一种重型车辆变厚度车架结构轻量化设计方法技术

本公开涉及车架结构设计领域，具体涉及一种重型车辆变厚度车架结构轻量化设计方法，通过建立车架有限元模型，再将车架有限元模型尺寸参数中的以下8个变量定义为优化参数设计变量进行试验设计采样，根据所述仿真数据采用基于改进的径向基神经网络法建立车架轻量化优化设计的预测模型，获取最优预测模型，以车架结构质量最小、疲劳寿命最大和车厢一阶弯曲模态频率最大作为优化目标函数，以满载扭转工况下车架结构的最大应力、最大变形量和一阶扭转模态频率作为约束条件，采用多岛遗传算法对满足要求的预测模型优化求解，得到优化设计结果；本公开能够减少结构质量又能保证车架的一阶模态频率响应满足设计要求，同时实现疲劳寿命的有效改善。命的有效改善。命的有效改善。

【技术实现步骤摘要】
一种重型车辆变厚度车架结构轻量化设计方法


[0001]本公开涉及车架结构设计领域，具体涉及一种重型车辆变厚度车架结构轻量化设计方法。

技术介绍

[0002]重型车例如消防车车架是重要的承载部件，承担了支撑和连接驾驶室、发动机、传动机构和救援装置设备总成，同时承受来自车内外的各种激励。消防救援车辆的载重量较大，行驶时候需要克服复杂的路面工况，作业时候需要承受较大的载荷及冲击。因此车架结构必须具有较大的刚度、强度和耐久性能，从而降低结构疲劳的危险系数。
[0003]车架在消防车辆行驶和作业的过程中，经常面临弯曲、扭转、制动、转弯工况的影响，车架的结构强度和刚度是否满足使用要求，不仅关系到能否保证消防救援设备的正常进行，而且还关系到行驶中消防装置设备的完整性和安全性。现有的车架虽然结构简单、制造工艺好，但其承受弯曲和扭转载荷的能力差，结构重量和原材料消耗量大，导致自重大，不能很好实现节能减排。
[0004]现有的车架结构优化设计主要围绕结构强度、刚度、固有频率、疲劳寿命或轻量化等单一目标进行，通过改变结构的变厚度参数值实现分析优化。但作为整车的关键承载部件，仅仅满足单一优化目标的车架结构无法满足行驶和救援作业过程中可靠和使用安全的要求。通过国内外相关文献的检索，未发现有类似的重型车辆变厚度车架结构轻量化设计方法。

技术实现思路

[0005]本公开提出了一种重型车辆变厚度车架结构轻量化设计方法，能够实现在保持强度、刚度和疲劳寿命不降低的情况下解决减重的问题。本公开提供一种重型车辆变厚度车架结构轻量化设计方法，包括如下步骤：
[0006]步骤一、获取已知性能满足要求的车架结构进行有限元建模，得到车架有限元模型，按照消防车辆满载扭转工况下的车架结构承受的载荷，计算出车架结构在自由状态下的一阶模态频率、疲劳寿命、质量、满载扭转工况下的最大应力和最大变形量，并与已知车架结构的实际工况性能试验数据作比对验证；
[0007]步骤二、将车架有限元模型尺寸参数中的以下8个变量定义为优化参数设计变量：前横梁上翼板厚度、中间板厚度、下翼板厚度，侧纵梁的上翼板厚度、下翼板厚度和中间板厚度，中部横梁的上端板厚度和下端板厚度；得到变厚度部件的车架有限元模型；
[0008]步骤三、对所述变厚度部件的车架有限元模型进行试验设计采样，在获取若干个仿真数据后，根据所述仿真数据采用基于改进的径向基神经网络法建立车架轻量化优化设计的预测模型；所述改进的径向基神经网络法为：获取RBF神经网络编码；粒子群参数初始化后计算粒子的适应度值；寻找个体和群体的历史最优值，根据所述历史最优值更新粒子速度和位置；判断参数是否为最优值，如果是则获取最优预测模型，如果不是，则继续计算
粒子的适应度值以寻找下一个历史最优值；
[0009]步骤四、如果所述的预测模型的精确度经过验证满足要求，则以车架结构质量最小、疲劳寿命最大和车厢一阶弯曲模态频率最大作为优化目标函数，以满载扭转工况下车架结构的最大应力、最大变形量和一阶扭转模态频率作为约束条件，以所述8个变量作为优化参数设计变量，采用多岛遗传算法对满足要求的预测模型优化求解，建立车架结构轻量化优化设计分析模型，经过所述车架结构轻量化优化设计分析模型的优化迭代计算，得到车架轻量化优化设计的Pareto前沿解集，选择所述Pareto前沿解集中的最优解作为优化设计结果；
[0010]步骤五、将所述优化设计结果中的轻量化优化数据进行工程圆整得到圆整值，将所述圆整值重新赋予车架有限元模型分析计算优化后的车架性能。
[0011]较佳地，对所述变厚度部件的车架有限元模型进行试验设计采样，在获取若干个样本点的步骤具体包括如下步骤：确定优化参数设计变量的变化范围、设置最大应力和最大变形量的约束条件，并以质量M最小，疲劳寿命F最大且一阶弯曲模态频率f
b
最大为优化目标，采用Hammersley采样方法在设计空间内进行试验设计，获取8个设计变量若干个样本点的试验设计矩阵，对每一组样本点均按照修改后的尺寸进行有限元计算分析，得到仿真数据。
[0012]较佳地，将所述圆整值重新赋予车架有限元模型分析计算优化后的车架性能后还包括如下步骤：判断所述车架性能是否满足性能要求，如果不满足性能要求，则重新确定优化参数设计变量的变化范围后执行步骤三。
[0013]较佳地，如果所述车架性能满足性能要求，则确定轻量化设计方案，按照参数组合试制轻量化优化后的轻量化车架结构，并依照满载的扭转工况、一阶模态和疲劳寿命分析的要求对轻量化车架结构进行试验验证。
[0014]较佳地，所述优化目标的优化目标函数表述如下：
[0015]minM(x1,x2,...,x8)；maxF(x1,x2,...,x8)；maxf
b
(x1,x2,...,x8)；
[0016]式中，M为车架质量，F为车架疲劳寿命，f
b
为一阶弯曲模态频率。
[0017]较佳地，设置最大应力和最大变形量的约束条件具体为：
[0018]以最大应力不超过475MPa，最大变形量不超过10mm为约束条件，约束条件描述为s.t.σ≤475MPa；D≤10mm；f
t
≥9.5Hz，其中，σ为车架结构屈服强度，D为车架最大变形允许值，f
t
为一阶扭转模态频率。
[0019]较佳地，确定优化参数设计变量的变化范围具体为：针对设计变量“前横梁上翼板厚度x1、中间板厚度x2、下翼板厚度x3，侧纵梁的上翼板厚度x4、下翼板厚度x5和中间板厚度x6，中部横梁的上端板厚度x7和下端板厚度x
8”具体为：x1∈[2.2,3]、x2∈[1.8,2.4]、x3∈[2.5,3]、x4∈[1,2]、x5∈[2.4,3.2]、x6∈[2,3]、x7∈[1.5,3]、x8∈[3,4]。
[0020]较佳地，采用多岛遗传算法对满足要求的预测模型优化求解具体包括：将上述的预测模型建立后导入，然后确定子群规模为10，总群体规模数为200；子群个数为20；总共进化的代数为20；交叉概率为0.9；变异概率为0.009；岛间迁移率为0.4；迁移的间隔代数为5；然后将上述参数设置后，进行迭代寻优计算。
[0021]较佳地，所述Pareto前沿解集的获取步骤具体为：在多岛遗传算法的步骤中设置子群规模为20，进化代数为60，交叉概率为0.9，变异概率为0.09；经过优化迭代计算，得到
车架轻量化优化设计的Pareto前沿解集。
[0022]较佳地，所述若干个样本点为40个样本点。
[0023]本公开与现有技术相比较所具有的有益效果为：
[0024]1、本专利技术操作简单，流程合理，同时轻量化优化设计后的车架结构与现有的车架结构相比，在性能满足使用要求的情况下，减重较多，最大限度提升材料利用率，适用于重型车车架如消防车架结构轻量化的发展方向；
[0025]2、综合考虑了满载弯曲、扭转、制动和转弯工况的要求，并且同时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种重型车辆变厚度车架结构轻量化设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、获取已知性能满足要求的车架结构进行有限元建模，得到车架有限元模型，按照消防车辆满载扭转工况下的车架结构承受的载荷，计算出车架结构在自由状态下的一阶模态频率、疲劳寿命、质量、满载扭转工况下的最大应力和最大变形量，并与已知车架结构的实际工况性能试验数据作比对验证；步骤二、将车架有限元模型尺寸参数中的以下8个变量定义为优化参数设计变量：前横梁上翼板厚度、中间板厚度、下翼板厚度，侧纵梁的上翼板厚度、下翼板厚度和中间板厚度，中部横梁的上端板厚度和下端板厚度；得到变厚度部件的车架有限元模型；步骤三、对所述变厚度部件的车架有限元模型进行试验设计采样，在获取若干个仿真数据后，根据所述仿真数据采用基于改进的径向基神经网络法建立车架轻量化优化设计的预测模型；所述改进的径向基神经网络法为：获取RBF神经网络编码；粒子群参数初始化后计算粒子的适应度值；寻找个体和群体的历史最优值，根据所述历史最优值更新粒子速度和位置；判断参数是否为最优值，如果是则获取最优预测模型，如果不是，则继续计算粒子的适应度值以寻找下一个历史最优值；步骤四、如果所述的预测模型的精确度经过验证满足要求，则以车架结构质量最小、疲劳寿命最大和车厢一阶弯曲模态频率最大作为优化目标函数，以满载扭转工况下车架结构的最大应力、最大变形量和一阶扭转模态频率作为约束条件，以所述8个变量作为优化参数设计变量，采用多岛遗传算法对满足要求的预测模型优化求解，建立车架结构轻量化优化设计分析模型，经过所述车架结构轻量化优化设计分析模型的优化迭代计算，得到车架轻量化优化设计的Pareto前沿解集，选择所述Pareto前沿解集中的最优解作为优化设计结果；步骤五、将所述优化设计结果中的轻量化优化数据进行工程圆整得到圆整值，将所述圆整值重新赋予车架有限元模型分析计算优化后的车架性能。2.如权利要求1所述的重型车辆变厚度车架结构轻量化设计方法，其特征在于，对所述变厚度部件的车架有限元模型进行试验设计采样，在获取若干个样本点的步骤具体包括如下步骤：确定优化参数设计变量的变化范围、设置最大应力和最大变形量的约束条件，并以质量M最小，疲劳寿命F最大且一阶弯曲模态频率f
b
最大为优化目标，采用Hammersley采样方法在设计空间内进行试验设计，获取8个设计变量若干个样本点的试验设计矩阵，对每一组样本点均按照修改后的尺寸进行有限元计算分析，得到仿真数据。3.如权利要求2所述的重型车辆变厚度车架结构轻量化设计方法，其特征在于，将所述圆整值重新赋予车架有限元模型分析计算优化后的车架性能后还包括如下步骤：判断所述车架性能是否满足性能要求，如果...

【专利技术属性】
技术研发人员：王爽，胡松涛，丁鹏，李想，
申请(专利权)人：北京人人平安科技有限公司北京化工大学，
类型：发明
国别省市：