基于LS-OPT的整车多学科及轻量化优化
以下文章来源于CAE数值优化轻量化 ,作者方永利
背景:整车多学科优化是整车性能、重量的一种协同优化的手段。整车的结构性能包括NVH、碰撞安全、刚强度等。通常的分析优化过程都是按不同学科单独进行的,然后在验证优化方案对其他性能的影响。多学科优化可以同时考察各项性能,并可以将整车质量作为设计目标,在满足各项性能的基础上进行最优化轻量化设计。关于整车多学科优化有不同的优化策略,这涉及到软硬件资源、项目开发周期等等各方面的影响。![图片](https://public.fangzhenxiu.com/fixComment/commentContent/imgs/1612438532578_6iijou.jpg?imageView2/0)
一.分析工况
多学科优化可以同时考察刚度、模态、动刚度、结构碰撞等工况,本例中分析考察正碰、侧碰、弯曲刚度和扭转模态。
正碰:
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侧碰:
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刚度:
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模态:
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多学科优化设计变量可以是材料牌号,料厚及结构形状等,本例中只考察料厚和材料牌号。对于线性工况如刚度、模态可以通过灵敏度分析来进行设计变量的筛选,对于碰撞工况可以通过经验进行变量筛选。
刚度、模态设计变量:
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三.设计响应
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其中刚度和模态分析设计变量一致,33个厚度变量,刚度和模态分析使用径向基代理模型。求解器使用Nastran,其中模态分析需要使用模态追踪,本例中通过Python语言进行模态追踪。正碰分析有28个设计变量,包括14个材料牌号和14个料厚。求解器使用LS-DYNA,结果后处理使用meta,并通过Python脚本获得防火墙侵入量设计响应,使用Kriging代理模型。侧碰分析共有10个设计变量,包括5个材料牌号和5个料厚。求解器使用LS-DYNA,同样使用Kriging代理模型。优化算法选择自适应模拟退火法。
五.优化结果
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响应面模型
![图片](https://public.fangzhenxiu.com/fixComment/commentContent/imgs/1612438524111_153nu8.jpg?imageView2/0)
相关系数矩阵图
![图片](https://public.fangzhenxiu.com/fixComment/commentContent/imgs/1612438547040_o7428s.jpg?imageView2/0)
灵敏度图
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优化目标迭代历史
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最终,在满足所有性能约束的基础上,车身减重17.14Kg。