ls-dyna碰撞優(yōu)化研究

2016-09-26 by:CAE仿真在線來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)

安全、節(jié)能和環(huán)保是目前汽車工業(yè)發(fā)展面臨的三大主題,而這些問(wèn)題都與汽車輕量化密切相關(guān)。大量研究表明,汽車每減重10%,其油耗將減少6~8%,排放量降低5~6%。但是汽車在輕量化的同時(shí),對(duì)汽車安全性也提出了更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。為了達(dá)到汽車輕量化和安全性能的完美平衡,合理的材料與板厚的匹配顯得尤為重要?；谝陨显?本文提出一種基于HyperMesh 12.0、Ls-dyna R7.1.1、iSIGHT5.8.3及MATLAB2014a的一種車身關(guān)鍵零部件材料板厚優(yōu)化匹配的自動(dòng)化方法。

模型描述

本文研究對(duì)象為某公司在研車型,其有限元模型及樣車如圖1所示。該模型包含771個(gè)部件,998,218個(gè)節(jié)點(diǎn),974,383個(gè)殼單元(主要為四邊形單元),4497個(gè)梁?jiǎn)卧?19,314個(gè)實(shí)體單元,總重量為1263kg。

圖1整車有限元模型及樣車示意圖

圖3給出了車身仿真的加速度傳感器的布置情況,詳細(xì)位置為左右后座橫梁及發(fā)動(dòng)機(jī)上下。

圖2加速度傳感器布置位置

圖3給出了該模型在56.3km/h下的100%正面碰撞的試驗(yàn)測(cè)試結(jié)果。很明顯,圖3中變形模式、右后座速度及加速度曲線均與試驗(yàn)結(jié)果相吻合,以及圖4總能量守恒狀態(tài)良好,完全滿足國(guó)標(biāo)的要求,以上結(jié)果充分說(shuō)明了該有限元模型的準(zhǔn)確性。

(a)試驗(yàn)和仿真的總體變形模式對(duì)比

(b)右后座椅橫梁加速度的試驗(yàn)和仿真結(jié)果對(duì)比

(c)右后座椅橫梁速度的試驗(yàn)和仿真結(jié)果對(duì)比

圖3試驗(yàn)結(jié)果及仿真結(jié)果的比較

圖4整車碰撞過(guò)程中能量變化歷程

圖5中所示保險(xiǎn)杠、吸能盒及前縱梁在碰撞的0.08s時(shí)吸收能量占整車總吸能的46.8% (如圖4所示),而總重量?jī)H占整車重量的5.3%。以上數(shù)據(jù)充分說(shuō)明了車身前端結(jié)構(gòu)在整車碰撞安全中的重要作用。因此,本文選擇車身前端結(jié)構(gòu)總的保險(xiǎn)杠、吸能盒及前縱梁為研究對(duì)象,通過(guò)組合使用HyperMesh 12.0、Ls-dyna R7.1.1、iSIGHT5.8.3及MATLAB2014a等工程軟件,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的材料板厚優(yōu)化匹配。

(a)車前前端結(jié)構(gòu)

(b)前端結(jié)果設(shè)計(jì)變量

圖5整車前端結(jié)構(gòu)示意圖

數(shù)學(xué)模型

數(shù)學(xué)模型:整車碰撞設(shè)計(jì)的目的為使結(jié)構(gòu)盡量多的吸能能量、侵入量盡量減小、減速度峰值盡量低,以及重量盡量的輕。設(shè)計(jì)變量如圖5(b)所示,主要為前端結(jié)構(gòu)的材料及板厚。本文選取的結(jié)構(gòu)響應(yīng)如表2所示,初始設(shè)計(jì)如表1所示。

基于以上分析,本文的數(shù)學(xué)模型總結(jié)如下:

其中x = [x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10]T為設(shè)計(jì)變量,且具有以下離散備選值(如圖5):

以上材料屬性如下表2及圖6所示:

表2 設(shè)計(jì)響應(yīng)及其初始值

表3 備選材料屬性

圖6備選材料應(yīng)力-應(yīng)變曲線

以上首先使用HyperMesh 12.0建立模型,后續(xù)進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證,確保模型精度,為后續(xù)參數(shù)研究提供必要的條件。為求解上述優(yōu)化問(wèn)題,本文綜合使用iSIGHT5.8.3、Ls-dyna R7.1.1及MATLAB2014a構(gòu)建優(yōu)化流程,如圖7所示。其中優(yōu)化算法采用模擬退火算法(Adaptive simulated annealing, ASA),LS-DYNA組件用于求解每次優(yōu)化迭代中更新的k文件,MATLAB組件用于讀取和換算LS-DYNA組件計(jì)算的結(jié)果。

在該自動(dòng)化材料板厚匹配的計(jì)算方法中,難點(diǎn)在于如何在k文件中解析出設(shè)計(jì)變量,以及如何從計(jì)算結(jié)果中解析出需要的響應(yīng)指標(biāo)。本文中解析設(shè)計(jì)變量中對(duì)于板厚直接使用板厚數(shù)值作為解析目標(biāo),而對(duì)比材料在優(yōu)化時(shí)解析材料對(duì)應(yīng)的ID號(hào)作為設(shè)計(jì)變量,在優(yōu)化過(guò)程中每種材料只調(diào)用其對(duì)應(yīng)的ID即可,也即是設(shè)計(jì)備選的材料的ID在優(yōu)化中是不變的,而每次迭代只是修改每個(gè)構(gòu)件調(diào)用材料的ID來(lái)實(shí)現(xiàn)匹配不同材料的目的。在使用ASA優(yōu)化時(shí),對(duì)設(shè)計(jì)變量設(shè)置為允許的板厚和材料ID。

對(duì)于解析碰撞響應(yīng),本文中的響應(yīng)主要為研究構(gòu)件吸能及重量,前圍板的最大侵入量和右后座椅橫梁的加速度峰值。本自動(dòng)化匹配流程中主要采用有include功能提取研究的車身前端結(jié)構(gòu),對(duì)關(guān)鍵響應(yīng)構(gòu)件建立set,以便在結(jié)果文件中直接讀取所需響應(yīng)結(jié)果。為了將計(jì)算響應(yīng)轉(zhuǎn)換為上述優(yōu)化數(shù)學(xué)模型中的目標(biāo)及約束,本文采用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。

圖7 自動(dòng)化材料板厚優(yōu)化匹配流程

優(yōu)化結(jié)果

通過(guò)上述優(yōu)化方法獲得優(yōu)化結(jié)果如表4和5,由表可知最優(yōu)結(jié)果使減速度降低了8.93%,侵入量減少了7.85%,吸能提升了15.33%及重量減輕了1.4%。對(duì)最優(yōu)結(jié)果進(jìn)行計(jì)算并與初始設(shè)計(jì)對(duì)比,如圖8。由以上計(jì)算結(jié)果可知,本文中提出的基于HyperMesh 12.0、Ls-dyna R7.1.1、iSIGHT5.8.3及MATLAB2014a的一種車身關(guān)鍵零部件材料板厚優(yōu)化匹配的自動(dòng)化方法非常有效,而且該方法可以推廣到更復(fù)雜的工程問(wèn)題。

表4 最優(yōu)設(shè)計(jì)變量