杜倩倩,　陆善彬

(1.同济大学 汽车学院，上海　201804; 2.吉林大学 汽车工程学院，吉林 长春　130022)



基于网格变形技术的车身改型多目标优化

杜倩倩1,陆善彬2

(1.同济大学 汽车学院，上海201804; 2.吉林大学 汽车工程学院，吉林 长春130022)

文章结合灵敏度分析理论从汽车白车身中筛选出最佳的形状和厚度设计变量,并运用优化超拉丁立方模型构建在设计空间内均匀分布的样本矩阵,进而对由网格变形商用软件DEP Meshworks/Morpher生成的样本模型进行模拟计算,通过Matlab软件拟合高精度的四阶响应面模型,运用改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA_Ⅱ)以改型车白车身扭转刚度提升10%作为约束,以弯曲刚度和车身质量作为目标进行多目标优化。研究表明,通过网格变形技术建立的形状参数和厚度参数并结合相关的优化理论可以有效地实现车身性能的多目标优化,得到的Pareto最优解集可以在汽车改型设计的初期为设计者提供重要的参考依据。

网格变形;形状优化;多目标优化;改进的非支配排序遗传算法;响应面模型

目前,加快新车型研发进程仍然是现代汽车工程面临的主要挑战之一。新车型的开发方式主要有开发全新车型和基于原有车型进行改型设计2种。后者由于周期短、成本低而被汽车制造商广泛采用。在传统的车身改型设计中,需要反复修改几何模型并将其转换为有限元模型进行分析计算,耗费大量的时间和精力,对设计性能的改进也有较大的局限性。

而运用网格变形技……