基於反求理論的汽車安全性最佳化分析論文
隨著汽車數量的不斷增長，交通事故的頻繁發生，安全性最佳化在汽車設計過程中的地位越來越重要。文獻分別對汽車車架和B柱進行輕量化設計，將其應用到整車的最佳化中。文獻從汽車整體效能的角度出發對車身多處結構的厚度進行計算，考慮其對汽車碰撞效能的影響。文獻對一種客車的側翻安全性進行評估，並對其上部結構進行一定改進。文獻利用響應面技術對車身結構進行最佳化。文獻在考慮響應面的同時還利用了逐步迴歸模型，對汽車碰撞的安全性進行最佳化設計。文獻在進行最佳化設計時考慮到了材料特性對計算結果的影響，並與不考慮材料特性時的計算結果進行比較。在上述研究中，大部分關於汽車安全的分析並沒有考慮材料特性引數對汽車安全效能的影響，有些雖然己經得到了材料的各種彈塑性引數，並且考慮到材料引數變化對汽車安全性的影響，但只是利用了通用的特性引數，並沒有針對某一特定材料求出其對應的引數。
在零件的加工過程中，由於飯金件的衝壓以及環境溫度等的變化，材料的特性也會隨之變化，從而使得材料的一些引數發生變化，與通用的引數值產生一定的差距。當對實際過程進行模擬試驗時，由於利用了預設的引數值，使得模擬與試驗結果的差距變大。
針對上述方法的不足，透過反求方法求出某種材料準確的特性引數，並將其應用到某重卡駕駛室翻滾模擬試驗中，對駕駛室進行結構引數最佳化，從而提高駕駛室的安全性。
1背景
車輛翻滾的事故率在交通事故中所佔的比例並不是很高，但是一旦發生，乘員死亡在所有的交通事故中卻佔很大的比例。車輛翻滾主要發生在車輪滑到路邊小溝時或者撞到路邊的邊護欄時。當汽車在高速路上行駛時，如果遇到比較滑的標誌線，也有可能由於失去控制而發生翻滾。
利用某重卡駕駛室模型，透過對頂蓋的頂壓試驗來模擬翻滾試驗對駕駛員乘坐空間的影響。
2材料引數反求
2. 1反求方法及流程
引數反求是將試驗得出的資料與利用有限元模擬計算出的資料作比較，得到誤差函式公式為式中:X為待求材料引數向量;m為測試點總數;在第1個時間點下加速度的有限元模擬響應值;為在第i個時間點下的試驗測試響應值。透過不斷調整所求引數，直到誤差函式值在變數變化的範圍內最小，從而得到所求的引數值。由於各點處的試驗值相差較大，為了保證所有的測試點都有大致相同的機率被最佳化，對其進行歸一化處理。
將模擬過程中碰撞臺車B柱處的加速度曲線與試驗測得的曲線作比較。採用LSYNA碰撞模擬軟體模擬臺車試驗，其中吸能盒材料DC04採用式(2)所示的動態本構關係。在有限元模擬中，可以直接輸入材料的應變率引數C和P，或者透過載入多條不同應變率的應力應變曲線來代替應變率引數的輸入。由於本文的目的是為求得材料的應變率引數，所以在建立有限元模型時，直接輸入材料應變率引數來定義材料的性質。採用遺傳演算法對應變率引數進行最佳化。將C和P作為決策變數，取模擬與試驗之間的差距作為目標函式。利用遺傳演算法進行不斷迭代最佳化，求得差距的最小值，從而得到材料的應變率引數。
反求過程具體步驟如下:
1)給定吸能盒的幾何引數，確定吸能盒的U型板和腹板之間焊點的位置。
2)將吸能盒平整地焊接在試驗檯車上，對其進行碰撞試驗。利用臺車B柱處的加速度感測器採集碰撞過程中臺車的加速度，得到其隨時間變化的曲線。
3)建立吸能盒碰撞模擬模型。利用有限元軟體模擬吸能盒碰撞過程，模擬的吸能盒尺寸及材料均與試驗中的.材料引數相同。採集與步驟(2)中同一位置處的加速度曲線。
4)根據加速度曲線的變化採集若干個時刻處的加速度值。透過試驗資料與模擬計算資料之間的差距得到誤差函式值。
5)利用遺傳演算法不斷修改應變率引數並進行迭代計算，求得誤差函式最小時的應變率引數，即為反求得的引數。
2. 2有限元模型的建立及計算
模擬的吸能盒與試驗的幾何引數完全一致，在臺車上配以適當重量來代替試驗中的資料採集系統，使模擬重量與試驗檯車重量一致。在Hypermesh中利用剛性牆來模擬試驗中的碰撞接觸。臺車的初始速度設定為25 km/h。
臺車的模擬主要採用剛性材料;在Hypermesh中採用四邊形網格處理吸能盒，共有節點9 24。個，網格8 920個。吸能盒各網格尺寸均控制在5 mm以內。
3某重卡駕駛室白車身最佳化
利用反求方法得到了試驗中吸能盒的材料特性引數。將該材料應用到某重卡駕駛室的白車身結構，並利用有限元模擬其在翻滾試驗中的安全性，根據汽車翻滾的要求，在對其進行最佳化時要考慮到駕駛員乘坐空間的變化，使其在變形後仍能保證駕駛員的安全。所以本文以頂蓋在駕駛員位置的壓縮量最小化和卡車駕駛室質量最小化為目標建立多目標最佳化模型。同時駕駛室側圍的吸能不超過給定值，對駕駛室頂蓋和側圍的厚度進行最佳化，建立如下的多目標最佳化問題:
4結論
1)利用與車身相同的材料建立了吸能盒碰撞的模擬模型。給碰撞臺車設定一定的初始速度，使得吸能盒與剛性牆進行碰撞。在碰撞臺車上裝有加速度感測器，採集了臺車中間位置處的加速度曲線。
2)利用模擬軟體構造與試驗相同的模型並對其進行碰撞計算，得到了模擬的加速度曲線。
3)將1)和2)中得到的兩條曲線進行比較，並透過反求技術求出材料的應變率引數。相對於預設的引數值，C和P分別增大了7. 89%和減小了1. 51%。
4)在對汽車翻滾模型的結構引數進行最佳化時，利用遺傳演算法得到了一組解。相對於其它的最佳化結果，給設計者提供了多個參考值。