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基于Workbench 板簧支架輕量化設計

2021-05-05 13:41:20王海波
農業(yè)裝備與車輛工程 2021年4期
關鍵詞:支架效應變形

王海波

(200093 上海市 上海理工大學)

0 引言

汽車作為現(xiàn)代工業(yè)化的標志性產(chǎn)業(yè),是能源消耗的主要產(chǎn)品。汽車行業(yè)的發(fā)展必須要具備新的技術、材料和先進制造工藝,以降低汽車消耗,緩解能源危機。根據(jù)資料顯示,減低汽車的質量是降低能耗的一個有效措施[1]。

本文以板簧支架為研究對象,首先對初始模型進行靜力學分析,然后分別以安裝板厚度T1,大筋板厚度T2,小筋板厚度T3 為設計變量,進行尺寸優(yōu)化,求出滿足強度厚度的最優(yōu)解。以求出的最優(yōu)解建立新的模型,進行拓撲優(yōu)化設計。以拓撲優(yōu)化后的模型為參考對象進行輕量化設計,分別以切除深度H 和切除三角形邊長L 為設計變量,進行結構優(yōu)化,求出在滿足強度條件下H 和L 的最優(yōu)解,為板簧支架的輕量化設計提供參考。

1 板簧支架的初始模型建立與分析

1.1 板簧支架初始模型的建立

本文利用SolidWorks 對板簧支架進行建模,如圖1 所示,對于一些細微特征予以忽略,如:倒角、小孔等,并將安裝板厚度T1,大筋板厚度T2,小筋板厚度T3進行參數(shù)化處理,初始模型的質量為11.5 kg。

圖1 板簧支架三維模型Fig.1 Three-dimensional model of leaf spring bracket

2.2 靜力學分析

將建立好的板簧支架三維模型導入Workbench 中,選取Static Structural 模塊,進行相關參數(shù)的設置。設置材料為Structural Steel,密度為7 580 kg/m3,彈性模量為200 GPa,泊松比為0.3,屈服強度為250 MPa;單元大小設置為6 mm,相關系數(shù)調整為100%。對3 個螺紋孔施加固定約束,在板簧支架連接孔中施加X,Y,Z三個大小為10 000 N 的力[3]。分析后板簧的總變形云圖如圖2 所示,等效應力云圖如圖3 所示。最大變形為0.18 mm,最大等效應力為183.88 MPa,滿足使用要求。

圖2 板簧支架總變形云圖Fig.2 Overall deformation cloud diagram of leaf spring bracket

圖3 板簧支架等效應力云圖Fig.3 Equivalent stress cloud diagram of leaf spring bracket

2 板簧支架多目標尺寸優(yōu)化

多目標尺寸優(yōu)化的目的是減輕板簧支架的質量[2,4],以Workbench 中的Static Structural 模塊和Response surface 模塊進行聯(lián)合仿真,求出在滿足使用要求條件下的最優(yōu)解。

2.1 設計變量的選擇

根據(jù)對板簧支架模型質量、強度以及剛度影響因素的分析,設定板簧支架模型的設計變量,設計變量有:安裝板厚度T1,大筋板厚度T2,小筋板厚度T3。對設計變量進行參數(shù)化處理。

DS_ T1:安裝板厚度;DS_T2:大筋板厚度;

DS_T3::小筋板厚度。

設計變量的變化范圍表1 所示。

表1 設計變量的變化范圍Tab.1 Design variable range

2.2 目標函數(shù)的設置

目標輸出函數(shù)為最大等效應力、最大總應變及質量[2,4],將其進行參數(shù)化設置,并為其設置約束條件。

P4-質量(Geometry Mass)=最小值(Minimize);P5-總 應 變(Deformation Maximum)≤1 mm;P6-最大等效應力(Equivalent stress Maximum)≤190 MPa。

2.3 優(yōu)化結果分析

系統(tǒng)根據(jù)優(yōu)化目標及約束條件將設計變量組合為15 個設計點,并在其中找出最優(yōu)設計點4,如圖4 所示。

圖4 設計點分布Fig.4 Design points distribution

優(yōu)化后的取值,P1-T1=21 mm,P3-T2=16 mm,P2-T3=12 mm。將參數(shù)帶入原模型進行靜力學分析,得到模型的質量為11.5 kg,最大總變形為0.16 mm,最大應力為156.13 MPa。總變形云圖和等效應力云圖如圖5、圖6 所示。大筋板厚度P3-T2及小筋板厚度P2-T3對最大等效應力的影響如圖7、圖8 所示。

圖5 尺寸優(yōu)化后總變形云圖Fig.5 Overall deformation cloud after size optimization

圖6 尺寸優(yōu)化后等效應力云圖Fig.6 Equivalent stress cloud after size optimization

圖7 大筋板厚度P3-T2-最大等效應力Fig.7 Large rib thickness P3-T2-Maximum equivalent stress

圖8 小筋板厚度P2-T3-最大等效應力Fig.8 Small rib thickness P2-T3-Maximum equivalent stress

為更加全面地了解設計變量安裝板厚度、大筋板厚度以及小筋板厚度對目標函數(shù)質量、總變形量以及等效應力的影響程度,找到影響目標函數(shù)的關鍵因素[5],各設計變量對目標函數(shù)的靈敏度分析結果如圖9 所示。

圖9 全局靈敏度分析結果Fig.9 Global sensitivity analysis results

由圖9 可知,設計變量安裝板厚度對質量、總變形量以及等效應力的影響最為顯著;其次是設計變量小筋板厚度對最大等效應力影響較為顯著,對其余目標函數(shù)沒有太大影響;設計變量大筋板的厚度對3 個目標函數(shù)幾乎沒有影響。

3 拓撲優(yōu)化

在對板簧支架安裝板厚度、大筋板厚度以及小筋板厚度尺寸優(yōu)化后最優(yōu)解模型的基礎上進行拓撲優(yōu)化,去除對最大總變形量以及最大等效應力影響較小的材料。

利用Workbench 中Topology optimization 模塊進行拓撲優(yōu)化,優(yōu)化區(qū)域及非優(yōu)化區(qū)域的選擇[1]如圖10 所示,拓撲優(yōu)化后的結果如圖11 所示。

圖10 優(yōu)化區(qū)域及非優(yōu)化區(qū)域Fig.10 Optimized area and non-optimized area

圖11 拓撲優(yōu)化結果Fig.11 Topology optimization results

4 基于拓撲優(yōu)化的多目標結構優(yōu)化

4.1 設計變量的選擇

以拓撲優(yōu)化后的模型為參考,分別板簧支架底部挖去與紅色區(qū)域相似形狀的材料,板簧支架安裝板上挖去近似于一個三角行的材料,以三角形的邊長L 和底部去除材料的深度H 作為設計變量進行結構優(yōu)化,對設計變量進行參數(shù)化。

DS_L:三角形的邊長;DS_H:去除材料的深度。

設計變量的變化范圍如表2 所示。

表2 設計變量的變化范圍Tab.2 Design variable range

4.2 目標函數(shù)的設置

目標輸出函數(shù)為最大等效應力、最大總變形及質量[2,4],進行參數(shù)化設置,并為其設置約束條件。

P4-質量(Geometry Mass)=最小值(Minimize);P5-總 應 變(Deformation Maximum)≤1mm;P6-最大等效應力(Eqivalent stress Maximum)≤190 MPa。

4.3 優(yōu)化結果分析

系統(tǒng)根據(jù)優(yōu)化目標及其約束條件將設計變量組合為9 個設計點,并在其中找出最優(yōu)設計點5,如圖12 所示。切除深度P2-H 及邊長P1-L 對最大等效應力的影響如圖13、圖14 所示。

圖12 設計點分布Fig.12 Design points distribution

圖13 切除深度P2-H-最大等效應力Fig.13 Resection depth P2-H-Maximum equivalent stress

圖14 邊長P1-L-最大等效應力Fig.14 Side length P1-L-Maximum equivalent stress

優(yōu)化后取值:P1-L=118.5 mm,P2-H=50 mm。將參數(shù)帶回原模型,得模型質量為8.8 kg,最大總變形為0.18 mm,最大應力為174.56 MPa,總變形云圖和等效應力云圖如圖15、圖16 所示。

為全面了解設計變量三角形邊長和去除材料深度對目標函數(shù)質量、總變形量及等效應力的影響程度,找到影響目標函數(shù)的關鍵因素[5],設計變量對目標函數(shù)靈敏度分析結果如圖17 所示。

由圖17 可知,設計變量三角形的邊長L 對總變形量的影響最為顯著;設計變量去除材料的深度H 對質量和等效應力的影響最為顯著。

圖15 結構優(yōu)化總變形云圖Fig.15 Overall deformation cloud diagram of structural optimization

圖16 結構優(yōu)化等效應力云圖Fig.16 Structural optimization equivalent stress cloud diagram

圖17 全局靈敏度分析結果Fig.17 Global sensitivity analysis results

5 結論

在對板簧支架的分析過程中,雖然選用了不同的設計變量,但最終的目標是質量最輕,各個優(yōu)化過程的質量、最大形變量和最大等效應力分析結果比較如表3 所示。

表3 分析結果比較Tab.3 Comparison of analysis results

由表3 可知,在對板簧支架進行多目標尺寸優(yōu)化、拓撲優(yōu)化及多目標結構優(yōu)化后,相比初始模型質量減少了2.7 kg,減少了23.4%。最大等效應力減少了9.32 MPa,板簧支架強度提高了5%。

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