CN115292982A - 一种汽车前摆臂多学科优化设计方法 - Google Patents

一种汽车前摆臂多学科优化设计方法 Download PDF

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李学亮
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Abstract

本发明涉及一种汽车前摆臂多学科优化设计方法和存储介质，方法包括以下步骤：确定汽车前摆臂多学科优化设计的相关参数；搭建前摆臂模态仿真有限元模型，搭建前摆臂耐久仿真有限元模型，进行度仿真分析；确定前摆臂可以优化的设计变量，进行设计变量的参数化建模；进行设计变量的DOE采样计算；基于模态性能构造满足精度要求的响应面近似模型Ⅰ，基于屈曲性能构造满足精度要求的响应面近似模型Ⅱ，基于强度性能构造满足精度要求的响应面近似模型Ⅲ；基于三个近似模型，对前摆臂结构进行优化设计，获得优化方案。本发明能够以更低的成本和更高的效率设计出能同时满足模态、屈曲和强度性能的前摆臂结构。

Description

一种汽车前摆臂多学科优化设计方法
技术领域
本发明涉及底盘零部件多学科设计优化，具体涉及一种汽车前摆臂多学科优化设计方法。
背景技术
下摆臂又称下控制臂，是汽车悬架的重要受力零件。它的主要作用是将车架与车轮连接起来，同时传递车轮与车架之间的所有力和力矩，缓冲和衰减汽车行驶在不平路面上，车轮振动传递给车架的冲击和振动，是汽车行驶保持平稳、安全，部分车型因底盘结构要求会将前减震器安装在前下摆臂上，前摆臂损坏，可能会导致车辆存在异响；可能会影响车辆前减震系统，降低乘坐舒适性；可能会影响车辆转向系统或是转向失灵，存在安全隐患。因此，前下摆臂要有足够的刚度，强度等，保证使用过程中可靠的同时兼顾舒适性。随着汽车行业的快速发展，前下摆臂的外轮廓结构大同小异，平面形状主要为不规则三角形，一段通过一个安装点与转向节连接，另外两端通过两个安装点与副车架连接，在此基础上对其进行精细化结构设计，不仅可以使其性能可靠，还可以去除冗余，达到减重降本的目的。
发明内容
本发明的目的是提出一种基于模态、屈曲和强度性能的汽车前摆臂多学科优化设计方法，以更低的成本和更高的效率设计出能够同时满足模态、屈曲和强度性能的前摆臂结构。
本发明所述的一种汽车前摆臂多学科优化设计方法，包括以下步骤：
S1、问题识别和P控制图分析，确定汽车前摆臂多学科优化设计的相关参数；
S2、搭建前摆臂模态仿真有限元模型并进行模态仿真分析，搭建前摆臂耐久仿真有限元模型并进行屈曲和强度仿真分析；
S3、确定前摆臂可以优化的设计变量，进行设计变量的参数化建模；
S4、进行设计变量的DOE采样计算；
S5、提取DOE样本点和计算结果，基于模态性能构造满足精度要求的响应面近似模型Ⅰ，基于屈曲性能构造满足精度要求的响应面近似模型Ⅱ，基于强度性能构造满足精度要求的响应面近似模型Ⅲ；
S6、基于S5中的三个近似模型，以模态和强度为约束条件，以屈曲力最大为优化目标，对前摆臂结构进行优化设计，获得优化方案；
S7、调用前摆臂模态仿真有限元模型和前摆臂耐久仿真有限元模型对优化方案进行验证。
可选的，所述相关参数如下：
输入信号包括：模态激励，屈曲力和强度加载力；
控制因子包括：前摆臂内外板厚度，前摆臂外板的凹槽深度，前摆臂内板各个臂的长度，前摆臂内板后端部的高度；
噪声因子包括：前摆臂刚度波动；
输出状态包括：前摆臂模态值，屈曲力，强度最大应力和等效塑性应变，前摆臂质量。
可选的，所述S2包括：在前处理软件Hypermesh环境下搭建前摆臂模态仿真有限元模型，设定模态求解卡片，频率范围设置0到500Hz,用NASTRAN进行仿真分析，输出结果为模态；在前处理软件Hypermesh环境下搭建前摆臂耐久仿真有限元模型，在软件ABAQUS环境下建立屈曲分析载荷，具体为在局部坐标系下，在前摆臂连接前轮处沿Y向加载压缩强制位移，用ABAQUS进行仿真分析，输出结果为屈曲力，在软件ABAQUS环境下建立强度分析载荷，分别在三个点施加满载位移，用ABAQUS仿真分析，输出结果为最大应力和最大等效塑性应变。
可选的，所述S3包括：确定前摆臂需要优化设计的设计变量包括前摆臂内外板厚度、前摆臂外板的凹槽深度、前摆臂内板在前侧前端和后端的长度、前摆臂内板外侧和后侧的长度以及前摆臂内板后侧的高度；基于ANSA建立自动变形区域和料厚参数，采用批处理方式后台调用ANSA，实现设计变量的自动更新，进而驱动前摆臂模态仿真有限元模型和前摆臂耐久仿真有限元模型自动更新。
可选的，所述S4包括：在Optimus集成优化平台下，搭建前摆臂的模态工况、屈曲工况和强度工况的集成开发工作流；选择最优拉丁超方试验设计方法进行100组样本采样，设计变量通用于三个工况，完成样本计算。
可选的，所述S5包括：提取DOE样本点和计算结果，基于模态性能构造响应面近似模型Ⅰ，基于屈曲性能构造响应面近似模型Ⅱ，基于强度性能构造响应面近似模型Ⅲ；当近似模型的精度低于90%时，增加DOE采样的样本点并更新近似模型，直到近似模型精度大于90%。
可选的，所述S6包括：基于S5中的三个近似模型，以模态和强度为约束条件，以屈曲力最大为优化目标，采用自适应算法完成设计变量的确定性优化，获得一组最佳的匹配参数。
本发明提出的一种存储介质，其存储有一个或多个计算机可读程序，一个或多个所述计算机可读程序被一个或多个控制器调用执行时，能实现上述任一项所述的汽车前摆臂多学科优化设计方法的步骤。
采用本发明所述的汽车前摆臂多学科优化设计方法，能够以更低的成本和更高的效率设计出能同时满足模态、屈曲和强度性能的前摆臂结构。
附图说明
图1为具体实施方式中所述的前摆臂模态仿真有限元模型示意图；
图2为具体实施方式中所述的汽车前摆臂多学科优化设计方法的流程图；
图3为具体实施方式中所述的前摆臂集成开发分析工作流示意图；
图4为具体实施方式中所述的设计变量与关注性能相关散点图；
图5为具体实施方式中所述的设计变量与关注性能相关系数图；
图6为具体实施方式中所述的近似模型残差图；
图7为具体实施方式中所述的优化结果。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
如图2所示的一种汽车前摆臂多学科优化设计方法，包括以下步骤：
S1、问题识别和P控制图分析，确定汽车前摆臂多学科优化设计的相关参数；
具体的，影响前摆臂性能的因素众多，如：前摆臂的结构、使用的时间、工作环境温度、悬架系统变化、胎压以及用户使用情况。本实施例主要从前摆臂结构设计出发，摆臂主要由前摆臂内板和前摆臂外板焊接而成，前摆臂内板和前摆臂外板的结构特性和两者之间的配合关系对前摆臂的性能都存在一定的影响，通过P控制图（Proportion Chart）分析，确定输入状态（输入信号、控制因子、噪声因子）与输出状态，确定汽车前摆臂多学科优化设计的相关参数如下：
输入信号包括：模态激励，屈曲力和强度加载力；
控制因子包括：前摆臂内外板厚度，前摆臂外板的凹槽深度，前摆臂内板各个臂的长度，前摆臂内板后端部的高度；
噪声因子包括：前摆臂刚度波动；
输出状态包括：前摆臂模态值，屈曲力，强度最大应力和等效塑性应变，前摆臂质量。
S2、搭建前摆臂模态仿真有限元模型并进行模态仿真分析，搭建前摆臂耐久仿真有限元模型并进行屈曲和强度仿真分析；
具体的，在前处理软件Hypermesh环境下搭建如图1中所示的前摆臂模态仿真有限元模型，设定模态求解卡片，频率范围设置0到500Hz,用NASTRAN进行仿真分析，输出结果为模态；
在前处理软件Hypermesh环境下搭建前摆臂耐久仿真有限元模型，在软件ABAQUS环境下建立屈曲分析载荷，具体为在局部坐标系下，在前摆臂连接前轮处沿Y向加载压缩强制位移，用ABAQUS进行仿真分析，输出结果为屈曲力，在软件ABAQUS环境下建立强度分析载荷，分别在前摆臂的三个连接点施加满载位移，用ABAQUS仿真分析，输出结果为最大应力和最大等效塑性应变。
S3、确定前摆臂可以优化的设计变量，进行设计变量的参数化建模；
具体的，根据S2的仿真分析结果，筛选关重变量作为设计变量，确定前摆臂需要优化设计的设计变量包括前摆臂内外板厚度、摆臂外板的凹槽深度、前摆臂内板各个臂的长度以及前摆臂内板后端部的高度，前摆臂内板后端部的高度为在上下方向上的高度；基于ANSA建立自动变形区域和料厚参数，采用批处理方式后台调用ANSA，实现设计变量的自动更新，进而驱动前摆臂模态仿真有限元模型和前摆臂耐久仿真有限元模型自动更新。
S4、进行设计变量的DOE采样计算；
具体的，如图3所示，在Optimus集成优化平台下，搭建前摆臂的模态工况、屈曲工况和强度工况的集成开发工作流；选择最优拉丁超方试验设计方法进行100组样本采样，设计变量通用于三个工况，完成样本计算。
在一个具体示例中，基于DOE采样计算结果，对设计变量（控制因子）和关注性能（输出状态）进行相关性分析，得到如图4所示的相关性散点图和如图5所示的相关系数图，通过相关性散点图和相关系数图可以直观的看出：各设计变量中，前摆臂外板的厚度对各输出指标均有较大影响，前摆臂内板各个臂中靠车外侧的臂的长度对屈曲和强度有影响，前摆臂内板各个臂中靠后部的臂的长度对模态有影响，前摆臂内板厚度对模态和质量有影响，后期优化时可重点考虑关键设计变量对关注性能的影响。
S5、提取DOE样本点和计算结果，基于模态性能构造满足精度要求的响应面近似模型Ⅰ，基于屈曲性能构造满足精度要求的响应面近似模型Ⅱ，基于强度性能构造满足精度要求的响应面近似模型Ⅲ；
具体的，提取DOE样本点和计算结果，基于模态性能构造响应面近似模型Ⅰ，基于屈曲性能构造响应面近似模型Ⅱ，基于强度性能构造响应面近似模型Ⅲ；当近似模型的精度低于90%时，增加DOE采样的样本点并更新近似模型，直到近似模型精度大于90%。作为一种具体示例，根据如如图6所示的残差分析图和R2_adj值对近似模型精度进行验证，结果表明模态和屈曲工况共四个性能的平均误差低于5%，强度工况共八个性能误差低于10%，均满足精度要求。
S6、基于S5中的三个近似模型，以模态和强度为约束条件，以屈曲力最大为优化目标，对前摆臂结构进行优化设计，获得优化方案；
具体的，基于S5中的三个近似模型，以模态和强度为约束条件，以屈曲力最大为优化目标，采用自适应算法完成设计变量的确定性优化，获得一组最佳的匹配参数。
S7、调用前摆臂模态仿真有限元模型和前摆臂耐久仿真有限元模型对匹配参数进行验证。
在一个具体示例中，优化结果如图7所示可看出，前摆臂的初始结构存在过设计，在满足模态和强度性能的基础上，屈曲力可以进一步减小，同时，前摆臂的质量也可以降低，能够进一步降低整车的成本和质量，增加车辆续航里程。
本发明提出的一种存储介质，其存储有一个或多个计算机可读程序，一个或多个所述计算机可读程序被一个或多个控制器调用执行时，能实现上述任一项所述的汽车前摆臂多学科优化设计方法的步骤。

Claims (8)

1.一种汽车前摆臂多学科优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、问题识别和P控制图分析，确定汽车前摆臂多学科优化设计的相关参数；
S2、搭建前摆臂模态仿真有限元模型并进行模态仿真分析，搭建前摆臂耐久仿真有限元模型并进行屈曲和强度仿真分析；
S3、确定前摆臂可以优化的设计变量，进行设计变量的参数化建模；
S4、进行设计变量的DOE采样计算；
S5、提取DOE样本点和计算结果，基于模态性能构造满足精度要求的响应面近似模型Ⅰ，基于屈曲性能构造满足精度要求的响应面近似模型Ⅱ，基于强度性能构造满足精度要求的响应面近似模型Ⅲ；
S6、基于S5中的三个近似模型，以模态和强度为约束条件，以屈曲力最大为优化目标，对前摆臂结构进行优化设计，获得优化方案；
S7、调用前摆臂模态仿真有限元模型和前摆臂耐久仿真有限元模型对优化方案进行验证。
2.根据权利要求1所述的汽车前摆臂多学科优化设计方法，其特征在于，所述相关参数如下：
输入信号包括：模态激励，屈曲力和强度加载力；
控制因子包括：前摆臂内外板厚度，前摆臂外板的凹槽深度，前摆臂内板各个臂的长度，前摆臂内板后端部的高度；
噪声因子包括：前摆臂刚度波动；
输出状态包括：前摆臂模态值，屈曲力，强度最大应力和等效塑性应变，前摆臂质量。
3.根据权利要求1所述的汽车前摆臂多学科优化设计方法，其特征在于，所述S2包括：在前处理软件Hypermesh环境下搭建前摆臂模态仿真有限元模型，设定模态求解卡片，频率范围设置0到500Hz,用NASTRAN进行仿真分析，输出结果为模态；在前处理软件Hypermesh环境下搭建前摆臂耐久仿真有限元模型，在软件ABAQUS环境下建立屈曲分析载荷，具体为在局部坐标系下，在前摆臂连接前轮处沿Y向加载压缩强制位移，用ABAQUS进行仿真分析，输出结果为屈曲力，在软件ABAQUS环境下建立强度分析载荷，分别在三个点施加满载位移，用ABAQUS仿真分析，输出结果为最大应力和最大等效塑性应变。
4.根据权利要求1所述的汽车前摆臂多学科优化设计方法，其特征在于，所述S3包括：确定前摆臂需要优化设计的设计变量包括前摆臂内外板厚度、前摆臂外板的凹槽深度、前摆臂内板在前侧前端和后端的长度、前摆臂内板外侧和后侧的长度以及前摆臂内板后侧的高度；基于ANSA建立自动变形区域和料厚参数，采用批处理方式后台调用ANSA，实现设计变量的自动更新，进而驱动前摆臂模态仿真有限元模型和前摆臂耐久仿真有限元模型自动更新。
5.根据权利要求1所述的汽车前摆臂多学科优化设计方法，其特征在于，所述S4包括：在Optimus集成优化平台下，搭建前摆臂的模态工况、屈曲工况和强度工况的集成开发工作流；选择最优拉丁超方试验设计方法进行100组样本采样，设计变量通用于三个工况，完成样本计算。
6.根据权利要求1所述的汽车前摆臂多学科优化设计方法，其特征在于，所述S5包括：提取DOE样本点和计算结果，基于模态性能构造响应面近似模型Ⅰ，基于屈曲性能构造响应面近似模型Ⅱ，基于强度性能构造响应面近似模型Ⅲ；当近似模型的精度低于90%时，增加DOE采样的样本点并更新近似模型，直到近似模型精度大于90%。
7.根据权利要求1所述的汽车前摆臂多学科优化设计方法，其特征在于，所述S6包括：基于S5中的三个近似模型，以模态和强度为约束条件，以屈曲力最大为优化目标，采用自适应算法完成设计变量的确定性优化，获得一组最佳的匹配参数。
8.一种存储介质，其特征在于，其存储有一个或多个计算机可读程序，一个或多个所述计算机可读程序被一个或多个控制器调用执行时，能实现如权利要求1至7任一项所述的汽车前摆臂多学科优化设计方法的步骤。
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