张继游_基于OptiStruct的白车身拓扑优化研究
基于OptiStruct的副车架悬置安装点动刚度优化
10.16638/ki.1671-7988.2021.09.021基于OptiStruct的副车架悬置安装点动刚度优化韦健，曾桂芬，王振东（广西艾盛创制科技有限公司，广西柳州545006）摘要：文中主要介绍利用HyperMesh_OptiStruct模块对某乘用车副车架进行形貌优化，以提高副车架悬置安装点的动刚度水平。
方法以响应点的加速度为约束，以刚度最大化为目标，对副车架进行形貌优化分析，并对优化前后的模型进行动刚度计算，验证了优化方法的有效性。
关键词：OptiStruct；副车架；形貌优化；动刚度中图分类号：U463.32+4 文献标识码：B 文章编号：1671-7988(2021)09-79-03Optimization of the Inching Stiffness of Mount Based on OptiStructWei Jian, Zeng Guifen, Wang Zhendong( Guangxi Aisheng Chuang Technology Co., Ltd., Guangxi Liuzhou 545006 )Abstract:In this paper, the HyperMesh_OptiStruct module is mainly used to optimize the morphology of a passenger car subframe, so as to improve the dynamic stiffness level of the mounting point of the subframe. Methods With the acceleration of response point as the constraint and stiffness maximization as the goal, the morphology optimization of the sub-frame was carried out, and the model's moving stiffness before and after optimization was calculated, which verified the effectiveness of the optimization method.Keywords: OptiStruct; Subframe; Morphology optimization; Dynamic stiffnessCLC NO.: U463.32+4 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2021)09-79-03引言汽车副车架是连接车身与底盘的重要部件，同时发动机的一个悬置点也安装在副车架上。
基于OptiStruct后排座椅结构拓扑与参数优化的应用研究
空 心 圆 管 结 构 示 意 图 如 图 ４所 示，其 抗 弯 模 量 计 算 如 下式：
ＷＺ＝π３Ｄ２３（１－α４） 式中：α＝Ｄｄ。
图 ２ 受力分析图
１２ 优化模型理论依据 在 ＯｐｔｉＳｔｒｕｃｔ拓扑优化基础模型中，主要有片体单元优化
及实体单元优化两种形式。综合上面的分析，使用实体模型分 析时，其框架 结 构 截 面 为 矩 形， 而 实 际 模 型 截 面 形 状 为 圆 环 型，在此，必须进行有效的转换才能保证有效的优化。
文 中 主 要 是 基 于 安 全 带 固 定 点 的 工 况 进 行 座 椅 后 排６分 背
图 １ 试验变形结果图
从力图 （如图 ２所示） 分析来看，管架结构的主要受力 形式为弯矩。这是安全带固定点工况的主要受力特点。
收稿日期：２０１８－０６－０９ 作者简介：李定 （１９８８—），男，硕士，工程师，研究方向为汽车碰撞仿真。Ｅｍａｉｌ：ｊｏｈｎｓｏｎ５２１０＠１６３ｃｏｍ。
１３ 骨架结构几何参数转换 矩形实 体 结 构 示 意 图 如 图 ３所 示，其 抗 弯 模 量 计 算 如
下式： ｂｈ２
ＷＺ＝ ６
图 ４ 空心圆管
１４ 优化模型有效性验证 ｂｈ２
优化模 型 的 建 立： 参 数 依 据 弯 矩 等 效 公 式 ６ ＝ＷＺ ＝ πＤ３（１－α４）进行转换，如表 １所示。 ３２
的优化，从试验变形结果 （如图 １所示） 分析来看，管架结构 主要变形模式为弯曲变形。
１ 后排座椅靠背管架结构拓扑与参数优化的研究
１１ 后排座椅靠背结构及试验受力的特点 后排座椅 ６分背结构特点可以概括为两点：首先，其 ６分
背骨架的组成形式主要是以空心圆管通过焊接形成的管架结 构；其次，骨架外框结构形式较为固定。
基于拓扑优化的电动汽车白车身优化设计
基于拓扑优化的电动汽车白车身优化设计张伟;侯文彬;胡平【摘要】针对电动汽车的独特承载要求，提出一种结合拓扑优化和车身尺寸优化的优化设计方法。
以某型电动汽车为实例，通过建立白车身拓扑优化模型、有限元概念模型、尺寸优化模型和样车制造，进行了从整车拓扑结构到车身梁截面的优化设计过程，实现了电动汽车白车身的正向设计。
在优化过程中采用遗传算法，以弯曲刚度和扭转刚度同时作为优化目标，白车身质量最小作为优化约束，选取了灵敏度较高的梁作为变量进行多目标优化。
通过与样车参数的比较表明，该方法能够满足设计和工艺要求，实现轻量化设计，对提高白车身设计效率和精度有着重要的意义。
%According to the special requirements of the electric vehicle,a method on the basis of topolo-gy optimization and genetic algorithm was presented.In a sample of an electric vehicle,the optimization process includes structural topology optimization and section optimization through topology optimization model,finite element conceptual model,size optimization and manufacture of prototype,which indicates that the forward design can be achieved.In the process of optimization,the obj ectives are bending stiffness and torsional stiffness,and meanwhile,the minimum weight was set as a constraint.By choosing high sensitive beams,the multi-obj ective optimization was presented with genetic pared with the results of the real car,this method can meet the requirements of light weight design and manufacture, which provides theoretical significance in increasing the efficiency and accuracy of optimization.【期刊名称】《湖南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)010【总页数】7页(P42-48)【关键词】拓扑优化;遗传算法;电动汽车;白车身【作者】张伟;侯文彬;胡平【作者单位】大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室，辽宁大连116024; 大连理工大学汽车工程学院，辽宁大连 116024;大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室，辽宁大连 116024; 大连理工大学汽车工程学院，辽宁大连 116024;大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室，辽宁大连116024; 大连理工大学汽车工程学院，辽宁大连 116024【正文语种】中文【中图分类】U463.811电动汽车（EV）在近几年得到了高速发展，其高效率、绿色环保等特点也吸引了越来越多学者的关注.而对于电动汽车白车身的研究也从改装传统动力汽车逐步发展到符合电动汽车特殊要求的专用白车身.高云凯等[1］在客车车身的优化中，采用了拓扑优化方法来获得车身的最优设计.谢伦杰等[2］在单目标拓扑优化的基础上引入了更全面的优化目标，实现了电动汽车白车身的多目标优化.上述文献虽然证明了拓扑优化在车身设计中的有效性，但单独应用拓扑优化得到的模型是车身质量的分布，因此并不能很好地描述车身截面的形状和尺寸，不能提供精确的车身模型.文献[3－4］提出了白车身梁截面的多目标优化方法，能够实现白车身的轻量化设计，并提供较为精确的白车身模型.但是这些多目标优化方法只能基于现有的车身模型进行优化设计，并不能在正向设计中实现车身拓扑结构的优化.本文结合上述两种优化方法，首先将拓扑优化引入到电动汽车白车身的正向设计中去，以拓扑优化结果为基础，建立白车身概念模型并根据遗传算法原理，以质量最小为约束，弯曲刚度、扭转刚度为目标，实现白车身梁截面多目标优化.使优化后的电动汽车白车身能够直接用于生产制造过程，从而达到轻量化设计的目的.通过某型电动汽车的设计和制造过程，充分验证了上述方法的有效性和高效性.1 白车身拓扑优化模型结构的拓扑优化过程实际是在给定的设计区域内寻求最优材料分布的问题[5］.对于连续体问题，拓扑优化能够精确和高效地实现最佳结构，因此在汽车车身设计的早期阶段其扮演着越来越重要的角色.本文采用的是基于变密度法的SIMP（Solid Isotropic Microstructures with Penalization）优化方法.SIMP方法做了如下假设：引入一种假想的相对密度在0～1的可变材料；并假设该材料的宏观弹性模量与其密度具有非线性关系；采用惩罚因子约束抑制为0～1的单元.SIMP优化方法的原理是在假设的材料用量下，寻求在某种量度条件下的具备最大刚度结构的材料最佳分布形式[6］.因此电动汽车白车身的拓扑优化公式表达为[7］：式中：ρe为第e个单元的相对密度；V为初始材料设计体积，被定义为长度为3 000mm，宽度为1 600mm，高度为1 500mm的长方体；V0为优化后要保留的体积，一般由相对密度与单元真实体积加权之和求得，即为体积约束，在拓扑优化过程中为了满足设计域的要求，体积约束取值小于1.在优化过程中，刚度最大化问题可转化为结构柔度最小化，函数c（ρe）为柔度目标函数，可写为：式中：ue为单元的位移向量；Ke为单元的刚度矩阵；P为惩罚因子.根据SIMP方法有：式中：Ke0为第e个单元的初始刚度矩阵.在工程应用中，惩罚因子的取值范围通常为3～5.在电动汽车白车身的拓扑优化过程中，将车身外形和尺寸作为几何约束，并考虑乘员舱、动力系统及行李舱等设计空间，同时综合考虑车身的弯曲工况、扭转工况进行拓扑优化设计.与传统动力汽车不同的是，本文中的电动汽车动力系统采用中置布局，将电动机和电池等布置在乘员舱与后轴之间，因此在拓扑优化过程中需要重新考虑车身的载荷分布并在传统动力汽车发动机舱部分得到更多的设计空间.车身外形如图1所示.图1 某型电动汽车车身外形Fig.1 A electric vehicle body style电动汽车的设计参数见表1.其中弯曲工况和扭转工况模拟了电动汽车车身在匀速行驶时车身的承载情况.在优化过程中弯曲工况按如下方式定义：约束4个悬架支座的6个自由度，施加动力系统模块和乘员舱及行李舱的负荷，计算多种负荷同时施加时的车身有效弯曲刚度；弯曲工况按如下方式定义：约束后轴2个悬架支座的6个自由度，在前轴2个悬架支座分别施加大小相等、方向相反的等效力[8］.表1 某型电动汽车设计参数Tab.1 The design parameters of a electric vehiclemm 2 100前轮距/mm 1 244后轮距/mm 1 186弯曲刚度/（N·m－1）8 000扭转刚度/（N·m·deg－1） 7 000动力系统模块负荷/kg 150（距前轴800mm）乘员舱负荷/kg 200（距前轴1 000mm）参数数值轴距/在车身的拓扑优化过程中，取2种工况的权重相等，取惩罚因子等于2，经过反复验证得到的拓扑优化结果如图2所示.车身的拓扑优化结果实质是车身的质量单元的分布情况，通过质量单元分布的疏密程度形成了车身中每一根梁.如图2所示，车身前半段的质量单元确定了防火墙位置，从而基本确定了前设备舱的轮廓及其在车身中的比例.拓扑优化结果中的侧围位置的质量单元确定了B柱的位置，由于该型车是单排座椅，因此根据B柱的位置，乘员舱的尺寸及其在车身中的位置也确定了下来.跟上述分析过程类似的是，优化结果中质量单元最为集中的部分是两根贯穿整个车身的形状类似“彩虹”的梁，它们将成为车身中的主要承载部件.图2 白车身拓扑优化结果Fig.2 The results of body in white topology optimization白车身拓扑优化结果是一个比较抽象的车身模型，它定义了车身主要承载结构的位置和形状，为车身的设计提供了重要参考，但并没有详细描述出白车身中每根梁的参数细节.因此需要结合白车身设计制造的工程经验和资料，来得到车身概念模型.基于拓扑优化结果构建的车身梁结构如图3所示，根据拓扑优化的结果建立车身概念模型的过程主要分为3个部分：车厢地板、侧围、其他附属部件.在构建车厢地板的过程中，首先根据拓扑优化结果，按照最大化乘员舱的原则，确定乘员舱的位置及地板梁的分布情况；再以前轮罩的形状作为约束，确定前设备舱的梁的位置和尺寸；最后再根据车身的设计长度确定货厢的形状和尺寸.在车厢地板的设计过程中，A柱和B柱的位置也同时能够确定下来，因此再结合“彩虹梁”的尺寸，车身侧围的梁结构也较为容易地构建出来.图3中放大图所示为“彩虹”梁构建过程，在拓扑优化结果中，“彩虹”梁的截面形状接近圆形，并大致确定了梁的走向.为了保证梁的平滑，按照B样条线的生成原则，建立了“彩虹梁”的实体模型，并根据实体模型建立了车身的概念模型.图3 白车身梁的拓扑结构Fig.3 The topology structure of a beam in body in white图4所示是根据拓扑优化结果建立的白车身概念模型，其中主要承载梁的数量和位置是依据拓扑优化结果来确定的，并根据车身功能和生产工艺要求做了适当的修改.有别于传统的车身概念有限元模型，以图中的概念模型为基础建立的有限元模型在A柱、B柱等位置引入了柔性接头概念，能够有效地提高仿真的精度，缩短白车身的设计周期.车身概念有限元模型采用梁单元与壳单元相结合，在计算速度与计算精度上达到了较好的统一，模型中梁的个数为36根，单元数为396，采用铝合金作为主要材料，即密度为2.7g/cm3，弹性模量为72GPa，泊松比为0.31.施加载荷按如下定义：弯曲工况下，在距前轴886mm处施加竖直向下的等效载荷3 430N；扭转工况下，在前轴两减振器支座上分别施加竖直向上和向下的力463N.2 应用遗传算法的白车身优化模型2.1 多目标优化数学模型多目标优化的过程是对每一个子项单独应用优化算法，再对每一项加权从而叠加得到多目标优化的解.对于白车身的刚度优化问题的一般数学模型为：式中：x为优化变量，在本文中优化变量选取的是灵敏度较高梁的截面几何尺寸；f1（x）为弯曲刚度的目标函数，f2（x）为扭转刚度的目标函数，根据该型电动汽车设计参数的要求，弯曲刚度应不低于8 000 N/m，扭转刚度应不低于7000N·m/deg.g（x）为车身质量约束函数，在优化过程中该约束被定义为车身质量增加量最小，即满足整车刚度要求的最小车身质量.图4 白车身概念模型Fig.4 Body in white conceptual model2.2 优化目标式中：E1为白车身的弯曲刚度；F0为施加在车身上的等效载荷；u为门槛梁的垂直位移.白车身的扭转刚度按式（6）定义：式中：E2为白车身的扭转刚度；M0为施加在前轴的扭矩，在有限元模型中被定义为M0＝2Fw，其中F为施加在前轴上两个方向相反的力，w为前轴距；θ为前后轴的扭转角度.因此目标函数可以写为：式中：E1，obj和E2，obj分别为设计弯曲刚度和设计扭转刚度；α和β分别为弯曲刚度和扭转刚度在目标函数中的权重.多目标优化问题的实质是对各个子目标进行协调和折中处理，使各个子目标函数尽可能达到最优，因此需要合理地选择子目标的权重.白车身刚度的优化目标为弯曲刚度和扭转刚度，并且它们对于车身性能的影响都比较大，因此采用线性加权法赋予它们相同的权重，归一化后，2个权重的取值均为0.5.2.3 优化变量在选择优化变量时，由于薄壁圆管的刚度质量比与圆管的直径成正比，而与圆管的厚度没有关系，因此将圆管的直径作为优化变量.在考虑对称性和几何连接的因素后，优化变量见表2，总计25个.在优化过程中，首先需要计算的是优化变量的灵敏度，即优化变量对目标函数的贡献值，剔除对车身刚度贡献较小的优化变量，从而提高计算效率.在优化过程中，灵敏度被定义为：式中：Fn为第n个变量对应的目标函数值；Xn为第n个变量值，本文中灵敏度的含义是目标函数值相对于梁截面直径的变化率.本次优化过程中的优化变量灵敏度计算结果见表2.由于目标函数值越小，车身刚度越大[9］，因此灵敏度绝对值越大，对目标函数的贡献值越大.通过灵敏度计算结果的分析可知，“彩虹”梁对车身刚度的贡献最大，是车身中的主要承载部位，这同时也验证了拓扑优化的结果.表2 多目标优化变量Tab.2 The optimization variables编号变量名称灵敏度1前防撞梁－0.009 2发动机舱横梁－0.005 3防火墙上横梁－0.009 4 A柱横梁－0.016 5 B柱横梁－0.018 6地板前横梁－0.015 7地板中横梁－0.013 8地板后横梁－0.010 9行李舱前横梁－0.008 10 行李舱后横梁－0.007 11 后防撞梁－0.003 12 前纵梁－0.018 13 防火墙下横梁－0.005 14 门槛梁－0.017 15 地板纵梁－0.019 16 中央通道－0.023 17 行李舱中央纵梁－0.012 18 行李舱纵梁－0.009 19 后防撞梁连接梁－0.000 3 20 A柱－0.011 21 B柱－0.019 22 彩虹梁－0.031 23 B柱连接纵梁－0.013 24 行李舱连接梁－0.000 2 25 行李舱横梁－0.000 52.4 遗传算法的实现在众多求解多目标问题的算法中，遗传算法以其高效率、适应性强等特点被越来越多地应用在多目标优化问题中.遗传算法是一种具备自我调节能力的优化方法，它参考了进化论和遗传学的原理，实现了对连续变量或离散变量的优化.遗传算法在种群的繁殖过程中，以适应度作为种群中个体是否淘汰的标准，通过交叉和变异实现种群的最优化，从而得到问题的最优解.在白车身的多目标优化过程中，设优化参数的取值范围为40～100mm.通过采用浮点数进行编码来提高优化的效率，同时综合考虑遗传算法的效率和计算量取种群数为200.遗传算法在优化过程中不依赖任何外部的信息，仅以个体的适应度作为进化的依据.因此，选择合适的适应度函数对遗传算法的效率尤其重要.本文采用的适应度拉伸方法如式（9）[10］所示：式中：fm为第m个个体的适应度；g为遗传代数；θ为温度；θ0为初始温度；n 为种群规模.按上述公式定义的适应度使得在遗传算法的前期，个体的适应度相近，从而产生的后代概率相近.当温度不断下降后，拉伸作用加强，使个体的差异性被放大，从而使得优秀的个体优势更明显.在优化过程中，有时会碰到种群无法进化的现象.这是因为当个体具有同样的染色体、拥有相同的适应度时，种群无法选择出最佳的个体.这时需要引入适当的概率算法，能够增大交叉和变异的概率，从而推动种群的进化.采用自适应交叉概率和变异概率的计算公式为[11］：式中：fc为要交叉的2个个体中适应值较大的一个；fm为要变异的个体的适应值；fmax和favg分别为群体的最大适应值和平均适应值；Pc1，Pc2，Pm1，Pm2均为常数.3 白车身多目标优化结果在VCD（Vehicle Concept Design）系统中，按照上述有限元模型计算得到的应力云图如图5和图6所示.图中表示的是Mises等效应力云图，在弯曲工况下，白车身的最大应力出现在“彩虹”梁的中段；在扭转工况下，白车身的最大应力出现在“彩虹”梁的前段，因此作为车身的主要承载结构，“彩虹”梁的直径应是所有梁中最大的.图5 弯曲工况应力云图Fig.5 The stress nephogram of bending图6 扭转工况应力云图Fig.6 The stress nephogram of torsion在VCD系统的优化模块中调用Nastran求解器对初始车身模型进行优化.在优化模型的建立过程中，经过反复验证，综合考虑了车身质量和车身刚度，将圆管的初始直径设定为40mm，厚度为1 mm.为了提高优化效率，优化过程中选取了灵敏度较高的梁，总计14根.同时为了满足薄壁管件的工艺要求，优化后的取用值按四舍五入取整，梁截面优化的结果见表3.优化前后的车身质量、函数值、刚度等对比见表4，车身的初始设计刚度约达到了设计要求的50%，而优化后虽然质量有了35%的降低，但弯曲刚度和扭转刚度分别提高了87%和84%.结果表明，在刚度达到设计要求的同时，实现了白车身质量最小，达到了轻量化设计的目的.表3 圆管直径优化结果Tab.3 The optimization results of tubes40 45.61 46 B柱横梁 40 47.45 47地板前横梁 40 45.31 45地板中横梁 40 44.17 44地板后横梁 40 40.65 41前纵梁 40 48.77 49门槛梁 40 46.21 46地板纵梁 40 51.65 52中央通道 40 54.78 55行李舱中央纵梁 40 43.11 43 A柱 40 41.89 42 B柱 40 51.65 52彩虹梁 40 65.34 65 B柱连接纵梁变量名称初始数值优化数值取用值A柱横梁40 44.17 44表4 白车身多目标优化结果Tab.4 The optimization results of body in white? 车身的优化设计结果为样车的设计和制造提供了重要的依据，根据拓扑优化结果构建的车身结构模型确定了样车前设备舱、乘员舱、货舱3部分的轮廓及其在车身中的相对位置，从而确定了车身中主要梁的位置和形状.在拓扑优化的基础上，通过对主要梁截面的多目标优化，得到了满足车身性能要求的最佳梁截面，为薄壁管件的选择提供了依据.多目标优化的结果是小数，因此需要根据标准薄壁管件的许用值选用最接近的标准件.白车身中梁与梁的接头采用螺栓和焊接结合的办法来增强接头的刚度，外覆盖件通过采用工程塑料和碳纤维板来同时满足美观和轻量化的要求.根据优化结果制造的某型电动汽车样车如图7所示.经过刚度和称重实验，样车白车身的实际参数见表5.与样车结果相比，优化结果的平均误差大约为14.67%.误差主要来源于有限元模型计算误差以及实车的制造误差.有限元概念模型是基于梁单元的简化模型，因此计算结果会存在5%～10%的误差.同时在样车的制造过程中受限于制造工艺，“彩虹”梁的曲率与设计不完全相同，并且考虑标准件的采购，部分灵敏度较低的梁厚度大于设计值，因此最终的车身质量和性能均超过了设计值，但误差在合理的范围内，基本满足车身设计的要求.车身中的梁直径在40～65mm之间，除了“彩虹”梁以外，梁截面变化较为连续，满足制造工艺和美观的基本要求.图7 某型电动汽车样车Fig.7 The prototype of an electric vehicle表5 优化结果与实验结果比较Tab.5 The comparison between optimization and experiment优化结果实验结果误差122.14 135.45 11%弯曲刚度/（N·mm－1） 8 046.32 9 145.64 14%扭转刚度/（N·m·deg－1）质量/kg 7 139.28 8 530.67 19%4 结论本文提出了一种结合车身拓扑优化和车身梁截面多目标优化2种优点的优化方法，通过构建拓扑优化模型、概念模型、多目标优化模型，从车身的拓扑结构到车身的梁截面尺寸进行了全面的优化，实现了电动汽车白车身的正向设计过程.优化结果表明，在满足刚度要求的同时，能够实现白车身的轻量化设计.同时通过制造和测试样车，验证了该优化设计方法在车身性能和车身制造工艺上的有效性，为电动汽车车身的设计制造过程提供了重要参考.参考文献[1]高云凯，王婧人，汪翼.基于正交试验的大型客车车身结构多工况拓扑优化研究[J］.汽车技术，2011（11）：16－19.GAO Yun－kai，WANG Jing－ren，WANG Yi.Multi－case topology optimization of bus body structure based on orthogonaltest[J］.Automobile Technology，2011（11）：16－19.（In Chinese）[2]谢伦杰，张维刚，常伟波，等.基于SIMP理论的电动汽车车身多目标拓扑优化[J］.汽车工程，2013，35（7）：583－587.XIE Lun－jie，ZHANG Wei－gang，CHANG Wei－bo，et al.Multi－objective topology optimization for electric car body based on SIMP theory[J］.Automotive Engineering，2013，35（7）：583－587.（In Chinese）[3]BLASQUES J P，STOLPE M.Multi－material topology optimization of laminated composite beam cross sections[J］.Composite Structures，2012，94（11）：3278－3279.[4]YANG S，QI C，GUO D，et al.Topology optimization of a parallel hybrid electric vehicle body in white[J］.Applied Mechanics and Materials，2012，148/149：668－671.[5]JIAN H 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基于OptiStruct的铝合金车轮拓扑优化设计
基于OptiStruct的铝合金车轮拓扑优化设计杜保贞;王佳伟;刘相斌;王彬;刘振;马将军【摘要】本文通过分析车轮重量的影响因素和轻量化设计方法，提出了不增加成本、不降低整车性能和不影响造型效果的轻量化设计方法。
基于Opti Struct结合全新奔腾BSO铝合金车轮结构轻量化设计的实例，说明了有限元分析在车轮结构轻量化设计中的作用，为车轮结构的设计指明了方向。
【期刊名称】《汽车制造业》【年(卷),期】2017(000)014【总页数】3页(P74-76)【关键词】铝合金车轮拓扑优化设计轻量化设计设计方法有限元分析影响因素造型效果整车性能【作者】杜保贞;王佳伟;刘相斌;王彬;刘振;马将军【作者单位】一汽轿车股份有限公司;一汽轿车股份有限公司;一汽轿车股份有限公司;一汽轿车股份有限公司;一汽轿车股份有限公司;一汽轿车股份有限公司【正文语种】中文【中图分类】U463.34本文通过分析车轮重量的影响因素和轻量化设计方法，提出了不增加成本、不降低整车性能和不影响造型效果的轻量化设计方法。
基于OptiStruct结合全新奔腾B50铝合金车轮结构轻量化设计的实例，说明了有限元分析在车轮结构轻量化设计中的作用，为车轮结构的设计指明了方向。
如今国家对车辆油耗的要求越来越严苛，车辆轻量化设计作为提高燃油经济性的有效手段，备受各大主机厂青睐。
铝合金车轮在现代轿车上应用非常普遍，它的主要作用是支撑整车重量、传递驱动力、制动力及侧向力。
作为簧下质量的主要贡献者之一，铝合金车轮轻量化设计不仅可以降低整车重量，进而节能减排，同时可以改善整车的平顺性，获得一定的成本收益。
在车轮规格一定的条件下，影响铝合金车轮重量的因素主要有以下几个：1.车轮的材料车轮的材料包括钢、铝合金、镁合金和碳纤维等，其中A0级乘用车、商用车一般使用钢车轮，重量较重，造型单一；A级及以上乘用车一般使用铝合金车轮，铝合金车轮价格适中，重量较轻，造型美观多样。
基于Optistruct的全塑汽车前端模块拓扑优化设计
10.16638/ki.1671-7988.2017.16.035基于Optistruct的全塑汽车前端模块拓扑优化设计阚洪贵，唐程光，李铁柱（安徽江淮汽车股份有限公司，安徽合肥230601）摘要：塑料前端模块技术是关键汽车轻量化技术的之一。
文章针对某车型全塑前端模块结构，通过采用拓扑优化的方法，并结合折衷算法展开多目标的拓扑优化设计，得到全塑前端模块的最优化拓扑结构。
最终通过仿真分析验证，优化后的前端模块在满足设计目标的前提下实现轻量化。
关键字：拓扑优化；前端模块；轻量化；仿真分析中图分类号：U467.1 文献标识码：A 文章编号：1671-7988 (2017)16-99-04Topology Optimization Design of Full Plastic Front End Module Based on OptistructKan Honggui, Tang Chengguang, Li Tiezhui( Anhui jianghuai automobile group co., LTD., Anhui Hefei 230601 )Abstract: Plastic front-end module technology is one of the key automotive lightweight technology.In this paper, based on the full plastic front end module, the topology optimization method is proposed by using the topological optimization method and the multi-objective topology optimization design with the compromise algorithm. Finally, the simulation results show that the optimized front end module to meet the design goals under the premise of lightweight. Keywords: Topology Optimization; Front End Module; Lightweight; Simulation AnalysisCLC NO.: U467.1 Document Code: A Article ID: 1671-7988 (2017)16-99-04引言汽车轻量化是解决“节能”、“安全”、“环保”的最有效手段之一。
基于拓扑优化的车身结构研究
基于拓扑优化的车身结构研究瞿元王洪斌张林波吴沈荣奇瑞汽车股份有限公司，安徽芜湖，241009摘要：随着CAE技术的发展，虚拟仿真技术在汽车开发中的作用也愈来愈显著。
而前期工程阶段，如何布置出合理的车身骨架架构，一直是个相对空白的地带，也是整车正向开发过程中绕不过的坎。
尽管研发工程师根据经验，参照现有车型的结构特点，也能进行车身骨架架构的设定，但总是缺乏有效手段直观地反映不同车型结构布置的特点。
本文用拓扑优化的方法，从结构基本特征的角度来审视这一问题，并运用该方法对某SUV车身结构进行研究，获得一些直观性的结论。
关键词：车身,前期工程,拓扑优化1、引言随着对整车研发过程认识的加深，以及对正向开发过程的探索，在车型开发前期，对车身结构做出更合理的规划显得愈来愈重要。
常规的研发思路之一是通过参考已有车型的结构，经过适当的修改，形成新的结构，并用于新车型中。
但是对于原始车型的设计思路、结构布置的原因等缺乏系统的理解，或者理解不深，往往在更改过程中产生新的问题。
为了部分解决上述问题，本文从结构拓扑优化的角度，对某SUV车型车身结构的总体布置进行初步探讨，以期加深对结构布置的理解。
2、研究方法概述合理化的车身结构，是满足整车基本性能的重要保障。
为了能够实现结构的最优布置，文献[1]使用了拓扑优化工具来布置车身结构。
其基本思路是从造型以及车内空间布置出发，建立车身空间的基础网格模型，然后根据一定的工况要求，对基础网格进行拓扑分析，并根据拓扑结果建立梁、板壳模型，并进行多项性能的优化，从而实现车身结构的正向开发。
本文借助于该思想，建立研究对象的结构空间包络，并对该包络进行拓扑分析，然后将仿真结果与原始结构进行比较，寻找车身结构中的关键点，推测初始结构可能的布置思想，从而加深对该研究思路的理解。
其基本过程如下图所示：3.2 工况车身在实际使用过程中承受非常复杂的载荷，这些载荷对车身的影响各不相同，有的影响局部，有的影响整个车身。
OptiStruct优化教程
SUV车驾的轻量化开发
新车架
质量减少: 20% 扭转刚度增加: 31% 焊缝长度降低: 50%
原车架
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Torsion Links的优化流程
优化定义
• 形状优化: 是根据预先设定的形状变量改变结构的形状，来寻求最佳的形状
的一种自动化方法。
• 尺寸优化: 是改变结构参数(厚度，１Ｄ属性，材料属性等)来寻求最优设计
的一种自动化的方法.
• Gauge: 是尺寸优化的特例，设计变量是２Ｄ属性 (Pshell 或 Pcomp) • 自由形状: 是通过自由移动一组边界节点来更改结构形状，寻求最佳形状的
Optimization 术语
• 设计变量: 在优化系统性能过程中，所需 改变的系统参数。
• 设计空间: 优化流程中可以设计更改的部 分。例如，在拓扑优化中，位于设计空间 内的材料。
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OptiStruct 优化概览
OPTISTRUCT结构优化设计分析手册
结构优化设计OPTISTRUCT分析手册目录第一章基础知识 (2)1.1结构优化的数学理论 (2)1.1.1数学模型 (2)1.1.2灵敏度分析理论 (2)1.1.3近似模型 (3)1.1.4寻优方法 (3)1.2OptiStruct参数和卡片 (4)1.2.1模型响应 (4)1.2.2子工况响应 (5)1.2.3OptiStruct优化类型和卡片参数 (7)第二章拓扑优化技术 (13)2.1拓扑优化技术简介 (13)2.1.1单元密度 (13)2.1.2制造工艺约束 (13)2.2拓扑优化实例 (17)2.2.1C型夹结构的概念设计 (17)2.2.2汽车控制臂的概念设计 (20)2.2.3利用DMIG进行模型缩减的悬臂梁的拓扑优化 (23)第三章形貌优化技术 (29)3.1形貌优化技术简介 (29)3.2形貌优化实例 (29)3.2.1受扭平板的形貌优化 (29)3.2.2磁头悬臂的拓扑和形貌优化 (31)第四章尺寸优化技术 (35)4.1尺寸优化技术简介 (35)4.2尺寸优化实例 (35)4.2.1支架的尺寸优化 (35)4.2.2碎纸机的尺寸优化 (39)4.2.3飞机翼肋的自由尺寸优化 (42)第五章形状优化技术 (47)5.1形状优化技术简介 (47)5.2形状优化技术实例 (47)5.2.1带制造工艺约束的自由形状优化 (47)第一章基础知识1.1结构优化的数学理论1.1.1数学模型结构优化设计（optimum structural design）是指在给定的约束条件下，按照某种目标（如重量最轻、刚度最大、成本最低等）求出最好的设计方案。
结构优化设计具有三要素，其分别为设计变量、目标函数和约束条件。
设计变量是指在优化的过程中可以发生改变的一组参数；目标函数是要求最优的设计性能，是关于设计变量的函数；约束条件是对设计变量的变化范围进行控制的限制条件，是对设计变量和其他性能的基本要求。