隨著社會的高速發(fā)展和進步，人們對品質(zhì)生活的要求越來越高；隨著5G通訊技術(shù)的變革，汽車作為現(xiàn)代出行代步的重要通行工具，也在經(jīng)歷新一輪的技術(shù)變革，并將迎來新一輪高速發(fā)展時期。因此，快速、高效地推出新型輕量化迭代產(chǎn)品日漸成為了汽車行業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)。

 

當(dāng)前汽車行業(yè)的整車開發(fā)過程中，為了適應(yīng)快速迭代的市場要求，只能不斷壓縮產(chǎn)品的開發(fā)周期。現(xiàn)有公認有效的壓縮開發(fā)周期方法，是通過提高每次虛擬分析精度來減少開發(fā)前期虛擬分析輪次。

 

而現(xiàn)有的解決方案存在以下4個問題，限制了虛擬分析過程效率進一步提升的可能：①整車數(shù)模結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的建立不夠完善，導(dǎo)致新項目架構(gòu)基礎(chǔ)薄弱，需要從0開始建模；②早期建立的數(shù)模結(jié)構(gòu)不夠智能，導(dǎo)致已有項目的車身數(shù)模結(jié)構(gòu)無法被高效地重復(fù)利用；③現(xiàn)有的數(shù)模結(jié)構(gòu)建立工具和整車虛擬分析工具之間，數(shù)據(jù)格式不能通用共享，導(dǎo)致虛擬分析優(yōu)化過程往往需要人為的多輪數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、計算分析，才能完成結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程；④在現(xiàn)有的汽車產(chǎn)品研發(fā)工作中，受結(jié)構(gòu)設(shè)計開發(fā)工程師的經(jīng)驗影響較大，加上虛擬驗證分析過程太冗雜，導(dǎo)致“橫向?qū)Ρ炔煌宇^的架構(gòu)性能”較難實現(xiàn)，給正向設(shè)計開發(fā)增加了難度。

 

數(shù)字驅(qū)動的智能車身結(jié)構(gòu)輕量化仿真系統(tǒng)

因此，為進一步緩解以上難題，構(gòu)建了一套由數(shù)字驅(qū)動的、可實現(xiàn)自動化裝配及整車性能優(yōu)化系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括4個板塊，數(shù)字化參數(shù)驅(qū)動設(shè)計系統(tǒng)、整車結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫、自動仿真優(yōu)化系統(tǒng)及整車輕量化結(jié)果分析及預(yù)測系統(tǒng)。系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)如圖1所示。

 

 

圖1 數(shù)字驅(qū)動的智能車身結(jié)構(gòu)輕量化仿真系統(tǒng)

 

其中整車結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫是系統(tǒng)基礎(chǔ)，系統(tǒng)采用柔性化參數(shù)的方式構(gòu)建結(jié)構(gòu)模型數(shù)據(jù)，使數(shù)模結(jié)構(gòu)具有可自動化組裝功能，并將歷史項目的關(guān)鍵接頭數(shù)模結(jié)構(gòu)存檔，構(gòu)建了整車關(guān)鍵接頭結(jié)構(gòu)的數(shù)模數(shù)據(jù)庫，為后續(xù)項目的借用、提取提供方便；數(shù)字化參數(shù)驅(qū)動設(shè)計系統(tǒng)具有關(guān)鍵性能錄入、制定關(guān)鍵整車數(shù)模結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計的功能，為數(shù)字化驅(qū)動整車結(jié)構(gòu)設(shè)計奠定基礎(chǔ)，具有參數(shù)驅(qū)動設(shè)計的功能；自動仿真優(yōu)化系統(tǒng)具有驅(qū)動整車數(shù)模結(jié)構(gòu)自動化組裝、整車結(jié)構(gòu)輕量化優(yōu)化分析及結(jié)果尋優(yōu)的功能，串聯(lián)結(jié)構(gòu)數(shù)模構(gòu)建和性能優(yōu)化分析功能模塊；整車輕量化結(jié)果分析及預(yù)測系統(tǒng)具有抓取、整合分析整車輕量化參數(shù)的功能，并通過統(tǒng)計方法及行業(yè)經(jīng)典經(jīng)驗預(yù)測輕量化模型；4個板塊串聯(lián)后，具有自動化尋找并儲存最優(yōu)性能的整車輕量化結(jié)構(gòu)模型及性能參數(shù)的功能，為快速選型、決策提供數(shù)據(jù)支持。

 

搭建整車結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫

采用SFE工具，通過柔性化參數(shù)方式構(gòu)建整車關(guān)鍵結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)模型：選擇整車結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵接頭結(jié)構(gòu)，關(guān)鍵結(jié)構(gòu)布置基點、建立特征曲率基線；并依據(jù)接頭的幾何特征和有限元模型截面形狀，創(chuàng)建帶參數(shù)的基礎(chǔ)截面；并依據(jù)上述基礎(chǔ)元素特征生成梁、接頭、曲面，完成各關(guān)鍵接頭結(jié)構(gòu)的柔性化、參數(shù)化數(shù)模結(jié)構(gòu)的創(chuàng)建。由該建模方法構(gòu)建的數(shù)模結(jié)構(gòu)，因數(shù)模結(jié)構(gòu)由帶參數(shù)的基點及基線構(gòu)成，可實現(xiàn)數(shù)模結(jié)構(gòu)與結(jié)構(gòu)數(shù)字參數(shù)之間映射關(guān)系的建立；關(guān)鍵接頭的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)通過體系化命名，可實現(xiàn)與系統(tǒng)設(shè)計參數(shù)信息綁定，使整車關(guān)鍵接頭的結(jié)構(gòu)數(shù)模，具有聯(lián)動篩選功能，完成參數(shù)化建模的數(shù)模結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的搭建，如圖2所示。

 

 

圖2 關(guān)鍵接頭的數(shù)模結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫示例

 

構(gòu)建數(shù)字化參數(shù)驅(qū)動系統(tǒng)設(shè)計

采用網(wǎng)頁設(shè)計，支持車型特征、整車尺寸、關(guān)鍵結(jié)構(gòu)特征、關(guān)鍵接頭結(jié)構(gòu)種類、結(jié)構(gòu)尺寸等參數(shù)的選擇和參數(shù)輸入，以及整車性能關(guān)鍵要求的期望目標(biāo)設(shè)置值輸入。該網(wǎng)頁中的數(shù)字參數(shù)，通過多接口連接技術(shù)，與整車結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中的柔性化結(jié)構(gòu)構(gòu)建一一數(shù)學(xué)映射關(guān)系，賦予網(wǎng)頁數(shù)字系統(tǒng)驅(qū)動整車結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)選型的功能。

 

 

圖3 數(shù)字化參數(shù)驅(qū)動系統(tǒng)示例

 

搭建自動仿真優(yōu)化系統(tǒng)

自動仿真流程搭建

自動仿真流程采用MDO系統(tǒng)搭建而成，MDO系統(tǒng)與構(gòu)建數(shù)字化參數(shù)驅(qū)動系統(tǒng)串聯(lián)，接收到車身設(shè)計參數(shù)后，按要求調(diào)用關(guān)鍵接頭模塊、自動組裝生成參數(shù)化車身模型；啟動有限元數(shù)字模型進行關(guān)鍵工況的物理仿真計算；以關(guān)鍵工況的物理仿真物理變化值，對目標(biāo)值進行評價；根據(jù)評價結(jié)果及優(yōu)化方向，更新車身參數(shù)化模型后，自動進行下一輪優(yōu)化迭代；如此往復(fù)，直到所有完成所有模型的計算，最終將計算結(jié)果按照尋優(yōu)規(guī)則推送至整車輕量化結(jié)果分析及預(yù)測系統(tǒng)。仿真業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)流程如圖4所示。

 

領(lǐng)域培養(yǎng)遺傳算法

由于本項目涵蓋白車身范圍的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)優(yōu)化，涉及了接頭結(jié)構(gòu)種類及數(shù)量、整車架構(gòu)尺寸、關(guān)鍵結(jié)構(gòu)尺寸、截面尺寸、料厚等共計107個變量優(yōu)化，優(yōu)化目標(biāo)包括了扭轉(zhuǎn)剛度、彎曲剛度、整車重量、模態(tài)等多種目標(biāo)參數(shù)。綜合考慮了計算周期、準(zhǔn)確率及系統(tǒng)的魯棒性，最終選擇了培養(yǎng)遺傳算法（NCGA）作為本項目的尋優(yōu)方法。與傳統(tǒng)的DOE計算方法相比，領(lǐng)域培養(yǎng)遺傳算法更適合目標(biāo)多、變量多的計算工況，該算法的魯棒性更強、可靠性更強，所獲得的優(yōu)化結(jié)果覆蓋范圍更廣。培養(yǎng)遺傳算法（NCGA）與DOE方法的對比如圖5所示。

 

 

圖5 NCGA算法與DOE算法過程對比

 

本項目優(yōu)化過程的數(shù)學(xué)表達模型如下：

 

根據(jù)設(shè)計經(jīng)驗和工程經(jīng)驗車身參數(shù)化建?？梢猿橄鬄?/span>f(x1，x2，x3...xn); 眾多的設(shè)計變量，

實型、整型、離散型設(shè)計變量，來表達車身參數(shù)化的數(shù)字模型。再根據(jù)工程設(shè)計經(jīng)驗給出參數(shù)的定義范圍和參數(shù)離散類型。比如：長度、寬度、Y向坐標(biāo)等用數(shù)學(xué)表達式進行表示。

 

學(xué)科專業(yè)的分析：扭轉(zhuǎn)剛度的分析，根據(jù)物理仿真方程采用隱函數(shù)f(x1，x2，x3...xn)來表

示，并采用CAE求解器對專業(yè)的物理仿真求解。同理彎曲剛度的分析，根據(jù)物理仿真方程采用隱函數(shù)f(x1，x2，x3...xn)表示，完成彎曲剛度的專業(yè)分析。根據(jù)工程需要非常重要的工程評價指標(biāo)輕量化系數(shù)采用fmf(x1，x2，x3...xn)表示，這里既含專業(yè)分析后的物理量，也含全局變量。

 

 

 

優(yōu)化結(jié)果分析

本項目經(jīng)過7輪迭代優(yōu)化，共計進行了1051次優(yōu)化計算后，獲得的仿真優(yōu)化分析結(jié)果如圖6所示。其中散點圖為優(yōu)化結(jié)構(gòu)的質(zhì)量-扭轉(zhuǎn)剛度結(jié)果和質(zhì)量-彎曲剛度結(jié)果合集，支持可目視化結(jié)構(gòu)模型的快速選擇。本項目還通過影響因子對目標(biāo)的靈敏度分析，識別了對整車彎曲剛度、扭轉(zhuǎn)剛度及質(zhì)量高敏感的前16個影響因子，以及對目標(biāo)結(jié)果影響最不敏感的前12個影響因子，為下一代整車結(jié)構(gòu)設(shè)計積累經(jīng)驗。

 

 

 

圖6 仿真優(yōu)化結(jié)果及分析

 

搭建整車輕量化結(jié)果分析及預(yù)測系統(tǒng)

為了方便決策者更快、更精準(zhǔn)得從眾多優(yōu)化分析結(jié)果中，快速識別最優(yōu)方案，本項目將行業(yè)公認的輕量化計算方法（如圖7所示）嵌入至系統(tǒng)代碼中，并在計算結(jié)果按照既定順序排序后，經(jīng)過輕量化公式判斷、篩選，獲取排名前十的優(yōu)化結(jié)果后，推送、展示在整車輕量化結(jié)果分析及預(yù)測系統(tǒng)中。本項目綜合選擇了三個最優(yōu)優(yōu)化方案，分別適合貨車、普通乘用客車及高舒適性客車系列產(chǎn)品的開發(fā)工況，結(jié)果如圖7所示。

 

 

圖7 輕量化計算方法

 

 

圖8 優(yōu)化結(jié)果對比

 

本項目搭建了數(shù)字驅(qū)動的智能車身結(jié)構(gòu)輕量化仿真系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括4個板塊：數(shù)字化參數(shù)驅(qū)動設(shè)計系統(tǒng)、整車結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫、自動仿真優(yōu)化系統(tǒng)及整車輕量化結(jié)果分析及預(yù)測系統(tǒng)。該自動化的仿真系統(tǒng)構(gòu)建，打破了初始車身結(jié)構(gòu)設(shè)計完全依賴設(shè)計經(jīng)驗的傳統(tǒng)，開啟了向數(shù)字化科技技術(shù)指導(dǎo)轉(zhuǎn)變；該系統(tǒng)所采用的柔性化、全參數(shù)模塊建模，集成仿真一體化技術(shù)，實現(xiàn)0人工整車結(jié)構(gòu)優(yōu)化；多學(xué)科仿真前處理模型全自動生成，仿真效率提升80%以上；智能結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)整車結(jié)構(gòu)快速決策、選配；依托智能化系統(tǒng)獲得更準(zhǔn)確的輕量化設(shè)計參數(shù)，科學(xué)地研究了結(jié)構(gòu)設(shè)計參數(shù)對車身綜合性能影響，可有效提升車身設(shè)計的穩(wěn)健性。開創(chuàng)了汽車行業(yè)整車架構(gòu)智能化設(shè)計的新思路。

 

資料來源：達索官方