单片冲压式汽车下控制臂轻量化优化设计

以某国产车型的焊接型下控制臂为结构轻量化设计对象,综合运用多种优化方法,设计出一款全新的单片冲压型下控制臂.该单片冲压型下控制臂在满足原焊接型下控制臂所需的各项性能的基础上,较原控制臂质量减轻33.3%,轻量化效果显著.     

塑料后尾门的拓扑优化及其轻量化研究

针对某款集成塑料SUV汽车后尾门部件,建立不同工况下约束和设计目标的一体化模型,以最小质量为优化目标和不同区域厚度为优化变量进行轻量化拓扑优化分析。并对轻量化后的集成塑料后尾门进行刚度和强度的力学性能验证。结果表明：拓扑优化经过8次迭代后,其质量可从1.077×10^-2MIN降为8.830×10^-3MIN,实现减重20%的轻量化目标。试验结果发现轻量化后的样品刚度和强度等力学性能指标,能满足塑料后尾门力学性能要求。拓扑优化分析为集成塑料后尾门的轻量化设计提供了有效参考。     

镁合金在座椅骨架轻量化设计中的应用

对某国产车型的后座椅骨架进行了镁合金替代设计,提出采用镁合金挤压型材和冲压板件结合的一件式结构,使座椅骨架的质量减轻41.3%,实现了轻量化的目标.利用有限元软件对原结构和新设计方案分别进行数值计算,保证新设计座椅骨架结构的模态、强度和刚度等性能指标均达到相关法规要求.     

基于行人头部保护的某SUV发动机罩模态分析

对某SUV发动机罩优化前后进行了NVH模态性能研究.建立了车型发动机罩有限元模型,利用NASTRAN软件对车型发动机罩进行了前6阶模态分析,计算结果表明,优化后的发动机罩在满足EuroNCAP行人头部保护性能的前提下能够同时兼顾NVH模态性能,从而为开发以EuroNCAP五星行人头部保护为目标的车型提供改进与评价参考.     

基于自适应响应面法的白车身结构轻量化设计

白车身是汽车的重要组成部分,许多汽车制造业已经把白车身轻量化设计作为重要研究方向之一。如果能对白车身进行轻量化设计,就能达到节能减排的目的。以某白车身为研究对象,基于自适应响应面方法对白车身模型进行优化求解。首先利用有限元法获得白车身的模态、刚度和强度,并通过模态和刚度的灵敏度分析筛选15个钣金件作为变量;利用田口实验进行15因子3水平实验设计,根据田口实验数据创建响应面;然后使用最小二乘回归和移动最小二乘法进行响应面拟合,基于自适应响应面方法对其进行优化求解,并进行仿真实验对比。结果表明,使用本文方法可以将白车身质量减重18.924 kg,减重了4.736 9%,并且利用此方法进行的轻量化设计使得白车身的3个静强度工况的最大应力均有所下降,并在满足刚度和强度条件下,实现了白车身轻量化要求。     

泡沫铝夹芯结构油罐车罐体研究

为提高油罐车的节能性、环保性和安全性,以某油罐车罐体为设计原型,以轻量化为前提,以满足刚度和强度为约束条件,设计泡沫夹芯结构油罐车罐体.然后,利用ANSYS软件对两种结构油罐车罐体的静态性能、动态特性及保温隔热性进行仿真分析.结果表明,泡沫夹芯结构油罐车罐体不仅可实现油罐车轻量化达到节能减排的目的,而且可显著提高油罐车的安全性.     

基于灵敏度分析的车门轻量化研究

利用Hyperworks建立某车型车门的有限元模型,对车门固有频率、下沉刚度进行求解,并通过模态试验验证了有限元模型的有效性。为了提高结构优化效率,采用灵敏度分析方法确定对车门质量、下沉刚度和一阶固有频率敏感的部件。然后,以质量和下沉刚度为设计目标,一阶固有频率为约束条件对车门相应部件厚度尺寸进行多目标优化设计。计算结果显示,优化后的车门质量下降明显,下沉刚度有所提高,且一阶固有频率基本保持不变,实现了结构的轻量化目标。     

高压输电线路救援机器人机械臂壳体拓扑优化设计

高压输电线路救援机器人轻量化是其实用性的关键性能之一.以高压输电线路救援机器人机械臂壳体为对象,采用拓扑优化的方法对该结构进行了优化设计,并依据优化结果对机械臂壳体进行了重构和验证分析.通过对重构前后的静应力对比分析表明,在满足强度刚度条件下,重构后的机械臂壳体质量降低了41.40%.研究可为高压输电线路救援机器人轻量化设计提供一种新的思路和方法.     

悬架控制臂多目标拓扑优化

为了对悬架控制臂进行轻量化,并保证轻量化的悬架控制臂仍能满足动静态性能要求,采用了多目标拓扑优化的方法。首先以控制臂为柔性体在Adams/Car中建立悬架刚柔耦合模型并对该模型进行多体动力学分析,从而得到悬架控制臂在制动、转向及过凸包等极限工况时的边界条件;然后采用惯性释放的方法对悬架控制臂进行有限元静力分析及模态分析,并根据结果分析其动静态性能;再运用折衷规划法对该悬架控制臂进行多目标拓扑优化,并通过正交试验的方法确定目标函数的权重。最终得到的新控制臂模型重量比原模型降低18.1%,总体刚度及低阶频率都有提高,各极限工况应力均小于许用应力。结果表明,轻量化的悬架控制臂满足性能要求,验证了设计的合理性。     

基于响应面法和遗传算法的某SUV前悬优化

为了提高SUV的操纵稳定性,实现越野车型前悬架性能的优化,以某SUV的前悬架为研究对象,以多体动力学为基础,利用ADAMS/Car软件建立了某中大型SUV的前悬架装配动力学模型.采用灵敏度分析选取对前轮定位参数影响大的关键点作为优化变量,基于响应面法建立了3种阶次的响应面模型.在MATLAB中运用遗传算法得到了响应面模型目标函数的最优解,最后对各优化结果进行对比分析.研究结果表明响应面法能较精确地表示前轮定位参数,遗传算法优化可以明显减小前轮同向跳动过程中定位参数的变化量.     

炭纤维复合材料应用于汽车后背门的设计与优化

以某SUV纯电动汽车的后背门为研究对象,利用有限元优化设计方法,以T300牌号炭纤维复合材料代替钢对汽车后背门进行轻量化的重新设计,通过自由尺寸优化、尺寸优化和铺层次序优化三个阶段对后背门炭纤维复合材料的铺层进行优化,并对优化后的炭纤维后背门各项性能参数进行分析。结果表明,相对于原钢制后背门,优化后的炭纤维后背门的扭转刚度、弯曲刚度、侧向刚度、扭转模态频率和弯曲模态频率等性能指标均得到不同程度的提升,且质量由原来的16.70kg降至8.32kg,减重率达到50.2%,轻量化效果明显。     

四杆式双横臂悬架的运动分析

通过建立四杆式双横臂独立悬架的运动分析模型，动用经典力学的非自由质 系概念列出约束方程，然后构造一个优化函数，采用工程优化方法求解约束方程通过计算机的仿真计算来分析汽车悬架在转和跳动工况下的定位参数和运动参数的变化，文中建立的运动学模型还可以用于普通双横臂式，斜臂式，纵臂式悬架的运动分析，最后给出了一个实例分析。     

基于多目标的纯电汽车全铝车身轻量化设计

为了提高全铝车身整体轻量化水平,提高纯电汽车续航里程,在汽车概念设计阶段引入轻量化开发理念。首先利用SFE参数化建模软件,建立全铝车身的参数化模型;进一步结合车身灵敏度分析及Isight集成优化技术找出对刚度、模态、安全等性能目标参数影响明显的零部件,确定各零部件对性能的敏感程度,再进行多学科优化分析。结果表明：通过优化分析,白车身质量减轻5.3 kg,整体性能水平满足设计要求,达到轻量化目标。     

基于ABAQUS的汽车前摆臂轻量化设计

运用Pro/E和ABAQUS软件建立了某型汽车前摆臂有限元分析(FEA)模型,计算了多种工况下前摆臂结构的应力分布.在此基础上,提出前摆臂结构轻量化设计方案,并进行了改进设计后前摆臂结构的强度分析,确定了合理的轻量化设计方案.     

谷物脱粒机机架的静力分析与拓扑优化设计

利用SolidWorks软件建立谷物脱粒机的三维模型,通过ANSYS workbench对其机架进行静力学分析,研究计算机架整体的应力分布和变形位移情况;参考静力学分析结果,以减轻机架质量为目的,对其结构进行拓扑优化设计。结果表明,改进后的机架在满足结构使用性和材料力学性能基础上,质量减少了10.98%,实现了脱粒机机架的轻量化设计,节约制造成本。     

基于载荷谱的传动箱体轻量化设计研究

针对某特种车辆综合传动箱体强度过剩,质量过重的现状,需要对箱体进行优化.传统的优化方法是基于转速转矩的经验公式计算一个较大的动载系数,减少后续优化空间.此方法主要基于台架试验载荷谱获得动载系数及应力约束.建立箱体应力分布特征,筛选测点位置,对该箱体进行台架试验,测得危险部位的载荷谱.对载荷谱进行处理获得动载系数,对箱体支撑力进行修正.对箱体进行拓扑优化与尺寸优化,达到轻量化的目的.     

液压凿岩台车钻臂振动特性分析

钻臂作为凿岩定位工作的直接完成者,在凿岩冲击反力激励下往往会振幅过大,影响成孔质量和液压元器件、钻臂的使用寿命。因此有必要对凿岩机的激励特性、结构动力学特性和振动响应进行研究。以阿特拉斯凿岩台车钻臂和Cop 1838ME型凿岩机为研究对象,对凿岩机活塞进行动力学分析,并采集活塞动力学数据,得到了振动激励的定量计算公式。利用hypermesh建立全钻臂的有限元模型,进行有限元模态分析,得到钻臂结构的动力学特性。进而对钻臂进行瞬态分析,得到钻臂的振动响应。对通常的钻臂、凿岩机和其他冲机器的振动分析和减振设计、力学分析以及轻量化设计具有一定的指导意义。     

便携机器人轻量化设计与仿真

针对实验室33 kg便携机器人为研究对象,对它进行25 kg为目标轻量化设计。对已有履带轮受力情况,将各履带轮的材料厚度作为设计变量对其三维模型进行结构优化,获取轻量化的结构,基于多体动力学软件Recurdyn对平地直线行驶、斜坡、斜坡转弯三种典型工况下分别进行仿真,并将仿真结果运用ANSYS进行静力学有限元分析,对零部件以应力和变形为限定条件。结果通过多次迭代设计对比优化前后机器人整体质量减轻的情况下满足运行特性要求。表明了该轻量化设计方案是可行的,新结构相对于原始结构更优。     

基于轻量神经网络的钢材表面缺陷快速识别

为满足生产环境中钢材表面缺陷实时分类识别的需求,提出一种可部署于移动端的轻量卷积神经网络模型用于高效识别钢材表面缺陷。通过知识蒸馏将ResNet50和MobileNetV3分别作为教师模型和学生模型,生成改进的轻量神经网络模型MobileNetV3_small_tp。利用MobileNetV3_small_tp作为预训练模型,选用NEU带钢表面缺陷数据集进行微调,同时使用数据增强以模拟实际工况,得到模型在测试集中精度达到100%。最后将模型部署于手机上进行实际钢材表面缺陷识别,移动端模型测试、验证以及实际检测结果均显示MobileNetV3_small_tp模型具有流畅的运行速度和较高的识别率,能够实现现场钢材表面缺陷的准确高效识别。