基于拓扑优化的车辆底部防护组件改进设计

毕政 周云波 吴凯 李明星 孙晓旺

毕政, 周云波, 吴凯, 李明星, 孙晓旺. 基于拓扑优化的车辆底部防护组件改进设计[J]. 爆炸与冲击, 2021, 41(4): 043901. doi: 10.11883/bzycj-2020-0141
引用本文: 毕政, 周云波, 吴凯, 李明星, 孙晓旺. 基于拓扑优化的车辆底部防护组件改进设计[J]. 爆炸与冲击, 2021, 41(4): 043901. doi: 10.11883/bzycj-2020-0141
BI Zheng, ZHOU Yunbo, WU Kai, LI Mingxing, SUN Xiaowang. Improved design of vehicle bottom protective components based on topology optimization[J]. Explosion And Shock Waves, 2021, 41(4): 043901. doi: 10.11883/bzycj-2020-0141
Citation: BI Zheng, ZHOU Yunbo, WU Kai, LI Mingxing, SUN Xiaowang. Improved design of vehicle bottom protective components based on topology optimization[J]. Explosion And Shock Waves, 2021, 41(4): 043901. doi: 10.11883/bzycj-2020-0141

基于拓扑优化的车辆底部防护组件改进设计

doi: 10.11883/bzycj-2020-0141
基金项目: 国家自然科学基金(51405232,11802140);中央高校基本科研业务费专项资金(30918011303);道路交通安全公安部重点实验室开放基金(2018ZDSYSKFKT09)
详细信息
    作者简介:

    毕 政(1997- ),男,硕士研究生,koery806@163.com

    通讯作者:

    周云波(1980- ),男,博士,副教授,yunbo31983@163.com

  • 中图分类号: O383; TJ81

Improved design of vehicle bottom protective components based on topology optimization

  • 摘要: 为提升车辆底部防护组件的抗爆性能,降低车身底板变形对车内乘员的威胁,基于混合自动元胞机法对防护组件中的加强梁进行拓扑优化设计,得到了加强梁的最佳材料分布形式,随后根据拓扑优化结果进行了工程诠释和重新设计。为了进一步提升防护组件的抗爆性能,采用多目标优化的方法对加强梁进行优化设计,以基板的挠度峰值、基板的最大动能和防护组件质量为优化目标,防护组件的质量为约束条件,以及梁的厚度、截面尺寸为设计变量,得出加强梁各参数组合的最优方案。结果表明,相比于初始设计,该方案在不增加结构质量的情况下,防护组件的抗爆性能得到显著提升,改进后基板的挠度峰值降低了5%,基板的最大动能降低了11.58%。
  • 图  1  爆炸冲击台架数值模型

    Figure  1.  Simulation model of explosive impact bench

    图  2  防护组件爆炸数值计算结果

    Figure  2.  Explosion simulation results of protective components

    图  3  台架爆炸试验结果与分析

    Figure  3.  Bench explosion test results and analysis

    图  4  台架模型简化及分析

    Figure  4.  Bench model simplification and analysis

    图  5  拓扑优化模型

    Figure  5.  Topology optimization model

    图  6  拓扑优化结果与工程解读

    Figure  6.  Topology optimization results and engineering interpretation

    图  7  设计变量位置图

    Figure  7.  Design variable position diagram

    图  8  帕累托解集

    Figure  8.  Pareto set

    图  9  改进后基板最大变形图

    Figure  9.  Maximum deflection of the test plate after optimization

    图  10  改进前后基板动能

    Figure  10.  Kinetic energy of test plate before and after optimization

    表  1  正交试验设计结果

    Table  1.   Results obtained by orthogonal test design

    试验T1/mmT2/mmT3/mmT4/mmT5/mmd/mmK/kJ
    17.25.43.63.60.288134.439.1
    27.25.43.64.40.352130.538.7
    37.26.64.43.60.288126.635.4
    47.26.64.44.40.352122.135.3
    58.85.44.43.60.352128.737.2
    68.85.44.44.40.288127.335.8
    78.86.63.63.60.352123.532.2
    88.86.63.64.40.288123.132.8
    下载: 导出CSV

    表  2  基板挠度峰值及最大动能影响因素显著性分析

    Table  2.   Notability analysis of peak deflection and maximum kinetic energy of test plate influence factors

    来源基板挠度峰值/mm 基板最大动能/kJ
    平方和均方F平方和均方F
    T115.12515.12588.971 13.78113.78126.956
    T281.92081.920481.882 28.50128.50155.748
    T3 5.780 5.78034.000 0.101 0.101 0.198
    T413.00513.00576.500 0.211 0.211 0.413
    T5 5.445 5.44532.029 0.011 0.011 0.022
    误差 0.340 0.340 1.022 1.022
    下载: 导出CSV

    表  3  设计变量取值范围

    Table  3.   Design variable value range

    设计变量变量描述初始值下限上限
    X1/mm边梁厚度446
    X2/mm原有纵梁厚度436
    X3/mm横梁厚度426
    X4/mm新增纵梁厚度213
    X5/mm原有纵梁宽度10080120
    X6/mm横梁宽度10080120
    X7/mm新增纵梁宽度604872
    下载: 导出CSV

    表  4  不同近似模型误差分析

    Table  4.   Error analysis of different approximate models

    性能指标样本相对误差/%
    RBF_MQkrigingSVR
    基板的挠度峰值/mm1−1.24 0.611.53
    24.611.314.26
    31.123.24−1.72
    41.23−1.27 2.36
    51.571.064.87
    61.432.111.65
    71.584.71−1.42
    82.02−1.21 2.31
    平均相对误差1.541.321.73
    最大相对误差4.614.714.87
    基板的最大动能/kJ10.550.501.08
    21.034.031.51
    31.32−1.52 2.65
    42.451.693.28
    52.602.37−1.38
    62.321.862.19
    7−2.36 1.172.52
    81.291.023.51
    平均相对误差1.151.391.92
    最大相对误差2.604.033.51
    防护组件质量/kg1−0.022 0.0190.31
    2 0.033−0.0240.61
    3 0.023 0.0220.87
    4 0.018 0.0350.98
    5 0.081 0.0860.16
    6 0.032 0.0570.52
    7 0.046 0.069−0.21
    8 0.021−0.0160.12
    平均相对误差 0.029 0.0310.42
    最大相对误差 0.081 0.0860.98
    下载: 导出CSV

    表  5  优化前后设计变量取值

    Table  5.   Design variable values before and after optimization

    设计变量初始值优化值
    X1/mm4 4.85
    X2/mm4 3.93
    X3/mm4 2.00
    X4/mm2 2.73
    X5/mm100108.20
    X6/mm100 80.00
    X7/mm60 62.52
    下载: 导出CSV

    表  6  优化解的预测值与计算值对比

    Table  6.   Comparison of the predicted and simulated values of the optimized solution

    优化目标预测值计算值相对误差/%
    基板的挠度峰值/mm111.36115.904.08
    基板的最大动能/kJ 27.03 27.100.26
    防护组件质量/kg353.71354.120.12
    下载: 导出CSV

    表  7  改进前后各性能指标对比

    Table  7.   Comparison of performance indexes before and after optimization

    优化目标改进前改进后变化量/%
    基板的挠度峰值/mm122115.90 −5.00
    基板的最大动能/kJ30.65 27.10−11.58
    防护组件质量/kg360354.12 −1.63
    下载: 导出CSV
  • [1] 李红勋, 谭柏春, 贾楠, 等. 美军战术轮式车辆发展策略研究 [J]. 军事交通学院学报, 2012, 14(10): 83–87. DOI: 10.3969/j.issn.1674-2192.2012.10.022.

    LI H X, TAN B C, JIA N, et al. Research on US military tactic wheeled vehicle strategy [J]. Journal of Military Transportation University, 2012, 14(10): 83–87. DOI: 10.3969/j.issn.1674-2192.2012.10.022.
    [2] 张钱城, 郝方楠, 李裕春, 等. 爆炸冲击载荷作用下车辆和人员的损伤与防护 [J]. 力学与实践, 2014, 36(5): 527–539. DOI: 10.6052/1000-0879-13-539.

    ZHANG Q C, HAO F N, LI Y C, et al. Damage and protection of vehicles and personnel under blast loading [J]. Mechanics in Engineering, 2014, 36(5): 527–539. DOI: 10.6052/1000-0879-13-539.
    [3] 韩辉, 焦丽娟, 徐平. 战车底部防雷技术研究 [J]. 四川兵工学报, 2007, 28(3): 11–13. DOI: 10.3969/j.issn.1006-0707.2007.03.004.

    HAN H, JIAO L J, XU P. Study on protection technology for combat vehicles against belly-attack anti-tank mine [J]. Journal of Sichuan Ordnance, 2007, 28(3): 11–13. DOI: 10.3969/j.issn.1006-0707.2007.03.004.
    [4] RAMASAMY A, HILL A M, HEPPER A E, et al. Blast mines: physics, injury mechanisms and vehicle protection [J]. Journal of the Royal Army Medical Corps, 2009, 155(4): 258–264. DOI: 10.1136/jramc-155-04-06.
    [5] SUN G, ZHANG J, LI S, et al. Dynamic response of sandwich panel with hierarchical honeycomb cores subject to blast loading [J]. Thin Walled Structures, 2019, 142: 499–515. DOI: 10.1016/j.tws.2019.04.029.
    [6] 李明星, 王显会, 周云波, 等. 基于神经网络的车辆抗冲击防护组件优化 [J]. 爆炸与冲击, 2020, 40(2): 024203. DOI: 10.11883/bzycj-2019-0055.

    LI M X, WANG X H, ZHOU Y B, et al. Research on optimization of vehicle anti-shock protection components based on neural network [J]. Explosion and Shock Waves, 2020, 40(2): 024203. DOI: 10.11883/bzycj-2019-0055.
    [7] IMBALZANO G, LINFORTH S, NGO T, et al. Blast resistance of auxetic and honeycomb sandwich panels: comparisons and parametric designs [J]. Composite Structures, 2018, 183(1): 242–261. DOI: 10.1016/j.compstruct.2017.03.018.
    [8] 陈震. 某SUV车架多目标拓扑优化设计[D]. 合肥: 合肥工业大学, 2014.
    [9] 聂昕, 黄鹏冲, 陈涛, 等. 基于耐撞性拓扑优化的汽车关键安全件设计 [J]. 中国机械工程, 2013(23): 140–145. DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2013.23.028.

    NIE X, HUANG P C, CHEN T, et al. Topology optimization of automotive key safety component design based on crashworthiness [J]. China Mechanical Engineering, 2013(23): 140–145. DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2013.23.028.
    [10] 高云凯, 张玉婷, 方剑光. 基于混合元胞自动机的铝合金保险杠横梁设计 [J]. 同济大学学报(自然科学版), 2014, 43(3): 0456–0461. DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.2015.03.021.

    GAO Y K, ZHANG Y T, FANG J G. Design of aluminum bumper beam based on hybrid cellular automata [J]. Journal of Tongji University (Natural Science), 2014, 43(3): 0456–0461. DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.2015.03.021.
    [11] DUDDECK F, HUNKELER S, LOZANO P, et al. Topology optimization for crashworthiness of thin-walled structures under axial impact using hybrid cellular automata [J]. Structural & Multidisciplinary Optimization, 2016, 54(3): 415–428. DOI: 10.1007/s00158-016-1445-y.
    [12] GOETZ J, TAN H, RENAUD J E, et al. Two-material optimization of plate armour for blast mitigation using hybrid cellular automata [J]. Engineering Optimization, 2012, 44(8): 985–1005. DOI: 10.1080/0305215x.2011.624182.
    [13] NATO. Protection levels for occupants of logistic and light armored vehicles: NSA/0533- LAND/4569 [S]. Brussels: NATO, 2004.
    [14] 王春林, 胡蓓蓓, 冯一鸣, 等. 基于径向基神经网络与粒子群算法的双叶片泵多目标优化 [J]. 农业工程学报, 2019, 35(2): 25–32. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2019.02.004.

    WANG C L, HU B B, FENG Y M, et al. Multi-objective optimization of double vane pump based on radial basis neural network and particle swarm [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2019, 35(2): 25–32. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2019.02.004.
    [15] PATEL N M, KANG B, RENAUD J E, et al. Crashworthiness design using topology optimization [J]. Journal of Mechanical Design, 2009, 131(6): 061013–1-061013-12. DOI: 10.1115/1.3116256.
    [16] 张颂安. 小型轻量化电动汽车正面碰撞响应及结构优化[D]. 北京: 清华大学, 2016.
    [17] 甘宁. 基于耐撞性和刚度车辆端部底架的拓扑概念设计[D]. 长沙: 中南大学, 2014.
    [18] 刘丰嘉. 机车车辆耐撞性仿真与端部结构拓扑优化设计[D]. 成都: 西南交通大学, 2018.
    [19] 伍素珍, 郑刚, 李光耀, 等. 汽车车身结构安全部件材料匹配优化设计 [J]. 锻压技术, 2015, 40(11): 85–93. DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2015.11.018.

    WU S Z, ZHENG G, LI G Y, et al. Optimization design of material matching for auto-body safety components [J]. Forging & Stamping Technology, 2015, 40(11): 85–93. DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2015.11.018.
  • 加载中
图(10) / 表(7)
计量
  • 文章访问数:  623
  • HTML全文浏览量:  271
  • PDF下载量:  74
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2020-05-11
  • 修回日期:  2020-08-14
  • 网络出版日期:  2021-04-14
  • 刊出日期:  2021-04-14

目录

    /

    返回文章
    返回