Research on Application of Electric Vehicle Collision Based on Reliability Optimization Design Method(基于可靠性優化設計方法的電動汽車碰撞應用研究)
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- Research on Application of Electric Vehicle Collision Based on Reliability Optimization Design Method(基于可靠性優化設計方法的電動汽車碰撞應用研究)摘要:在提到多學科設計優化方法時,往往采用確定性優化設計來設置約束邊界。此外,在設計、制造和運行過程中,只有少量的空間公差(或不確定度)可用。因此,缺乏不確定性的確定性優化設計不能滿足可靠性設計優化的需要。本文將可靠性優化設計方法、有限元分析、最優拉丁超立方體試驗設計和響應面近似模型相結合,對電動汽車側面結構進行優化設計,提高其耐撞性。本文首先建立了電動汽車側面碰撞有限元模型并進行了驗證。然后,以車輛受力結構的尺寸和材料屈服強度為設計變量,并以實際碰撞中的碰撞速度為隨機變量,采用95%可靠性優化方法對汽車側面碰撞的耐撞性進行優化。結果表明,95%可靠性優化設計使車身側部總能量吸收提高了9.45%,B柱和車門內板的侵入分別降低了10.42%和14.75%。B柱和車門內板的侵入速度分別降低了10.35%和17.78%。通過與傳統確定性優化方法和可靠性優化方法的比較,后者能更好地滿足碰撞安全目標,提高車身設計的可靠性。
關鍵詞:可靠性優化;電動汽車;試驗設計;有限元仿真;安全性。
1 介紹
為了解決環境和能源問題,世界各國都在大力發展電動汽車產業。與傳統燃料汽車相比,電動汽車在碰撞過程中具有特殊性。除了汽車碰撞結構變形造成的乘員傷害外,還必須考慮動力電池碰撞擠壓引起的火災爆炸危險。
近年來,國內外學者在汽車碰撞安全領域開展了一系列可靠性研究。對于多目標優化問題,錢等人[2017]采用統一拉丁方試驗設計方法,建立了精度高的近似模型,實現了車體的輕量化。youn和choi[2004]提出了一種高效穩定的可靠性優化設計混合平均法,發展了一種新的可靠性優化設計響應面方法,并將該方法應用于汽車側面碰撞結構優化設計。它不僅提高了汽車側面碰撞的耐撞性,而且實現了車身的輕量化。Lee等人[2008]提出了一種基于可靠性的穩健優化設計方法,并用單變量降維法、性能矩積分法和百分位差分法進行了精度和效率的比較。將其應用于汽車的耐撞性,得到了一種較好的耐撞性可靠性優化設計方法(RODM)。marklund和nilsson[2001]在線性和二次響應曲面的基礎上,采用全局逼近的方法對車身進行優化。潘等人[2010]采用實驗設計和向量迭代法對B柱結構點焊進行優化。
這些優化設計方法為提高車身碰撞安全性提供了有益的探索,但這些研究僅僅是基于側面碰撞法規。由于側面碰撞規則中的碰撞速度是固定的,沒有考慮實際交通條件下碰撞速度的隨機性,安全性不一定滿足最優可靠性要求。其次,RODM不涉及電動汽車的安全研究領域,以提高車身的安全性。
由于傳統優化設計的不確定性,導致優化后的車身剛度和強度均不滿足可靠性要求。針對實際工況下碰撞速度的隨機性,進行了基于RODM的車身結構應用研究。
2 可靠性優化設計理論
2.1 最優拉丁超立方體實驗設計
拉丁超立方體實驗設計將各個因素的設計區域平均分割,并隨機組合各個層次。因此,在對高維設計空間進行采樣時,采樣點可能分布不均。因此,最優拉丁超立方體實驗設計方法正是基于拉丁超立方體方法的理論,優化算法將采樣點均勻分布在設計空間中。通用優化準則[Klepaczko(2005)]:假設響應的數學模型是,其中q(x)是平均值為零的高斯分布函數。l維參數(S和T)的協方差函數為q(x)性能由參數q和θ決定,因此,最終的優化準則等于-log丨R丨的最小值。
2.2 可靠性優化設計理論介紹
產品制造過程中存在一定的偏差。這樣的偏差可以在預期產品的平均值附近波動;因此,實際情況中的變量是不確定的。傳統的確定性優化設計結果往往收斂于邊界約束,給設計、制造和運行過程留下很小的允許誤差[Hai等人(2009年)]。但由于確定性優化不考慮不確定性因素,這類結果往往導致不可靠的結果。因此,有必要基于可靠性理論對產品進行優化設計。可靠性優化設計是將設計變量按一定概率隨機分布,最終使產品的失效概率在一定范圍內。因此,它是一種能夠定量評價產品可靠性并獲得產品性能最優解的優化方法。
采用概率統計、可靠性分析和優化設計相結合的方法,對機械結構進行設計和優化,確保結構的安全可靠。因此,基于概率統計和隨機過程理論,RODM的發展迅速,應用廣泛。可靠性優化是將設計變量按一定的概率隨機分布,最終使產品失效概率在一定的期望范圍內的方法。因此,可靠性優化方法是一種能定量評價產品可靠性,同時使產品性能達到最優解的方法。在可靠性優化中,將可靠性要求輸入到目標函數或約束條件中。利用該優化方法,可以得到產品設計的最優解,達到預定的最佳目標[張等人(2007)]。可靠性優化方法由可靠性分析和可靠性優化兩部分組成。可靠性分析是可靠性優化的基礎。可靠性的主要任務是確定系統或結構部件的失效率。失效率是違反約束界的概率,通常由輸入變量的某些偏差引起。結構或系統的可靠性定義為滿足問題約束條件[喬等人(2009)]的概率。...