可轧制约束下VRB薄壁结构的厚度分布优化方法研究

作     者：陈有松 沈国民 段利斌 Chen Yousong;Shen Guomin;Duan Libin

作者机构：上汽集团商用车技术中心上海200483 江苏大学汽车与交通工程学院镇江212013 

基　　金：上汽科技基金会产学研项目(1919) 上汽种子基金项目(T309) 国家自然科学基金(51805221)资助 

出 版 物：《汽车工程》 (Automotive Engineering)

年 卷 期：2020年第42卷第12期

页      码：1728-1736页

摘      要：连续变厚度轧制工艺(variable-thickness rolled blanks,VRB)是一种先进的轻量化制造工艺,其制作而成的VRB薄壁结构具有质量轻、吸能效果好等优点。本文中以单帽型薄壁梁的横向冲击过程为研究对象,建立了VRB单帽型薄壁梁的高精度有限元模型,基于粒子群算法(particle swarm optimizer,PSO)的思想提出一种求解可轧制约束的VRB薄壁结构最优厚度分布问题的综合学习粒子群算法(comprehensive learning particle swarm optimizer,CLPSO)。该算法可求解可轧制约束和性能约束下包含大规模设计变量的VRB薄壁梁结构的最优厚度分布问题。为验证CLPSO算法的有效性,分别开展了有/无制造约束下的VRB薄壁结构的最优厚度优化设计。优化结果表明,有制造约束的CLPSO算法相比无制造约束的CLPSO算法更容易得到可用于生产制造的设计结果,且在满足性能约束与VRB可轧制约束条件下,VRB单帽型薄壁结构的质量相比等厚度结构减轻了21.7%。

主 题 词：轻量化 VRB轧制板 厚度分布优化 综合学习粒子群优化 

学科分类：0808[工学-自动化类] 08[工学] 

核心收录：

D　O　I：10.19562/j.chinasae.qcgc.2020.12.016

馆 藏 号：203100058...