吳洪亮 陳文琳
(合肥工業(yè)大學(xué))
汽車輕量化可以減少油耗,提高燃油經(jīng)濟性,降低尾氣排放,輕量化是目前全球范圍內(nèi)重點研究的工作之一。目前,車門輕量化主要有3 個方法:結(jié)構(gòu)優(yōu)化、輕質(zhì)材料替換及采用先進工藝。車門是車身設(shè)計中較特殊的部件,俗稱“開閉件”,也是車身設(shè)計中較為復(fù)雜的零部件之一[1]。文獻[2-4]針對車門輕量化進行了較深入的研究。文章針對某車型的鋁合金車門進行尺寸輕量化設(shè)計,運用HyperStudy Editor 分別建立扭轉(zhuǎn)及模態(tài)工況的參數(shù)化模型,確定所選零件厚度的變化范圍,扭轉(zhuǎn)工況的約束。模態(tài)約束后,運用HyperStudy 中ARSM方法調(diào)用Radioss 求解器對車門零件的厚度進行了優(yōu)化設(shè)計。
適應(yīng)響應(yīng)面法[5](ARSM)是將目標(biāo)、約束條件用最小二乘法近似為設(shè)計變量V 的二次多項式。二次多項式的形式為:
式中:aj0,aji,ajik——二次多項式系數(shù)。
將試驗設(shè)計中樣本點的數(shù)值代入上式,來確定系數(shù)a 的值。根據(jù)擬合的目標(biāo)函數(shù)方程及約束函數(shù)方程求解設(shè)計變量的最優(yōu)值,并分析求解的正確性。
文章首先對鋁合金車門的扭轉(zhuǎn)剛度和模態(tài)進行仿真分析。圖1 示出車門扭轉(zhuǎn)的仿真分析結(jié)果云紋圖。參考相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),扭轉(zhuǎn)分析結(jié)果中參考點1 的位移為-1.004 mm,參考點2 的位移為0.935 mm。模態(tài)分析結(jié)果為一階頻率為44.1 Hz。通過分析結(jié)果和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),為優(yōu)化設(shè)計中各工況下的位移約束及模態(tài)約束做準(zhǔn)備。
由于各工況的有限元模型具有一定的差異,因此不直接運用Optistruct 進行尺寸優(yōu)化,而是運用Hyper-Study 首先建立各工況的參數(shù)化模型。文章選取車門的7 個重要零件的厚度作為變量,變量的上下限分別取初始值的±20%,然后進行圓整。鋁合金車門的變量范圍,如表1 所示。根據(jù)設(shè)計變量的范圍及個數(shù),分別建立2 個工況的參數(shù)化模型。將2 個參數(shù)化模型文件導(dǎo)入HyperStudy 中,準(zhǔn)備下一步的優(yōu)化計算。

表1 車門零件厚度變量取值范圍 mm
創(chuàng)建參數(shù)化模型之后,分別調(diào)用Radioss 對2 個模型進行1 次運算,驗證模型的正確性。根據(jù)第1 次分析結(jié)果,分別建立質(zhì)量響應(yīng)、參考點的位移響應(yīng)及頻率響應(yīng)與參數(shù)模型的關(guān)系。由于2 個參數(shù)模型都具有相同的變量,需將2 個模型的同一零件的厚度進行耦合。文章采用ARSM的優(yōu)化方法,分別建立質(zhì)量和位移等4 個響應(yīng)。將質(zhì)量作為目標(biāo)值,扭轉(zhuǎn)工況中的參考點1,2 及模態(tài)作為約束。經(jīng)過11 次迭代后,計算結(jié)果收斂。目標(biāo)及約束的迭代曲線,如圖2~5 所示。
表2 示出實際優(yōu)化的各零件的優(yōu)化值。由表2 可知,1,2,6 號零件的厚度基本沒有變化;4,5 號零件的厚度減小;3,7 號零件的厚度增大。根據(jù)實際的板材厚度,需要對各零件的厚度進行圓整。

表2 車門零件厚度優(yōu)化結(jié)果mm
針對優(yōu)化的結(jié)果和實際的圓整厚度值,需要對2 個模型優(yōu)化結(jié)果的可行性進行驗證。根據(jù)要求,主要的性能降低不能超過10%。在扭轉(zhuǎn)工況中,參考點1 的位移從-1.004 mm 減小為-1.056 mm,減小5.1%;參考點2的位移從0.935 mm 增大為0.968 mm,增大3.5%。在模態(tài)工況中,模態(tài)從44.1 Hz 變?yōu)?4 Hz,幾乎沒有變化。扭轉(zhuǎn)及模態(tài)性能的變化幅度均在10%以內(nèi)。車門的質(zhì)量從12.3 kg 減小為11.87 kg,減輕了0.43 kg。
文章通過HyperStudy 建立了多工況鋁合金車門的參數(shù)化模型,并運用ARSM方法對鋁合金車門進行了厚度優(yōu)化。為了符合生產(chǎn)實際,對優(yōu)化后的厚度進行了圓整和驗證,得到了可靠的優(yōu)化結(jié)果。將HyperStudy 與相關(guān)求解器相結(jié)合,可以對各種工況同時進行優(yōu)化。該方法對其他類似優(yōu)化設(shè)計具有一定的參考價值和指導(dǎo)意義。