CN117235895A - 基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于机械轻量化设计技术领域，具体涉及一种基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法，其建立白车身有限元模型，确定需要优化的部位及关键变量，然后建立白车身有限元优化模型，获得关键变量的灵敏度排序，并选出设计变量；再进行试验方案设计，建立多目标优化模型；在设计范围内寻优，获得满足约束条件的设计变量的优化参数；其中，该方法根据白车身应力分布，在白车身不同位置选择不同力学特性的材料，从而实现以材料性能与拓扑结构几何参数共同作为优化的变量，为车身轻量化提供更宽的设计余度。且，该方法结合CAE技术、有限元模拟、试验设计方法、优化算法等多种设计和建模技术，实现同时优化车身材料和结构的两个目标。
Description
技术领域
本发明属于机械轻量化设计技术领域，具体涉及一种基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法。
背景技术
车身轻量化是优化汽车能源使用效率的有效手段。需要关注的是，车身轻量化并不是以牺牲汽车性能为代价，车身质量减轻的同时，轻量化车身应具备与传统车身可比拟的刚度、强度、疲劳、NVH和碰撞安全性等性能。
汽车制造商将计算机辅助工程(ComputerAid Engineering，CAE)和仿真分析技术引入设计流程，从而实现了车身改进步骤在设计阶段的前移，节省了开发时间和成本。近年来，随着同时具备多种优质特性的新材料井喷式被发现并研制出来，综合材料性能和拓扑工艺的轻量化车身应具有实现更轻更优性能的潜力。因此，改进常见的基于有限元的车身轻量化设计方法，除了应考虑依据车身应力分布调整车身局部位置的尺寸，还应考虑在车身不同位置使用不同的材料，从而为整车性能和轻型车身的优化设计方案提供了新的思路。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明要解决的技术问题是：车身需要满足的基本性能指标应包括碰撞安全性、车身刚度和强度性能，其由车身受到持续外力或冲击外力所引起侵入量或变形表征。车身的变形由材料的力学特性以及厚度决定，不过，一般来说，车身优化过程选择刚度大和厚度大的材料都将会对整车的操纵稳定性、NVH性能以及车身重量产生影响。现有的车身设计已经实现在不同部分选择不同特性的材质，从而兼顾性能和重量。近来诞生的许多优质材料具备多种优异的特性，例如，吸能效果优越的负泊松比材料、同时具备强度和不易脆化的高熵合金、机械性能强且能阻止裂纹扩展的梯度材料等，将这些新材料根据车身不同部位的性能进行组合，从而在保证整车性能前提下实现轻量化。本发明要解决的技术问题是：在于基于CAE设计思路，如何提供一种基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法，基于所提出的设计方法，能够节省开发成本和时间，是一种基于性能指标所建立一种依据车身受力特性进行局部的材料和结构优化的车身轻量化设计方法。
(二)技术方案
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：基于CAE方法和有限元仿真分析技术建立参考的白车身有限元模型，计算得到在外力作用下包括应力分布的白车身力学特性参数的数值；
步骤2：根据步骤1中的应力分布，确定白车身上需要优化的部位，并在确定的优化部位上选择数个厚度尺寸作为关键变量，并确定变量的变化范围，作为后续优化过程的设计因子；
步骤3：针对步骤2中的优化部位，将原有的结构以高性能材料或原有材料与高性能材料结合的复合材料进行替换；白车身有限元模型中的替换部位以新材料的特性参数加以描述，从而建立初始化的白车身有限元优化模型；
步骤4：以白车身力学特性参数作为目标响应量，通过灵敏度分析得到每个目标响应量对步骤2中所选的所有关键变量的灵敏度排序；针对每个目标响应量选出灵敏度较大的数个关键变量，将其作为之后优化方案的设计变量；
步骤5：采用试验设计方法对每个目标响应量和设计变量进行试验方案设计；首先，针对每个目标响应量，得到由步骤4中设计变量组合的设计点，然后，根据设计点进行步骤1的系统仿真分析，获得对应的目标响应量数值；
步骤6：将目标响应量与对应设计点进行整理，以响应面法建立每个目标响应量与对应设计变量的数学关系，并根据不同响应量的设计要求以及设计变量的设计范围，从而建立以白车身质量最小为优化目的的多目标优化模型；
步骤7：采用遗传算法对多目标优化模型在设计范围内寻优，从而获得满足约束条件的设计变量的优化参数；
步骤8：如果步骤3所确定的材料特性经过步骤3～步骤7无法获得满足要求的优化参数，那么从步骤3重新选择新的材料特性并重复步骤3～步骤7，直到得到满足约束条件的设计变量的优化参数。
其中，在步骤1中，采用建模软件，参考车身几何参数建立白车身三维模型；将白车身三维模型导入有限元前处理软件Hypermesh，对白车身三维模型进行几何清理和模型简化，对不同的机械连接方式进行特定单元设置，并进行网格划分，建立白车身有限元模型。
其中，在步骤1中，对白车身有限元模型施加物理约束、外部载荷和位移边界条件，之后将白车身有限元模型通过Hyperworks自带的Optistruct求解器计算，从而计算出白车身的变形、von mises应力与各阶模态频率值的力学特征；其中，施加于白车身上的载荷与变形的比值用于表征车身刚度，而von mises应力依据强度准则表征白车身强度。
其中，在步骤1中，为了满足白车身力学性能和轻量化要求，选择计算出白车身变形、应力、各阶模态频率值和质量。
其中，在步骤2中，选择优化的部位优先是应力较大处、变形较大处，以及考虑正面碰撞和侧面碰撞的白车身前部和两侧。
其中，在步骤3中，对于白车身前部和两侧增加负泊松比材料，在碰撞过程中，吸收大量能量；根据强度判断准则，评价车身应力是否满足当前使用的材料的安全范围，这是描述车身强度和疲劳的重要方法；对于遭受动载荷易发生疲劳破坏的位置，选择梯度功能材料，保证该处同时具备极高的强度和抑制裂纹扩展的能力。
其中，在步骤3中，先确定一组合理的材料特性参数，然后在步骤4中，通过分别调整优化部位的厚度值，计算得到白车身的目标响应量数值，从而分析目标响应量对关键变量的灵敏度。
其中，在步骤4中，通过灵敏度分析确定每个目标响应量对应的设计变量；
灵敏度为目标响应量对单个关键变量的偏导数，即
其中，S为灵敏度，xi为关键变量，f(x)为受关键变量影响的目标响应量；
通过将计算得到的对应关键变量的灵敏度数值降序排列，分析得到每个目标响应量的设计变量。
其中，在步骤5中，对每个目标响应量的设计变量进行取样，从而获得试验设计中的设计点；进而针对每个设计点进行步骤1的仿真实验获得目标响应量的具体数值。
其中，在步骤6中，所建立的以白车身质量最小为优化目的的多目标优化模型的表达式为
其中，m(Xi)是受设计变量影响的质量函数，而Xi表示设计变量，Ximin和Ximax分别为设计变量的最小值和最大值。
(三)有益效果
与现有的仅考虑单一结构几何参数或材料特性的优化方法相比，本发明具有以下技术效果：
(1)根据白车身应力分布，在白车身不同位置选择不同力学特性的材料，从而实现以材料性能与拓扑结构几何参数共同作为优化的变量，为白车身轻量化提供更宽的设计余度。
(2)结合CAE技术、有限元模拟、试验设计方法、优化算法等多种设计和建模技术，实现同时优化车身材料和结构的两个目标。
附图说明
图1为本发明实施例的基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容、和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：基于CAE方法和有限元仿真分析技术建立参考的白车身有限元模型，计算得到在外力作用下包括应力分布的白车身力学特性参数的数值；
步骤2：根据步骤1中的应力分布，确定白车身上需要优化的部位，并在确定的优化部位上选择数个厚度尺寸作为关键变量，并确定变量的变化范围，作为后续优化过程的设计因子；
步骤3：针对步骤2中的优化部位，将原有的结构以高性能材料或原有材料与高性能材料结合的复合材料进行替换；白车身有限元模型中的替换部位以新材料的特性参数加以描述，从而建立初始化的白车身有限元优化模型；
步骤4：以白车身力学特性参数作为目标响应量，通过灵敏度分析得到每个目标响应量对步骤2中所选的所有关键变量的灵敏度排序；针对每个目标响应量选出灵敏度较大的数个关键变量，将其作为之后优化方案的设计变量；
步骤5：采用试验设计方法对每个目标响应量和设计变量进行试验方案设计；首先，针对每个目标响应量，得到由步骤4中设计变量组合的设计点，然后，根据设计点进行步骤1的系统仿真分析，获得对应的目标响应量数值；
步骤6：将目标响应量与对应设计点进行整理，以响应面法建立每个目标响应量与对应设计变量的数学关系，并根据不同响应量的设计要求以及设计变量的设计范围，从而建立以白车身质量最小为优化目的的多目标优化模型；
步骤7：采用遗传算法对多目标优化模型在设计范围内寻优，从而获得满足约束条件的设计变量的优化参数；
步骤8：如果步骤3所确定的材料特性经过步骤3～步骤7无法获得满足要求的优化参数，那么从步骤3重新选择新的材料特性并重复步骤3～步骤7，直到得到满足约束条件的设计变量的优化参数。
其中，在步骤1中，采用建模软件，参考车身几何参数建立白车身三维模型；将白车身三维模型导入有限元前处理软件Hypermesh，对白车身三维模型进行几何清理和模型简化，对不同的机械连接方式进行特定单元设置，并进行网格划分，建立白车身有限元模型。
其中，在步骤1中，对白车身有限元模型施加物理约束、外部载荷和位移边界条件，之后将白车身有限元模型通过Hyperworks自带的Optistruct求解器计算，从而计算出白车身的变形、von mises应力与各阶模态频率值的力学特征；其中，施加于白车身上的载荷与变形的比值用于表征车身刚度，而von mises应力依据强度准则表征白车身强度。
其中，在步骤1中，为了满足白车身力学性能和轻量化要求，选择计算出白车身变形、应力、各阶模态频率值和质量。
其中，在步骤2中，选择优化的部位优先是应力较大处、变形较大处，以及考虑正面碰撞和侧面碰撞的白车身前部和两侧。
其中，在步骤3中，对于白车身前部和两侧增加负泊松比材料，在碰撞过程中，吸收大量能量；根据强度判断准则，评价车身应力是否满足当前使用的材料的安全范围，这是描述车身强度和疲劳的重要方法；对于遭受动载荷易发生疲劳破坏的位置，选择梯度功能材料，保证该处同时具备极高的强度和抑制裂纹扩展的能力。
其中，在步骤3中，先确定一组合理的材料特性参数，然后在步骤4中，通过分别调整优化部位的厚度值，计算得到白车身的目标响应量数值，从而分析目标响应量对关键变量的灵敏度。
其中，在步骤4中，通过灵敏度分析确定每个目标响应量对应的设计变量；
灵敏度为目标响应量对单个关键变量的偏导数，即
其中，S为灵敏度，xi为关键变量，f(x)为受关键变量影响的目标响应量；
通过将计算得到的对应关键变量的灵敏度数值降序排列，分析得到每个目标响应量的设计变量。
其中，在步骤5中，对每个目标响应量的设计变量进行取样，从而获得试验设计中的设计点；进而针对每个设计点进行步骤1的仿真实验获得目标响应量的具体数值。
其中，在步骤6中，所建立的以白车身质量最小为优化目的的多目标优化模型的表达式为
其中，m(Xi)是受设计变量影响的质量函数，而Xi表示设计变量，Ximin和Ximax分别为设计变量的最小值和最大值。
实施例1
本实施例所描述的具体的软件种类、拟合模型选取、参数选取及其结果仅用于说明本发明，而不应当也不会限制权利要求书中所详细描述的本发明。
为实现上述目的，本实施例的技术方案，包括以下步骤，如图1中流程所示：
(1)基于三维软件建立白车身三维模型，将三维模型导入有限元软件，建立参考的白车身有限元模型，计算得到白车身在外力作用下的变形、应力、各阶模态频率值和质量。
(1.1)使用三维建模软件Creo依据车身尺寸参数建立白车身三维模型。
(1.2)建立白车身有限元模型并计算白车身的变形、应力、各阶模态频率值和质量的数值。将白车身三维模型导入有限元软件，并进行网格划分，建立白车身有限元模型。之后对该模型施加物理约束、外部载荷和位移边界条件，通过Hyperworks自带的Optistruct求解器计算，得出白车身的变形、von mises应力与各阶模态频率值。特别地，施加于白车身上的载荷与车身变形的比值可以表征车身刚度，而von mises应力依据强度准则表征车身强度。
(2)根据步骤(1)中的应力分布，以白车身上应力最大处、变形最大处，以及考虑正面碰撞和侧面碰撞的白车身前部保险杆和两侧立柱3个部位的多个厚度关键变量d1，d2，…，dn作为设计因子；根据设计要求与经验确定3个设计部位厚度关键变量d1，d2，…，dn的取值范围。
(3)分析3个设计部位的材料性能需求，将应力最大和变形最大的位置以强度更高的材料替代，在白车身前部和两侧以负泊松比吸能材料填充。相应地，白车身有限元模型中的设计部位以新材料的特性参数加以描述，从而建立初始化的白车身有限元优化模型。
(3.1)优化前白车身的材质均为强度为1180MPa的钢材，而经过应力分析，将应力最大和变形最大的位置使用1500MPa的钢材。在白车身前部保险杠和两侧的车门的材料的泊松比为-0.2。
(4)通过灵敏度分析得到目标响应量——白车身最大变形、最大应力、各阶模态频率值和质量——对所有关键变量的灵敏度，并将灵敏度进行降序排序，从而确定每个目标响应量对应的设计变量。
(4.1)为了建立同时保证车身力学性能和轻量化的优化模型，通过计算灵敏度分析各关键变量对目标响应量车身最大变形、最大应力、各阶模态频率值和质量的影响程度。
灵敏度是响应量对单个关键参数的偏导数，即
其中，xi为关键变量，fk(x)为受关键变量影响的目标响应量，Sk为关键变量xi对目标响应量k的灵敏度。如果同时考虑关键变量对力学性能和车身质量的影响，可以采用相对灵敏度进行分析，即同一关键变量下目标响应量k的灵敏度与质量m的灵敏度之比：
(4.2)灵敏度分析前应先确定一组合理的材料特性参数。分析过程中通过分别调整每个关键参数的厚度值，从而计算得到目标响应量车身最大变形、最大应力、各阶模态频率值受单个关键参数的灵敏度，并进一步得到单个响应量对质量的相对灵敏度。灵敏度的数值越大表明该关键变量对该目标响应量的影响越大，选择数值大小为前5的关键变量作为该目标响应量的设计变量。此外，由于质量的灵敏度一定是正值，那么相对灵敏度为负值则表示厚度减小可以提升对应的性能。
(5)根据目标响应量的设计变量进行试验设计。采用试验设计方法(Design ofExperiment，DOE)对每个目标响应量的设计变量进行取样，从而获得试验设计中的设计点。根据设计点进行系统仿真分析，获得对应的目标响应量数值。
(5.1)由步骤(4)可知，每个目标响应量有5个设计变量，通过科学抽样获得这些设计变量的设计点。可选地，拉丁超立方法、中心复合设计和Box-Behnken设计是常见的抽样方法。可选地，此实施例以中心复合设计进行5参数3水平的设计点设计。
(5.2)依据设计点重复步骤(1)，建立白车身有限元模型，并获得目标响应量车身最大变形、最大应力、各阶模态频率值和质量的数值。
(6)以响应面法(Response Surface Method，RSM)建立每个目标响应量与对应设计变量的数学关系。根据不同响应量的设计要求以及设计变量的设计范围，建立以白车身质量最小为优化目的的多目标优化模型。
(6.1)整理目标响应量和对应设计点的数据，并列在表格里。针对设计点和目标响应量进行响应面分析。包括确定响应面的阶数、根据回归参数的方差评价确定多项式拟合项，并进而获得响应面拟合表达式。本实施例所示的每个目标响应量的设计变量分别为厚度值d1，d2，d3，d4和d5，因此，目标响应量车身最大变形、最大应力、各阶模态频率值以及质量的响应面拟合表达式可以表示为F1(d1,…,d5)，F2(d1,…,d5)，F3(d1,…,d5)，F4(d1,…,d5)，…，Fk(d1,…,d5)和Fm(d1,…,d5)。(k一般取8或9)
(6.2)为了验证拟合模型的精度，针对每一个设计点，通过比较有限元模拟计算的数值和响应面模型计算的结果，得到二者对应的方差R2和相对均方根误差(RSME)，
其中，N为样本数量，yi为有限元模拟计算的数值，为响应面模型计算的结果，/>为有限元模拟计算结果的平均值。一般来说，R2越接近1，RSME小于±5％，可以认为响应面模型拟合可信。
(6.3)以目标响应量白车身变形、刚度、强度和各阶模态频率值的取值范围为约束条件，以白车身质量最轻为目标函数建立白车身轻量化优化模型，它的表达式为
其中，Fm(di)是受设计参数影响的质量函数。Fi表示白车身最大变形、最大应力、各阶模态频率值的响应面拟合表达式，Fimin和Fimax分别为目标响应量的最小值和最大值。di表示每个目标响应量对应的5个设计变量，dimin和dimax分别为设计变量的最小值和最大值。
(7)采用遗传算法对多目标优化模型在设计范围内寻优，从而获得满足约束条件的设计变量的优化参数。
(7.1)遗传算法是借鉴生物界自然选择和遗传机制的自适应全局优化搜索算法，包括选择、交叉和变异三个基本过程。在此实施例中，种群数量(初代解)为100，交叉概率为0.8，变异概率为0.01。
(7.2)样本被选择的概率由适应度函数确定。考虑到多目标优化模型要求满足质量、强度、变形以及振动频率的要求，适应度函数为
且
m＜m0，σ＜σ0，δ＜δ0和ζi≠ζi0。
其中，K1、K2、K3和Ki为权重因子，m为白车身总质量，m0为优化前白车身总质量，σ为外力条件下最大应力，σ0为材料许用应力，δ为外载条件下最大应变，δ0为材料需用应变，ζi为白车身第i-3阶频率，ζ0为白车身(或发动机怠速)固有频率。
(7.3)设计遗传代数阈值，从而保证优化过程的终止。
(8)如果步骤(3)中所确定的材料特性经过步骤(3)～(7)无法获得满足要求的优化参数，那么从步骤(3)重新选择新的材料特性并重复步骤(3)～(7)，直到得到满足约束条件的设计变量参数。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：基于CAE方法和有限元仿真分析技术建立参考的白车身有限元模型，计算得到在外力作用下包括应力分布的白车身力学特性参数的数值；
步骤2：根据步骤1中的应力分布，确定白车身上需要优化的部位，并在确定的优化部位上选择数个厚度尺寸作为关键变量，并确定变量的变化范围，作为后续优化过程的设计因子；
步骤3：针对步骤2中的优化部位，将原有的结构以高性能材料或原有材料与高性能材料结合的复合材料进行替换；白车身有限元模型中的替换部位以新材料的特性参数加以描述，从而建立初始化的白车身有限元优化模型；
步骤4：以白车身力学特性参数作为目标响应量，通过灵敏度分析得到每个目标响应量对步骤2中所选的所有关键变量的灵敏度排序；针对每个目标响应量选出灵敏度较大的数个关键变量，将其作为之后优化方案的设计变量；
步骤5：采用试验设计方法对每个目标响应量和设计变量进行试验方案设计；首先，针对每个目标响应量，得到由步骤4中设计变量组合的设计点，然后，根据设计点进行步骤1的系统仿真分析，获得对应的目标响应量数值；
步骤6：将目标响应量与对应设计点进行整理，以响应面法建立每个目标响应量与对应设计变量的数学关系，并根据不同响应量的设计要求以及设计变量的设计范围，从而建立以白车身质量最小为优化目的的多目标优化模型；
步骤7：采用遗传算法对多目标优化模型在设计范围内寻优，从而获得满足约束条件的设计变量的优化参数；
步骤8：如果步骤3所确定的材料特性经过步骤3～步骤7无法获得满足要求的优化参数，那么从步骤3重新选择新的材料特性并重复步骤3～步骤7，直到得到满足约束条件的设计变量的优化参数。
2.如权利要求1所述的基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法，其特征在于，在步骤1中，采用建模软件，参考车身几何参数建立白车身三维模型；将白车身三维模型导入有限元前处理软件Hypermesh，对白车身三维模型进行几何清理和模型简化，对不同的机械连接方式进行特定单元设置，并进行网格划分，建立白车身有限元模型。
3.如权利要求1所述的基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法，其特征在于，在步骤1中，对白车身有限元模型施加物理约束、外部载荷和位移边界条件，之后将白车身有限元模型通过Hyperworks自带的Optistruct求解器计算，从而计算出白车身的变形、von mises应力与各阶模态频率值的力学特征；其中，施加于白车身上的载荷与变形的比值用于表征车身刚度，而von mises应力依据强度准则表征白车身强度。
4.如权利要求1所述的基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法，其特征在于，在步骤1中，为了满足白车身力学性能和轻量化要求，选择计算出白车身变形、应力、各阶模态频率值和质量。
5.如权利要求1所述的基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法，其特征在于，在步骤2中，选择优化的部位优先是应力较大处、变形较大处，以及考虑正面碰撞和侧面碰撞的白车身前部和两侧。
6.如权利要求5所述的基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法，其特征在于，在步骤3中，对于白车身前部和两侧增加负泊松比材料，在碰撞过程中，吸收大量能量；根据强度判断准则，评价车身应力是否满足当前使用的材料的安全范围，这是描述车身强度和疲劳的重要方法；对于遭受动载荷易发生疲劳破坏的位置，选择梯度功能材料，保证该处同时具备极高的强度和抑制裂纹扩展的能力。
7.如权利要求1所述的基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法，其特征在于，在步骤3中，先确定一组合理的材料特性参数，然后在步骤4中，通过分别调整优化部位的厚度值，计算得到白车身的目标响应量数值，从而分析目标响应量对关键变量的灵敏度。
8.如权利要求1所述的基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法，其特征在于，在步骤4中，通过灵敏度分析确定每个目标响应量对应的设计变量；
灵敏度为目标响应量对单个关键变量的偏导数，即
其中，S为灵敏度，xi为关键变量，f(x)为受关键变量影响的目标响应量；
通过将计算得到的对应关键变量的灵敏度数值降序排列，分析得到每个目标响应量的设计变量。
9.如权利要求1所述的基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法，其特征在于，在步骤5中，对每个目标响应量的设计变量进行取样，从而获得试验设计中的设计点；进而针对每个设计点进行步骤1的仿真实验获得目标响应量的具体数值。
10.如权利要求1所述的基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法，其特征在于，在步骤6中，所建立的以白车身质量最小为优化目的的多目标优化模型的表达式为
其中，m(Xi)是受设计变量影响的质量函数，而Xi表示设计变量，Ximin和Ximax分别为设计变量的最小值和最大值。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311309198.7A CN117235895A (zh) | 2023-10-11 | 2023-10-11 | 基于材料特性与车架拓扑结构的白车身轻量化设计方法 |
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