用于车身结构轻量化的多学科优化设计



用于车身结构轻量化的多学科优化设计

未来汽车将倾向于车身轻量化、传动系统高效化。在此背景下，诞生了TARF- LCV- LCV EPSRC基金项目，该项目旨在为未来低碳车辆（LCV）在先进材料、低碳制造技术、整车结构优化和闭环回收报废车辆技术等领域提供强大的技术支撑。

设计了一种减轻整车质量的优化方法，该方法依据现有车辆的设计结构，通过优化车身面板厚度和材料分配关系来探索车身轻量化潜力。该方法首先要测试车辆的初始碰撞性能。在LSDyna软件中建立TARF-LCV模型，该车辆模型用来解决正面ODB（车载自动诊断系统）、侧面碰撞障碍、极点影响和扭杆刚度的优化问题。该模型在原有的车辆拓扑结构中不考虑扭转工况，因为扭转载荷相对于其等效幅值是微乎其微的。TARF-LCV模型是一个单体结构，对主要载荷结构按5mm的间隔进行网格划分，车门面板模型按10mm的间隔进行离散化。由于面板厚度在整个研究过程中会发生变化，因此模型的总质量也会随之发生变化。选取4种碰撞模拟工况来测试车辆的响应。

为了减少在优化设计过程中的计算时间，可以考虑使用基于优化技术的元模型来代替实际仿真寻找最优的设计变量。本研究同时采用几种元模型进行连续优化，利用多学科优化设计的方法进行轻量化设计。对所建立的TARF-LCV模型设置了3个碰撞试验和1个扭杆试验工况。考虑到仿真时间因素的影响，选取了17个设计变量，其包括14个面板厚度变量和3个离散材料模型变量。试验监测的响应变量为前面板补偿碰撞下的车辆质量、加速度和驾驶室冲击力，以及扭转载荷工况下的扭杆刚度值。

对所测得的变量值采用单级优化方法进行分析。分析结果表明，相比初始的TARF-LCV模型，在满足TARF-LCV车辆响应和全部约束的前提下，整车质量减轻了29.26kg。

Amit Prem et al. 10th European LS-DYNA Conference, Würzburg, Germany, 15-17 June 2015.

编译：韩小健