汽車吸能盒誘導(dǎo)槽結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)

劉中華，李雪松，曲天雷

(1.長(zhǎng)春汽車檢測(cè)中心， 長(zhǎng)春 130011； 2.吉林大學(xué) 汽車仿真與控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 長(zhǎng)春 130025)

汽車吸能盒誘導(dǎo)槽結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)

劉中華1，李雪松2，曲天雷2

(1.長(zhǎng)春汽車檢測(cè)中心， 長(zhǎng)春 130011； 2.吉林大學(xué) 汽車仿真與控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 長(zhǎng)春 130025)

吸能盒作為防撞系統(tǒng)的主要吸能組件，能在短時(shí)間內(nèi)吸收大部分的能量，從而保護(hù)駕駛員和乘客的生命安全。為了研究誘導(dǎo)槽的布置位置以及誘導(dǎo)槽深度等參數(shù)對(duì)吸能盒能量吸收性能的影響，分別建立了無誘導(dǎo)槽以及具有均布誘導(dǎo)槽的兩種吸能盒模型。以吸能盒的壓縮位移和峰值碰撞力為優(yōu)化目標(biāo)，以誘導(dǎo)槽的深度和槽間距為設(shè)計(jì)變量，采用最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)選取樣本點(diǎn)，用二階多項(xiàng)式響應(yīng)面模型構(gòu)建其近似代理模型，選用存檔微遺傳算法對(duì)吸能盒誘導(dǎo)槽的參數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)。優(yōu)化結(jié)果表明：在滿足吸能盒各設(shè)計(jì)要求的前提下，優(yōu)化后吸能盒的能量吸收性能得到了進(jìn)一步的提升，從而為汽車吸能盒的設(shè)計(jì)提供一定的理論基礎(chǔ)。

吸能盒；存檔微遺傳算法；響應(yīng)面模型；誘導(dǎo)槽

groove

隨著汽車工業(yè)的快速發(fā)展，汽車已經(jīng)成為人們生活、工作中不可或缺的交通工具。然而汽車在給人們的日常出行及國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來極大便利的同時(shí)也帶來了很多安全問題。據(jù)統(tǒng)計(jì)，大部分的交通事故都會(huì)涉及汽車的正面碰撞，而安裝在保險(xiǎn)桿橫梁與車架縱梁之間的吸能盒是保險(xiǎn)杠系統(tǒng)中重要的吸能部件。在正面碰撞時(shí)，它一方面最大限度地吸收橫梁傳來的能量，降低車身前部部件的損壞，保護(hù)乘客安全；另一方面能將碰撞力傳遞給縱梁并將其分散[1-2]。

由于吸能盒在汽車的被動(dòng)安全方面起著重要的作用，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)吸能盒做了大量的研究。楊永生等[3]對(duì)吸能盒的壓縮變形模式進(jìn)行分析，對(duì)吸能盒結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)變性處理設(shè)置誘導(dǎo)槽，提高了汽車保險(xiǎn)杠系統(tǒng)的吸能特性，降低了碰撞力峰值，表明合理地布置誘導(dǎo)槽可以提升吸能盒的吸能特性。嚴(yán)杰等[4]使用LS-DYNA和HyperStudy軟件對(duì)吸能盒的板件厚度和形狀進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，使吸能盒的吸能效果提高約10%。李邦國等[5]在矩形截面薄壁管吸能部件的兩側(cè)壁上構(gòu)造凹槽，使結(jié)構(gòu)在吸能的同時(shí)可以提供較為平穩(wěn)的軸向反力，并具有良好的變形模式。Kim等[6-8]將截面為矩形、六邊形以及八邊形的吸能盒進(jìn)行簡(jiǎn)單的單軸壓縮實(shí)驗(yàn)，通過對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析得出：八邊形截面的吸能盒比其他兩種截面的吸能盒具有更大的平均碰撞力和總吸能量。Shojaeifard等[9-11]對(duì)金屬保險(xiǎn)杠橫梁在低速碰撞下的響應(yīng)進(jìn)行了研究，討論了吸能盒厚度以及加強(qiáng)筋等因素對(duì)其性能的影響。Marzbanra等[12-14]研究了用彈性邊界條件擠壓成的鋁合金來制造吸能盒，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用彈性邊界制成的鋁合金材料可以改變吸能盒的變形模式，從而降低最大沖擊載荷。

綜上所述，目前對(duì)于吸能盒的研究多數(shù)集中在對(duì)吸能盒的外形結(jié)構(gòu)、材料等方面，從而改善吸能盒的能量吸收性能，而對(duì)于吸能盒誘導(dǎo)槽參數(shù)設(shè)置的研究比較少[15-18]。如何合理地設(shè)置誘導(dǎo)槽，如槽的形狀、位置、幾何尺寸等都將直接影響吸能盒的耐撞性能。本文以吸能盒的壓縮位移和峰值碰撞力為優(yōu)化目標(biāo)，以誘導(dǎo)槽的深度和槽間距為設(shè)計(jì)變量，采用最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)(Optimal Latin hypercube design,Opt LHD)選取樣本點(diǎn)，用2階多項(xiàng)式響應(yīng)面模型(second order polynomial response surface model)構(gòu)建其近似代理模型，選用存檔微遺傳算法(archive-based micro genetic algorithm，AMGA)對(duì)吸能盒誘導(dǎo)槽的參數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)(multi-objective optimization design)，從而有效地改善吸能盒的能量吸收效果。

1 吸能盒有限元建模

由于不同車型的保險(xiǎn)杠系統(tǒng)存在差異，其吸能盒的形狀及外形尺寸也不盡相同。本文根據(jù)某型轎車保險(xiǎn)桿系統(tǒng)中吸能盒的參數(shù)所建立的吸能盒CAD模型的截面為矩形，吸能盒模型的長(zhǎng)寬高尺寸分別為：220 mm×115 mm×65 mm。

在完成對(duì)吸能盒CAD建模后，還需在Hypermesh中進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行有限元網(wǎng)格劃分，并設(shè)置動(dòng)力學(xué)仿真的材料類型及屬性、邊界條件、顯式動(dòng)力學(xué)求解參數(shù)以及輸出參數(shù)等。該吸能盒的有限元模型主要采用四邊形殼單元網(wǎng)格劃分模式，整個(gè)吸能盒結(jié)構(gòu)劃分為3 168個(gè)單元，共3 240個(gè)節(jié)點(diǎn)。

本文中吸能盒的材料選用汽車結(jié)構(gòu)鋼SAPH440，密度ρ=7 850 kg/m3，彈性模量E=210 GPa，泊松比ν=0.3，屈服強(qiáng)度σs=360 MPa，數(shù)值模擬采用軟件中的24號(hào)分段線性彈塑性材料模型。吸能盒的有限元仿真模型如圖1所示。

圖1 吸能盒有限元仿真模型

在進(jìn)行仿真時(shí)，約束吸能盒遠(yuǎn)離剛性墻一端的6個(gè)自由度，將質(zhì)量為1 000 kg的剛性墻以16 km/h的初始速度撞擊吸能盒。吸能盒與剛性墻之間采用自動(dòng)面面接觸，靜力學(xué)和動(dòng)力學(xué)摩擦因數(shù)均為0.3，碰撞試驗(yàn)計(jì)算時(shí)間為0.07 s，最小時(shí)間步長(zhǎng)為1×10-7s，定義二進(jìn)制和ASCII文件的輸出時(shí)間間隔為1×10-4s。

2 吸能盒評(píng)價(jià)指標(biāo)及性能分析

2.1 吸能盒的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)

在汽車發(fā)生低速碰撞時(shí)，吸能盒的耐撞性能對(duì)乘員的安全以及車輛的維修成本起著至關(guān)重要的作用。為了使吸能盒的吸能效果達(dá)到最優(yōu)，在遵循吸能盒設(shè)計(jì)原則的同時(shí)，提出了多種評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中最常用的是以下5種評(píng)價(jià)指標(biāo)。

1) 峰值碰撞力Fpeak

在吸能盒的設(shè)計(jì)原則中，要求接近但不能超過撞擊力許可值。這個(gè)許可值的確定是由汽車企業(yè)依據(jù)車輛的縱梁等部件的剛度不同而設(shè)定的。在汽車發(fā)生碰撞過程中，產(chǎn)生的最大撞擊力即峰值碰撞力可能出現(xiàn)在2個(gè)時(shí)刻：一是在剛發(fā)生碰撞導(dǎo)致吸能盒將要產(chǎn)生屈曲時(shí)，此時(shí)吸能盒處于臨界狀態(tài)，其結(jié)構(gòu)的屈曲彈塑性決定著撞擊力峰值，因此吸能盒的結(jié)構(gòu)與最大撞擊力峰值息息相關(guān)；二是在碰撞即將結(jié)束時(shí)，吸能盒的變形量已經(jīng)達(dá)到最大，這時(shí)撞擊力會(huì)突然升高。由于本文研究的是汽車的低速碰撞，所以吸能盒不會(huì)被完全壓潰，峰值碰撞力只會(huì)出現(xiàn)在第1個(gè)時(shí)刻，即碰撞的初始階段。

2) 總吸能E

總吸能是指吸能盒在整個(gè)碰撞過程中通過變形而吸收的碰撞能量。吸能盒在碰撞過程中的總吸能與碰撞力以及壓縮位移有關(guān)，計(jì)算公式為：

(1)

式中：F表示碰撞力；δmax為吸能盒在碰撞過程中的最終壓縮位移。汽車吸能盒的主要功能是在碰撞過程中通過結(jié)構(gòu)的變形盡可能多地吸收碰撞過程中的能量，從而減小對(duì)乘員的傷害以及減少車輛的維修費(fèi)用。

3) 吸能盒的壓縮位移S

車輛在發(fā)生低速正面碰撞時(shí)，吸能盒產(chǎn)生部分形變，可將碰撞產(chǎn)生的動(dòng)能全部吸收。吸能盒在低速碰撞時(shí)將全部碰撞動(dòng)能吸收所需要的壓縮位移越小，則在車輛發(fā)生高速碰撞時(shí)吸收的能量會(huì)越多，從而使乘員艙的變形減小，更好地保障乘員的安全。吸能盒的壓縮位移表征吸能盒的吸能潛力，壓縮位移越小則吸能潛力越好，所以在車輛發(fā)生低速碰撞時(shí)，在碰撞動(dòng)能被全部吸收的前提下希望壓縮位移越小越好。

4) 平均碰撞力Fave

平均碰撞力Fave反映了吸能盒在整個(gè)碰撞過程中的平均吸能情況，是對(duì)吸能盒吸能特性的總體評(píng)價(jià)。由于汽車造型的限制，吸能盒的變形空間也是有限的。當(dāng)變形長(zhǎng)度一定時(shí)，吸能盒吸收的能量會(huì)隨著平均碰撞力的增大而增大，從而更有利于對(duì)乘員的保護(hù)。因此，在滿足峰值碰撞力不超過許可值的前提下，平均撞擊力應(yīng)盡可能大，其計(jì)算公式為：

(2)

5) 比吸能

比吸能是指在碰撞過程中吸能盒被壓潰時(shí)吸收的碰撞總能量與吸能盒的總質(zhì)量之間的比值。比吸能反映了吸能盒單位質(zhì)量的能量吸收性能。在吸能盒設(shè)計(jì)時(shí)，希望吸能盒具有盡可能大的比吸能，表達(dá)式為：

(3)

2.2 吸能盒動(dòng)力學(xué)仿真可靠性分析

有限元模型建立后，利用LS-Dyna進(jìn)行求解，圖2為吸能盒能量變化曲線。能量守恒是判斷有限元模型是否可靠的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。顯示分析中采用縮減積分會(huì)造成單元處于零能模式接觸面的能量耗散會(huì)出現(xiàn)沙漏能，沙漏能一般不應(yīng)超過總能量的5%。從圖2可以看出：吸能盒碰撞時(shí)的系統(tǒng)能量構(gòu)成比較合理，總能量守恒，沙漏能控制在很小的正值范圍內(nèi)，且不超過系統(tǒng)總能量的5%，說明所建立的吸能盒有限元模型是有效的。

圖2 吸能盒系統(tǒng)能量變化曲線

2.3 吸能盒的性能分析

為了研究誘導(dǎo)槽對(duì)吸能盒能量吸收性能的影響，在原始吸能盒的表面均勻設(shè)置了3道內(nèi)凹誘導(dǎo)槽，誘導(dǎo)槽的深度h均為4 mm，3道誘導(dǎo)槽與吸能盒遠(yuǎn)離剛性墻端的距離分別為：d1=55 mm、d2=110 mm、d3=165 mm。兩種吸能盒低速碰撞時(shí)的碰撞力、能量、位移變化以及各評(píng)價(jià)指標(biāo)分別如圖3～5和表1所示。

圖3 兩種吸能盒碰撞力變化曲線

圖4 兩種吸能盒能量變化曲線

圖5 兩種吸能盒位移變化曲線

結(jié)合圖3和表1可知：與無誘導(dǎo)槽吸能盒相比，均布誘導(dǎo)槽吸能盒的峰值碰撞力顯著減小，其值為122 kN，比無誘導(dǎo)槽吸能盒降低了54.9%。分析圖4與表1可以得出：均布誘導(dǎo)槽吸能盒的總吸能為9.776 kJ，比無誘導(dǎo)槽吸能盒的總吸能提高了35 J。由圖5與表1可知：均布誘導(dǎo)槽吸能盒的壓縮位移比無誘導(dǎo)槽吸能盒減小了4.9 mm；均布誘導(dǎo)槽吸能盒的平均碰撞力提高到了73.6 kN，比無誘導(dǎo)槽吸能盒平均碰撞力提高了2.9 kN。

通過對(duì)比分析兩種吸能盒的各項(xiàng)性能評(píng)價(jià)可知，均布誘導(dǎo)槽吸能盒的能量吸收性能明顯優(yōu)于無誘導(dǎo)槽吸能盒。由于誘導(dǎo)槽位置是均布在吸能盒表面，并非選擇最優(yōu)位置，因此需進(jìn)一步對(duì)吸能盒誘導(dǎo)槽的布置位置以及深度進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，從而進(jìn)一步提高吸能盒的能量吸收性能。

表1 兩種吸能盒仿真結(jié)果

3 吸能盒優(yōu)化設(shè)計(jì)

3.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)設(shè)計(jì)(design of experiment，DOE)在構(gòu)建近似模型過程中占有重要的地位。試驗(yàn)設(shè)計(jì)主要對(duì)試驗(yàn)進(jìn)行合理安排，在整個(gè)設(shè)計(jì)區(qū)域選取有限數(shù)量的樣本，以較小的試驗(yàn)規(guī)模、較短的試驗(yàn)周期和較低的試驗(yàn)成本獲得理想的試驗(yàn)結(jié)果，得出科學(xué)的結(jié)論。試驗(yàn)設(shè)計(jì)主要是用來研究各個(gè)設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)響應(yīng)的影響，并以此做出適當(dāng)?shù)臎Q定。樣本點(diǎn)選取是否合適在一定程度上影響近似模型的精度高低，因此試驗(yàn)設(shè)計(jì)中樣本點(diǎn)的選取在構(gòu)建近似模型中非常重要。

最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)(optimal Latin hypercube design,Opt LHD)通過優(yōu)化設(shè)計(jì)矩陣每列中每個(gè)水平出現(xiàn)的次序，使矩陣中的各個(gè)樣本點(diǎn)的因子水平分布得更加均勻，相比傳統(tǒng)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法具有非常好的空間填充性和均衡性，因而使因子和響應(yīng)的擬合更加精確和真實(shí)，故本文選用最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行樣本點(diǎn)的選取。

選取樣本點(diǎn)時(shí)，取吸能盒誘導(dǎo)槽的深度h，3道誘導(dǎo)槽與吸能盒遠(yuǎn)離剛性墻端的距離d1，d2，d3作為設(shè)計(jì)變量，其變化初始值及變化范圍如表2所示。

表2 設(shè)計(jì)變量的初始值及變化范圍

3.2 近似模型的構(gòu)建

近似模型方法(approximation models)是通過數(shù)學(xué)模型的方法逼近一組輸入變量(獨(dú)立變量)與輸出變量(響應(yīng)變量)的方法。通過合理的試驗(yàn)設(shè)計(jì)得到一定試驗(yàn)數(shù)據(jù)，并采用一定的數(shù)學(xué)方法來擬合因子與響應(yīng)值之間的近似函數(shù)關(guān)系，以便用于因子選擇與分析，結(jié)果改進(jìn)、優(yōu)化和預(yù)測(cè)等工作。其建模類型主要有響應(yīng)面模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、Chebyshev正交多項(xiàng)式模型、Kriging模型等。

響應(yīng)面法(response surface methodology，RSM)建立的模型是數(shù)學(xué)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的一種全局近似模型，對(duì)于解決接觸、碰撞這類具有高度非線性動(dòng)力響應(yīng)問題具有顯著優(yōu)勢(shì)。響應(yīng)面法可以將復(fù)雜的以及難以表達(dá)為顯式函數(shù)關(guān)系的目標(biāo)函數(shù)和約束條件表示為簡(jiǎn)單的顯式函數(shù)，為后續(xù)的分析、優(yōu)化等研究提供了良好基礎(chǔ)。多項(xiàng)式模型因具有數(shù)學(xué)表達(dá)形式簡(jiǎn)單、計(jì)算簡(jiǎn)便、易于分析等優(yōu)點(diǎn)而得到了廣泛的應(yīng)用，其中2階多項(xiàng)式響應(yīng)面模型因計(jì)算量相對(duì)較小、擬合精度較高的優(yōu)點(diǎn)在優(yōu)化設(shè)計(jì)中得到了廣泛采用。本文采用2階響應(yīng)面模型，其一般形式為：

(4)

其中：m為設(shè)計(jì)參數(shù)個(gè)數(shù)；xi和xj為輸入；y為原始響應(yīng)；ai，aii和aij均為待定系數(shù),其個(gè)數(shù)為k且：

(5)

3.3存檔微遺傳算法(archive-based micro genetic algorithm，AMGA)

多目標(biāo)優(yōu)化問題的一般描述為：

(6)

與其他的優(yōu)化算法相比，遺傳算法有著自己鮮明的優(yōu)點(diǎn)。首先，遺傳算法不需要問題倒數(shù)等與問題直接相關(guān)的信息，需要事先確定的信息較少，容易生成通用算法和能處理大部分優(yōu)化問題；其次，遺傳算法剛開始搜索時(shí)從初始群體開始，覆蓋較廣，利于全局最優(yōu)點(diǎn)的尋找，具有大范圍的全局搜索能力；再次，優(yōu)化過程中通過選擇、交叉和變異等能迅速剔除與最優(yōu)解相差較大的值，具有很好的容錯(cuò)能力。當(dāng)然，優(yōu)化過程中要采取有效的辦法來避免算法陷入局部最優(yōu)。

本文選用存檔微遺傳算法(archive-based micro genetic algorithm，AMGA)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。AMGA算法是由 Santosh Tiwari和Patrick Koch等在2008年提出的一種多目標(biāo)遺傳算法，通過把進(jìn)化過程中每一代中的非支配個(gè)體存入檔案，同時(shí)刪除檔案中的被支配個(gè)體，使得檔案中所保留的個(gè)體是到當(dāng)前代為止的非支配個(gè)體，最后如果滿足終止準(zhǔn)則，則輸出檔案中的所有個(gè)體作為pareto最優(yōu)解的近似集。該算法優(yōu)點(diǎn)在于以較小的種群數(shù)量構(gòu)建出較好的、多樣化的檔案，最終得到數(shù)量更多、更均勻的pareto最優(yōu)解。

AMGA多目標(biāo)優(yōu)化算法詳細(xì)步驟如下：

1) 通過支配關(guān)系選擇出當(dāng)前代種群X(t)中的非支配個(gè)體X*。

根據(jù)前文中對(duì)優(yōu)化問題的描述，對(duì)于最小化吸能盒峰值碰撞力FPeak和壓縮位移S的優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型可以描述如下：

(7)

3.4 優(yōu)化結(jié)果分析

圖6為優(yōu)化前后兩種吸能盒在不同時(shí)刻的變形情況。從圖6可知：在0～10 ms內(nèi)兩種吸能盒的壓縮變形主要集中在第1道誘導(dǎo)槽和第2道誘導(dǎo)槽之間的部分；在10～25 ms內(nèi)吸能盒在第3道誘導(dǎo)槽和靠近剛性墻端處開始?jí)簼⒆冃?，并且變形模式基本相同；?5～35 ms內(nèi)兩種吸能盒的變形轉(zhuǎn)移到第2道誘導(dǎo)槽和第3道誘導(dǎo)槽之間的部分；從35 ms直至碰撞過程結(jié)束的時(shí)間內(nèi)，優(yōu)化前后兩種吸能盒在第2道誘導(dǎo)槽和第3道誘導(dǎo)槽之間的部分繼續(xù)通過壓縮變形來吸收碰撞能量。從圖中可以明顯看出：在碰撞結(jié)束時(shí)刻的優(yōu)化誘導(dǎo)槽吸能盒的壓縮位移明顯小于均布誘導(dǎo)槽吸能盒的壓縮位移，吸能盒壓縮位移越小，表明未被壓縮的空間越大，吸能盒的吸能潛力越大，這對(duì)于車輛的被動(dòng)安全性能是有益的。

圖6 優(yōu)化前后兩種吸能盒不同時(shí)刻變形情況

優(yōu)化前后兩種吸能盒的碰撞力、能量、位移變化曲線以及誘導(dǎo)槽的分布位置和各評(píng)價(jià)指標(biāo)分別如圖7～9和表3所示。結(jié)合圖7和表3可知：優(yōu)化誘導(dǎo)槽吸能盒的碰撞力峰值為117.5 kN，比優(yōu)化前降低了4.5 kN。分析圖8與表3可得：優(yōu)化誘導(dǎo)槽吸能盒的總吸能為9.742 kJ，雖然比優(yōu)化前稍微有所減小，但是兩者數(shù)值幾乎相同。由圖9與表3可知：優(yōu)化誘導(dǎo)槽吸能盒的壓縮位移為117.7 mm，比優(yōu)化前減小了11.4%；優(yōu)化誘導(dǎo)槽吸能盒的平均碰撞力為82.8kN，是優(yōu)化前的1.125倍。綜上所述，通過對(duì)吸能盒誘導(dǎo)槽的深度以及布置位置的優(yōu)化后，吸能盒的能量吸收性能得到了進(jìn)一步的提升。

圖7 優(yōu)化前后吸能盒碰撞力變化曲線

圖8 優(yōu)化前后吸能盒能量變化曲線

圖9 優(yōu)化前后吸能盒位移變化曲線

設(shè)計(jì)變量d1/mmd2/mmd3/mmh/mm峰值碰力/kN總吸能/kJ壓縮位移/mm平均碰撞力/kN均布誘導(dǎo)槽吸能盒55.0110165.04.0122.09.776132.873.6優(yōu)化誘導(dǎo)槽吸能盒64.9120175.25.1117.59.742117.782.8

4 結(jié)論

為了研究誘導(dǎo)槽對(duì)吸能盒能量吸收性能的影響，本文分別建立了無誘導(dǎo)槽以及具有均布誘導(dǎo)槽的兩種吸能盒模型。通過對(duì)兩種吸能盒動(dòng)力學(xué)仿真結(jié)果的對(duì)比分析得出，具有均布誘導(dǎo)槽的吸能盒的能量吸收性能明顯優(yōu)于無誘導(dǎo)槽吸能盒。進(jìn)一步地，由于吸能盒誘導(dǎo)槽的布置位置以及誘導(dǎo)槽的深度等參數(shù)與吸能盒的能量吸收性能息息相關(guān)，因此本文采用最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法獲取樣本點(diǎn)，依據(jù)樣本點(diǎn)建立仿真模型并進(jìn)行求解計(jì)算，基于響應(yīng)面法構(gòu)建吸能盒各評(píng)價(jià)指標(biāo)的響應(yīng)面模型，然后建立優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)。優(yōu)化結(jié)果表明：在滿足吸能盒各設(shè)計(jì)要求的前提下，吸能盒的峰值碰撞力從122 kN降低到117.5 kN，比優(yōu)化前減小了4.5 kN；壓縮位移從132.8 mm降低到了117.7 mm，比優(yōu)化前降低了11.4%；平均碰撞力從73.6 kN提高到了82.8 kN，是優(yōu)化之前的1.125倍；優(yōu)化后吸能盒的總吸能為9.742 kJ，雖然比優(yōu)化前稍有減小，但是兩者數(shù)值幾乎相同。綜上所述，總體上優(yōu)化后的吸能盒的各項(xiàng)性能參數(shù)都得到了較好地改善，優(yōu)化后吸能盒的能量吸收性能得到了進(jìn)一步的提升。

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(責(zé)任編輯何杰玲)

Multi-ObjectiveOptimizationDesignofInducingGroovesforCrash-Box

LIU Zhonghua1, LI Xuesong2, QU Tianlei2

(1.Chang Chun Automotive Test Center, Changchun 130011, China; 2.State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control， Jilin University， Changchun 130025， China)

Crash box is the main energy absorbing component of the collision avoidance system, which can absorb most of the energy in a short time to protect the safety of the driver and the passenger. In order to study the influence of the location and depth of the inducing groove on the energy absorption performance, two kinds of crash box models with non-inducing groove and uniformly distributed one were established. This work took the compression displacement and peak collision force as the optimization objectives, and the depth and spacing of the inducing groove as the design variables. The sample points were selected by Latin hypercube design of experiment, and the second-order polynomial response surface method was used to establish the optimization model. The parameter of the crash box was optimized based on the the archived-based micro genetic algorithm. The optimization results shown that the energy absorption performance of optimized crash box was effectively improved under the premise of meeting the design requirements. The results of this paper can provide a theoretical basis for the design of vehicle crash box.

crash box; archive-based micro genetic algorithm; response surface model; inducing

2017-01-18

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(5137507)

劉中華(1977—)，男，高級(jí)工程師，主要從事汽車被動(dòng)安全方面研究，E-mail：zhonghua_liu@sina.com； 通訊作者 李雪松(1978—)，女，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事汽車結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面研究，E-mail：lixuesong@jlu.edu.cn。

劉中華，李雪松，曲天雷.汽車吸能盒誘導(dǎo)槽結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))，2017(10):35-42,55.

formatLIU Zhonghua, LI Xuesong, QU Tianlei.Multi-Objective Optimization Design of Inducing Grooves for Crash-Box[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2017(10):35-42,55.

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2017.10.006

U491.6

A

1674-8425(2017)10-0035-08