汽车前防撞梁轻量化分析

汽车前防撞梁轻量化分析汽车前防撞梁轻量化分析 2014/08/14 计算机辅助工程杂志2014年第三期1前防撞梁有限元模型研究某车前防撞梁低速碰撞，在前防撞梁部件后方加装原车型空载最大质量的质量体，进行简化处理，纵梁后部均作刚体在CA低速碰撞法规中，碰撞速度为15km/h此处以相同速度撞击直径为175mm的柱状刚性壁障用HyperMesh建立有限元模型，见图1仿真时间为200ms，仿真步长为2E6原始设计的前防撞横梁内板所用材料为DP780，厚度为38mm用热冲压硼钢BT165替换DP780，先假定轻量化50%的效果，厚度设定为18mm，考察其效果其他比较重要的部件有防撞梁外板和吸能盒，其材料为DC01这3种材料的曲线均由试验所得，考虑不同应变率对材料应力-应变曲线的影响前防撞梁所用材料参数见表12超高强度钢横梁的仿真结果分析应用BT165材料的防撞梁横梁全局能量变化曲线见图2，可知，沙漏能仅占总能量02%，整体内能和动能合理且对称，符合基本理论，仿真结果可靠两种设计的仿真结果比较见表2，其中吸能比指吸能盒与横梁吸能之比由表2可知，BT165防撞梁横梁吸能减少，原因是横梁厚度不合适，需要进行优化计算吸能盒的吸能，发现在替换材料之后，两个吸能盒吸能3816J，比原材料时的2457J增多，吸能盒与横梁吸能比增大将两种设计的防撞梁横梁和吸能盒吸能求和，得到BT165材料时为8342J，原DP780材料为9012J，即BT165材料整体未达到原来的吸能性能因厚度和材料的抗拉强度是吸能的主要影响因素，故考虑对横梁和吸能盒的厚度进行匹配，在材料替换后，吸能更加合理，总体吸能更多同时，由表2可知，最大侵入量有大幅增加，未达到原来的性能，也说明需要进行厚度尺寸优化对两种材料横梁碰撞仿真下的防撞梁后部加速度进行SAE滤波，结果见图3，可知，在碰撞开始阶段，替换成超高强度钢之后，加速度小于原设计;但在碰撞后阶段出现较大峰值同时，由表2可知，最大加速度大于原设计，故也需进一步优化3防撞梁试验设计和响应面模型31试验设计和样本仿真为减少试验次数，同时得到有效而均匀的试验样本，采用优化的拉丁方进行试验设计5t1为防撞横梁的厚度，取值范围为16，25;t2为吸能盒的厚度，取值范围为18，30在取值范围内进行优化的拉丁方试验设计，得到12个样本点，分别进行12组仿真有限元仿真每次需要得到5个响应，分别为:横梁与吸能盒质量之和m，单位kg;吸能之和E，单位J;碰撞中整车最大加速度a，单位mm/s2;横梁最大侵入量D，单位mm;吸能盒与横梁吸能比a仿真计算得到的样本数据结果见表332响应面模型响应表面法是一种将试验设计与数理统计相结合建立经验模型的优化方法6采用响应表面法构造近似模型，首先需确定响应面的形式，然后运用试验设计和仿真采集足够多的样本性能参数，最后运用最小二乘法建立各响应量的近似模型实际工程问题多用多项式响应面模型，而且以2阶多项式响应面7-9应用最广泛，曲面模拟精确度比较高，对样本点要求较少，适合变量少的问题其具体函数表达式为面精度满足要求质量对于厚度应为线性关系，在本文得出的m响应面模型中二次项、交叉项和常数项都非常小，即m与t1和t2为线性关系吸能、最大加速度、最大侵入量和吸能比的可视化响应面见图364防撞梁的多目标优化考虑到吸能是防撞梁的主要性能，因此需要将吸能和质量作为优化目标，进行多目标优化10在多目标优化中，对于吸能的对比目标，仍然为原设计的吸能(9012J)，这里取9000J;对于质量的对比目标，取减重40%，即总质量为50kg这样产生的目标函数可以去单位化，两种目标的单位都为1，同时取权重相等且均为1;将最大加速度、最大侵入量和吸能比作为约束条件，考虑自变量的取值范围;与原设计相比，这些约束均为性能不下降，得到优化模型为。在Isight中建立与Approximation模块连接的Optimization模块设置好约束和目标，利用得出的近似模型进行优化，工作流图见图7由于变量参数只有2个，而且各响应面均为2阶多项式，故应用NLPQL进行优化，经过22步迭代后收敛优化后t1的理论值为22968，t2的理论值为20496经圆整后，t1为23，t2为20利用上述优化模型得到的优化方案数值，修改有限元模型进行仿真，计算结果与响应面结果对比见表4由表4可以看出，除最大加速度外，其他各项性能指标的响应面值和有限元仿真值相差均在5%以内5-7，说明响应面结果可靠优化后的前防撞梁系统的各项仿真结果和原设计对比见表5，可以看出各项性能接近于原设计，防撞梁系统整体减重36%优化设计与原设计的加速度对比见图8，优化前后的最大加速度几乎相同，而且优化设计后大部分时间的整车加速度比原设计小5结论(1)在低速前柱碰模型中，防撞梁应用超高强度钢，然后进行厚度优化，在保证低速碰撞性能下，减轻前防撞梁的质量在替换材料之后需要做进一步的优化以实现轻量化的目标(2)利用优化拉丁方取样方法，从而有效减少碰撞仿真次数，得到有效而均匀的采样点运用2阶多项式响应面构建低速碰撞的响应面模型，与仿真结果对比，验证有效性，可以用于优化作者：陈则尧吴宪丁巨岳单位：同济大学汽车学院同济汽车设计研究院 上一个文章： 探讨高职计算机技能型人才培育革新下一个文章： 格子波尔兹曼方法的机舱散热分析