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基于响应面近似模型的车门轻量化仿真分析与研究

2024-07-03 143 上传者：管理员

摘要：为实现车门的轻量化，首先对车门的刚度与模态进行分析，确保各项性能满足要求，利用质量和模态频率的灵敏度分析结果筛选出车门部分部件的板厚作为设计变量，通过最优拉丁超立方的试验设计方法结合有限元仿真模型求解数据采集用来构建二阶响应面模型的基本数据，在二阶响应面模型的基础上结合第二代非支配遗传算法进行多目标优化。结果表明：车门质量降低4.45%。

关键词：
优化算法
刚度
环境污染
轻量化
近似模型
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1、引言

近些年全球环境污染加剧、能源日益枯竭等问题时刻警醒我们，导致这些问题产生的主要原因之一就是人均持有机动车的数量不断增加[1,2]。机动车的广泛使用虽然给人们的生活带来了便利，但人们却忽略了机动车数量的增加所带来的问题。因此当前对汽车研发的重要课题之一就是实现汽车的轻量化[3]。其含义是指汽车在满足性能要求的情况下，有目标的减轻汽车自身的质量。车门的模态、刚度以及轻量化是其研究的重要指标[4,5]。

目前有众多的学者从不同的方面对车门进行轻量化的研究。秦训鹏等[6]用响应面法对微型车门的模态频率进行分析与优化。殷晓伟等[7]采用RBF神经网络近似模型，结合遗传算法对车门进行轻量化的研究，最终在车门各性能满足要求的情况下实现了车门的轻量化。综合上面学者的研究表明，采用合适的近似模型和优化算法应用到汽车的轻量化设计中，会使得优化的过程更加迅速、结果更加准确、轻量化的效果更好。

通过Hypermesh软件对车门各部件进行网格划分、连接处理以及对材料和属性的赋予，构建车门的有限元模型。基于车门的刚度和模态建立其相应的仿真模型，并利用Optistruct进行求解计算，在Hyperview中观察车门各项性能仿真值，与企业标准作比较，判断车门性能是否符合要求，根据分析结果提取过剩的性能对其进行轻量化研究，根据质量和模态频率的灵敏度分析结果选设计变量，对比多种试验设计方法选取最适合本文车门研究的一种方法进行样本数据采集，通过采集的样本数据建立近似模型，在近似模型基础上进行多目标优化研究，最终实现车门的减重。

2、车门的有限元模型建立

通过使用Hypermesh软件，对电动车门进行有限元模型的构建，其中包括对车门各部件的网格划分、连接模拟以及赋予相应的材料和属性。车门大部分部件都是钣金件，因此选用5mm壳单元网格进行划分。网格划分结束后对车门各部件进行连接处理，焊点通过acm实现、螺栓通过rbe2进行模拟、粘胶连接模拟采用adhesive。查找相关资料并联系车门实际情况，赋予车门钢的材料密度为7.9e-9 t/mm3,赋予210000MPa的车门弹性模量，赋予车门泊松比0.3。模型建成后共有90051个2D单元，其中三角形单元总数为3155个，占单元总数的3.5%。车门有限元模型建立后如图1所示。

图1车门有限元模型

3、模态分析

当汽车在道路上行驶时，道路并不是都是光滑平顺的，而由于道路的不平顺或者其他等原因引起汽车上一些零部件产生振动的现象使不可避免的，车门是汽车的开闭件，所以车门对外界的振动响应会比汽车上的其他部件更加剧烈。因此，工程师在设计汽车车门时，为了确保车门的结构性能更为出色，可以使用模态分析技术来研究车门的振动特性。车门在自由状态下的前6阶模态属于刚体模态，频率为0,并没有分析的意义。所以只对车门的第7阶模态开始分析，其结果如图2所示。

图2车门第7阶模态

整车频率和载荷激振频率不应该与车门的结构模态频率范围有重合区域。一般来说当汽车在路面上正常行驶时，发动机会产生一定的振动，而这个振动频率通常在23Hz以上；汽车与路面间也会存在一定的振动，而这个振动频率范围比较小，通常为1-3Hz;如果是由于汽车车轮不平衡引起的振动，这个频率范围通常为1-30Hz;将各种情况下的频率范围进行综合考虑可得到汽车行驶过程中较为敏感的频率范围是20Hz-30Hz,本文建立的车门有限元模型第7阶模态频率为56.38Hz,不在敏感频率范围内，所以希望优化后的车门模态水平能够也避开敏感频率的范围。

4、刚度分析

车门的刚度分析是评价车门性能的重要部分，本文主要对车门的侧向弯曲刚度、扭转刚度以及外板带线刚度进行分析评价，其约束方式为限制车门门锁3个平动自由度；限制车门铰链6个自由度。最后通过观察位移云图中加载点位移绝对值的大小评价各刚度工况。

4.1侧向弯曲刚度分析

侧向弯曲刚度加载条件是在车门后上方施加200N的Y向载荷，如图3所示为侧向弯曲刚度分析位移云图。

图3侧弯刚度分析位移云图

由图3可知在车门角可看到侧向弯曲刚度的加载点最大位移量的位置，其数值绝对值为2.630mm,企业要求其位移量不大于6mm,车门侧向弯曲刚度符合要求。

4.2扭转刚度分析

扭转刚度分析包括上扭转刚度分析和下扭转刚度分析。上扭转刚度分析在窗框下方施加Y向900N的载荷；下扭转刚度分析在与门角成45度角的密封面上施加Y向900N的载荷。如图4所示为扭转刚度分析位移云图。

由图4可知，车门上扭转刚度的最大位移量出现在车门窗框下方，下扭转刚度的最大位移量出现在车门下方，其数值绝对值为分别为5.039mm和3.821mm,企业要求其位移量应该分别不应超过10mm和7mm,因此车门扭转刚度符合要求。

图4扭转刚度分析及位移云图

4.3外板带线刚度分析

外板带线刚度的加载条件是在车门窗台处施加540N载荷，其加载条件、约束方式和计算结果如图5所示。

图5外板带线刚度分析及位移云图

由图5可知车门外板带线刚度的最大位移量出现在车门窗框部，其数值绝对值为2.497mm,企业要求此加载点的最大位移量应该不超7mm,因此车门带线刚度符合要求。

5、车门轻量化研究

5.1多目标优化问题的确定

对于整个车门结构而言，将车门的全部零部件进行优化是不现实的，首先根据车门质量和第7阶模态频率的灵敏度分析结果选取窗框前加强板板厚T1、防撞杆板厚T4、铰链角板总成板厚T5、窗台加强板板厚T6、内板板厚T18、外板板厚T17作为此次多目标优化的设计变量，选取质量最小和第7阶段模态频率最大作为优化目标，以侧向弯曲刚度(cwan)、上扭转刚度(sniu)、下扭转刚度(xniu)以及外板带线刚度(wbdx)加载点位移的绝对值作为约束条件。建立车门多目标优化数学模型为：

5.2试验设计

在进行试验设计过程中，样本点的采集不是盲目的而是要尽可能的反应出设计空间的整体特征，并且样本点的最终确定是通过在设计空间中选取一定的设计变量组合形成的，设计空间则是由各设计变量的上下限所构成的。试验设计也被称作DOE。如果要选择用较少的试验设计次数去统计出整体的数据特性，就需要在进行试验设计时，采用更有效的方案和更合理的分析方法，进而用较低的成本去获取足够多的可靠信息。最优拉丁超立方试验设的方法相较于全因子试验设计其拥有更好的填充效果，相较于正交试验设计其拟合能力更强，因此本文采用最优拉丁超立方试验设计对样本数据进行采样。

5.3近似模型的建立

模型的仿真计算通常消耗大量时间，并且对于复杂模型来说，简单的几个变量都会需要相当长时间来计算，因此采用近似模型代替实际模型。

响应面模型在特定区域内就可以更加精确比较函数关系并且仅仅需要通过有限的试验就能实现，其计算过程即简单又便于设计优化。不同阶次的响应面模型具有不同的特性，特别是三阶和四阶的响应面模型，它们展现出更高的拟合准确性，但由于其包含更多且复杂的多项式，这会导致计算周期和成本的增加；一阶响应面模型虽然在计算周期和成本上是用时最少的，但是很多的真实响应状况一阶响应面模型并不能准确的表达出来，结合本文对车门的研究情况，最终选取二阶响应面模型，二阶响应面拟合模型的拟合精度虽不及三阶和四阶响应面模型但其拥有更好的灵活性，计算的周期和成本也相对较低。本文选取二阶响应面(RSM)建立近似模型。其中T17和T18与车门质量的二阶响应面模型示意图如图6所示。

图6车门质量二阶响应面模型

图7 NSGA-Ⅱ算法优化流程图

5.4第二代非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)

第二代非支配遗传算法可以同时处理多个非线性的目标函数和多个限制条件。首先选择适应性较强的个体，根据选定的初始个体，进行遗传操作算子衍生成为下一代，一代代子个体将与所选的另一类个体遵循一定变异率进行交叉和变异，从而获得优化问题的最优解。本文选取的设计变量与扭转刚度、侧向弯曲刚度以及外板带线刚度响应都是非线性的，所以采用NSGA-Ⅱ进行优化计算。NSGA-Ⅱ算法优化流程如图7所示。

5.5多目标优化的结果

由表1可知，原车门质量为12.93kg,经过多目标优化后车门质量降低到12.355kg,降低0.575kg,降低的比率达到4.45%,比较显著。优化后的车门第7阶模态频率为55.41Hz,比初始状态降低了0.97Hz,远大于20-30Hz的敏感频率范围，不影响车门的性能，且车门各性能也均满足要求。

表1多目标优化结果

6、结论

本文通过对车门的轻量化进行研究，基于刚度和模态建立其相应的有限元仿真模型。通过质量和模态频率的灵敏度分析结果选取车门6个零部件的板厚作为此次轻量化研究的设计变量，将车门质量和车门的第7阶模态频率作为优化目标，车门的各项性能作为约束条件，最后确立多目标优化的数学模型。利用最优拉丁超立方的试验设计方法和有限元仿真求解数据对样本点进行采样，基于采集的样本数据构建二阶响应面近似模型，选取第二代非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)对车门进行多目标优化实现车门的质量减轻。结果显示车门成功减重0.575kg,降低的比率达到4.45%,比较显著。并且车门的各项性能在轻量化后也均满足要求。

参考文献:

[1]熊锋,黄家乐,余鑫等.汽车车门多学科性能分析与轻量化多目标优化设计[J].汽车零部件,2021(09):1-8.

[2]刘琪.基于汽车轻量化应用的碳纤维复合材料关键技术及设计[J].化纤与纺织技术,2023,52(03):29-31.

[3]徐建全,杨沿平.纯电动汽车与传统汽车轻量化全生命周期多目标优化研究[J].汽车工程,2019,41(08):885-891+914.

[4]王君瑶,徐峰祥,华林.仿蜻蜓翅脉的车门内板加强筋多目标优化设计[J].锻压技术,2022,47(2):30-41.

[5]何睿.基于多学科多目标的车架结构轻量化设计[J].噪声与振动控制,2022,42(2):173-178.

[6]秦训鹏,冯佳伟,王永亮等.基于响应面方法的微型车车门模态分析与优化[J].中国机械工程,2017,28(14):1690-1695.

[7]殷晓伟,张瑞乾,陈勇.径向基函数近似模型在车门轻量化中的应用[J].机械设计与制造,2022(8):22-27.

文章来源:郑宇航,王铁.基于响应面近似模型的车门轻量化仿真分析与研究[J].内燃机与配件,2024(13):43-45.