CN112257188A - 一种混合动力客车骨架的轻量化设计方法 - Google Patents

一种混合动力客车骨架的轻量化设计方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种混合动力客车骨架的轻量化设计方法，利用hypermesh软件对混合动力客车骨架进行了静力、模态和碰撞分析，使用hyperstudy中响应线性主效应图筛选出对加速度、吸能、应力和模态影响较大的构件；将构件厚度作为设计变量，以质量最小、吸能最大为目标的多目标优化，优化分析结果表明该设计方法优化效果好，与优化前相比，质量减小了20.94%，吸能增加了19.54%，加速度降低了29.09%，完成了轻量化的同时还有效提高了碰撞的安全性。

Description

一种混合动力客车骨架的轻量化设计方法
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，具体涉及一种混合动力客车骨架的轻量化设计方法。
背景技术
随着计算机技术的发展以及数值分析理论、优化设计等技术的不断发展完善，车架系统的设计出现了更加先进、准确、高效的方法。
目前已有专利提出的汽车多目标优化设计方法：
中国发明专利（申请号：202010417186.6）《一种基于Hyperstudy集成平台的汽车车架多学科优化方法》中公开了以车架的主要截面尺寸和板厚为设计变量,以模态频率值﹑刚度值﹑最大主应力为约束响应,以整个车架质量为目标相应的优化方法。
中国发明专利（申请号：201910229046.3）《汽车车架轻量化优化方法》中公开了通过对车架实体模型进行拓扑优化分析,以确定所述汽车车架中的车架中间横梁对应的优化区域,并对所述车架中间横梁进行结构优化;根据所述车架实体模型建立的壳体网格模型以及预设弯曲边界条件,对所述汽车车架中相对两侧的主梁进行尺寸优化,以得到最优的截面尺寸以及料厚。本发明提出的汽车车架轻量化优化方法。
中国发明专利（申请号：201910215479.3）《一种车身框架学科协同优化设计方法及系统》中公开了将弯曲刚度、扭转刚度、一阶弯曲模态、一阶扭转模态、碰撞变形等包含了线性以及高度非线性工况作为优化响应的优化方法。
发明人在实现本发明的过程中发现：
上述这些专利，《一种基于Hyperstudy集成平台的汽车车架多学科优化方法》和《汽车车架轻量化优化方法》这两个技术方案中只是将线性工况作为优化响应，未涉及碰撞等高度非线性工况，且优化目标单一；《一种车身框架学科协同优化设计方法及系统》的技术方案中虽然考虑到了碰撞性能，但只是考虑了碰撞变形，而未将涉及碰撞安全性的其他相关数据考虑到设计方案中。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出一种混合动力客车骨架的轻量化设计方法，兼顾一阶模态频率、四种工况中应力最大的极限扭转工况、整车正面碰撞时驾驶员处加速度、整车正面碰撞吸能等多个线性以及高度非线性响应的多学科协同优化设计。
发明构思：利用hypermesh软件对混合动力客车骨架进行了静力、模态和碰撞分析，使用hyperstudy中响应线性主效应图筛选出对加速度、吸能、应力和模态影响较大的构件；将构件厚度作为设计变量，以质量最小、吸能最大为目标的多目标优化，在完成轻量化的同时有效提高碰撞安全性。
为此本发明的技术方案为：一种混合动力客车骨架的轻量化设计方法，所述客车骨架结构是半承载式，包括车身外框骨架、车架、地板骨架，具体步骤为：
S1.基于CAE技术和有限元方法建立用于优化分析的客车骨架有限元模型；
S2.对客车骨架有限元模型进行各基础性能分析，分别为水平弯曲工况、极限扭转工况、紧急制动工况、紧急转弯工况这四种工况的静力分析，模态分析，整车骨架100%正面碰撞分析；
S3.根据客车骨架部件的位置、功能以及厚度为分组方式，将客车骨架分为若干组；
S4.将一阶模态频率、四种工况中应力最大的极限扭转工况、整车正面碰撞时驾驶员处加速度设定为优化约束，整车正面碰撞吸能、整车质量设为优化目标，构件厚度设为优化变量；
S5.先对客车骨架进行初步的DOE实验设计，根据S3中客车骨架分组数量设计变量对驾驶员处碰撞加速度、整车正面碰撞吸能、一阶模态频率、扭转工况的应力这四个优化响应的线性主效应图筛选出对这四个响应影响较小的变量作为后面的优化变量；
S6.再通过哈默斯雷实验设计法对筛选后的变量进行DOE实验设计；
S7.对S6中的采样数据，通过RBF模型拟合质量、扭转工况的应力、一阶模态频率、驾驶员处加速度、整车正面碰撞吸能的近似模型，通过决定系数R2检验RBF模型的精度，即
R2=
Figure RE-381258DEST_PATH_IMAGE001
式中
Figure RE-460073DEST_PATH_IMAGE002
是响应样本点的均值，
Figure RE-20367DEST_PATH_IMAGE003
是近似模型在第i个样本点的响应值
Figure RE-355796DEST_PATH_IMAGE004
决定系数R2的取值范围为[0,1]，值越趋近于1代表近似模型与原模型误差越小；
S8.建立优化数学模型：
minF(x)maxV(x)
G(x)≤G0(x)
U(x)≥U0(x)
Z(x)≤Z0(x)
式中x为设计变量，x=[x1,x2,x3……xn]，F(x)为整车质量，G(x)为扭转工况时应力的最大值，U(x)为一阶模态频率，V(x)为整车正面碰撞吸能，Z(x)为驾驶员处加速度，G0(x)、U0(x)、Z0(x)分别是扭转工况的应力、一阶模态频率、驾驶员处加速度的初始值；
S9.采用全局响应面优化算法（GRSM）对客车骨架进行多学科优化设计。
作为优选，所述车身外框骨架采用的材料是Q235结构钢，车架以及地板骨架采用的材料是Q345结构钢，Q345结构钢的屈服强度比Q235的大很多，更适合应用于结构要求高的部位，且两种结构钢价格相对较低；S1中客车骨架有限元模型，单元尺寸设置为10mm，整车共设置有639298个单元、496238个节点，因为网格边长越小，计算精度越高，但需要的计算时间越多，而选择10mm则同时兼顾了计算精度和计算时间；S2中客车骨架分为34组，对应的S5中的设计变量为34个，以提高计算效率；整车骨架100%正面碰撞分析使用的速度为30km/h，考虑到客车主要行驶于城市道路，速度相对较低，故将碰撞的行驶速度设定为30km/h。
有益效果：本发明的多学科优化设计方法与常规方法相比，兼顾一阶模态频率、四种工况中应力最大的极限扭转工况、整车正面碰撞时驾驶员处加速度、整车正面碰撞吸能等多个线性以及高度非线性响应的多学科协同优化设计，完成了轻量化的同时还有效提高了碰撞安全性。通过优化，轻量化了25.24%，吸能相对于优化前增加19.25%，且驾驶员处加速度相对优化前降低32.64%。
附图说明
图1是本发明客车有限元模型图。
图2是本发明的四种工况应力云图中的水平弯曲工况应力云图。
图3是本发明的四种工况应力云图中的极限扭转状况应力云图。
图4是本发明的四种工况应力云图中的紧急制动状况应力云图。
图5是本发明的四种工况应力云图中的紧急转弯状况应力云图。
图6是本发明的一阶模态扭转振型图。
图7是本发明的整车碰撞结果中的驾驶员处加速度图。
图8是本发明的整车碰撞结果中的碰撞能量图。
图9是本发明的客车骨架分组细节图中的外框骨架分组图。
图10是本发明的客车骨架分组细节图中的车架分组图。
图11是本发明的客车骨架分组细节图中的地板骨架分组图。
图12是本发明的4个线性主效应图中的设计变量vs驾驶员处碰撞加速度图。
图13是本发明的4个线性主效应图中的设计变量vs整车正面碰撞吸能图。
图14是本发明的4个线性主效应图中的设计变量vs一阶模态频率图。
图15是本发明的4个线性主效应图中的设计变量vs扭转工况应力图。
图16是本发明的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图及表对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，但该实施例不应理解为对本发明的限制。
本发明如图1至图16、表1至表7所示：
以下结合实例，描述一种混合动力客车骨架的轻量化设计方法，所述客车骨架结构是半承载式，包括车身外框骨架、车架、地板骨架，其中：车身外框骨架采用的材料是Q235结构钢，车架以及地板骨架采用的材料是Q345结构钢（材料属性见表1）；具体实施步骤为：
Figure RE-306434DEST_PATH_IMAGE005
S1.基于CAE技术和有限元方法建立用于优化分析的客车骨架有限元模型（如图1所示）；其中：单元尺寸设置为10mm，整车共设置639298个单元，496238个节点。
S2.对客车骨架有限元模型进行各基础性能分析，分别为水平弯曲工况、极限扭转工况、紧急制动工况、紧急转弯工况这四种工况的静力分析，模态分析，30km/h的整车骨架100%正面碰撞分析；其中：
四种工况的静力分析：
水平弯曲工况约束左前轮Z方向的平动自由度，右前轮Y、Z方向的平动自由度，左后轮X、Z方向的平动自由度，右后轮X、Y、Z方向的平动自由度；极限扭转工况约束右前轮Y、Z方向的平动自由度，左后轮X、Z方向的平动自由度，右后轮X、Y、Z方向平动自由度，不约束所有的转动自由度；紧急制动工况约束左前轮Z方向的平动自由度，右前轮Y、Z方向的平动自由度，左后轮X、Z方向的平动自由度，右后轮X、Y、Z方向的平动自由度，不约束其他所有的转动自由度，采用减速度为0.8g来计算，同时还要考虑路面附着系数的影响；急转弯工况，约束右前轮Y、Z方向平动自由度，左后轮X、Z方向自由度，右后轮X、Y、Z方向平动自由度，不约束其他所有的转动自由度；通过分析，不同工况的最大应力数值如表2所示，四个工况最大应力都出现在底盘位置，极限扭转工况中应力值最大，所以后面的优化分析时仅考虑该工况的影响；
Figure RE-251256DEST_PATH_IMAGE006
模态分析：
对客车骨架采用自由模态分析，一阶模态振型如图6所示，固有频率为7.416Hz，将一阶模态频率作为后面优化约束条件之一；
客车在路面运行时，由路面不平度引起的激励振动频率多在3Hz以下，由动力总成以及电池工作所产生的激励振动频率约在40Hz-45Hz，发动机怠速时震动频率为25-36Hz左右。根据上述分析结果，此客车骨架前六阶振动频率在7Hz-19Hz之间，不在外界激励震动频率区间范围内；
客车骨架有限元模型的碰撞分析：
正面碰撞是大客车交通事故中发生概率最高的，而驾驶员位置是客车发生正面碰撞时危险系数最高的，碰撞加速度是衡量汽车结构碰撞吸能好坏的一个重要指标，应尽量降低汽车“一次碰撞”过程的剧烈程度，使传递到驾驶员身上的加速度值处于人体的耐受极限范围内；
客车碰撞过程中能量的变化反应了客车结构缓冲吸能的能力，碰撞吸能越多，对乘员的影响就越小；在碰撞仿真分析过程中，客车碰撞加速度随时间进行变化；客车碰撞的持续时间为0.12秒，在0.035秒左右加速度达到最大值58g，碰撞持续时间越长越有利于碰撞过程能量的吸收；客车碰撞驾驶员处加速度曲线如图7所示，碰撞能量变化如图8所示，总能量几乎没有变化，且沙漏能占比不超过5%；
客车发生碰撞时，动能主要由车身前部的纵梁、车架以及车门的塑性变形来吸收，大部分能量都是由车身前部吸收，合理的客车车架结构有利于提高整体车架的吸能效果，是整车轻量化的重要途径。
S3.根据客车骨架部件的位置、功能以及厚度为分组方式，将客车骨架分为34组，其中：S1-S3为车身外框骨架，S4-S19为车架骨架，S20-S34为地板骨架，具体分组如图9至图11所示，不同颜色（或深浅）区分以不同分组。
S4.将一阶模态频率、四种工况中应力最大的极限扭转工况、整车正面碰撞时驾驶员处加速度设定为优化约束，整车正面碰撞吸能、整车质量设为优化目标，构件厚度设为优化变量。
S5.鉴于客车骨架划分为34个设计变量，由公式
Figure RE-603740DEST_PATH_IMAGE007
可知，通过哈默斯雷实验设计法需要进行693次试验，所以先对客车骨架进行初步的DOE实验设计，再根据34个设计变量对驾驶员处碰撞加速度、整车正面碰撞吸能、一阶模态频率、扭转工况的应力这四个响应的线性主效应图（图12至15所示）筛选出对这四个响应影响较小的变量作为接下来的优化变量，这样优化效率大大提高；线性主效应图中某变量线段越长，说明对这个响应的影响越大，在优化时要重点考虑；根据这个方法，将四个图筛选出的变量做并集共得到26个变量，具体信息如表3所示：
Figure RE-608606DEST_PATH_IMAGE008
。
S6.再通过哈默斯雷实验设计法对筛选后的26个变量进行DOE实验设计。
S7.对S6中采样的数据，通过RBF模型拟合整车质量、扭转工况的应力、一阶模态频率、驾驶员处加速度、整车正面碰撞吸能的近似模型，通过决定系数R2检验RBF模型的精度，即
R2=
Figure RE-46540DEST_PATH_IMAGE001
式中
Figure RE-467157DEST_PATH_IMAGE002
是响应样本点的均值，
Figure RE-2044DEST_PATH_IMAGE003
是近似模型在第i个样本点的响应值；
决定系数R2的取值范围为[0,1]，值越趋近于1代表近似模型与原模型误差越小；得到的各个系统响应决定系数如表4所示：
Figure RE-115493DEST_PATH_IMAGE009
。
S8.建立优化数学模型：
minF(x)maxV(x)
G(x)≤G0(x)
U(x)≥U0(x)
Z(x)≤Z0(x)
式中x为设计变量，x=[x1,x2,x3……xn]，F(x)为整车质量，G(x)为扭转工况时应力的最大值，U(x)为一阶模态，V(x)为整车正面碰撞吸能，Z(x)为驾驶员处加速度，G0(x)、U0(x)、Z0(x)分别是扭转工况的应力、一阶模态频率、驾驶员处加速度的初始值。
S9.采用全局响应面优化算法（GRSM）对客车骨架进行多学科优化设计；
以轻量化和总吸能最大为优化目标，扭转工况的应力、一阶模态频率、驾驶员处加速度为约束的多目标优化得到多个解集，优化结果如表5所示：
Figure RE-40724DEST_PATH_IMAGE010
综合考虑，最后选择4号数据作为最终优化结果，再将数据的变量与优化前作对比，并进行圆整化处理，如表6所示：
Figure RE-820024DEST_PATH_IMAGE011
将圆整后的变量数据导入到S1中的客车骨架有限元模型，再次进行计算，并与S2中的分析结果对比优化前后的变化，如表7所示；
Figure RE-881521DEST_PATH_IMAGE012
由表7可知，变量圆整后整车的一阶模态频率与扭转工况应力变化不大，碰撞吸能增加了19.54%，驾驶员处加速度降低了29.09%，碰撞安全性有明显提高，且轻量化程度达到20.94%。
本说明书中未作详细说明之处，为本领域公知的技术。
通过上述设计方法的描述，所属技术领域的技术人员应当理解，本发明不局限于上述的具体实施方式，在本发明基础上采用本领域公知技术的改进和替代均落在本发明的保护范围，应由各权利要求限定之。

Claims (2)

1.一种混合动力客车骨架的轻量化设计方法，所述客车骨架结构是半承载式，包括车身外框骨架、车架、地板骨架，具体步骤为：
S1. 基于CAE技术和有限元方法建立用于优化分析的客车骨架有限元模型；
S2. 对客车骨架有限元模型进行各基础性能分析，分别为水平弯曲工况、极限扭转工况、紧急制动工况、紧急转弯工况这四种工况的静力分析，模态分析，整车骨架100%正面碰撞分析；
S3. 根据客车骨架部件的位置、功能以及厚度为分组方式，将客车骨架分为若干组；
S4. 将一阶模态频率、四种工况中应力最大的极限扭转工况、整车正面碰撞时驾驶员处加速度设定为优化约束，整车正面碰撞吸能、整车质量设为优化目标，构件厚度设为优化变量；
S5. 先对客车骨架进行初步的DOE实验设计，根据S3中客车骨架分组数量设计变量对驾驶员处碰撞加速度、整车正面碰撞吸能、一阶模态频率、扭转工况的应力这四个优化响应的线性主效应图筛选出对这四个响应影响较小的变量作为后面的优化变量；
S6. 再通过哈默斯雷实验设计法对筛选后的变量进行DOE实验设计；
S7. 对S6中的采样数据，通过RBF模型拟合质量、扭转工况的应力、一阶模态频率、驾驶员处加速度、整车正面碰撞吸能的近似模型，通过决定系数R2检验RBF模型的精度，即
R2=
Figure 152949DEST_PATH_IMAGE001
式中
Figure 880734DEST_PATH_IMAGE002
是响应样本点的均值，
Figure 103905DEST_PATH_IMAGE003
是近似模型在第i个样本点的响应值
Figure 575337DEST_PATH_IMAGE004
决定系数R2的取值范围为[0,1]，值越趋近于1代表近似模型与原模型误差越小；
S8. 建立优化数学模型：
minF(x)maxV(x)
G(x)≤G0(x)
U(x)≥U0(x)
Z(x)≤Z0(x)
式中x为设计变量，x=[x1,x2,x3……xn]，F(x)为整车质量，G(x)为扭转工况时应力的最大值，U(x)为一阶模态频率，V(x)为整车正面碰撞吸能，Z(x)为驾驶员处加速度，G0(x)、U0(x)、Z0(x)分别是扭转工况的应力、一阶模态频率、驾驶员处加速度的初始值；
S9. 采用全局响应面优化算法（GRSM）对客车骨架进行多学科优化设计。
2.根据权利要求1所述一种混合动力客车骨架的轻量化设计方法，其特征在于：所述车身外框骨架采用的材料是Q235结构钢，车架以及地板骨架采用的材料是Q345结构钢；S1中客车骨架有限元模型，单元尺寸设置为10mm，整车共设置有639298个单元、496238个节点；S2中客车骨架分为34组，对应的S5中的设计变量为34个；整车骨架100%正面碰撞分析使用的速度设置为30km/h。
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