汽車零部件輕量化設計與通信技術的協同優化

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639(2025)07-0156-03

CollaborativeOptimization ofLightweightDesignand Communication Technology forAutomotivel

Yi He

(Department of Electronic and Communication Engineering，North China Electric Power University，Baoding O71ooo，China)

【Abstract】As global atention to environmental protectionandenergy eficiency grows，the automotive industry is underimmensepresure to meet increasinglystringent emision standardsandfuel economyrequirements whileenhancing itsintelligence.Inthiscontext，lightweightdesignhasbecomeacrucialdirectionfortheautomotiveindustry.By reducing vehicleweight，itcaneffctively lower fuelconsumptionand improve handling performance.Meanwhile，with therapid development of autonomous driving and connectedvehicle technologies，automotive communication technology isplayinganincreasinglyimportantrolein improvingvehicleperformance.Therefore，thispaperexploresthe collborativeoptimizationof lightweightdesignandcommunication technologyinautomotivecomponents，aiming to promote technological innovationand sustainable development in theautomotive industry through in-depth researchon thesynergistic effects of these two technologies.

【Key words】auto parts；lightweight design；communication technology；collaborative optimization

近年來，全球汽車行業面臨著前所未有的挑戰和機遇。隨著能源危機和環境污染問題的加劇，汽車制造商在不斷提升車輛性能的同時，也不得不應對更為嚴格的排放法規和燃油經濟性要求。與此同時，智能化技術的飛速發展，尤其是自動駕駛和車聯網技術的普及，正在深刻改變著汽車的設計與使用模式。為滿足這些多重需求，輕量化設計成為實現低能耗、低排放的有效手段之一，而汽車通信技術則為提高車輛的智能化水平、提升安全性和駕駛體驗提供了重要支持。本文旨在探討汽車零部件輕量化設計與通信技術協同優化的可能路徑，為行業提供新的技術方案和發展思路。

1常用的輕量化設計方法

輕量化設計的核心在于平衡質量減輕與性能保持的辯證關系。材料替代策略通過采用高強度輕質合金，在保證結構剛度的前提下實現減重目標，如碳纖維復合材料在車頂縱梁的應用可使部件質量降低。結構優化技術則依托有限元分析工具，針對受力特征進行精準材料分布設計，如發動機支架通過拓撲優化在保持承載能力的同時去除非必要材料[2]。中空結構創新將傳統實心部件轉化為多腔體構造，既維持抗扭剛度又降低自身質量。這些方法往往需要協同應用，例如電動汽車電池箱體同時采用鋁合金外殼與蜂窩夾層結構，實現輕量化與碰撞安全的雙重提升。常用的輕量化設計方法見表1。

2輕量化設計與通信技術協同優化方法

2.1多目標優化方法

輕量化設計與通信技術的協同面臨多重目標沖突：材料減薄可能削弱電磁屏蔽效能，結構簡化或干擾天線輻射模式，能耗降低需平衡通信模塊功耗。傳統單目標優化方法難以滿足復雜約束下的綜合性能需求[3。多目標優化通過量化指標間的權衡關系，構建輕量化系數、通信品質、安全性能的聯合評價體系，借助算法工具探索非劣解集。下面從關鍵維度解析協同優化的技術路徑與方法框架。

多目標優化的核心在于解耦技術沖突并建立協同規則。以車載5G天線集成車身面板為例，碳纖維材料的輕量化需求與金屬材料電磁屏蔽特性存在矛盾。通過梯度材料設計，在面板表層設置陶瓷基復合材料功能層，既降低質量又定向導通信號。優化過程中采用多學科聯合仿真工具，將材料參數、電磁特性、機械性能輸入參數化模型，生成滿足碰撞安全與通信誤碼率的非劣解集。多目標優化方法見表2。

2.2 系統級協同優化設計

單一零部件的優化難以實現整車性能躍升，需建立跨層級的系統協同機制。系統級設計從全局視角整合輕量化與通信技術需求，通過數字孿生模型模擬“材料減重-結構變形-信號衰減”的耦合效應，重構部件間的能量與信息交互邏輯。下文從設計層級、技術工具、交互機制三方面構建系統優化框架。

系統級協同需突破傳統設計邊界。以電動底盤開發為例，輕量化線束布局需同步解決兩個矛盾：減少銅材用量導致的電阻升高影響通信供電穩定性，線纜間距縮小加劇電磁干擾風險。通過構建多物理場數字孿生模型，量化線束截面積、絕緣層厚度、屏蔽材料占比對信號完整性的影響，生成滿足質量控制與通信品質的雙優方案4。在智能座艙系統中，鎂合金骨架的輕量化設計需考慮其對毫米波雷達信號的衰減效應，模型通過預埋介質諧振器結構補償信號損失。系統級協同優化設計見表3。

2.3基于大數據與人工智能的協同優化技術

傳統優化方法在應對輕量化與通信技術的多目標協同問題時，常受限于經驗驅動與局部解空間探索能力。人工智能技術通過數據驅動建模與智能決策機制，可突破人工經驗邊界，實現跨領域參數的全局優化。

基本公式為：

s?t?g_safety(x)?0，h_EMC(x)=0

式中：x—設計變量（材料厚度、天線布局、屏蔽層占比等)； α，β 、 γ —動態權重系數（反映輕量化、通信品質、能耗的優先級）； g_safety -碰撞安全與結構強度約束； h_EMC. -電磁兼容性約束。

人工智能技術通過如下三層次創新重構協同優化范式。

1）數據驅動建模。采集百萬級工況數據（材料疲勞曲線、通信誤碼率、熱變形量），利用深度神經網絡構建“設計參數-性能輸出”的非線性映射。相比傳統物理仿真，數據模型可預測碳纖維疊層方向對5G信號相移的影響，精度提升且計算耗時減少。

2）動態權重機制。強化學習算法根據車輛狀態實時調整目標權重。自動駕駛模式下提升通信可靠性 (β↑) ，高速巡航時側重輕量化降耗 (α↑) ，充電場景優先保障電池熱安全 (γ↑) 。

3）約束自適應性。貝葉斯優化框架處理不確定性約束，當新型復合材料改變電磁基線時，算法自主更新 h_EMC 邊界條件。

3 試驗設計

3.1 試驗場景

本次試驗在試驗室環境下模擬汽車零部件的實際工況，重點研究輕量化材料與通信模塊的協同優化效果。試驗對象設計為車載通信天線支架的簡化模型，采用鋁合金框架與碳纖維復合板組合結構，模擬真實零部件的尺寸與功能需求。試驗設置包含三組對比方案：傳統全金屬支架、輕量化初版方案（碳纖維占比 60% ）、優化終版方案（碳纖維占比45%+ 局部電磁屏蔽層）。

測試環境通過多軸振動臺模擬車輛行駛中的巔簸與沖擊，振動頻率覆蓋 5～200Hz 范圍，對應城市道路與高速路況的典型振動譜。通信性能測試采用微波暗室模擬信號傳輸場景，在 28GHz 頻段（5G通信常用頻段)下評估信號穿透性與穩定性。例如，在碳纖維板表面添加納米級導電涂層，觀察其對信號衰減的改善效果。同時，通過熱循環試驗（-40\\~85% 驗證材料熱變形對天線定位精度的影響。試驗全程在溫濕度可控的試驗室環境中進行，排除外部干擾因素，確保數據可靠性。

3.2 評價指標

試驗選取質量減少率和信號傳輸損耗作為核心對比指標。數據顯示，優化方案較傳統鋼制外殼質量減少 21.3% ，但初始設計中碳纖維占比過高導致信號損耗增加 4.7dB 。通過調整屏蔽層占比至 12% ，在保持質量減少 18.5% 的前提下，將損耗控制在允許范圍內( 。振動測試表明，拓撲優化的加強筋布局使部件剛度提升 15% ，誤碼率下降至1E-6以下，滿足車規級通信要求。評價指標見表4。

3.3 結果分析

終版方案通過梯度材料分布實現性能均衡：在信號密集區域（天線陣列下方）保留 1.2mm 鋁合金基層保障電磁屏蔽，非關鍵區域采用 0.8mm 碳纖維降低質量。測試顯示，該設計在 120km/h 高速工況下，信號帶寬保持 2.4GHz （滿足5G需求），且振動誤碼率較傳統方案降低一個數量級。但研究發現，碳纖維各向異性導致部分區域介電常數波動，后續需通過纖維取向優化進一步提升穩定性。見表5。

4結論

本研究系統論證了汽車輕量化設計與通信技術協同優化的可行路徑與創新價值。核心突破在于構建了“材料-結構-功能-信息”四維協同框架。通過多目標優化平衡質量控制與通信性能的沖突，借助系統級設計實現跨層級的參數耦合優化，依托人工智能技術挖掘傳統經驗之外的全局最優解。

參考文獻

[1]汽車與零部件行業：雙引擎驅動下的繁榮與可持續發展[J].現代制造，2024（9)：44.

[2]韓柳夢.AJ公司新能源汽車業務發展戰略研究[D].長春：吉林大學，2024.

[3]邢云翔.智能電動汽車全生命周期評價及情景模擬預測研究[D].西安：長安大學，2024.

[4]李麗.基于深度學習的汽車零部件檢測算法研究與應用[D].西安：西安建筑科技大學，2023.

(編輯楊凱麟)