【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及汽车后副车架设计，特别涉及一种汽车后副车架轻量化设计方法及系统。
技术介绍
1、在针对汽车底盘进行性能设计时，主要关注如何在降低油耗与节省材料的前提下提高汽车操控性和输出功率。汽车后副车架作为汽车底盘的重要承载部件，其主要作用是提高车身和悬挂系统之间的连接刚度并隔绝来自动力总成、传动系统以及路面激励的振动与噪声。在汽车实际行驶过程中，路面及轮胎之间的交变接触容易造成噪声，若噪声频率与副车架本身的固有频率接近，将产生激烈共振，从而加剧后副车架的疲劳失效，并进一步降低汽车nvh性能，严重影响整体驾驶体验以及实时的乘坐体验。为此，如何在保证汽车nvh性能的前提下，对汽车后副车架进行轻量化设计来降低油耗是目前针对汽车后副车架进行设计的关键之一。
2、目前，可通过针对汽车后副车架进行多次的模态分析来获得后副车架的固有频率与重量。但完成一次完整的模态分析较为耗时，导致现有进化算法无法在有限的设计周期内获得同时满足轻量化设计指标与nvh性能指标的最优后副车架结构。因此，现有研究关注于如何设计有效的实验设计方法来尽可能仅利用少数模态分析的前提下获得理想的后副车架结构。但实验设计方法不涉及任何进化寻优的过程，导致整体设计过程盲目性较大，无法稳定地获得完全满足实际运行工况下所需的设计需求。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种汽车后副车架轻量化设计方法及系统，旨在解决现有技术中在汽车后副车架轻量化设计时无法兼顾效率和准确性的问题。
2、本专利技
3、一种汽车后副车架轻量化设计方法，所述方法包括：
4、根据汽车后副车架的几何模型与模态分析构建所述汽车后副车架的固有频率仿真模型，并根据所述汽车后副车架的钣金件连接分布确定设计参数数目，将所述钣金件的厚度变化范围作为设计参数设计域，构建所述汽车后副车架轻量化设计的数学优化模型；
5、以所述设计参数设计域为设计空间，利用最大最小距离采样准则在设计空间内产生优化种群，根据所述固有频率仿真模型与几何模型评估种群个体的固有频率值与重量分别得到固有频率约束和重量目标值；
6、采用仿射传播聚类对当前已评估个体进行聚类，基于各类分布特性与类中个体潜力信息确定用于分布式局部勘探的中心个体，基于knn模型确定分布式勘探的中心个体对应的局部区域；
7、采用sammon映射对所有已评估的个体进行低维映射，筛选得到低维空间的关键设计参数，根据所述关键设计参数构建二阶多项式径向基函数机器学习模型；
8、在每个中心个体对应的局部区域内，采用code算法勘探由二阶多项式径向基函数机器学习模型映射的局部优化问题的最优解；
9、采用所述几何模型与固有频率仿真模型评估最优解的目标与约束值，并更新优化种群与关键迭代信息，判断最优解对应的固有频率与轻量化指标是否满足设计需求；
10、若最优解对应的固有频率与轻量化指标满足设计需求，则输出优化得到的汽车后副车架的参数信息，若最优解对应的固有频率与轻量化指标不满足设计需求，则执行所述采用仿射传播聚类对当前已评估个体进行聚类，基于各类分布特性与类中个体潜力信息确定用于分布式局部勘探的中心个体，基于knn模型确定分布式勘探的中心个体对应的局部区域的步骤，直至满足设计需求。
11、进一步的，上述汽车后副车架轻量化设计方法，其中，所述优化数学优化模型的表达式为：
12、；
13、其中，为汽车后副车架重量；为汽车后副车架轻量化设计中的钣金件的厚度变量；为钣金件的数目；为钣金件材料密度；为汽车后副车架的形函数；为汽车后副车架所有钣金件厚度的插值函数；为通过模态分析得到的第7阶固有频率值；为结构钣金件厚度变量的上下界。
14、进一步的，上述汽车后副车架轻量化设计方法，其中，所述以所述设计参数设计域为设计空间，利用最大最小距离采样准则在设计空间内产生优化种群，根据所述固有频率仿真模型与几何模型评估种群个体的固有频率值与重量分别得到固有频率约束和重量目标值的步骤包括：
15、根据空间填充拉丁超立方采样在设计空间中采取个个体作为种群候选库；
16、计算种群候选库中每个个体距离其他个体的最小距离值，根据所有个体的最小距离值按照从大到小顺序对个体进行排列，从排列后的个体集合中筛选前个个体形成优化种群；
17、针对优化种群中每个个体，将其对应的钣金件的厚度取值输入基准形后副车架的网格文件，将所有优化种群个体对应的网格文件导入预设工具中进行模态分析；
18、在预设软件中分别查看优化种群中每个个体对应的后副车架的固有频率值和重量。
19、进一步的，上述汽车后副车架轻量化设计方法，其中，所述采用仿射传播聚类对当前已评估个体进行聚类，基于各类分布特性与类中个体潜力信息确定用于分布式局部勘探的中心个体，基于knn模型确定分布式勘探的中心个体对应的局部区域的步骤包括：
20、针对每类中所有个体，计算每个个体距离其他个体的最小欧氏距离，以每个个体的最小欧式距离与目标值信息为两个目标，采用快速非支配排序对每类个体进行排序，将其中第一层级个体存储进入非支配个体集；
21、以非支配个体集合个体各维度位置信息为参考，得到分布式中心个体的各个维度值，通过knn模型获得距离每个中心个体最近的邻近个体，将邻近个体围成的超矩形区域作为对应中心个体的局部区域。
22、进一步的，上述汽车后副车架轻量化设计方法，其中，所述二阶多项式径向基函数机器学习模型的表达式为：
23、；
24、；
25、其中，为针对固有频率构建的二阶多项式径向基函数机器学习预测模型；为第个个体 xi对应的权重参数；表示第个个体 xi的基函数；表示经过sammon映射得到的低维空间的维度数量；表示二次多项式的权重参数； xj表示第j个个体；为针对重量构建的二阶多项式径向基函数机器学习预测模型；为第个个体 xi对应的权重参数；表示二次多项式的权重参数。
26、进一步的，上述汽车后副车架轻量化设计方法，其中，所述在每个中心个体对应的局部区域内，采用code算法勘探由二阶多项式径向基函数机器学习模型映射的局部优化问题的最优解的步骤包括：
27、采用code算法求解二阶多项式径向基函数机器学习模型映射的局部优化问题，得到低维空间最优解；
28、基于sammon映射，找到低维空间最优解对应原始的设计空间中最优解的位置信息；
29、其中，二阶多项式径向基函数机器学习模型映射的局部优化问题的表达式为：
30、；
31、其中，为汽车后副车架轻量化设计中的钣金件的厚度变量，为针对重量构建的二阶多项式径向基函数机器学习预测模型，为针对固有频率构建的二本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种汽车后副车架轻量化设计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的汽车后副车架轻量化设计方法，其特征在于，所述数学优化模型的表达式为：
3.根据权利要求1所述的汽车后副车架轻量化设计方法，其特征在于，所述以所述设计参数设计域为设计空间，利用最大最小距离采样准则在设计空间内产生优化种群，根据所述固有频率仿真模型与几何模型评估种群个体的固有频率值与重量分别得到固有频率约束和重量目标值的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的汽车后副车架轻量化设计方法，其特征在于，所述采用仿射传播聚类对当前已评估个体进行聚类，基于各类分布特性与类中个体潜力信息确定用于分布式局部勘探的中心个体，基于kNN模型确定分布式勘探的中心个体对应的局部区域的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的汽车后副车架轻量化设计方法，其特征在于，所述二阶多项式径向基函数机器学习模型的表达式为：
6.根据权利要求1所述的汽车后副车架轻量化设计方法，其特征在于，所述在每个中心个体对应的局部区域内，采用CoDE算法勘探由二阶多项式径向基函数机器学习模型映射
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的汽车后副车架轻量化设计方法，其特征在于，所述采用所述几何模型与固有频率仿真模型评估最优解的目标与约束值，并更新优化种群与关键迭代信息的步骤包括：
8.一种汽车后副车架轻量化设计系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种汽车后副车架轻量化设计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的汽车后副车架轻量化设计方法，其特征在于，所述数学优化模型的表达式为：
3.根据权利要求1所述的汽车后副车架轻量化设计方法，其特征在于，所述以所述设计参数设计域为设计空间，利用最大最小距离采样准则在设计空间内产生优化种群，根据所述固有频率仿真模型与几何模型评估种群个体的固有频率值与重量分别得到固有频率约束和重量目标值的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的汽车后副车架轻量化设计方法，其特征在于，所述采用仿射传播聚类对当前已评估个体进行聚类，基于各类分布特性与类中个体潜力信息确定用于分布式局部勘探的中心个体，基于knn模型确定分布式勘探的中心个体对应的局部区域的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的汽车后副车架轻量化设计方法，其特征在于，所述二阶多项式径向基函数机器学习模型的表...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨赞，刘旭涛，刘建胜，吴晓建，张坤，李浩东，
申请(专利权)人：南昌大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。