2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、近年來能源消耗和環(huán)境污染問題日益嚴重,為使汽車達到節(jié)能減排的目的,汽車輕量化技術無疑是有效的解決手段之一,油價的不斷攀升和霧霾天氣的頻發(fā),迫切需要汽車輕量化技術快速發(fā)展。輕量化設計需要車輛在重量減輕的同時仍然保持甚至提升各項性能,因此輕量化設計是一個考慮多工況的綜合優(yōu)化問題。本文將多學科設計優(yōu)化方法中的協(xié)同優(yōu)化策略應用到車身結構輕量化設計中,以車身部分零部件的板厚為設計變量,對某乘用車整車質(zhì)量、側面碰撞安全性、靜態(tài)剛度、模態(tài)性能進行了綜

2、合優(yōu)化。
  首先,深入研究了協(xié)同優(yōu)化方法的基本原理;為使優(yōu)化結果更加準確可信,對優(yōu)化過程中所涉及的關鍵技術進行了詳細研究,包括試驗設計方法、近似建模方法和搜索尋優(yōu)策略。
  建立了ECE R95法規(guī)下的側碰有限元仿真模型;對白車身建立了靜態(tài)彎曲及扭轉、固有模態(tài)三種工況下的有限元模型。對所有模型進行了分析,得到了各工況的原始性能,用以為優(yōu)化提供數(shù)據(jù)基礎。
  研究了Nastran、LS-DYNA、HyperMesh、L

3、S-PrePost四種軟件的集成技術和二次開發(fā)語言,使用 Isight軟件中的數(shù)據(jù)文件讀寫功能和應用程序集成功能搭建了各工況自動化仿真分析平臺。
  對車身側面15個關鍵結構件板厚進行了各工況下的靈敏度分析,通過比較回歸模型中各變量的主效應確定各工況的靈敏件。針對各工況靈敏件,采用優(yōu)化的拉丁超立方方法進行采樣,利用 Isight自動化仿真分析平臺,對靜態(tài)彎曲及扭轉剛度、一階固有頻率、整車質(zhì)量四個指標建立了RBF近似模型;針對側碰系

4、統(tǒng)強非線性特點,采用交叉驗證均方差最小化方法建立了B柱侵入量和侵入速度的組合近似模型,結果表明,組合近似模型精度高于單一近似模型。
  對車身結構綜合優(yōu)化問題建立了協(xié)同優(yōu)化數(shù)學模型,在 Isight中搭建了優(yōu)化平臺,為使系統(tǒng)加速收斂,分析了松弛因子的設定準則;并使系統(tǒng)級優(yōu)化采用具有全局求解能力的自適應模擬退火算法,子系統(tǒng)級優(yōu)化采用搜索速度快的下山單純形法;為防止算法的迭代次數(shù)設置不合理,提出了采用優(yōu)化的拉丁超立方算法生成遍布整個設

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