自动概念模型的优化及客车的稳健性设计[外文翻译].rar
自动概念模型的优化及客车的稳健性设计[外文翻译],自动概念模型的优化及客车的稳健性设计automatic concept model generation for optimisation and robust design of passenger cars 摘要 一套完全自动化的关于白车身的结构最优化的方法呈现出来了。所谓白车身即没有车窗的封闭结构车身。在优化循环...
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自动概念模型的优化及客车的稳健性设计
Automatic concept model generation for optimisation and robust design of passenger cars
摘要
一套完全自动化的关于白车身的结构最优化的方法呈现出来了。所谓白车身即没有车窗的封闭结构车身。在优化循环中包含一下几个步骤:完全参数化设计创作;自动扑捉和模拟汇编;并行计算和评价。为达到这些目的,需组合使用以下几个应用软件:SFE concept, Hypermesh, Perl, Matlab, and Radioss。最优化由遗传运算法则来引导实现,该法则能理想地解决由于空间过大而不腀@沟姿巡榈奈侍狻8梅椒ǖ牧⒆愕闶窃谄档囊桓銮氨O崭苣谧榻P停圆牧虾托巫次渖杓票淞俊�
关键词:汽车工程学,结构最优化,超临界流体的概念,遗传运算法则,有限元法,参数模型,灵敏度分析
1. 导言
客车的发展是一个多学科的任务。车辆必须满足多种属性的要求,比如安全性,动力学,静力学,NVH(振动及噪声)等。许多研究这些属性的工具是已经被确定的了。这些工具持续更新的重点是为了缩短生产周期和减小竞争压力。由于车身外形轮廓的大幅缩小,发展的进程被许多方法所引导。模型的产生除了需要大量的工作时间外,这些属性还对参数的变更特别的敏感,比如材料的档次,仪表材料,装配工序和点焊性能。
本课题在汽车工程领域的研究重点在于正确部署数值最优化技术,包括参数,外形和拓扑结构的优化[1–5]。在此有限元模型在采用改装网格的基础上扩大和/或变形算法。随机模拟与非线性优化相结合,以支持汽车设计过程[1–3]。
对于未来几年的优化任务,将扩大至下列活动:形状和拓扑优化与任意几何形状的调试,和多学科优化(对于不同的车辆属性[ 1-4 ] )。
用以在体积上捕捉设计空间的拓扑优化,对于应用在白车身结构上的板金零件有可能会造成不能解决的一些问题。
在文献[6]中的思想结合参数,利用SFE concept 和优化工具等方法将会体现在后面的一系列工作中。
在本文中讨论的一种模型自动生成的方法,应用在汽车工程学上是有效的。结合模型生成,一种最优化的程序被采用,从而能在结构上包括材料和几何形状等性质达到最优化。另外,这个系统还能进行寿命和灵敏度分析。
以上叙述的关键方法在于复杂的有限元模型的自动创建是在批处理方式的SFE参数设计的基础上的【7】,这也是能扩大多学科优化,全面车辆型号的先决条件 [11,12] 。优化的过程是基于遗传运算法则的,即适者生存,从而产生最优解。
在本文中的第二段中,讨论了模型创作,集结,计算,评价和优化所采用的方法和工具。以及一个有关保险杠/冲撞盒/护轨系统的有限元模型的介绍。第三段中,介绍导轨的整体变形的最小化。最后,在第四段中得出结论并对以后的工作论述。
Automatic concept model generation for optimisation and robust design of passenger cars
摘要
一套完全自动化的关于白车身的结构最优化的方法呈现出来了。所谓白车身即没有车窗的封闭结构车身。在优化循环中包含一下几个步骤:完全参数化设计创作;自动扑捉和模拟汇编;并行计算和评价。为达到这些目的,需组合使用以下几个应用软件:SFE concept, Hypermesh, Perl, Matlab, and Radioss。最优化由遗传运算法则来引导实现,该法则能理想地解决由于空间过大而不腀@沟姿巡榈奈侍狻8梅椒ǖ牧⒆愕闶窃谄档囊桓銮氨O崭苣谧榻P停圆牧虾托巫次渖杓票淞俊�
关键词:汽车工程学,结构最优化,超临界流体的概念,遗传运算法则,有限元法,参数模型,灵敏度分析
1. 导言
客车的发展是一个多学科的任务。车辆必须满足多种属性的要求,比如安全性,动力学,静力学,NVH(振动及噪声)等。许多研究这些属性的工具是已经被确定的了。这些工具持续更新的重点是为了缩短生产周期和减小竞争压力。由于车身外形轮廓的大幅缩小,发展的进程被许多方法所引导。模型的产生除了需要大量的工作时间外,这些属性还对参数的变更特别的敏感,比如材料的档次,仪表材料,装配工序和点焊性能。
本课题在汽车工程领域的研究重点在于正确部署数值最优化技术,包括参数,外形和拓扑结构的优化[1–5]。在此有限元模型在采用改装网格的基础上扩大和/或变形算法。随机模拟与非线性优化相结合,以支持汽车设计过程[1–3]。
对于未来几年的优化任务,将扩大至下列活动:形状和拓扑优化与任意几何形状的调试,和多学科优化(对于不同的车辆属性[ 1-4 ] )。
用以在体积上捕捉设计空间的拓扑优化,对于应用在白车身结构上的板金零件有可能会造成不能解决的一些问题。
在文献[6]中的思想结合参数,利用SFE concept 和优化工具等方法将会体现在后面的一系列工作中。
在本文中讨论的一种模型自动生成的方法,应用在汽车工程学上是有效的。结合模型生成,一种最优化的程序被采用,从而能在结构上包括材料和几何形状等性质达到最优化。另外,这个系统还能进行寿命和灵敏度分析。
以上叙述的关键方法在于复杂的有限元模型的自动创建是在批处理方式的SFE参数设计的基础上的【7】,这也是能扩大多学科优化,全面车辆型号的先决条件 [11,12] 。优化的过程是基于遗传运算法则的,即适者生存,从而产生最优解。
在本文中的第二段中,讨论了模型创作,集结,计算,评价和优化所采用的方法和工具。以及一个有关保险杠/冲撞盒/护轨系统的有限元模型的介绍。第三段中,介绍导轨的整体变形的最小化。最后,在第四段中得出结论并对以后的工作论述。