一种基于综合灵敏度的商用车车架优化方法

本发明涉及车架结构优化，尤其涉及一种基于综合灵敏度的商用车车架优化方法。

背景技术：

1、在提升商用车车架性能的众多手段中，计算机辅助工程(cae)是产品开发过程中最为重要的技术手段。但传统的cae仿真是基于车架总成的几何数据，进行网格划分、材料和部件属性的定义、约束条件和载荷的添加、载荷步的设置等，然后进行cae计算，如果不合格，需要人工修改几何数据，再重新进行网格划分、材料和部件属性定义及工况加载等操作，计算效率较低，在此基础上，人们通过建立模型来对众多设计变量进行优化，但往往也只能满足单一优化目标，并且优化过程中也只能寻找到局部最优解，无法全面有效的优化车架，找到全局最优解，需要不断重复优化，才能协调好各个设计变量，均衡商用车车架的性能，但因此还是耗费了大量的时间与人力。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于综合灵敏度的商用车车架优化方法，以解决现有的车架优化模型无法快速有效找到全局最优解的问题。

2、为了实现上述目的，本发明通过如下的技术方案来实现：

3、第一方面，本发明提供一种基于综合灵敏度的商用车车架优化方法，包括如下步骤：

4、步骤1：根据商用车车架的三维模型建立有限元模型，针对有限元模型设置评分因子，获取有限元模型在评分因子方面的评分结果；

5、步骤2：再根据商用车车架的结构特点选取第一设计变量；

6、步骤3：基于评分因子通过综合灵敏度方法对第一设计变量进行筛选，获取第二设计变量；

7、步骤4：根据移动最小二乘法拟合函数结合全局响应搜索法对第二设计变量进行优化，获取pareto解集，并根据pareto解集获取第三设计变量，由第三设计变量获取商用车车架的优化结果。

8、进一步的，还包括步骤5：对步骤4获取的商用车车架的优化结果进行复合验证，确保其中第三设计变量的达成相应目标的概率大于期望达到的目标概率具体数值。

9、进一步的，所述步骤5具体包括如下步骤：

10、步骤501：对商用车车架的优化结果中的第三设计变量进行移动最小二乘法拟合函数计算和计算机仿真验证计算，并确保移动最小二乘法拟合函数计算结果与计算机仿真验证计算结果低于预定误差；

11、步骤502：对商用车车架的优化结果中的第三设计变量视为服从正态分布的随机变量，采用修正的可扩展格栅序列法进行随机采样，通过移动最小二乘法拟合函数进行随机性分析，确保第三设计变量满足p>po，其中p表示达成相应目标的概率，po表示期望达到的目标概率具体数值。

12、进一步的，所述有限元模型的构建包括：

13、对商用车车架的三维模型去除冗余特征，进行网格划分并对三维模型中的材料和部件进行属性的赋予，获取得到有限元模型。

14、进一步的，所述评分因子包括模态频率、扭转刚度以及弯曲刚度。

15、进一步的，获取有限元模型在模态频率方面的评分结果具体包括：读取建模过程中自由模态分析的第一阶模态频率结果；

16、获取有限元模型在扭转刚度方面的评分结果具体包括：获取有限元模型中商用车车架的左右加载点的垂向位移，通过扭转刚度公式获取有限元模型在扭转刚度方面的评分结果；

17、所述扭转刚度公式为：

18、

19、

20、其中，f1,f2分别为有限元模型中商用车车架的左右加载点的垂向位移，l为左右加载点之间的距离，为左右加载点的扭转角，kt为扭转刚度，f为加载点上的施加力；

21、获取有限元模型在弯曲刚度方面的评分结果具体包括：获取有限元模型中商用车车架的前后轴中心线的中间位置加载点的垂向位移，通过弯曲刚度公式获取有限元模型在弯曲刚度方面的评分结果；

22、所述弯曲刚度公式为：

23、

24、其中，f为前后轴中心线的中间位置加载点的垂向位移，kb为弯曲刚度。

25、进一步的，所述步骤3具体包括如下步骤：

26、步骤301：分别计算第一设计变量的评分因子相对灵敏度；

27、步骤302：对各个相对灵敏度做区间化处理，获取区间相对灵敏度；

28、步骤303：根据获取的区间相对灵敏度，结合针对各个区间相对灵敏度已设置好的加权系数，获取综合灵敏度，将综合灵敏度的绝对值排序，去除其中中间值对应的第一设计变量，完成第一设计变量的筛选，获取第二设计变量。

29、进一步的，所述步骤3还包括：步骤304：基于第二设计变量，通过修正的可扩展格栅序列实验设计建立实验组，通过哈莫斯利发实验设计建立对照组，实验组用于拟合移动最小二乘法拟合函数，对照组用于对移动最小二乘法拟合函数进行二次检验，并对移动最小二乘法拟合函数的精度进行检验。

30、进一步的，在步骤301中，所述评分因子相对灵敏度包括模态频率相对灵敏度rf、扭转刚度相对灵敏度rt、弯曲刚度相对灵敏度rb，所述模态频率相对灵敏度rf、扭转刚度相对灵敏度rt、弯曲刚度相对灵敏度rb通过以下公式进行计算：

31、

32、其中，sf为模态频率灵敏度，st为扭转刚度灵敏度，st为弯曲刚度灵敏度，sm为质量灵敏度；所述模态频率灵敏度、扭转刚度灵敏度、弯曲刚度灵敏度以及质量灵敏度为各个第一设计变量分别在模态频率、扭转刚度、弯曲刚度以及质量方面的偏导数。

33、进一步的，在步骤302中，对各个相对灵敏度做区间化处理，获取区间相对灵敏度的过程中包括如下约束：

34、约束1：当一相对灵敏度的数值全为正，则将该相对灵敏度的区间通过以下公式化为[0，1]：

35、

36、其中，x为一具体的灵敏度结果，y为区间化后的一具体的灵敏度结果，xmin为所有灵敏度结果中的最小值，xmax为所有灵敏度结果中的最大值；

37、约束2：当一相对灵敏度的数值全为负，则将该相对灵敏度的区间通过以下公式化为[-1，0]：

38、

39、约束3：当一相对灵敏度的数值有正有负，则取该相对灵敏度的绝对值，向其中添加0元素，将处理后的相对灵敏度按照约束1和约束2进行处理，最后对原本为负数的添加上负号；

40、约束4：当一相对灵敏无法求出，直接将该设计变量定义为最终设计变量。

41、进一步的，在步骤303中，所述综合灵敏度通过如下公式获取：

42、rg＝w1rfi+w2rti+w3rbi；

43、其中，rg为综合灵敏度，rfi为区间模态频率相对灵敏度，rti为区间扭转刚度相对灵敏度，rbi为区间弯曲刚度相对灵敏度；

44、w1、w2、w3均为加权系数，且满足w1+w2+w3＝1。

45、进一步的，所述第一设计变量包括：纵梁板厚、横梁板厚、横梁支架、圆管半径、横梁形状、横梁宽度以及横梁圆孔半径。

46、有益效果：

47、本发明提供的一种基于综合灵敏度的商用车车架优化方法，通过两次筛选设计变量，对设计变量进行优化选取，获取优化后的商用车车架，并在优化过程中设置对照组和实验组对移动拟合函数的精度进行验证，提升优化结果的准确性，并且本方法实用性高，可以快速地根据设计方案选择出合适的设计变量，通过高精度的拟合函数对车架的多目标进行组合优化并寻找全局最优解，并且可以确保优化结果的有效性和可靠性，可以显著加快产品开发效率、节约产品开发成本并提升产品开发性能。