一种平台化车身结构的优化方法及存储介质与流程

1.本发明涉及汽车cae仿真技术领域，具体涉及平台化车身结构的优化方法及存储介质。


背景技术：

2.汽车平台化开发的意义为在满足用户需求的同时，尽量降低开发成本，包含产品开发成本、单车成本、管理成本、固定资产分摊成本等，缩短开发周期，提升平台车型的性价比和产品竞争力，为公司创造最大的价值。
3.对于车身而言，平台化开发需建立平台化的车身架构。通过实现架构统一、接口统一、结构形式统一、材料料厚菜单化、主断面标准化，实现性能、轻量化、成本等优化设计，增加差异化的造型约束条件，实现车身平台化零部件最大程度的通用化。
4.车身的整体刚度包括弯曲刚度和扭转刚度，它是车身性能的基础指标之一，与包括nvh性能的多项车身性能相关。对平台车身而言，考虑平台可拓展性，平台开发白车身刚度目标设定为一个推荐范围。
5.为达成平台车身刚度带宽性能并满足平台车身开发的特点，本文发明了一种满足平台车身刚度需求的方法：基于已完成框架搭建的平台车体基础，针对车体进行断面几何、厚度的参数化，提供参数化的车身刚度方案设计包，实现平台车身结构设计模版化。


技术实现要素：

6.本发明的目的是提供一种平台化车身结构的优化方法及存储介质，能够快速的寻找出满足平台化车身刚度性能的轻量化优化方案。
7.本发明所述的平台化车身结构的优化方法，其包括如下步骤：s1，搭建平台化车身的有限元模型并进行拓扑优化分析，识别得到车身刚度灵敏区域；s2，对平台化车身的钣金零件进行料厚灵敏度分析，筛选出关重零件；s3，分别建立基于车身刚度灵敏区域截面尺寸和基于关重零件料厚为设计变量的参数化模型；s4，根据s3的参数化模型，分别搭建基于车身刚度灵敏区域的截面尺寸和关重零件料厚为设计变量的仿真优化流程，输出响应为车身刚度和车身重量，进行各个设计变量的doe采样计算；s5，将s4的doe采样计算结果进行拟合，得到满足精度要求的数学响应面模型；s6，根据s5得到的数学响应面模型，分别选取合适数量的截面尺寸和料厚参数为变量，以车身刚度为约束，以车身重量最小为目标进行优化，获得平台化车身结构的优化方案。
8.进一步，所述s1具体为：以平台化车身的有限元模型为分析对象，以车身弯曲或扭转刚度为约束工况、车身重量最小化为目标进行拓扑优化分析，得到平台化车身的主要传
力路径，识别出影响车身刚度的关键结构区域，以所述关键结构区域作为车身刚度灵敏区域。
9.进一步，所述s3中建立参数化模型时，根据截面尺寸参数变化范围建立形状变量，根据料厚变化范围建立料厚变量。
10.进一步，所述s4具体为：根据s3的参数化模型，在仿真优化软件optimus中，分别搭建基于车身刚度灵敏区域的截面尺寸和关重零件料厚为设计变量的仿真优化流程，输出响应为车身刚度和车身重量，采用最优拉丁超方试验设计方法开展基于进行设计变量的doe采样计算。
11.进一步，所述s5中采用柯立金插值法将将s4的doe采样计算结果进行拟合得到数学响应面模型，然后采用有限元对标模型验证数学响应面模型是否满足精度要求，若不满足，则增加doe采样计算的样本点，更新数学响应面模型直至精度满足要求。
12.一种存储介质，其存储有一个或多个计算机可读程序，所述计算机可读程序被一个或多个控制器调用执行时，能实现如上述的平台化车身结构的优化方法的步骤。
13.本发明基于平台化车身开发的特点，为达成化平台车身刚度带宽性能，在已完成框架搭建的平台化车身基础上，进行车体的断面、厚度参数化，即基于车身刚度灵敏区域截面尺寸和基于关重零件料厚为设计变量的参数化模型，再通过doedoe采样计算并对计算结果进行拟合得到平台化车身刚度的数学响应面模型，快速的寻找出满足平台化车身刚度性能的轻量化优化方案。
附图说明
14.图1是本发明所述平台化车身结构的优化方法的流程示意图。
具体实施方式
15.下面结合附图对本发明作详细说明。
16.参见图1，所示的平台化车身结构的优化方法，其包括如下步骤：s1，搭建平台化车身的有限元模型并进行拓扑优化分析，识别得到车身刚度灵敏区域。具体为：以平台化车身的有限元模型为分析对象，以车身弯曲或扭转刚度为约束工况、车身重量最小化为目标进行拓扑优化分析，得到弯曲或扭转刚度工况下平台化车身的主要传力路径，识别出影响车身刚度的关键结构区域，以所述关键结构区域作为车身刚度灵敏区域。
17.s2，对平台化车身的钣金零件进行料厚灵敏度分析，筛选出关重零件。
18.s3，分别建立基于车身刚度灵敏区域截面尺寸和基于关重零件料厚为设计变量的参数化模型，根据截面尺寸参数变化范围建立形状变量，根据料厚变化范围建立料厚变量。
19.s4，根据s3的参数化模型，在仿真优化软件optimus中，分别搭建基于车身刚度灵敏区域的截面尺寸和关重零件料厚为设计变量的仿真优化流程，输出响应为车身弯曲刚度、扭转刚度和车身重量，在所述仿真优化流程中，包含若干个截面参数变量，若干个料厚参数变量，采用最优拉丁超方试验设计方法开展基于进行设计变量的doe采样计算，样本点数不少于三倍变量数。
20.s5，采用柯立金插值法将将s4的doe采样计算结果进行拟合得到数学响应面模型，
然后采用有限元对标模型验证数学响应面模型是否满足精度要求，若不满足，则增加doe采样计算的样本点，更新数学响应面模型直至精度不小于95%。
21.s6，根据s5得到的数学响应面模型，分别选取合适数量的截面尺寸和料厚参数为变量，以车身刚度为约束，以车身重量最小为目标进行优化，获得平台化车身结构的优化方案。
22.根据数学响应面模型得到的优化方案，采用有限元模型进行验证，数学响应面模型与有限元模型的误差应小于5%，确保数学响应面模型精度满足设计要求。
23.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。


技术特征：
1.一种平台化车身结构的优化方法，其特征在于包括如下步骤：s1，搭建平台化车身的有限元模型并进行拓扑优化分析，识别得到车身刚度灵敏区域；s2，对平台化车身的钣金零件进行料厚灵敏度分析，筛选出关重零件；s3，分别建立基于车身刚度灵敏区域截面尺寸和基于关重零件料厚为设计变量的参数化模型；s4，根据s3的参数化模型，分别搭建基于车身刚度灵敏区域的截面尺寸和关重零件料厚为设计变量的仿真优化流程，输出响应为车身刚度和车身重量，进行各个设计变量的doe采样计算；s5，将s4的doe采样计算结果进行拟合，得到满足精度要求的数学响应面模型；s6，根据s5得到的数学响应面模型，分别选取合适数量的截面尺寸和料厚参数为变量，以车身刚度为约束，以车身重量最小为目标进行优化，获得平台化车身结构的优化方案。2.根据权利要求1所述的平台化车身结构的优化方法，其特征在于，所述s1具体为：以平台化车身的有限元模型为分析对象，以车身弯曲或扭转刚度为约束工况、车身重量最小化为目标进行拓扑优化分析，得到平台化车身的主要传力路径，识别出影响车身刚度的关键结构区域，以所述关键结构区域作为车身刚度灵敏区域。3.根据权利要求1所述的平台化车身结构的优化方法，其特征在于：所述s3中建立参数化模型时，根据截面尺寸参数变化范围建立形状变量，根据料厚变化范围建立料厚变量。4.根据权利要求1所述的平台化车身结构的优化方法，其特征在于，所述s4具体为：根据s3的参数化模型，在仿真优化软件optimus中，分别搭建基于车身刚度灵敏区域的截面尺寸和关重零件料厚为设计变量的仿真优化流程，输出响应为车身刚度和车身重量，采用最优拉丁超方试验设计方法开展基于进行设计变量的doe采样计算。5.根据权利要求1所述的平台化车身结构的优化方法，其特征在于：所述s5中采用柯立金插值法将将s4的doe采样计算结果进行拟合得到数学响应面模型，然后采用有限元对标模型验证数学响应面模型是否满足精度要求，若不满足，则增加doe采样计算的样本点，更新数学响应面模型直至精度满足要求。6.一种存储介质，其特征在于：其存储有一个或多个计算机可读程序，所述计算机可读程序被一个或多个控制器调用执行时，能实现如权利要求1～5任一所述的平台化车身结构的优化方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种平台化车身结构的优化方法及存储介质，其包括如下步骤：S1，拓扑优化分析，识别得到车身刚度灵敏区域；S2，对平台化车身的钣金零件进行料厚灵敏度分析，筛选出关重零件；S3，分别建立基于车身刚度灵敏区域截面尺寸和基于关重零件料厚为设计变量的参数化模型；S4，根据S3的参数化模型，搭建基于设计变量的仿真优化流程，输出响应为车身刚度和车身重量，进行DOE采样计算；S5，将计算结果进行拟合得到满足精度要求的数学响应面模型；S6，分别选取合适数量的截面尺寸和料厚参数为变量，以车身刚度为约束，以车身重量最小为目标进行优化，获得平台化车身结构的优化方案。能够快速的寻找出满足平台化车身刚度性能的轻量化优化方案。量化优化方案。量化优化方案。


技术研发人员：王西 张松波 李利 丰云秀
受保护的技术使用者：重庆长安汽车股份有限公司
技术研发日：2022.02.25
技术公布日：2022/5/25