随着有限元技术的迅速发展,基于仿真的工程设计与优化已经广泛地应用到复杂工程产品设计中。以汽车工业为例,减轻汽车重量以实现节能减排是汽车工业发展的核心问题,新能源汽车与传统汽车都迫切需要轻量化。轿车车身轻量化设计必须满足碰撞安全、刚度和模态以及NVH(振动、噪声、舒适性)等要求,是多学科、多参数、多约束的复杂系统优化问题。实际轻量化设计中,针对碰撞安全、振动噪声等结构强非线性能响应,直接通过有限元分析开展优化很难满足现代车身设计与开发的要求,利用近似模型拟合或预测结构性能响应以代替有限元仿真是国内外研究的前沿与热点,可以减少优化过程的计算量,提高优化效率。尽管基于近似模型的优化方法被认为是解决复杂工程设计问题的最有效途径之一,但工程实践中仍存在很多不足,易引起轻量化设计方案失效。本文对近似模型的关键技术进行研究,提出了组合近似模型的构造方法,为车身结构性能响应的拟合提供精度更高的近似模型建模方法;建立了面向组合近似模型的序贯采样策略,进一步改善模型全局精度;分析了约束函数的近似模型修正方法,保证近似解的实际约束可行性;形成了基于组合近似模型的车身轻量化设计方法,将其应用于新能源轿车车身轻量化设计。主要研究工作及结论如下:(1)组合近似模型建模方法研究研究单一近似模型(如多项式响应面、径向基函数、Kriging和支持向量回归等)的预测能力,提出了基于交叉验证误差均值和方差的权系数计算方法,通过加权叠加构建组合近似模型,研究了组合近似模型的适用范围,并分析单一近似模型个数对组合近似模型精度的影响。通过大量测试函数和工程算例表明,该权系数计算方法在预测精度方面具有比已有组合近似模型构造方法和单一近似模型更为明显的优势,且当单一近似模型数量保持在3～5个时,组合近似模型的预测能力最好,非常适用于小样本条件下具有高维强非线性特征的车身结构性能响应的近似建模。(2)组合近似模型的序贯采样策略研究基于上述组合近似模型,从单一近似模型预测能力的差异性出发,提出了表征组合近似模型拟合不确定的评价指标——加权标准偏差,验证了该指标与组合近似模型实际误差存在较高的相关性。建立了基于加权标准偏差的组合近似模型序贯采样策略,在拟合不确定较大区域增加样本点逐步提高模型全局精度。通过数值算例和汽车耐撞性问题验证该策略的可行性,能有效指导组合近似模型的迭代更新,为后续车身轻量化设计提供高精度的近似模型。(3)面向约束优化的近似模型修正方法研究建立了基于安全裕量的约束函数组合近似模型修正方法,利用交叉验证误差的累计分布函数计量化给定保守度水平下的安全裕量值,使近似解满足实际约束可行性。提出了面向自适应循环优化的保守度水平序列更新策略,合理降低安全裕量值。通过基于耐撞性的车身前部结构轻量化案例,证明了结合组合近似模型、安全裕量和保守度水平序列更新策略开展车身轻量化设计可以在少量循环内快速获得能够满足约束条件要求、具有更小目标值的轻量化方案,具有很好的工程应用价值。(4)基于组合近似模型的轿车车身轻量化方法研究与工程应用综合组合近似模型及其序贯采样策略、约束函数近似模型修正方法,对轿车车身轻量化设计方法进行研究。提出了基于组合近似模型的车身轻量化设计总体框架及具体流程。以某新能源轿车车身为对象,开展了考虑多种碰撞形式(正面全宽碰撞、正面偏置碰撞、侧面碰撞和追尾碰撞)、车身刚度和模态以及NVH等性能的车身轻量化设计应用研究,验证了基于组合近似模型的车身轻量化设计方法的可靠性。本文针对轿车车身设计的多学科、多参数、多约束的复杂系统优化问题,对组合近似模型及其序贯采样策略、约束函数近似模型修正方法进行了研究,目的在于建立更适用于车身强非线性结构性能响应的近似模型以及保证近似优化解的实际工程可行性,为开展轿车车身轻量化设计提供准确、可靠的数学模型基础,指导和完善轻量化车身开发流程,促进我国汽车轻量化设计能力的提高。
