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基于OptiStruct的白车身扭转刚度分析及优化

2018/5/12    来源:Altair    作者:李文彬      
关键字:白车身  扭转刚度  灵敏度  OptiStruct  
本文以某SUV车型为研究对象,运用HyperMesh软件建立了BIW的有限元模型,并对BIW的扭转刚度进行了仿真分析。

3 BIW扭转刚度的灵敏度分析及优化

    3.1 BIW扭转刚度的灵敏度分析

    基于BIW扭转刚度的计算模型,结合前期的经验分析,文中主要选取了58组零件,其中左右对称件共41组。以零部件料厚作为设计变量,用OptiStruct求解器分析了扭转刚度的灵敏度,为后续的车身结构改进和扭转刚度优化提供理论依据。将58个零件相对扭转刚度的灵敏度大小进行排序,如图3所示。由图可知,在这58个零件中,对扭转刚度的贡献量排在前20的零件主要分布在A柱、防火墙、C柱和后围等区域。为了更直观地观察对BIW扭转刚度贡献量较大的零件的分布区域,在BIW有限元模型中,用红色标出了贡献量排在前10的零件,如图4所示。从图4可以看出,防火墙、后轮包、后围外板、后地板横梁等零件对扭转刚度的影响最大。

零件板厚相对BIW扭转刚度的灵敏度

图3 零件板厚相对BIW扭转刚度的灵敏度

灵敏度较大的零件分布图

图4 灵敏度较大的零件分布图

    3.2 BIW扭转刚度的优化分析

    利用OptiStruct进行优化分析,结合灵敏度分析结果,通过调整板厚、增加焊点两个方法对扭转刚度进行了优化,得到了三个优化方案。优化前后BIW的扭转刚度和质量结果如表1所示。

表1 优化前后BIW的扭转刚度和质量

优化前后BIW的扭转刚度和质量

    首先,通过改变板厚对BIW扭转刚度进行了优化分析。以文中的58个零件板厚作为设计变量,控制板厚的变化范围为初始厚度0.4mm,利用OptiStruct进行尺寸优化,使得BIW的扭转刚度最大化。结合灵敏度分析结果,对优化方案进行了一定的调整,最后得到两个可行的优化方案,即方案1和方案2。人工调整方案的思路为:对扭转刚度贡献量较大且质量基数较小的零件,增加其板厚,以提升其扭转刚度,同时对扭转刚度灵敏度较小且质量基数大的零件,降低其板厚,以平衡优化带来的质量增加。由表1可知,相比于初始模型,方案1的BIW扭转刚度增加了10.7%,同时质量减小了5.4Kg;方案2的扭转刚度增加了14.9%,且质量减小了4.2Kg。方案1和方案2都对扭转刚度进行了优化,且质量有所降低,而本文侧重扭转刚度的优化,所以选择方案2为最终的板厚优化方案。

    为了进一步优化扭转刚度,通过灵敏度分析结果,可知后地板横梁对扭转刚度的贡献量较大,所以选择后地板横梁作为优化对象。在优化方案2的基础上,对后地板横梁中的焊点进行了优化,优化结果如表1中的方案3所示。结果表明,板厚和焊点优化后,相比于初始模型,BIW扭转刚度增加了16.6%,从14820.7N·m/°增加到17282.7N·m/°,同时质量减小了3.9Kg。优化前后BIW扭转刚度对应的位移云图如图5所示。

优化前后BIW扭转工况下位移云图

图5 优化前后BIW扭转工况下位移云图

4 分析与结论

    本文利用OptiStruct求解器计算了某SUV车型的BIW扭转刚度值,并对其进行了优化分析,对后续的车型设计具有重要的参考价值。

    (1)分析了58个零件的板厚对BIW扭转刚度的灵敏度,结果表明,在这些部件当中,防火墙、后轮包、后围外板、后地板横梁等零件对扭转刚度的影响最大。

    (2)以文中的58个零件的板厚为设计变量,利用OptiStruct进行了尺寸优化。优化后扭转刚度增加了14.9%,即从14820.7N·m/°增加到17025.7N·m/°,同时质量减小了4.2Kg。

    (3)通过板厚和焊点优化后,确定了最终的优化方案,即在质量减小3.9Kg的前提下,扭转刚度从14820.7N·m/°增加到17282.7N·m/°,增加了16.6%。该优化方案同时实现了BIW扭转刚度优化和轻量化效果,具有重要的现实意义。

责任编辑:程玥
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