摘要：在铝合金车架的轻量优化设计中,通常建立近似模型代替有限元模型,以减少计算量。为进一步提高计算效率,用较少的样本点建立高精度近似模型,提出了一种改进的序贯采样方法—CVDA法,并通过一个算例将其与现有的3种采样方法(OLHD、MDA和CVA)进行对比。结果表明,在样本点数量均为21个的情况下,采用CVDA法采样建立近似模型的预测精度比另3种采样方法建立的近似模型分别高出11.1%,11.1%和30.3%,R^2值达到了0.95。将CVDA法运用到全铝车架弯扭刚度和弯扭模态工况的近似模型建立中,在相同数量的样本点下,采用CVDA法采样建立的近似模型,其预测精度明显高于其余方法。在此基础上对铝合金车架进行轻量优化,结果弯曲刚度、扭转刚度、1阶弯曲模态频率和1阶扭转模态频率分别提升了2.54%,3.38%,0.68%和2.75%,质量减轻7.47 kg,减重率达7.20%,优化效果明显。

摘要：为实现新车型概念设计阶段车身主断面尺寸的优化,基于前期造型和总布置硬点数据,利用现有同平台车型数据库有关接头和主断面的详细数据,建立了带真实接头的白车身精确概念模型。根据弯、扭刚度对主断面的惯性矩Iy,Iz,扭转常数J和截面面积A的灵敏度,筛选出19个关键主断面。最后,以车身质量最小为目标,弯、扭刚度和1阶弯、扭模态为约束条件,运用序列二次规划法对关键主断面进行尺寸优化。优化后,车身质量减轻8.33kg,减轻率达2.7%,弯曲刚度和扭转刚度分别提高4.7%和4.0%,1阶弯、扭模态分别提高2%和1.2%。

摘要：基于MSC/NASTRAN软件平台建立了某多用途汽车(MPV)白车身有限元模型。首先,利用相对灵敏度分析方法选取了19个白车身零部件壁厚作为轻量化设计变量;然后,采用拉丁超立方试验方法和一阶响应面模型方法建立白车身质量、弯扭刚度、一阶弯扭模态的近似模型,模型的复相关系值R2都接近1.0,模型精度高;最后,以白车身质量最小和扭转刚度最大为优化目标函数,弯曲刚度和一阶弯扭模态为约束条件,采用非支配排序遗传算法对白车身进行多目标优化。优化结果表明,轻量化后的白车身弯扭刚度、一阶变扭模态变化均小于1.0%,且在不改变用材的前提下,实现白车身减重6.4kg。

摘要：本文中根据模态理论推导出铝合金车身平台的静态刚度、轻量化系数和各阶模态参量之间的定量关系,为前期策划阶段的铝合金车身平台的轻量化设计和性能目标设定提供指导。然后基于有限元模型,提取前50阶模态参数并计算得到铝合金车身平台弯、扭刚度和轻量化系数的近似解,与有限元分析的解的误差仅为4.32%,1.85%和1.78%。由此得出,铝合金车身平台的静态柔度可用各阶模态柔度贡献量之和来逼近。同时发现对弯曲(扭转)刚度贡献量最大的模态阶次即为对应的1阶弯曲(扭转)模态,这一结论可作为弯、扭模态识别的重要途径。最后依据有限元分析和模态理论得到的弯、扭刚度和轻量化系数与试验值进行对比,可明显看出模态理论算法的误差比有限元分析小,弯、扭刚度和轻量化系数的模态理论算法的误差分别为1.85%,1.82%和1.89%。

摘要：采用LSDYNA软件对某标杆车的滑移门保持件进行仿真分析,并根据国家法规GB15086-2013的要求进行了试验验证。对滑移门系统的中导轨、挂钩和后锁结构布置进行参数化设计,并结合最优拉丁超立方采样方法和径向基函数神经网络模型构建车门与门框最大分离距离的近似模型。最后,采用第二代非支配遗传算法(NSGA-II)对中导轨、挂钩和后锁高度方向的距离进行多目标优化。结果表明:车门与门框上端和下端最大分离距离分别为65.42和65.99 mm,导轮未从导轨中脱开,且B柱和C柱侧加载板总位移量均小于300 mm,保持件性能满足国家标准的要求。

摘要：采用三维双流模型对某SUV的空-空中冷器进行了内部流动换热研究,分析不同行驶工况下中冷器冷流与热流内部的速度场、温度场和压力场,有效预测了内部流场涡流的存在和局部高低温度区与压力区的分布。通过对比一维、三维、一维/三维仿真温度结果和试验验证表明:在3种仿真分析方法中,一维/三维联合仿真精度最高,三维与一维/三维温度分布结果较为接近,且三维仿真结果与试验相对误差在5%以内,验证了中冷器双流模型仿真的可行性,为发动机进气效率提高与中冷器内部换热研究提供参考。

摘要：为了在满足开启轻便性的条件下提升滑移门的运动平顺性,提出了基于响应面模型的滑移门动力学特性多目标优化方法.基于刚柔耦合多体动力学方法建立某MPV车型的滑移门模型,对其运动平顺性及开启轻便性的评价指标进行分析,并通过滑移门台架试验验证了该仿真方法的可靠性.对滑移门运动机构进行参数化设计,结合拉丁超立方采样法进行试验设计,通过对滑移门动力学特性指标进行灵敏度分析,得到了结构参数对性能的影响规律.建立精度可靠的滑移门动力学特性二阶响应面模型,各项指标的复相关指数R2均高于0.9.采用NSGA-Ⅱ遗传算法对滑移门运动机构进行多目标优化,滑移门中导向轮载荷峰值与质心加速度峰值分别降低39%和24.4%,全开所需时间低于1.8 s,在满足开启轻便性要求的同时,显著提升了滑移门的运动平顺性.

摘要：基于MSC/NASTRAN软件平台建立了某MPV车型白车身有限元模型,白车身弯扭刚度、一阶弯扭模态仿真与试验结果的误差分别为6.9%、5.95%、1.32%和4.41%。利用相对灵敏度分析方法选取了19个白车身零部件壁厚作为轻量化设计变量。然后,采用拉丁超立方试验方法和一阶响应面模型方法建立白车身重量、弯扭刚度、一阶弯扭模态的近似模型,模型的决定系数都大于0.975。最后,以白车身重量最小和扭转刚度最大为优化目标函数,弯曲刚度和一阶弯扭模态为约束条件,采用非支配排序遗传算法对白车身进行多目标尺寸优化。优化结果表明,轻量化后的白车身基础性能变化均小于1%,而且在不改变用材的前提下,实现白车身减重6.4kg。

摘要：汽车座椅舒适性的主观评价和客观评价之间的关系存在复杂性和高非线性的特点。传统的BP神经网络(反向传播神经网络)对初值敏感且容易陷入局部最优解,因此无法建立精确的座椅舒适度预测模型。针对该问题,提出利用人工蜂群算法优化后的BP神经网络(ABC-BP)来预测座椅的舒适性的方法。通过开展体压试验得到了176组压力分布样本数据,其中89%的数据作为模型的训练部分,11%的数据作为模型验证,将预测结果与真实值相比较,ABC-BP预测模型的均方误差MSE为0.0019,确定性系数R^2为0.946,比传统BP神经网络预测模型得到的MSE降低了84.68%,R^2提高了42.5%。结果表明,利用人工蜂群算法优化后的BP神经网络所建立的汽车座椅舒适性预测模型稳定性更强、预测效果更加精准。

摘要：某前驱车型在起步过程中驱动轮端出现“咔哒”异响,问题发生频次较高,严重影响整车品质。对异响现象进行分析最终确定是轮毂轴承与驱动半轴接触端面粘滑振动引起,在粘滑过程中接触端面由静摩擦向滑动摩擦转变时接触面间摩擦系数突变产生轴向冲击力诱发异响。通过建立合理的物理模型,分析粘滑运动过程中相关的正压力、滑动摩擦系数、静摩擦系数等参数的影响,利用一种特制减摩垫圈,进而改变传动零部件接触端面的动态摩擦特性,有效解决了该车型驱动轮端起步异响的问题。目前,国内外针对车辆传动系统中粘滑摩擦的研究较少。该研究对新车型传动设计过程中类似的粘滑异响处理有积极的借鉴和参考意义。