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基于近似模型的全局优化策略
在白车身轻量化优化中的应用研究
王磊1刘莹1乔鑫1赖宇阳2张伟
3
(1.华晨汽车研究院2.北京树优信息技术有限公司3.Dassault/Simulia)
摘要
本文以某轿车白车身为优化对象,采用Isight优化平台集成白车身刚度、模态两个学科的仿真流程,并通过
基于近似模型的全局优化策略,获得合理的白车身各钣金件料厚组合方案,实现白车身轻量化设计目标。通过优化
拉丁方试验设计构造样本点,近似模型采用RBF神经网络构造,全局优化算法为Pointer。结果表明,该优化策略
能够显著提高白车身轻量化设计优化的效率,获得全局优化结果,减重达8%。
关键词优化,白车身,轻量化,Isight,近似模型,试验设计,全局优化
1.引言
随着国内汽车研发水平的提升,优化设计已经逐步应用到整车开发过程当中。但众多优化设计
方法如何在工程中合理的应用并没有一个明确的结论。本文重点研究Isight中基于近似模型的全局
优化策略在白车身轻量化设计中的应用和效果,总结了Isight集成刚度和模态仿真流程和模态追踪
处理中的工程实践经验,对汽车开发中的优化应用具有有一定指导意义。
2.基于近似模型的全局优化策略
基于近似模型的全局优化策略具体步骤如下(图1):
1.通过优化拉丁方试验设计在初始设计点周围的设计空间进行抽样
2.基于试验设计样本点建立局部近似模型;
3.在局部近似模型上通过Pointer全局优化算法进行第一次优化子循环,获得近似模型局部最
优解;
4.将近似模型上的局部最优解代入集成的求解器模块进行验证;
5.在验证后的最优解周围设计空间再次建立新的局部近似模型;
6.在局部近似模型上通过参数优化模块进行第二次优化子循环,进一步获得近似模型最优
解;
7.将新的近似模型最优解带入集成求解器模块进行验证;
8.返回第4步进行新的循环,直到获得满足设计目标的最优解
基于近似模型的全局优化策略具有如下优点:
1.提高优化效率:
9通过减少计算机高强度CAE仿真计算的次数节省优化总时间
2.提高优化算法性能:
9通过平滑响应函数,为“噪声”计算工具改善收敛状况
9减少优化算法困在局部解的机会,使优化算法有更大的机会找到全局解
图2基于近似模型的全局优化策略
2.应用实例
2.1白车身优化问题描述
使用Isight软件作为优化平台,以料厚作为优化参数,对中华系列的某款轿车(如图2)进行
车身轻量化设计。在车身弯曲、扭转刚度以及模态等性能指标均达到目标值的情况下,尽量降低车
身质量。
图2白车身模型
车身的质量可描述为各部件料厚的函数:
车身的弯曲、扭转刚度及模态等也可表示为料厚的函数:
以为约束条件,以为目标进行优化。
其中为各部件料厚,为车身质量,分别为车身的弯曲、扭转刚度值和模态
值,为其对应的各目标值。
2.2试验设计和近似模型生成
由于初步估算优化需要1000次以上的有哪些信誉好的足球投注网站迭代,所以首先需要对弯曲刚度、扭转刚度、模态
频率分别进行试验设计和敏感度分析(如图2)。样本的生成方法使用离散变量和OptimalLatin
Hypercube优化超拉丁方法;近似模型的生成方法使用径向基神经网络法或响应面法,二者得到的
近似模型精度相似,但响应面法的速度稍高于径向基神经网络法。
图2试验设计流程
使用多个近似模型同时进行单目标优化。如图3:
图3基于近似模型优化流程
对于每一种性能的计算,均只选取料厚作为设计变量,且所选件号与变量的许用取值范围相同,
使用一致的样本空间用于生成相应的近似模型,如图4:
图4设计变量离散取值范围
2.3模态自动识别
由于料厚参数改变后,车身弯扭模态出现的阶次可能会改变,为准确的使其与性能指标相吻合,
避免局部模态的干扰,需加入模态追踪脚本,识别出真实的弯扭模态,效果如图5所示:
图5模态自动识别脚本
2.4全局优化
基于RBF径向基神经网络近似模型之后进行基于Pointer进行全局优化,以节约计算时间。
Pointer(PointerAutomaticOptimizer)是Isight提供的全局优化算法,它根据优化问题的特点自动组
合四种标准优化算法形成一个最优的策略,具有很好的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力和较强的鲁棒性,其简洁的输
入界面降低了工程师使用优化算法的门槛。Pointer包含的四种优化算法是:遗传算法、NLPQL序
列二次规划法、Nelder-MeadDownhillSimplex下山单纯型法和线性有哪些信誉好的足球投注网站法。
经过优化后,车身的刚度及模态值均可满足性能指标,且没有过多的冗余,质量由323kg减少
到296kg,降低了8.36%。
3.总结
本
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