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罩蓋開(kāi)發(fā)新思路——多學(xué)科多目標(biāo)優(yōu)化和SFE數(shù)據(jù)庫(kù)
罩蓋開(kāi)發(fā)新思路
多學(xué)科多目標(biāo)優(yōu)化和SFE數(shù)據(jù)庫(kù)
罩蓋開(kāi)發(fā)過(guò)程中，我們可能會(huì)思考以下問(wèn)題：
1、如何將某些性能的評(píng)估時(shí)間向概念階段轉(zhuǎn)移，以減少后期問(wèn)題的爆發(fā)，降低問(wèn)題解決的難度和成本？
2、如何減少CAE分析的迭代次數(shù)？
3、如何綜合考慮和平衡相互沖突的性能？
尤其是隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力的日趨增大，加快產(chǎn)品更新速度成為訴求，縮短項(xiàng)目開(kāi)發(fā)周期成為工作重心。
針對(duì)以上問(wèn)題，我們介紹一種罩蓋開(kāi)發(fā)的新思路：基于SFE參數(shù)化模型的多學(xué)科多目標(biāo)優(yōu)化。
該方法的優(yōu)點(diǎn)在于：
1、在概念階段，搭建SFE參數(shù)化模型，提前對(duì)相關(guān)性能進(jìn)行考察和優(yōu)化。
2、減少CAD數(shù)據(jù)和FE模型之間的反復(fù)迭代。
3、同時(shí)考慮多工況之間的耦合關(guān)系，采用多目標(biāo)優(yōu)化方法，平衡各性能要求。
一、SFE參數(shù)化模型
根據(jù)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，選取罩蓋內(nèi)板相關(guān)參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量。
SFE模型中，各參數(shù)可以在其可變范圍內(nèi)連續(xù)變化。
二、DOE多工況分析
DOE方法中，最優(yōu)拉丁超立方法具有非常好的空間填充性和均衡性，使用該方法進(jìn)行抽樣，并搭建多工況耦合分析流程。
三、近似模型
由于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（RBF）具有很強(qiáng)的逼近復(fù)雜非線性函數(shù)的能力，有較強(qiáng)的容錯(cuò)功能,本流程使用RBF方式搭建近似模型。
近似模型一般使用R2來(lái)衡量精度，R2越接近1，可信度越高，工程經(jīng)驗(yàn)，R2需大于0.8，若精度不滿足要求，需要適當(dāng)增加樣本數(shù)，本案例各響應(yīng)的R2均大于0.8。
解讀各個(gè)變量對(duì)性能的影響、相互耦合關(guān)系以及貢獻(xiàn)量，可為結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供參考。
四、多目標(biāo)優(yōu)化
基于以上代理模型，使用第二代非劣排序遺傳算法NSGA-II （Non-dominated Sorting Genetic Algorithm）進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化求解，本次優(yōu)化以質(zhì)量和扭轉(zhuǎn)剛度作為約束，模態(tài)和HIC值為目標(biāo)，數(shù)學(xué)模型是：
基于優(yōu)化結(jié)果，根據(jù)項(xiàng)目具體需求，從pareto解集中篩選最終的優(yōu)化結(jié)果。各性能變化量如下圖所示：
本案例模態(tài)提升0.8Hz，行人保護(hù)性能整體趨于變好，且剛度滿足目標(biāo)值，同時(shí)減重0.3Kg。最后，將優(yōu)化后的參數(shù)，生成FE模型進(jìn)行驗(yàn)證，并與各相關(guān)工程師討論。
五、SFE數(shù)據(jù)庫(kù)+多學(xué)科多目標(biāo)優(yōu)化的一體化平臺(tái)
罩蓋的造型和大小是各異的，內(nèi)板的框架是多樣的，內(nèi)部拓?fù)涫嵌嘧兊模矣械男阅苓€會(huì)涉及其他件，如何增加樣本多樣性，整合多個(gè)系統(tǒng)，提升尋優(yōu)速度和方法的通用性呢？我們?cè)诖嘶A(chǔ)上開(kāi)發(fā)SFE數(shù)據(jù)庫(kù)+多學(xué)科優(yōu)化的一體化平臺(tái)。
SFE罩蓋數(shù)據(jù)庫(kù)示意圖
一體化平臺(tái)示意圖
這將會(huì)大大釋放工程師的時(shí)間和精力，把好鋼用在刀刃上。
六、總結(jié)
結(jié)構(gòu)優(yōu)化可能就是一個(gè)“眾里尋他千百度，慕然回首，那人卻在燈火闌珊處”的過(guò)程，這個(gè)平臺(tái)的意義在于，增加“眾”的數(shù)量，提高“尋他”的速度。
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