某SUV白车身结构性能分析及可靠性优化设计

发布时间：2021-10-29 02:17

　　白车身是整车的重要组成部分,白车身结构性能的优良直接影响汽车的舒适性、安全性和耐久性。白车身结构优化需在保证其性能的基础上减轻车身质量,提高其轻量化水平。在传统的白车身结构优化设计中,往往忽略设计变量的不确定性对优化结果的影响,可能会导致优化失效。因此,在白车身结构优化设计过程中,应当充分考虑设计变量的不确定性,本文是采用可靠性优化设计方法对白车身结构进行优化。首先,建立了某承载式SUV白车身的有限元模型,在此基础上进行白车身低阶模态分析,并与试验数据进行对比,后续进行了刚度以及强度仿真分析。其次,选用相对灵敏度分析方法筛选出27个部件的厚度作为设计变量,采用最优拉丁超立方采样进行试验设计,选择合适的近似模型拟合白车身总质量、一阶弯曲模态、一阶扭转模态、弯曲刚度和扭转刚度5个输出响应与设计变量之间的关系。再次,根据白车身结构性能的分析结果,以白车身总质量和一阶扭转模态为优化目标,一阶弯曲模态、弯曲刚度以及扭转刚度为约束,采用非支配排序遗传算法II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-II）进行白车身结构确定性优化设计。最后,在... 

【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

可靠性优化示意图

通常需要在确定性优化设计的基础上进行可靠性优化目的是在优化目标函数的同时，保证约束函数的可靠度失效概率控制在可接受的范围内。可靠性优化设计是一统可靠性的优化方法，它的一般数学表达式为： 12N..[()0]12Mmin[()]12Q,,,,,,,,, xxxistPgxRjfxqUiiLijjq 表示 fq(x)的均值；Rj表示第 j个约束函数的期望可靠度函数、约束函数以及设计变量的个数；Lix 和Uix 表示设优化设计通过将设计变量的不确定性转换成概率约束可靠度要求的满意解。图 2.4 将确定性优化设计与可靠中可以看出，确定性优化解往往在约束边界的周围，时，很容易导致确定性优化的结果超过可行域。可靠的不确定性，采用概率约束的方法保证约束函数的可远离约束边界，大大减小优化设计失效的风险。

第二章 白车身结构可靠性优化设计的理论基础程领域得到广泛应用。本文在可靠性优化设计中采用的是蒙特卡罗模拟方法面对 MCS 方法进行简单介绍。MCS方法的基本原理为：若将系统的不确定性因素都建模为随机变量1R 、3R ，并且它们的概率分布是已知的，通过对1R 、2R 和3R 的随机抽样，可以系统响应1Y 的概率分布特征（均值、标准方差等）[56]。MCS方法的关键在于：①已知输入变量的概率分布，一般在汽车结构参数优化设计中多选用正态分布；②输入变量的采样规则， 方法常用的采样方法有简单随机采样和性采样。由于简单随机采样的计算量很大，在工程优化问题中较多采用描述性采样，其优点是只需较少的样本点就能获得与简单随机抽样极相似的结果。简单抽样和描述性抽样的对比图如图 2.5 所示。

【参考文献】：
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博士论文
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硕士论文
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[9]低速纯电动汽车一次成型整体车身轻量化研究[D]. 郭营锋.湖南大学 2014
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本文编号：3463768