摘要：建立稳健的车体耐撞结构是提高汽车碰撞安全性的有效途径。传统的耐撞性优化设计,由于忽视制造工艺、材料特性和边界条件中存在的不确定因素,导致汽车碰撞安全性能不够稳健。近年来,稳健性设计得到广泛的关注,并在汽车工业中得到应用。将稳健性设计方法应用到汽车碰撞安全性设计中,以某轿车的前纵梁为研究对象,运用双响应面方法对其进行稳健性优化设计。采用拉丁超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)方法和最小二乘方法创建碰撞响应的二阶多项式双响应面模型,将材料特性作为不确定性因素。稳健性优化后,对前纵梁碰撞性能的稳健性与优化前进行对比分析。分析结果表明,该稳健性设计方法精度较高;经稳健性优化后,前纵梁碰撞性能的稳健性获得了显著提高,且质量减少了3.32%。

摘要：双响应面法是通过试验设计分别构造响应均值和方差的近似模型,并通过该模型进行优化的一种稳健设计方法。文中对实验设计方法、响应曲面模型建立以及优化策略等进行分析。为实现质量管理与产品设计的协调,将质量工程中的6σ理念与双响应面法相结合,提出基于双响应面模型的6σ稳健优化设计方法。与传统优化方法相比,该方法不仅提高了优化效率,而且提高了设计的可靠性和稳健性。将其应用于结构优化设计和金属板料的拉深成形优化设计,均获得良好的结果。

摘要：目的同步提升D2模具钢激光抛光效果及抛光质量的稳定性。方法提出了一种基于综合满意度函数的D2钢激光抛光工艺参数优化方法。首先,以表面粗糙度、显微硬度和抛光深度为优化目标,基于Box-Behnken方法,以激光功率、扫描速度和搭接率为试验因素进行3因素3水平试验。其次,基于试验数据构建各优化目标均值与标准差的双响应面模型,采用熵权理论获得了各优化目标均值与标准差的客观熵权,并与主观熵权结合构建综合熵权。最后,将双响应面模型与综合熵权引入满意度函数构建了改进综合满意度模型,通过随机梯度下降法获得最佳工艺参数组合。结果在激光功率为551W、扫描速度为9mm/s、搭接率为0.55的条件下,表面粗糙度均值由Ra=5.188μm下降至Ra=1.056μm,降幅为79.65%,粗糙度标准差为0.0128μm;显微硬度由541.3HV0.5下降至509.3HV0.5,降幅为5.91%,显微硬度标准差为12.9811HV0.5;抛光深度为0.331mm,抛光深度标准差为0.0024mm。结论该方法可以有效提升D2模具钢激光抛光效果,同时避免抛光后表面质量波动,可为其他模具钢激光抛光工艺参数寻优提供方法借鉴。

摘要：传统汽车座椅设计经常忽略材料特性等不确定因素,导致座椅安全性出现较大波动,因此,考虑不确定因素的影响,对座椅进行稳健性优化具有重要意义.根据法规要求对汽车有限元模型进行仿真.选取座椅靠背背板、靠背支撑杆、调角器上联接板的厚度作为设计变量,材料的弹性模量作为不确定变量,以靠背质量、头枕安全余量、靠背平均加载力为目标.建立双响应面模型,引入6σ设计方法,应用NSGA-Ⅱ算法进行求解.结果表明,座椅头枕安全余量的均值增加28.09%,标准差降低51.72%;座椅靠背质量降低9.94%.