以輕量化為目標的汽車車身結構優化方法綜述

趙賢珠

摘 要：越來越多的汽車保有量引起排放和油耗問題。車身作為整車的重要組成部分，其輕量化有助于提高燃油經濟性，減少排放。文章介紹了拓撲優化、尺寸優化和形狀優化三種優化方式在汽車車身輕量化設計中的應用，并對車身輕量化的優化設計進行了展望。

關鍵詞：輕量化；拓撲優化；尺寸優化；結構優化

中圖分類號：U462.3 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2017）19-0087-02

引言

隨著社會的快速發展，汽車保有量越來越多。汽車在帶來方便快捷的同時，其油耗排放等問題也越來越引起大家的重視。汽車車身質量約占汽車總重的40%，空載情況下油耗約占整車油耗的70%[1]。其輕量化的目標在于盡可能降低汽車的整備質量，從而提高汽車的動力性，減少燃料消耗和排放，并且提高操穩性以及碰撞安全性。本文通過總結車身輕量化優化方法，介紹不同的優化步驟，并對車身輕量化優化設計進行展望。

1 汽車車身輕量化研究背景

汽車自1886年誕生至今有一百多年的歷史，汽車車身的研究起步相對較晚，但是其作為汽車的重要組成部分，在整車結構中占據重要地位。研究表明，汽車車身質量每減輕1%，相應油耗降低0.7%[2]。

輕量化研究，是在滿足安全性、耐撞性、抗震性以及舒適性的前提下，盡可能降低車身質量，以實現減重、降耗、環保、安全的綜合目標[3]。輕量化的實現不僅滿足了汽車的基本性能要求，且緩解了能源危機和環境污染的壓力，也沒有提高汽車設計制造成本，故汽車車身輕量化的研究引起了越來越多的關注。

2 輕量化結構優化方法

目前，以汽車車身輕量化為目標的優化設計方法主要包括拓撲優化、尺寸優化和結構優化。優化設計通常由目標函數、設計變量、約束條件三個因素組成。拓撲優化是在整體優化之前，設計空間確定后對材料布置格局進行優化，但是拓撲優化是從宏觀出發，在某些細節方面可能并沒有達到最優，因此在拓撲優化之后需要進行尺寸和形狀優化。

2.1 拓撲優化

拓撲優化是在給定的空間范圍內，通過不停地迭代，重新規劃材料的分布和連接方式；是在工程師經驗的基礎上，明確目標區域和目標函數，確定變量以及約束條件，使車身結構最終既滿足性能要求又減輕了質量[4]。拓撲優化通常將有限元分析和數學算法結合起來。

2.1.1 拓撲優化的數學模型

拓撲優化通常以車身質量為目標函數，結構參數和材料厚度為變量，模態和剛度為約束條件。其數學模型為：

minf（X）=f（x1，x2…xn）；

s.t.g（X）>0；

ai

其中，x1，x2…xn為設計變量。

2.1.2 拓撲優化的基本步驟和實例

在進行拓撲優化之前首先需要確定設計區域，設計變量和約束條件。然后通常進行有限元模態分析和靈敏度分析，使靈敏度小的部分不參與優化。在此基礎上利用軟件進行計算，因為在每次的計算中都有參數的改變，所以需要經過較多次的迭代，最終使其分布最優。在軟件進行拓撲優化的過程中，用戶對于每一次的迭代均可以實時監控。

目前拓撲優化中用到的數學優化算法包括優化準則法、移動漸近線法、數學規劃法、遺傳算法、進化算法等。使用較多的是優化準則法和移動漸近線法，優化準則法適于求解少約束問題，后者偏重于多約束問題[5][6]。

周定陸等[7]建立參數化模型，不僅將下車體質量減少了23kg，而且模態和剛度在原有的性能上略有上升。王登峰等[8]基于拓撲優化使大客車車身骨架質量減少約11%，且剛度強度等性能滿足設計要求。

2.2 尺寸優化

尺寸優化是在結構參數、材料分布確定的前提下，對各桁架結構尋找梁最合適的橫截面積、幾何尺寸，使得車身質量最小且滿足剛度等要求的優化方法。相對來說，尺寸優化建立數學模型較容易，計算簡單，在實際工程中可以較快取得最優

解[9]。也可以說，尺寸優化是拓撲優化的進一步完善和發展。

2.2.1 尺寸優化的數學模型

尺寸優化以車身質量最小為目標，幾何尺寸為設計變量，剛度以及各變量尺寸限制作為約束條件。

2.2.2 尺寸優化的基本步驟和實例

利用有限元分析劃分單元，再進行靈敏度分析，排除不參與優化的單元。為了減少計算量，通常采用近似模型，然后對近似模型進行求解。劉開勇[10]利用超拉丁實驗設計方法，采集車身的剛度和模態數據，在此基礎上建立一階響應面模型。潘鋒[11]通過建立組合近似模型，減少優化過程的計算量，提高效率。

常用的近似模型有響應面模型、人工神經網絡、徑向基函數模型、kriging和支持向量回歸模型等[10][12]。通過對一階近似模型進行分析，計算不同的權系數并進行加權疊加構成的組合模型在滿足模態和剛度要求的前提下，又兼顧了汽車碰撞安全性、NVH和疲勞等性能影響，且精度更高，因此組合近似模型在多目標多學科優化方面更勝一籌。

張偉[13]等采用遺傳算法，結合拓撲優化和車身尺寸優化，不僅將質量降低35%，而且使剛度提高了80%以上。康元春等[14]采用DOE及極差分析和方差分析，確定車身骨架梁截面最優尺寸方案，使車身骨架質量減輕了123.5kg。

2.3 形狀優化

形狀優化是優化結構的幾何形狀，通常包括桁架結構梁節點位置的優化；結構內部孔的形狀、尺寸的優化以及連續體邊界尺寸的優化[15]。早期，與尺寸優化相比，形狀優化模型建立比較困難，建立的模型質量通常比較差，影響后期模型的優化求解，尺寸優化的發展受到了限制。后來，網格變形技術的發展簡化了形狀優化模型的建立[16]。形狀優化的過程與尺寸優化相似，通常也需要建立近似模型。

3 結束語

（1）拓撲優化計算量大，應用受到一定限制。尺寸、形狀優化在多數軟件中都有專門的模塊，應用較多。為了解決計算困難問題，優化算法有待突破，算法的突破也是車身結構優化進一步發展的重要前提。

（2）有限元分析方法在車身結構優化中起重要作用，建模、分析軟件在車身結構優化方面應用越來越多。

（3）本文所提優化方法沒有充分考慮安全性、操穩性、NVH等因素，多學科多目標優化方法是目前車身結構優化的熱點。

參考文獻：

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[15]周成軍，沈嶸楓，周新年，等.電動汽車車身結構輕量化研究進展[J].林業機械與木工設備，2012（11）：14-18.

[16]方劍光，高云凱，王婧人，等.基于網格變形技術的白車身多目標形狀優化[J].機械工程學報，2012，48（24）：119-126.