CN115169005A - 一种用于车身降本减重的多学科协同分析方法 - Google Patents

一种用于车身降本减重的多学科协同分析方法 Download PDF

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郭晶
孙洋
宋博
孙倬
王铭泽
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Abstract

本发明提供一种用于车身降本减重的多学科协同分析方法，所述的方法实时对车身的性能、重量、成本进行同步评估，找到变量之间的强弱关系。述的方法的优化分析流程包括模态分析、扭转刚度分析和弯曲刚度分析三个分析流程，并且，在扭转刚度分析流程中增加成本计算组件。所述的方法将料厚、材料作为自变量，将弯曲刚度、扭转刚度、弯曲模态、扭转模态和成本作为因变量，通过优化超拉丁方法进行DOE采样，输出主效应及交互效应数据分析结果；通过数据挖掘进行变量筛选以及优化仿真迭代分析，输出最终分析结果。本方法可系统的对车身系统进行仿真、模拟。可以全面挖掘性能潜力，赋能减轻车身减重，大力控制材料成本，推动开发过程快速有效。

Description

一种用于车身降本减重的多学科协同分析方法
技术领域
本发明涉及汽车的多学科优化仿真方法技术领域，特别涉及一种用于车身降本减重的多学科协同分析方法。
背景技术
整车开发过程中通常在可行性及概念设计阶段产品性能工程师会以提升车身性能为主要目标如：弯扭刚度，以及弯扭模态性能。该阶段重量目标控制可以适当放宽。到样车数据阶段，必须在保证性能目标达标的前提下进行减重。
通常在考虑多性能减重工作中我们要进行成千上百的计算后通过近似回归结合优化算法得到重量最轻的解作为最优解。而在如此大量的计算样本中我们可以得到不同方案的性能及重量，而后进行数据分析与筛选。但这里面我们缺少了成本的带宽与数据挖掘，进而导致零件成本在设计过程中的一种被动局面。
针对以上不足，本发明提出一种用于车身降本减重多学科协同分析方法。可以实时对性能、重量、成本进行同步评估，通过大量计算、统计、数据挖掘找到变量之间强弱关系评估，可以极大的缩短设计时间，控制试验和开发成本。
发明内容
为了解决背景技术提出的技术问题，本发明提供一种用于车身降本减重的多学科协同分析方法，可系统的对车身系统进行仿真、模拟。可以全面挖掘性能潜力，赋能减轻车身减重，大力控制材料成本，推动开发过程快速有效。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案实现：
一种用于车身降本减重的多学科协同分析方法，所述的方法实时对车身的性能、重量、成本进行同步评估，找到变量之间的强弱关系。
所述的方法的优化分析流程包括模态分析、扭转刚度分析和弯曲刚度分析三个分析流程，并且，在扭转刚度分析流程中增加成本计算组件。
进一步地，所述的方法将料厚、材料作为自变量，将弯曲刚度、扭转刚度、弯曲模态、扭转模态和成本作为因变量，通过优化拉丁超立方方法进行DOE采样，输出主效应及交互效应数据分析结果；通过数据挖掘进行变量筛选以及优化仿真迭代分析，输出最终分析结果。
进一步地，所述的方法包括如下步骤：
步骤101：在汽车的概念阶段或汽车的详细设计阶段的建立包络几何数据；
步骤102：对数据进行几何清理，网格划分并赋予材料属性；
步骤103：通过焊点、焊缝、胶完成模型连接；
步骤104：基于bom制定车身材料成本属性表，其中包括零部件ID、料厚、材料及单价；
步骤105：制定模态及刚度的头文件，保证各分析项的计算部分共用；
步骤106：通过有限元前处理软件，将模态及刚度零件属性卡片独立出来，通过#include进行引用；最后，模型部分也被剥离出来；
步骤107：搭建优化分析流程，将括模态分析、扭转刚度分析和弯曲刚度分析三个分析项做成3个flow，在分流前，制定计算组件将变量归一；
步骤108：在扭转刚度分析flow下，增加成本计算组件，引用步骤104的车身材料成本属性表的excel文件，计算得出每个零部件材料和料厚变化后，成本的变化以及总成本变化；
步骤109：将料厚、材料作为自变量，将弯曲刚度、扭转刚度、弯曲模态、扭转模态和成本作为因变量通过优化拉丁超立方方法进行DOE采样；
步骤110：输出主效应及交互效应数据分析结果；
步骤111：通过数据挖掘进行变量筛选；
步骤112：进行优化仿真迭代分析，输出最终结果。
进一步地，在3个flow的每个flow计算组件中定义不同的执行语句，保证命令的执行顺利。
进一步地，为了能够成功并准确的计算减重降本分析，需要建立一些必要的设置，采用如下步骤来实现：
步骤201：将扭转刚度的f06文件输出设置成最小文件输出，另外，每个属性的零件需要单独输出重量以保证整车成本求和；
步骤202：将门槛与纵梁进行统一节点排号，以保证后处理脚本自动提取有效信息。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
目前行业内针对正向设计中车身减重分析主要集中在性能与重量的平衡。而降本分析一般实在车型升级以及改款车型中进行手动计算得到。这就导致减重与降本的割裂局面。我们在前期开发中无法将成本这一重要因素进行综合考量。本发明解决以上主要问题的同时，还可以对重量及成本进行实时同步评估，是正向性能设计的强有力手段。
附图说明
图1为本发明的一种用于车身降本减重的多学科协同分析方法的流程框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明提供的具体实施方式进行详细说明。
一种用于车身降本减重的多学科协同分析方法，所述的方法实时对车身的性能、重量、成本进行同步评估，找到变量之间的强弱关系。
所述的方法的优化分析流程包括模态分析、扭转刚度分析和弯曲刚度分析三个分析流程，并且，在扭转刚度分析流程中增加成本计算组件，计算得出每个零部件材料和料厚变化后，成本的变化以及总成本变化。
所述的方法将料厚、材料作为自变量，将弯曲刚度、扭转刚度、弯曲模态、扭转模态和成本作为因变量，通过优化拉丁超立方方法进行DOE(实验设计)采样，输出主效应及交互效应数据分析结果；通过数据挖掘进行变量筛选以及优化仿真迭代分析，输出最终分析结果。
如图1所示，本发明方法的具体实施过程包括如下步骤：
步骤101：在汽车的概念阶段或汽车的详细设计阶段的建立包络几何数据；
步骤102：对数据进行几何清理，网格划分并赋予材料属性；
步骤103：通过焊点、焊缝、胶完成模型连接；
步骤104：基于bom(材料清单)制定车身材料成本属性表，其中包括零部件ID、料厚、材料及单价；
步骤105：制定模态及刚度的头文件，保证各分析项的计算部分共用；
步骤106：通过有限元前处理软件，将模态及刚度零件属性卡片独立出来，通过#include(#include是计算机编程技术领域中使用的一种指令)进行引用；最后，模型部分也被剥离出来；
步骤107：搭建优化分析流程，将括模态分析、扭转刚度分析和弯曲刚度分析三个分析项做成3个flow(流程)，在分流前，制定计算组件将变量归一；
步骤108：在扭转刚度分析flow(流程)下，增加成本计算组件，引用步骤104的车身材料成本属性表的excel文件，计算得出每个零部件材料和料厚变化后，成本的变化以及总成本变化；
在每个flow(流程)计算组件中定义不同的执行语句，保证命令的执行顺利；
步骤109：将料厚、材料作为自变量，将弯曲刚度、扭转刚度、弯曲模态、扭转模态和成本作为因变量通过优化拉丁超立方方法进行DOE(实验设计)采样；
步骤110：输出主效应及交互效应数据分析结果；
步骤111：通过数据挖掘进行变量筛选；
步骤112：进行优化仿真迭代分析，输出最终结果。
为了能够成功并准确的计算减重降本分析，需要建立一些必要的设置，本实施例采用如下步骤来实现：
步骤201：将扭转刚度的f06文件(f06文件是本领域专有文件类型，为本领域公知)输出设置成最小文件输出，另外，每个属性的零件需要单独输出重量以保证整车成本求和；
步骤202：将门槛与纵梁进行统一节点排号，以保证后处理脚本自动提取有效信息。
以上实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于上述的实施例。上述实施例中所用方法如无特别说明均为常规方法。

Claims (5)

1.一种用于车身降本减重的多学科协同分析方法，其特征在于，所述的方法实时对车身的性能、重量、成本进行同步评估，找到变量之间的强弱关系；所述的方法的优化分析流程包括模态分析、扭转刚度分析和弯曲刚度分析三个分析流程，并且，在扭转刚度分析流程中增加成本计算组件。
2.根据权利要求1所述的一种用于车身降本减重的多学科协同分析方法，其特征在于，所述的方法将料厚、材料作为自变量，将弯曲刚度、扭转刚度、弯曲模态、扭转模态和成本作为因变量，通过优化拉丁超立方方法进行DOE采样，输出主效应及交互效应数据分析结果；通过数据挖掘进行变量筛选以及优化仿真迭代分析，输出最终分析结果。
3.根据权利要求1所述的一种用于车身降本减重的多学科协同分析方法，其特征在于，所述的方法包括如下步骤：
步骤101：在汽车的概念阶段或汽车的详细设计阶段的建立包络几何数据；
步骤102：对数据进行几何清理，网格划分并赋予材料属性；
步骤103：通过焊点、焊缝、胶完成模型连接；
步骤104：基于bom制定车身材料成本属性表，其中包括零部件ID、料厚、材料及单价；
步骤105：制定模态及刚度的头文件，保证各分析项的计算部分共用；
步骤106：通过有限元前处理软件，将模态及刚度零件属性卡片独立出来，通过#include进行引用；最后，模型部分也被剥离出来；
步骤107：搭建优化分析流程，包括模态分析、扭转刚度分析和弯曲刚度分析三个分析项做成3个流程，在分流前，制定计算组件将变量归一；
步骤108：在扭转刚度分析流程下，增加成本计算组件，引用步骤104的车身材料成本属性表的excel文件，计算得出每个零部件材料和料厚变化后，零部件成本的变化以及汽车总成本变化；
步骤109：将料厚、材料作为自变量，将弯曲刚度、扭转刚度、弯曲模态、扭转模态和成本作为因变量通过优化拉丁超立方方法进行DOE采样；
步骤110：输出主效应及交互效应数据分析结果；
步骤111：通过数据挖掘进行变量筛选；
步骤112：进行优化仿真迭代分析，输出最终结果。
4.根据权利要求3所述的一种用于车身降本减重的多学科协同分析方法，其特征在于，在3个流程的每个流程计算组件中定义不同的执行语句，保证命令的执行顺利。
5.根据权利要求1所述的一种用于车身降本减重多学科协同分析方法，其特征在于，为了能够成功并准确的计算减重降本分析，需要建立一些必要的设置，采用如下步骤来实现：
步骤201：将扭转刚度的f06文件输出设置成最小文件输出，另外，每个属性的零件需要单独输出重量以保证整车成本求和；
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117077287A (zh) * 2023-08-16 2023-11-17 小米汽车科技有限公司 车身大型压铸件优化方法和装置

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