王 岩，陈无畏，谢有浩，邓书朝

多目标遗传算法在车身动态性能优化中的应用

王 岩1，陈无畏1，谢有浩2，邓书朝1

(1.合肥工业大学汽车与交通工程学院，合肥 230009； 2.安徽猎豹汽车有限公司，滁州 239064)

建立了某SUV白车身有限元模型，对车身静态刚度和模态分布进行优化，改善了白车身的振动性能。通过灵敏度分析筛选白车身关键部件的厚度并将其作为优化变量，以车身的扭转刚度和质量作为目标，建立其径向基函数模型，将静态刚度、车身1阶扭转和1阶弯曲模态频率作为约束条件，并利用多目标遗传算法对车身性能进行优化。试制了优化后白车身关键部件，并进行模态试验，验证了优化结果的正确性。优化后在总质量增加0.55%的情况下，提升了车身整体刚度，改善了模态频率分布，后排左、右侧座椅安装点的传递函数峰值分别下降了47.50%和49.37%，极大地改善了车身振动性能，为整车NVH性能的提升打下良好基础。

白车身；多目标遗传算法；灵敏度分析；NVH性能；传递函数

前言

较高的振动和噪声水平对乘员的心理和身体健康都有很大的影响。车身作为安装汽车各个总成的基础，汽车上的各种振动激励和噪声都作用到车身上，再传递给乘员人体。车身抵抗外界激励的能力与车身刚度有极大的关系，一般来说车身的刚度越大，车身抵抗外界激励传入车内的能力越强，汽车的振动性能也就越好。当然，白车身的模态频率分布对汽车的振动性能也有较大的影响，比如悬架系统的振动传递到车身前地板后，地板被激励，会将振动传递到驾驶员的肢体。……