基于正交試驗的汽車白車身優化

劉 偉 ，王 平，夏洪兵，李 琦 ，穆瑞林

(1. 中國汽車技術研究中心，天津 300300；2. 天津科技大學機械工程學院，天津 300457)

噪聲性能是駕駛員與乘客主觀感受最明顯的特性之一，噪聲性能指標已逐漸成為衡量車輛性能優劣的重要指標之一[1]．車內噪聲從頻率的角度可以分為低頻、中頻和高頻噪聲．其中，低頻噪聲由結構振動傳遞引起，可以通過優化車身結構降低進行改善．同時，節能減排和提高材料利用率也是汽車工業追求的目標之一，因此應該在保證汽車性能的前提下，盡可能地降低汽車總質量．

2012年，唐曉峰等[2]根據車輛優化設計過程對試驗設計的要求，深入研究推導了構造復雜正交試驗設計矩陣的數學算法，并且據此開發了復雜正交試驗設計軟件．2015年，胡小舟等[3]針對白車身有限元模型，采用模態應變能方法進行第一輪板件篩選，隨后進行板件靈敏度分析，針對低頻一階模態進行結構與厚度的優化，最終實現白車身低頻模態性能提升的同時不增加車身質量．2016年，錢平等[4]基于白車身有限元模型進行了白車身自由模態分析，根據一階彎扭模態結果進行板件厚度靈敏度分析，對白車身進行結構優化，同時根據板件厚度靈敏度分析結果進行了板件厚度輕量化分析，最終減重 26.4,kg．2017年，羅淼等[5]針對汽車整備車身采用有限元和能量統計的方法，從低頻和高頻角度進行車身板件材料優化，低頻特性主要考察了局部動剛度和聲學靈敏度，最終在減重的同時保證整車聲學性能不降低．2017年，左文杰等[6]以剛度、強度、模態為約束，進行了基于白車身有限元模型的白車身板厚尺寸優化，優化中選取了 82個組件，以厚度為變量，采用序列線性規劃的方法進行非線性優化，最終白車身減重 34.6,kg，白車身整體質量下降 11.4%,．2017年，許少楠等[7]以某商用車白車身為研究對象，采用有限元技術進行低頻模態分析與優化，最終提出更改頂蓋弧度的方案，以提高駕駛室一階模態頻率．綜上，可以采用應變能法、板厚靈敏度法、能量統計法等進行有的放矢的白車身優化工作，但是，優化中通常依靠經驗對目標板件厚度進行設定，未能科學系統地進行最優板件選取．同時，在板件厚度優化中，依靠人力進行前處理、后處理等工作，耗時過多，將 CAE工程師束縛在這種重復性較高的工作中．

本文以某型 SUV白車身為研究對象，進行基于有限元法的白車身模態分析與優化，采用正交試驗法對白車身部分板件厚度進行量化，提出新的板件厚度量化流程，在前處理與后處理中大大縮減了操作流程和耗時．

1 某白車身模態分析

將正交試驗技術應用于某型SUV白車身板件厚度優化，流程見圖 1．a為分析板件的厚度個數；n為分析板件的個數．

圖1 板件厚度定量分析流程圖Fig. 1 Flow chart of quantitative analysis of plate thickness

對白車身幾何模型進行離散處理，車身鈑金件采用 10,mm×10,mm 殼體網格進行劃分，焊點采用六面體單元模擬焊核，rbe3單元連接焊核與焊接板件，焊核尺寸為 6,mm，粘膠采用實體單元與彈性單元模擬，白車身總質量373.3,kg，單元總數 774,293個，節點總數794,114個，建立的有限元模型見圖2．

采用 Lanczos方法進行白車身有限元模型自由模態求解．通常白車身低頻頻率特性只關注一階彎曲模態、一階前端橫擺模態、一階后端開口扭轉模態(簡稱一階后扭模態)．

圖2 白車身有限元模型Fig. 2 BIP finite element model

自由白車身彈性模態分析結果顯示(表 1)，一階前端橫擺模態、一階彎曲模態、一階后扭模態均未達標．下一步采用靈敏度優化理論，以板件厚度為變量，分別針對一階彎曲模態和一階后扭模態進行板厚靈敏度分析，根據靈敏度分析結果進行結構與板件厚度優化，對一階前端橫擺模態進行基于模態應變能法的局部結構優化，最終自由白車身彈性模態優化結果見表1．

表1 自由白車身彈性模態分析與優化結果Tab. 1 Results of elastic modes optimization and analysis of free BIP

2 基于正交試驗的板件定量分析

2.1 選擇設計變量

白車身模型共由 396塊不同厚度的高強度鋼板焊接而成，在進行正交試驗時，若使試驗矩陣覆蓋全部板件，從計算資源考慮是不可能完成的，同時也沒有實際意義．白車身模型主要有縱梁、橫梁等梁結構，以及頂棚、地板、側圍板、防火板、玻璃、輪罩等大塊板件構成．其中，大塊板件往往是起到表面蒙皮、包裹內部結構的作用，對性能的靈敏度通常較低．對白車身整體模態影響較大的主要是梁的剛度與板件接口的連接剛度，因此在選取板件厚度優化因子中，重點關注大塊板件的厚度．在選取優化因子的水平時，為節約計算資源，根據高強鋼板常用厚度以及對比其他車型板件厚度確定．結合板件靈敏度分析結果，選擇頂棚、防火板、后三角窗框、后輪罩、中通道蓋板、地板等 11塊板件，通常左右對稱件厚度相同，故將左右對稱的板件設為一組，11塊板件最終分為6組，將每組板件的厚度設為變量，選擇2個水平，具體見表2和圖3．

表2 正交試驗因子與水平Tab. 2 Factor and level of orthogonal test

2.2 正交試驗表

為充分考察交互作用，進行 L64(26)的全因子試驗分析，全因子正交試驗表見表3．

表3 全因子正交試驗表Tab. 3 Full factorial orthogonal test table

2.3 正交試驗結果分析

在白車身有限元模型中設置試驗因子，采用試驗設計軟件生成全因子正交試驗表，調用求解器進行試驗分析，最終得到主效應圖與流程圖．通過主效應圖可以直觀地得到每組因子對白車身一階彎曲模態、一階前端橫擺模態、一階后扭模態的影響，根據流程圖可以得到不同水平下的白車身關注模態值，具體見圖4、圖 5．

正交試驗過程結果顯示：頂棚 0.6,mm、防火板0.6,mm、后三角窗框0.6,mm、后輪罩0.8,mm、中通道蓋板 0.7,mm、地板 0.6,mm 時，白車身一階彎曲模態、一階前端橫擺模態、一階后扭模態仍滿足目標要求．根據正交試驗結果更新白車身有限元模型，正交試驗分析結果誤差在10%,以內，具體見表4．

圖4 主效應圖Fig. 4 Main effect diagram

圖5 正交試驗流程Fig. 5 Diagram of orthogonal test process

表4 正交試驗結果對比Tab. 4 Comparison of orthogonal test results

2.4 正交試驗結果驗證

對白車身進行模仿自由邊界條件的模態試驗，白車身采用空氣彈簧支撐，采用兩個激振器分別置于車身右前縱梁與左后縱梁位置，采用兩個激振器產生猝發隨機信號對白車身進行激勵，見圖6．

圖6 白車身自由邊界條件模態試驗示意圖Fig. 6 The modal experiment diagram of white body under free boundary condition

在白車身模態試驗前確定白車身測試狀態：有前副車架、安裝玻璃、地板無阻尼；環境溫度 22,℃；相對濕度20%,．

試驗用到的設備有 PCB 三向加速度傳感器、208C02型力傳感器、TV52110型電動激振器、TV52110型激振器功率放大器、SC316型 48通道數據采集2通道激勵系統，數據采用模態試驗分析軟件LMS Test.lab.11B進行分析．傳感器分布見圖7．驗證試驗與有限元分析結果對比見表5．

圖7 白車身試驗傳感器分布示意圖Fig. 7 Sketch map of sensors in white body test

白車身分析結果與模態試驗結果對比表明：誤差控制在 6%,的范圍內，證明有限模型分析結果較準確，優化方案實施效果較好．

表5 試驗結果與有限元分析結果對比Tab. 5 Comparison of experimental results with the finite element results

3 結 語

本文將全因子試驗技術用于白車身板件厚度優化，采用新的定量分析流程，前處理時將板件厚度設為變量，分析工程師針對工程問題提出可行方案，采用全因子試驗確定具體結構厚度，從而節省工程優化耗時，提高了工作效率，在滿足低頻特性的前提下，成功減重 7.8,kg．最后，進行白車身模態分析試驗，CAE分析結果與試驗結果對比表明，CAE分析結果可信度較高，滿足工程實際需要．

［1］ 傅旻，李琦，霍俊炎，等. 等效輻射聲功率在汽車 NVH開發中的應用[J]. 天津科技大學學報，2017，32(5)：60-63，78.

［2］ 唐曉峰，姜欣，陳勇，等. 車輛優化設計中的復雜正交試驗設計[J]. 上海汽車，2013(11)：44-48，59.

［3］ 胡小舟，林建平， 龑陳 ，等. 基于模態應變能及靈敏度分析白車身模態優化[J]. 機械科學與技術，2015，34(9)：1415-1418.

［4］ 錢平，包鍵，李建新. 白車身模態靈敏度分析及減重優化[J]. 汽車科技，2016(1)：26-28.

［5］ 羅淼，尚善春. 車身輕量化與噪聲性能的平衡與優化[J]. 農業裝備與車輛工程，2017，55(1)：31-34.

［6］ 左文杰，陳繼順，李亦文，等. 剛度、強度與頻率約束下的白車身板厚尺寸優化[J]. 汽車工程，2017，39(2)：145-149.

［7］ 許少楠，王香廷， 鴃顧 ，等. 某商用車白車身模態分析及結構優化[J]. 汽車實用技術，2017(2)：178-181.