转刚度值。
进一步地，对所述汽车白车身进行极限强度分析的步骤包括：
基于建立的所述汽车的多体动力学模型，提取所述各极限工况下的强度载荷；
根据所述各极限工况下的强度载荷，采用惯性释放方法，分别对所述汽车白车身进行应力计算，以获取所述各极限工况下的最大主应力。
进一步地，所述根据所有的所述响应函数值，建立近似模型的步骤包括：
根据所有的所述响应函数值，分别建立响应面模型、克里格模型及径向基神经网络模型。
进一步地，所述基于建立的所述近似模型，对各个所述设计变量进行多学科多目标优化，以得到变量的Pareto解集的步骤包括：
分别对建立的所述近似模型进行精度评估，以得到精度最高的近似模型；
基于所述精度最高的近似模型，分别采用领域培植多目标遗传算法、第二代非劣排序遗传算法及存档微遗传算法对各个所述设计变量进行优化分析，以得到所述变量的Pareto解集。
附图说明
图1为本发明第一实施例中汽车白车身轻量化分析方法的流程图。
图2为本发明第二实施例中汽车白车身轻量化分析方法的流程图。
图3为图2当中步骤S12的具体实施流程图。
图4为举例说明当中建立的SUV白车身的有限元模型。
图5为举例说明当中建立的SUV的多体动力学模型。
图6为举例说明当中生成的试验设计表。
图7为举例说明当中获取的各个设计变量的Pareto解集。
以下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
请参阅图1，所示为本发明第一实施例中的汽车白车身轻量化分析方法的流程图，包括步骤S01至步骤S03。
步骤S01，将汽车白车身的每个优化尺寸设定为一个设计变量，并将所述汽车白车身的各阶模态频率值、弯曲刚度值、扭转刚度值及各极限工况下的最大主应力设定为目标函数。
其中，所述优化尺寸为所述汽车白车身的参数尺寸，如所述汽车白车身的主要截面尺寸(如长、宽、高)、板厚等，而所述优化尺寸可以根据设计要求或优化需求来进行选择。
需要指出的是，每个设计变量对应为一个优化目标，而所述步骤S01将汽车白车身的每个优化尺寸设定为一个设计变量，即设计了多个优化目标。此外，所述步骤S01还将所述汽车白车身的各阶模态频率值、弯曲刚度值、扭转刚度值及各极限工况下的最大主应力设定为目标函数，即建立多个考察目标，而每个考察目标对应于一个学科，因此所述步骤S01建立了多学科多目标优化的基础。
可以理解的，所述汽车白车身的各阶模态频率值、弯曲刚度值、扭转刚度值及各极限工况下的最大主应力可以在所述步骤S01之前，根据所述汽车白车身的设计参数进行仿真分析获取：
其中，所述汽车白车身的各阶模态频率值，可以通过对所述汽车白车身的有限元模型进行模态分析获取；
所述汽车白车身的弯曲刚度值，可以通过对所述汽车白车身的有限元模型进行弯曲刚度分析获取；
所述汽车白车身的扭转刚度值，可以通过对所述汽车白车身的有限元模型进行扭转刚度分析获取；
所述汽车白车身的各极限工况下的最大主应力，可以通过对所述汽车白车身的多体动力学模型进行极限强度分析获取。
步骤S02，分别对每个所述设计变量进行试验设计与仿真计算，以得到每个所述设计变量对应的响应函数值，并根据所有的所述响应函数值，建立近似模型。
在本实施当中，分别采用最优拉丁超立方方法对每个所述设计变量进行试验设计，并通过CAE仿真计算，以得到每个所述设计变量对应的响应函数值。
其中，所述近似模型包括响应面模型、克里格模型、径向基神经网络模型。
步骤S03，基于建立的所述近似模型，对各个所述设计变量进行多学科多目标优化，以得到变量的Pareto解集。
综上，上述实施例当中的所述汽车白车身轻量化分析方法，将汽车白车身的参数尺寸作为设计变量，并通过对每个设计变量进行试验设计与仿真计算，以得到每个设计变量对应的响应函数值，然后根据所有的响应函数值，建立近似模型，最后基于建立的近似模型，对各个设计变量进行多学科多目标优化，以得到变量的Pareto解集，即在满足各个目标函数(考察目标)的基础上，得到了汽车白车身的参数尺寸的最优解集，实现了汽车白车身的轻量化。不仅如此，上述汽车白车身轻量化分析方法，将汽车白车身的各阶模态频率值、弯曲刚度值、扭转刚度值及各极限工况下的最大主应力作为目标函数，实现了多学科、多目标的全面分析，使得能够在满足多学科、多目标的基础上，在各性能之间找到汽车白车身的最优尺寸参数。
请参阅图2，所示为本发明第二实施例中的汽车白车身轻量化分析方法，包括步骤S11至步骤S17。
步骤S11，建立所述汽车白车身的有限元模型及所述汽车的多体动力学模型。
可以理解的，通过所述汽车白车身的设计参数，可以建立所述汽车白车身的三维实体模型，然后将所述汽车白车身的三维实体模型导入到有限元处理软件当中，进行离散化处理，以得到所述汽车白车身的有限元模型。基于所述汽车白车身的有限元模型，然后搭建所述汽车的各子系统模型(包括前悬架系统、后悬架系统、转向系统、车身系统等)，并装配成整车模型，即可得到所述汽车的多体动力学模型。
步骤S12，分别对所述汽车白车身进行模态分析、弯曲刚度分析、扭转刚度分析和极限强度分析，以对应得到各阶模态频率值、弯曲刚度值、扭转刚度值及各极限工况下的最大主应力。
其中，所述步骤S12可以参照图3中的流程图进行具体实施，请参阅图3，流程图包括步骤S121至步骤S124。
步骤S121，基于建立的所述汽车白车身的有限元模型，采用Lanczos算法，在预设频率范围内，对所述汽车白车身进行模态分析，以得到各阶模态频率。
其中，Lanczos算法是一种将对称矩阵通过正交相似变换变成对称三对角矩阵的算法(以20世纪匈牙利数学家Cornelius Lanczos命名)。
需要指出的是，所述步骤S121需要在有限元前处理软件当中进行，而所述预设频率范围可以根据设计需要在软件当中进行设置。在本实施例当中，所述预设频率范围为0-70Hz。
步骤S122，对建立的所述汽车白车身的有限元模型设定弯曲约束条件，并施加预设力，以获取弯曲刚度值。
其中，获取所述弯曲刚度值的步骤为：在所述汽车白车身的有限元模型上设置检测点，以测量出在所述弯曲约束条件和所述预设力作用下的，所述汽车白车身的弯曲刚度，进而得到所述弯曲刚度值。
可以理解的，通过设置弯曲约束条件，可以真实模拟在所述预设力作用下的所述汽车白车身的实际状态。
步骤S123，对建立的所述汽车白车身的有限元模型设定扭转约束条件，并施加预设扭矩，以获取扭转刚度值。
其中，获取所述扭转刚度值的步骤为：在所述汽车白车身的有限元模型上设置检测点，以测量出在所述扭转约束条件和所述预设扭矩作用下的，所述汽车白车身的扭转刚度，进而得到所述扭转刚度值。
可以理解的，通过设置弯曲约束条件，可以真实模拟在所述预设力作用下的所述汽车白车身的实际状态。
步骤S124，基于建立的所述汽车的多体动力学模型，提取所述各极限工况下的强度载荷，根据所述各极限工况下的强度载荷，采用惯性释放方法，分别对所述汽车白车身进行应力计算，以获取所述各极限工况下的最大主应力。
在本实施例当中，包括八个极限工况，分别为静态、下跳、上跳、转弯制动、转弯、扭曲、前制动及后制动，所述步骤S124需要基于所述汽车的多体动力学模型，提取这八个极限工况下的强度载荷，并采用惯性释放方法，分别对所述汽车白车身进行应力计算，以获取这八个极限工况下的最大主应力。
此外，还需说明的是，在采用惯性释放方法进行应力计算时，模型无需进行约束。
步骤S13，将汽车白车身的每个优化尺寸设定为一个设计变量，并将所述汽车白车身的所述各阶模态频率值、所述弯曲刚度值、所述扭转刚度值及所述各极限工况下的最大主应力设定为目标函数。
步骤S14，分别采用最优拉丁超立方方法对每个所述设计变量进行试验设计，并通过CAE仿真计算，以得到每个所述设计变量对应的响应函数值。
其中，最优最优拉丁超立方方法(OptimalLatin hypercubedesign，简称OptLHD)。
步骤S15，根据所有的所述响应函数值，建立近似模型。
其中，所述近似模型包括响应面模型、克里格模型及径向基神经网络模型，故所述步骤S15包括，根据所有的所述响应函数值，分别建立响应面模型、克里格模型及径向基神经网络模型。
其中，响应面模型(Response Surface Methodology，简称RSM)，克里格模型(简称Kriging)，径向基神经网络模型(Radical Basis Function，简称RBF)。
步骤S16，分别对建立的所述近似模型进行精度评估，以得到精度最高的近似模型。
需要指出的是，建立近似模型及对建立的近似模型进行精度评估可以在Isight集成优化平台的Approximation模块中完成。
步骤S17，基于所述精度最高的近似模型，分别采用领域培植多目标遗传算法、第二代非劣排序遗传算法及存档微遗传算法对各个所述设计变量进行优化分析，以得到所述变量的Pareto解集。
其中，邻域培植遗传算法(Neighborhood Cultivation Genetic Algorithm，简称NCGA)，非支配排序进化算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II，简称NSGA-II)，存档微遗传算法(Archive-Based Micro Genetic Algorithm，简称AMGA)。
可以理解的，最后还需要对所述变量的Pareto解集的质量进行评价，由此获得最优的设计变量组合。
以下举例说明本发明，现对一SUV白车身轻量化进行分析，采用Isight集成优化平台进行，具体分析过程如下。
首先，建立有限元模型：将SUV白车身的CAD三维数模导入HYPERMESH软件中，对各零部件抽取中面，网格单元尺寸设置为10mm，对各个零部件进行网格划分，且用模拟螺栓连接，并赋予各个零部件材料属性，同时建立焊缝和焊点，以此建立SUV白车身的有限元模型，如图4所示。
然后，基于建立的SUV白车身的有限元模型进行模态分析：在HYPERMESH软件的NASTRAN模块中采用Lanzcos法并且设定频率范围为0-70Hz，以此对SUV白车身进行自由模态分析，得到白车身的各阶模态频率，如表1所示。
表1：
No. 模态阵型 频率
1 顶棚弯曲 30.0Hz
2 前端扭转和顶棚弯曲 32.5Hz
3 全局扭转 37.3Hz
4 前端摇摆 41.5Hz
5 前端弯曲 47.1Hz
6 地板和顶棚 54.9Hz
其次，基于建立的SUV白车身的有限元模型进行扭转刚度分析：首先设定扭转约束条件，即约束SUV白车身的左边后螺簧连接点自由度为123，约束右边后螺簧连接点自由度为13，约束前保险杠中点3个方向自由度；然后在前减震器与车身的连接点处施加一定的扭矩，即在前左减震器与车身的连接点处施加Z轴正向的1687.7N的力，并在前右减震器与车身的连接点处施加Z轴反向的1687.7N的力；最后在前左减震器和前右减震器的塔形安装支座上分别设置一个测量点，以测量得到SUV白车身的扭转刚度值为731707N.m/rad。
其次，基于建立的SUV白车身的有限元模型进行弯曲刚度分析：首先设定弯曲约束条件，即约束SUV白车身的左边后螺簧连接点自由度123，约束右边后螺簧连接点自由度13，约束前塔形减震器左支座自由度23，约束前塔形减震器右支座自由度3；然后在门槛梁上施加2224的力；最后在SUV白车身的纵梁上设置两个测量点，以测量得到SUV白车身的弯曲刚度值为19424N.m/rad。
其次，建立多体动力学模型：基于多体动力学软件ADAMS搭建该SUV的各子系统模型(包括前悬架系统、后悬架系统、转向系统、车身系统等)，并装配成整车模型，如图5所示。
其次，基于建立的多体动力学模型进行极限强度分析：首先提取各极限工况下的强度载荷，即基于各个极限工况，分别对整车模型进行仿真计算，以得到各个极限工况下的强度载荷，其中，根据极限强度规范，极限工况包括静态、上跳、下跳、转弯制动、转弯、扭曲、前制动和后制动；然后根据各个极限工况下的强度载荷，分别采用惯性释放方法进行强度分析计算，模型无约束，以对应得到每个极限工况下的SUV白车身的最大主应力。
其次，设定设计变量和目标函数，并对每个设计变量进行试验设计，并通过CAE仿真计算，以得到每个设计变量对应的响应函数值：首先，将SUV白车身的纵梁前段板厚、纵梁中段板厚、纵梁后段板厚、前地板板厚、后地板板厚、前翼子板板厚、后翼子板板厚、前围板板厚、中央通道的宽度和高度、ABC柱的截面宽度等主要部件的优化尺寸作为设计变量，并设置各个设计变量的范围；然后，在Isight集成优化平台中分别导入模态分析、弯曲刚度分析、扭转刚度分析和极限强度分析的四个输入命令流文件及对应的四个结果输出文件，在各输入命令流文件中选取上述设计变量并对它们进行解析，同时分别在各个结果输出文件中选取各阶模态频率、弯曲刚度值、扭转刚度值和各极限工况下的最大主应力设定为目标函数响应，并且对其进行解析；最后在DOE模块中选择最优拉丁超立方设计方法对各设计变量进行试验设计，并通过CAE仿真计算，以得到每个设计变量对应的响应函数值，系统将自动生成一个试验设计表，如图6所示。
其次，建立近似模型：在Isight集成优化平台的Approximation模块中根据试验设计所得数据分别建立响应面模型(RSM)、克里格模型(Kriging)、径向基神经网络模型(RBF)，并对这三种近似模型进行精度评估，分别如表2、表3、表4所示。
表2:RSM精度评估
目标函数 RMS
Mode(第一阶模态频率) 0.797 0.3204
Bending_Stiffness(弯曲刚度) 0.7949 0.3256
Torsion_Stiffnessness(扭转刚度) 0.7812 0.3305
Strength(最恶劣工况) 0.8161 0.3385
表3:Kriging精度评估
目标函数 RMS
Mode 0.727 0.2806
Bending_Stiffness 0.8049 0.2237
Torsion_Stiffnessness 0.8112 0.2335
Strength 0.8361 0.2681
表4:RBF精度评估
目标函数 RMS
Mode 0.997 0.02046
Bending_Stiffness 0.9949 0.0256
Torsion_Stiffnessness 0.9812 0.03052
Strength 0.9861 0.03803
根据表格2至表格4可知，RBF模型的精度最高，具有较高的可靠性和稳定性，应采用RBF模型进行多学科多目标优化。
其次，多学科多目标优化：基于RBF模型，在Isight集成优化平台的Optimization模块中分别选择NCGA算法、NSGA-II算法、AMGA算法，同时设置设计变量的范围，将模态频率值设为最大，弯曲刚度分析和扭转刚度分析的位移值设为最小，各个极限工况的最大主应力值设为最小，同时将SUV白车身的质量设为最小，以此对SUV白车身进行多学科多目标优化，以获取各个设计变量的Pareto解，并且对Pareto解的质量进行评价，由此获得最优的设计变量组合，如图7所示。
最后，优化效果分析：如表5所示为优化结果，优化之后白车身的第一阶模态频率和扭转刚度略降低但基本与优化之前保持一致，不严重影响其模态特性和扭转刚度特性，弯曲刚度提升了4.2％，极限强度(转弯工况)的最大应力也有所降低，白车身的总质量减少了22.4KG，达到了优化的目的。
表5：
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种汽车白车身轻量化分析方法，其特征在于，包括：
将汽车白车身的每个优化尺寸设定为一个设计变量，并将所述汽车白车身的各阶模态频率值、弯曲刚度值、扭转刚度值及各极限工况下的最大主应力设定为目标函数；
分别对每个所述设计变量进行试验设计与仿真计算，以得到每个所述设计变量对应的响应函数值，并根据所有的所述响应函数值，建立近似模型；
基于建立的所述近似模型，对各个所述设计变量进行多学科多目标优化，以得到变量的Pareto解集。
2.根据权利要求1所述的汽车白车身轻量化分析方法，其特征在于，在所述将汽车白车身的每个优化尺寸设定为一个设计变量，并将所述汽车白车身的各阶模态频率值、弯曲刚度值、扭转刚度值及各极限工况下的最大主应力设定为目标函数的步骤之前，所述汽车白车身轻量化分析方法还包括：
分别对所述汽车白车身进行模态分析、弯曲刚度分析、扭转刚度分析和极限强度分析，以对应得到所述各阶模态频率值、所述弯曲刚度值、所述扭转刚度值及所述各极限工况下的最大主应力。
3.根据权利要求2所述的汽车白车身轻量化分析方法，其特征在于，在所述分别对所述汽车白车身进行模态分析、弯曲刚度分析、扭转刚度分析和极限强度分析，以对应得到所述各阶模态频率值、所述弯曲刚度值、所述扭转刚度值及所述各极限工况下的最大主应力的步骤之前，所述汽车白车身轻量化分析方法还包括：
建立所述汽车白车身的有限元模型及所述汽车的多体动力学模型。
4.根据权利要求3所述的汽车白车身轻量化分析方法，其特征在于，对所述汽车白车身进行模态分析的步骤包括：
基于建立的所述汽车白车身的有限元模型，采用Lanczos算法，在预设频率范围内，对所述汽车白车身进行模态分析，以得到所述各阶模态频率。
5.根据权利要求4所述的汽车白车身轻量化分析方法，其特征在于，所述预设频率范围为0-70Hz。
6.根据权利要求3所述的汽车白车身轻量化分析方法，其特征在于，对所述汽车白车身进行弯曲刚度分析的步骤包括：
对建立的所述汽车白车身的有限元模型设定弯曲约束条件，并施加预设力，以获取所述弯曲刚度值。
7.根据权利要求3所述的汽车白车身轻量化分析方法，其特征在于，对所述汽车白车身进行扭转刚度分析的步骤包括：
对建立的所述汽车白车身的有限元模型设定扭转约束条件，并施加预设扭矩，以获取所述扭转刚度值。
8.根据权利要求3所述的汽车白车身轻量化分析方法，其特征在于，对所述汽车白车身进行极限强度分析的步骤包括：
基于建立的所述汽车的多体动力学模型，提取所述各极限工况下的强度载荷；
根据所述各极限工况下的强度载荷，采用惯性释放方法，分别对所述汽车白车身进行应力计算，以获取所述各极限工况下的最大主应力。
9.根据权利要求1所述的汽车白车身轻量化分析方法，其特征在于，所述根据所有的所述响应函数值，建立近似模型的步骤包括：
根据所有的所述响应函数值，分别建立响应面模型、克里格模型及径向基神经网络模型。
10.根据权利要求1所述的汽车白车身轻量化分析方法，其特征在于，所述基于建立的所述近似模型，对各个所述设计变量进行多学科多目标优化，以得到变量的Pareto解集的步骤包括：
分别对建立的所述近似模型进行精度评估，以得到精度最高的近似模型；
基于所述精度最高的近似模型，分别采用领域培植多目标遗传算法、第二代非劣排序遗传算法及存档微遗传算法对各个所述设计变量进行优化分析，以得到所述变量的Pareto解集。
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