CN113239596B - 一种基于目标分流的车身轻量化方法 - Google Patents

一种基于目标分流的车身轻量化方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于目标分流的纯电动客车车身结构优化设计方法。首先，根据纯电动客车车身骨架CAD图纸建立有限元模型；其次，根据纯电动客车车身骨架的结构特点，构建基于目标级联的纯电动客车车身骨架轻量化协同机制；进一步将纯电动客车车身骨架结构轻量化问题拆解成父系统优化问题和子系统优化问题，上下层系统交替求解，直至问题收敛。本发明能够在满足纯电动客车车身骨架结构基本性能要求的同时，实现纯电动客车车身骨架减重1.8％，具有较强的工程实用性。

Description

一种基于目标分流的车身轻量化方法
技术领域
本发明涉及车身结构优化设计技术领域，具体涉及一种基于目标分流的纯电动客车车身结构优化设计方法。
背景技术
当前，限制纯电动客车推广普及的最大问题之一是续航里程。由于电池能量密度提升较为困难，整车骨架轻量化设计成为纯电动客车提升续航里程的主要途径。根据统计，整车质量每下降1000kg，纯电动客车续航里程提高约6％左右。结构优化设计是实现整车车身骨架轻量化最有效的手段之一。通过结构优化设计，能够在保证整车车身骨架满足使用性能需求的前提下实现轻量化。
多学科优化方法具有收敛性好、应用灵活、计算效率高等优点，具有相当广阔的应用前景。目前已有多篇专利提出汽车车身多学科优化设计方法：
专利号为CN 109063389A的《一种基于多性能约束的汽车结构轻量化正向设计方法及系统》利用拓扑优化技术对整车骨架中的传力路径进行识别；其次，通过形状优化技术对车身结构进行优化；最后，以质量最小为优化目标，以结构件的尺寸厚度为设计变量，以结构强度和刚度为约束构建多学科优化问题，并进行求解。专利号为CN 112257189A的《一种客车骨架轻量化的多学科优化方法》公开了一种客车骨架轻量化的多学科优化方法，通过灵敏度分析选择对结构性能影响较大的杆件厚度作为设计变量，以整车质量最小为优化目标，以一阶模态频率和极限扭转工况为约束构建多学科设计。专利《一种基于多性能约束的汽车结构轻量化正向设计方法及系统》和《一种客车骨架轻量化的多学科优化方法》中，通过对各杆件进行灵敏度分析，进而选择对整车结构性能贡献较大的杆件作为设计变量。这种人为选择设计变量在优化过程中引入了不确定性，不利于工程上推广。
专利号为CN 111581730A的《一种基于Hyperstudy集成平台的汽车车架多学科优化方法》采用最优拉丁超立方法建立近似模型；其次，以整车质量最小作为目标，以整车性能作为约束构建优化数学模型，并利用多学科优化算法中的二次规划算法和多目标遗传算法对优化问题进行求解。专利《一种基于Hyperstudy集成平台的汽车车架多学科优化方法》中采用近似模型进行优化设计，该种方法优化结果随机性较强。
发明内容
本发明提出一种根据车身骨架的特点，构建纯电动客车车身骨架轻量化协同机制的基于目标分流的纯电动客车车身结构轻量化方法。
具体的，一种基于目标分流的纯电动客车车身结构优化设计方法，其特征在于，所述纯电动客车车身结构优化设计方法包括以下步骤：
步骤1：建立纯电动客车车身的系统层和子系统层有限元模型；
步骤2：对系统层进行求解，获取优化后的比例因子；
步骤3：将优化后的比例因子输入子系统层，并对子系统层求解获取各梁优化后的厚度；
步骤4：判断各梁优化后的厚度是否满足收敛条件；若满足条件，则输出优化结果；若不满足收敛条件，则更新有限元模型并重复进行步骤2-4；
步骤5：优化后的纯电动客车车身骨架模型进行模态和刚度分析，得出优化效益。
更进一步地，在步骤2中，所述系统层的优化数学模型为：
Figure BDA0003092512150000031
式中，M为整车骨架质量；X为设计变量；Xl为设计变量的取值下限； Xu为设计变量的取值上限；ftorsion为整车骨架一阶扭转模态频率；fl为整车骨架一阶扭转模态的下限；
Figure BDA0003092512150000032
为系统层分配给子系统顶围的目标；
Figure BDA0003092512150000033
为子系统顶围的反馈；
Figure BDA0003092512150000034
为系统层分配给子系统侧围的目标；
Figure BDA0003092512150000035
为子系统侧围的反馈；
Figure BDA0003092512150000036
为系统层分配给子系统底架的目标；
Figure BDA0003092512150000037
为子系统底架的反馈；a1表示顶围材料属性比例因子，a2表示侧围材料属性比例因子，a3表示底架材料属性比例因子；c代表系统层目标和子系统反馈的相对误差；
Figure BDA0003092512150000038
为惩罚函数，vT表示v向量的转置，w 表示二次罚权；FEA代表通过有限元求解获取响应；E0为初始材料杨氏模量；ρ0为初始材料密度。
更进一步地，在步骤3中，所述子系统侧围的优化模型为：
Figure BDA0003092512150000039
式中，t′为侧围关键杆件的厚度尺寸；t′l为厚度尺寸取值下限；t′u为厚度尺寸取值上限；
Figure BDA00030925121500000310
为侧围质量的上限值；Ms为侧围的质量；
Figure BDA00030925121500000311
为子系统侧围的反馈；
Figure BDA00030925121500000312
为系统层分配给子系统侧围的目标。
更进一步地，在步骤3中，所述子系统顶围的优化模型为：
Figure BDA0003092512150000041
式中，t″为顶围关键杆件的厚度尺寸；t″l为厚度尺寸取值下限；t″u为厚度尺寸取值上限；
Figure BDA0003092512150000042
为子系统顶围的反馈；
Figure BDA0003092512150000043
为系统层分配给子系统顶围的目标；Mr为顶围质量；
Figure BDA0003092512150000044
为顶围质量的上限。
更进一步地，在步骤3中，所述子系统底架的优化模型为：
Figure BDA0003092512150000045
式中，t″′为底架关键杆件的厚度尺寸；t″′l为厚度尺寸取值下限；t″′u为厚度尺寸取值上限；
Figure BDA0003092512150000046
为子系统底架的反馈；
Figure BDA0003092512150000047
为系统层分配给子系统底架的目标；Mc为底架质量；
Figure BDA0003092512150000048
为底架质量的上限。
更进一步地，在步骤4中，所述更新惩罚函数为：
Figure BDA0003092512150000049
其中，拉格朗日乘数因子v的更新为：
Figure BDA00030925121500000410
其中，k表示迭代的步数；
二次罚权w的更新为：
wk+1＝βwk
其中，1≤β≤2。
更进一步地，在步骤4中，所述收敛条件为在连续的迭代中，设计变量的改变量小于门限值ε1：
Figure BDA0003092512150000051
其中，x表示各梁的厚度设计变量，即所有厚度尺寸组成的向量。
本发明的优点在于：
本发明提出一种基于目标分流的纯电动客车车身结构轻量化方法，该方法根据车身骨架的特点，构建纯电动客车车身骨架轻量化协同机制；进一步将纯电动客车车身骨架结构轻量化问题拆解成系统层优化问题和子系统层优化问题，上下层系统交替求解，直至问题收敛；能够在满足纯电动客车车身骨架结构基本性能要求的同时，实现纯电动客车车身骨架减重 1.8％，具有很强的工程实用性。
本发明提出的基于ATC的车身骨架轻量化方法在优化过程中无需人为选择设计变量，能够有效降低优化过程人为因素的干扰；而现有技术中基于灵敏度分析的车身骨架轻量化设计过程中，确定优化设计变量时需要结合实际工程经验和灵敏度分析结果进行人为选择，人为选择设计变量在优化过程中引入了不确定性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于目标分流的纯电动客车车身结构优化设计方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种基于目标分流的纯电动客车车身结构优化设计方法中纯电动客车车身有限元模型的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的一种基于目标分流的纯电动客车车身结构优化设计方法中系统层计算模型的示意图；
图4是本发明实施例提供的一种基于目标分流的纯电动客车车身结构优化设计方法中子系统侧围的优化计算模型的示意图；
图5是本发明实施例提供的一种基于目标分流的纯电动客车车身结构优化设计方法中子系统层顶围的优化计算分析模型的示意图；
图6是本发明实施例提供的一种基于目标分流的纯电动客车车身结构优化设计方法中子系统底架的计算分析模型的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案进行更详细的说明，本发明包括但不仅限于下述实施例。
如附图1所示，一种基于目标分流的纯电动客车车身结构优化设计方法，包括以下步骤：
步骤1：建立纯电动客车车身的系统层和子系统层有限元模型；
步骤2：对系统层进行求解，获取优化后的比例因子；
步骤3：将优化后的比例因子输入子系统层，并对子系统层求解获取各梁优化后的厚度；
步骤4：判断各梁优化后的厚度是否满足收敛条件；若满足条件，则输出优化结果；若不满足收敛条件，则更新有限元模型并重复进行步骤2-4；
步骤5：优化后的纯电动客车车身骨架模型进行模态和刚度分析，得出优化效益。
如附图2所示，在步骤1中，建立电动客车车身有限元模型，纯电动客车车身模型主要由顶围、底架和左右侧围构成，通过对顶围、底架、左右侧围和整车骨架结构进行自由模态实验，获取结构的实验模态频率，对比各部分总成的仿真模态频率与实验模态频率，校验有限元建模的有效性。
有限元模型包括系统层模型和子系统层模型；系统层以各部分总成的材料属性比例因子为设计变量，以整车模态频率为约束，以整车质量最小为目标构建优化数学模型；子系统层以各总成重要杆件的厚度值为设计变量建立子系统优化问题的数学模型，使得各总成的刚度分布尽可能地接近系统层优化结果。
具体的，系统层通过联系变量向子系统层分配目标，系统层的响应包括总质量M、整车车身骨架的一阶扭转模态频率ftorsion和各部分总成的材料属性比例因子ai；对于各部分总成的材料属性比例因子ai，其中，a1表示顶围，a2表示侧围，a3表示底架。联系层表示系统层和子系统层的联系变量，包括侧围的一阶弯曲模态频率fs,bend、顶围的一阶扭转模态频率fr,torsion和底架的最大位移dc。子系统层表示局部设计变量:各梁的厚度t；在本实施例中，具体包括顶围梁厚度t1-t9、侧围梁厚度t10-t20和底架梁厚度 t21-t33。
如附图3所示，系统层的优化数学模型如下：
Figure BDA0003092512150000071
式中，M为整车骨架质量；X为设计变量；Xl为设计变量的取值下限； Xu为设计变量的取值上限；ftorsion为整车骨架一阶扭转模态频率；fl为整车骨架一阶扭转模态的下限；
Figure BDA0003092512150000072
为系统层分配给子系统顶围的目标；
Figure BDA0003092512150000073
为子系统顶围的反馈；
Figure BDA0003092512150000074
为系统层分配给子系统侧围的目标；
Figure BDA0003092512150000075
为子系统侧围的反馈；
Figure BDA0003092512150000076
为系统层分配给子系统底架的目标；
Figure BDA0003092512150000077
为子系统底架的反馈；ai为材料属性比例因子；c代表系统层目标和子系统反馈的相对误差；
Figure BDA0003092512150000078
为惩罚函数，vT表示v向量的转置， w表示二次罚权；FEA代表通过有限元求解获取响应；E0为初始材料杨氏模量；ρ0为初始材料密度。
在步骤2中，确定系统层的优化问题，并对系统层优化问题进行求解，根据系统层优化问题的结果确定各子系统的优化目标。系统层的目标是整车质量最小，设计变量是各部分总成的材料属性比例因子。通过对系统层的优化，能够得出车身骨架各部分总成的刚度模态的最优分配。
在步骤3中，在子系统中以各总成重要杆件的厚度值为设计变量建立子系统优化问题的数学模型，并对模型进行求解。子系统的优化目标是最小化系统层的优化目标与子系统的响应，约束为尺寸约束和质量约束。
如附图4所示，子系统侧围的优化问题如下：
Figure BDA0003092512150000081
式中，t′为侧围关键杆件的厚度尺寸；t′l为厚度尺寸取值下限；t′u为厚度尺寸取值上限；
Figure BDA0003092512150000082
为侧围质量的上限值；Ms为侧围的质量；
Figure BDA0003092512150000083
为子系统侧围的反馈；
Figure BDA0003092512150000084
为系统层分配给子系统侧围的目标。
如附图5所示，子系统顶围的优化问题如下：
Figure BDA0003092512150000085
式中，t″为顶围关键杆件的厚度尺寸；t″l为厚度尺寸取值下限；t″u为厚度尺寸取值上限；
Figure BDA0003092512150000086
为子系统顶围的反馈；
Figure BDA0003092512150000087
为系统层分配给子系统顶围的目标；Mr为顶围质量；
Figure BDA0003092512150000091
为顶围质量的上限。
如附图6所示，子系统底架的优化问题如下：
Figure BDA0003092512150000092
式中，t″′为底架关键杆件的厚度尺寸；t″′l为厚度尺寸取值下限；t″′u为厚度尺寸取值上限；
Figure BDA0003092512150000093
为子系统底架的反馈；
Figure BDA0003092512150000094
为系统层分配给子系统底架的目标；Mc为底架质量；
Figure BDA0003092512150000095
为底架质量的上限。
通过对子系统中侧围模型、顶围模型和底架模型进行求解，获取各梁的厚度尺寸t1-t33。
在步骤4中，判断步骤3中输出各梁的厚度尺寸t1-t33是否满足收敛条件；若满足条件，则设计完成，输出优化结果；若不满足收敛条件，则更新惩罚函数
Figure BDA0003092512150000096
并重复进行步骤2-4，直至满足收敛条件。
收敛原则为在连续的两次迭代步中，设计变量的改变量小于阈值ε1：
Figure BDA0003092512150000097
其中，x表示各梁的厚度设计变量，即所有厚度尺寸组成的向量；k表示迭代的步数。
二次罚权w的更新公式如下：
wk+1＝βwk (6)
其中，β为放大因子，β≥1(通常情况下，1≤β≤3)。
拉格朗日乘数因子v的更新公式如下：
Figure BDA0003092512150000098
在步骤5中，优化后的纯电动客车车身骨架模型进行模态和刚度分析，得出优化效益。
具体的，本发明以一种基于目标分流的纯电动客车车身结构优化设计方法的具体实施例作为说明。
该模型的优化目标为12米钢铝混合纯电动客车车身骨架。车身骨架侧围、顶围和前后围均为铝合金，牌号为6061T6；其底架结构为高强度钢，牌号为QSTE700TM。初始整车车身骨架模型一阶弯曲模态频率为16.9Hz，一阶扭转模态频率为14.7Hz，弯曲刚度为2778N/mm，扭转刚度为 121204N·m/deg，整车骨架总质量为2709kg。车身骨架侧围质量为305kg，顶围质量为410kg，底架质量为484kg。车身骨架侧围和顶围杆件的初始厚度均为4mm；底架t22、t24和t26为4mm，其余底架杆件厚度均为5mm。
在系统层优化过程中，Xl取值为0.5，Xu取值为5，fl取值为14.7。系统层的求解结果如表1 所示。根据优化结果的材料属性比例因子a1、a2和a3，更改各子系统总成的材料属性，即可得出系统层向子系统层传递的目标。系统层与子系统顶围之间的联系变量为顶围一阶扭转模态频率，优化后分配下的目标为fr,torsion＝3.1936；系统层与子系统侧围之间的联系变量为侧围一阶弯曲模态频率，优化后分配下的目标为fs,bend＝4.0354；系统层与子系统底架之间的联系变量为底架的最大位移，优化后分配下的目标为 dc＝0.356。
表1 系统层优化结果
Figure BDA0003092512150000101
在子系统侧围优化过程中，t′l取值为1mm，t′u取值为6mm，
Figure BDA0003092512150000111
取值为0.305；在子系统顶围优化过程中，t″l取值为1mm，t″u取值为6mm，
Figure BDA0003092512150000112
取值为0.41；在子系统顶围优化过程中，t″′l取值为1mm，t″′u取值为6mm，
Figure BDA0003092512150000113
取值为0.484，各子系统的优化结果如表2 所示。在迭代优化中，二次罚权优化中的β取1.3，车身骨架优化收益如表3 所示。
表2 子系统层的优化结果
Figure BDA0003092512150000114
表3 ATC优化前后的车身骨架性能改善
Figure BDA0003092512150000121
优化后的整车车身骨架弯曲刚度为2785N/mm，相比初始弯曲刚度 2778N/mm提升了0.27％；优化后扭转刚度为142406N·m/deg，相比初始扭转刚度121204N·m/deg提升了17.5％；一阶弯曲模态频率优化后为17.0 Hz，相比初始一阶弯曲模态频率16.9Hz提升了0.6％；一阶扭转模态频率优化后为14.9Hz，相比初始一阶扭转模态频率14.7Hz提升了1.4％；整车质量由2709kg下降至优化后的2660kg，下降幅度为1.8％。
本发明不仅局限于上述具体实施方式，本领域一般技术人员根据实施例和附图公开内容，可以采用其它多种具体实施方式实施本发明，因此，凡是采用本发明的设计结构和思路，做一些简单的变换或更改的设计，都落入本发明保护的范围。

Claims (6)

1.一种基于目标分流的纯电动客车车身结构优化设计方法，其特征在于，所述纯电动客车车身结构优化设计方法包括以下步骤：
步骤1：建立纯电动客车车身的系统层和子系统层有限元模型；
步骤2：对系统层进行求解，获取优化后的比例因子；
步骤3：将优化后的比例因子输入子系统层，并对子系统层求解获取各梁优化后的厚度；
步骤4：判断各梁优化后的厚度是否满足收敛条件；若满足条件，则输出优化结果；若不满足收敛条件，则更新有限元模型并重复进行步骤2-4；
步骤5：优化后的纯电动客车车身骨架模型进行模态和刚度分析，得出优化效益；在步骤2中，所述系统层的优化数学模型为：
Figure FDA0003377226180000011
式中，M为整车骨架质量；X为设计变量；Xl为设计变量的取值下限；Xu为设计变量的取值上限；ftorsion为整车骨架一阶扭转模态频率；fl为整车骨架一阶扭转模态的下限；
Figure FDA0003377226180000012
为系统层分配给子系统顶围的目标；
Figure FDA0003377226180000013
为子系统顶围的反馈；
Figure FDA0003377226180000014
为系统层分配给子系统侧围的目标；
Figure FDA0003377226180000015
为子系统侧围的反馈；
Figure FDA0003377226180000016
为系统层分配给子系统底架的目标；
Figure FDA0003377226180000017
为子系统底架的反馈；a1表示顶围材料属性比例因子，a2表示侧围材料属性比例因子，a3表示底架材料属性比例因子；c代表系统层目标和子系统反馈的相对误差；
Figure FDA0003377226180000018
为惩罚函数，vT表示v向量的转置，w表示二次罚权；FEA代表通过有限元求解获取响应；E0为初始材料杨氏模量；ρ0为初始材料密度。
2.根据权利要求1所述纯电动客车车身结构优化设计方法，其特征在于，在步骤3中，所述子系统侧围的优化模型为：
Figure FDA0003377226180000021
式中，t′为侧围关键杆件的厚度尺寸；t′l为厚度尺寸取值下限；t′u为厚度尺寸取值上限；
Figure FDA0003377226180000022
为侧围质量的上限值；Ms为侧围的质量；
Figure FDA0003377226180000023
为子系统侧围的反馈；
Figure FDA0003377226180000024
为系统层分配给子系统侧围的目标；t1，t2，...，t9分别表示第1号至第9号侧围关键杆件的厚度尺寸。
3.根据权利要求1所述纯电动客车车身结构优化设计方法，其特征在于，在步骤3中，所述子系统顶围的优化模型为：
Figure FDA0003377226180000025
式中，t″为顶围关键杆件的厚度尺寸；t″l为厚度尺寸取值下限；t″u为厚度尺寸取值上限；
Figure FDA0003377226180000026
为子系统顶围的反馈；
Figure FDA0003377226180000027
为系统层分配给子系统顶围的目标；Mr为顶围质量；
Figure FDA0003377226180000028
为顶围质量的上限；t10，t11，...，t20分别表示第10号至第20号顶围关键杆件的厚度尺寸。
4.根据权利要求1所述纯电动客车车身结构优化设计方法，其特征在于，在步骤3中，所述子系统底架的优化模型为：
Figure FDA0003377226180000031
式中，t″′为底架关键杆件的厚度尺寸；t″′l为厚度尺寸取值下限；t″′u为厚度尺寸取值上限；
Figure FDA0003377226180000032
为子系统底架的反馈；
Figure FDA0003377226180000033
为系统层分配给子系统底架的目标；Mc为底架质量；
Figure FDA0003377226180000034
为底架质量的上限；t21，t22，...，t33分别表示第21号至第33号底架关键杆件的厚度尺寸。
5.根据权利要求1所述纯电动客车车身结构优化设计方法，其特征在于，在步骤4中，更新所述惩罚函数为：
Figure FDA0003377226180000035
其中，拉格朗日乘数因子v的更新为：
Figure FDA0003377226180000037
其中，k表示迭代的步数；
二次罚权w的更新为：
wk+1＝βwk
其中，1≤β≤2。
6.根据权利要求1所述纯电动客车车身结构优化设计方法，其特征在于，在步骤4中，所述收敛条件为在连续的迭代中，设计变量的改变量小于门限值ε1：
Figure FDA0003377226180000036
其中，x表示各梁的厚度设计变量，即所有厚度尺寸组成的向量，k表示迭代的步数。
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