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开发轻型车辆和部件的结构优化技术

Raj Mohan Iyengar Srinivasan Laxman

Shawn Morgans Ramakrishna Koganti

摘要：开发汽车和零部件以实现轻量化设计，并满足结构刚度、模态频率、耐久性和耐撞性方面的设计要求，再也不能由“试错”策略进行驱动。结构优化工具在车辆开发的初始阶段提供必要的分析，以获得最有效的设计。本文通过两个设计实例说明了拓扑优化和量具优化在不影响结构要求的前提下实现减重的重要作用。

介绍

设计和开发高质量的轻型车辆，满足乃至超过原始设备制造商规定的性能目标，以及联邦和保险机构认证的性能等级的关键点在于，要通过创新的方法，能够为复杂不同的需求提供有实际意义的设计解决方案。与CAE工具一起使用的结构优化工具，提供了一种可行且强大的方法来搜索满足必要结构约束和所需质量和成本标准的设计解决方案[1]。因此，在车辆开发的初始阶段，通过达到最有效设计，可以进一步推进设计过程。

施米特和福克斯[2-4]最早认识到优化方法在结构应用中的重要性。在施密特和福克斯的工作之后的几十年里，基于梯度的尺寸优化和形状优化达到了较为成熟的水平，以探索复杂离散和连续结构的优化设计[1，5]。然而，这些方法不足以开发出需要拓扑结构变化的设计方案。利用基于连续介质的公式，科恩和斯唐[6]以及本索和菊芋[7]提出了在特定约束条件下优化结构拓扑的强大技术。在过去的十年中，一些研究人员利用结构优化技术为汽车车身结构开发出高效的设计解决方案[8-15]。

本文介绍了两个研究案例，以说明通过结构优化可以获得的有效的设计解决方案。这里优化的最重要原因是提高性能和减轻重量。根据所需的最终结果，可以使用许多不同的优化技术来优化结构。为一个给定的问题选择正确的技术来实现这些目标的过程是最主要的挑战

优化技术

根据所解决的问题类型，可以使用各种类型的优化技术。下面简要介绍了本研究中使用的三种技术。

拓扑优化：这种技术有助于在给定的一组负载条件下，在给定的封装空间内确定材料的最佳分布。在大多数情况下，拓扑优化是在实体结构上执行的，以确定新的加载路径，但它也可用于壳体结构，主要用于确定在不影响结构整体性能的情况下可移除材料的区域。这种方法主要用于壳体结构，以进一步降低现有设计的质量。

尺寸优化：在这种技术中，对给定零件的截面特性（零件量规）进行修改，以满足指定的目标。目标可以是位移、应力或其他标准。

地形测量优化：原则上，地形测量优化与尺寸优化非常相似，只是优化是在逐元素基础上进行的，而不是在逐部分基础上进行的。它可以称为基于元素的尺寸优化。地形优化的优化模型设置与尺寸优化非常相似。

案例研究

案例研究1.步进杆拓扑优化

阶梯模块用于大型车辆，如SUV或卡车，以协助乘客进出。踏板由连接到车身结构的支架支撑。本案例研究讨论了优化这些支架以最小化重量，同时保持原始设计的性能。阶梯杆模块的有限元模型，如图1所示，由三个支架和一个阶梯杆组成。支架通过螺栓与阶梯杆相连，并使用刚性连杆单元进行建模。优化分析仅限于确定轻型支架。原始支架的质量为2.6 kg。

在支架之间的点处施加两个荷载，每个荷载的大小为1350 N，对应于阶梯杆的最薄弱区域。如图2所示，模型被约束在支架连接到车身结构的位置。载荷和边界条件也如图2所示。

对阶梯模块的基线结构进行线性弹性结构分析，以评价优化前的响应。基线模型的位移轮廓如图3所示，表示最大挠度为9.6 mm。

然后建立模型进行拓扑优化。优化只在三个支架上执行，而不改变踏步板的设计。质量降低目标设定为最低70%。支架连接到车身结构和踏板的区域设置为不可设计的区域，以允许螺栓连接（如图4所示）。拓扑优化结果如图4所示，表明支架的重要区域不参与承载，因此这些区域的材料可能会被移除。虽然拓扑优化产生了一个设计，但它并不能很好地制造出来。然而，利用拓扑优化的结果，开发了一种更可制造的设计（图5）。在不改变支架厚度的情况下，对新设计进行了结构分析。结果表明，通过拓扑优化设计，产生的位移比原设计高50%。

显然，新设计的性能比基线设计差。然后对拓扑优化设计进行尺寸优化分析。在最初的设计中，三个支架都有一个相似的3毫米的尺寸。尺寸优化表明，三个支架中的每一个都需要不同的量具，以获得最佳性能，同时减轻一些重量。量具优化产生的新量具如图6所示。对最终设计进行的线弹性分析表明，最大位移和应力略低于原始设计。新支架设计的总重量为1.9 kg，而基线设计的支架重量为2.6 kg，这意味着在不降低结构性能的情况下，可以节省27%的质量。

案例研究2.开发轻型汽车的优化技术比较

在本案例研究中，我们说明了三种不同的优化技术在生产质量高效的轻型汽车车身结构方面的显著优势。对一辆白车身在弯曲、扭转载荷和模态振动作用下进行了拓扑、拓扑和尺寸优化分析。白车身刚度目标对载荷和白车身振动频率的响应为优化问题提供了约束条件。本研究中使用的CAE模型由大约200000个元素组成。模型中总共有120个组件。结构前端的组件不包括在优化研究中。共考虑111个组件进行优化。图7显示了正在研究的白车身模型的驾驶室分解图。

拓扑优化

对分析要求的总结如下：

目标函数：最小化归一化应变能。

设计变量：共考虑96个组件进行优化。该结构的前端预计将保持不变，因此正面的耐撞性没有受到影响。

制约因素：

1。质量保持率保持在80%。

2。前六个非刚性体频率被设定为与基线频率相同或高于基线频率。

通过可视化应变能密度（SED）图来评价拓扑优化结果。SED图表示允许移除材料的区域。图8显示了白车身整个驾驶室应变能图的分解图。拓扑优化的结果表明，在给定的载荷条件下，地板区域的许多零件可能没有那么重要。车顶撑弓和C柱中也有一些区域对给定的载荷条件几乎没有影响。表1总结了给定载荷条件下新设计性能的变化。

表1：与基准线的性能比较

结果表明，就模态结果而言，性能衰退非常小（如果有的话）。弯曲和扭转载荷情况下的性能分别下降8%和12%。由于拓扑结果更多地被用作设计方向工具，而不是精确的解决方案，因此可以通过局部修改轻松地处理这些冲突。

尺寸优化

同时考虑了三种线性载荷情况（弯曲、扭转和法向模态）进行尺寸优化。目标函数：最小化质量。设计变量：1.总共考虑了96个组件进行优化。2。将零件原始厚度的最大增加/减少30%设置为设计变量。最低厚度设置为0.65 mm，最高厚度设置为2 mm，除非被初始值覆盖。约束条件：将弯曲和扭转刚度约束设置为满足或超过基线，并将基线模型模态分析中的前六个非刚体模式设置为该尺寸优化过程的性能约束。设置模态约束，使六个频率中的每一个都高于基线模型中的相应频率。

图9所示的轮廓图概述了优化过程中发生的各种零件的下测量和上测量，以获得最大的重量节省。尺寸优化结果表明，通过优化本研究中考虑的部件的量具，可以实现9.8%的质量减少。如图9所示，通过材料（量具）的最佳分配实现重量减轻。结果还表明，在所有的负载情况下，性能都略有改善。表2概述了所有情况下的性能改进。

表2：与基准线的性能比较

地形测量优化

与其他两种情况一样，在线性域中对白车身结构进行了地形测量优化。同时考虑了三种线性载荷情况（弯曲、扭转和法向模态），并进行了分析。

目标：最小化质量。

设计变量：共考虑96个组件进行优化。构成96个部件的所有有限元的厚度作为设计变量，计量偏差的最大范围为 /-30%。除非被初始值覆盖，否则最低量具设置为0.65mm，最高量具设置为2mm。约束条件：将弯曲和扭转刚度约束设置为满足或超过基线，并将基线模型模态分析中的前六个非刚体模式设置为该尺寸优化过程的性能约束。设置模态约束，使六个频率中的每一个都高于基线模型中的相应频率。表3概述了所研究的所有负载情况下的性能改进。

表3：与基准线1的性能比较

质量比较

尺寸优化使质量减少9.8kg，而地形测量优化表明质量减少21.5kg明显更高。因为在本研究中进行拓扑优化分析时，目标是将应变能最小化，所以这种分析不需要进行质量降低。与尺寸优化不同，地形优化不会产生给定组件厚度的均匀减小。因此，需要对结果进行额外的解释，以获得具有足够效力的组件设计。类似的考虑也适用于拓扑优化的结果。在实现所有优化技术预测的质量节约时，考虑优化部件的可制造性是非常重要的。通常情况下，质量减少可能会受到限制，以确保优化部件的可制造性。尽管如此，本文描述的优化技术为开发大规模高效结构提供了强大而有力的工具。

结论

本文所描述的案例研究结果为我们深入了解不同优化技术的使用和效果提供了很好的依据。尽管这三种技术都非常强大，并有其独特的优势，但在日常问题中使用和评估这三种技术并不总是可行的。例如，当初始设计阶段有更大的自由度来开发有效的结构时，拓扑优化始终是最好的工具。当现有设计需要进一步改进时，尺寸和地形优化是最理想的。

参考文献

【1】 G. N. Vanderplaats, 工程设计的数值优化技术, 3rd edition, Vanderplaats Research amp; Development, 1999.

【2】L. A. Schmit, 1960, “系统综合结构设计,” Proceedings of 2nd ASCE Conference on Electronic Computation (ASCE, New York) pp. 105-132.

【3】 L. A. Schmit and

资料编号：[4864]