某型三輪汽車車架的結構優化設計*

朱訓棟，張 鑫

(山東科技大學，山東 青島 271000)

0 引 言

三輪汽車是我國交通運輸工具的重要組成，在農業生產、物料運輸、礦石開采等行業中發揮著重要作用。車架是底盤的重要組件，起著承受車身、地面載荷及聯接車身三大總成的重要作用。車架的優化設計對改善產品結構、降低生產成本、提升產品競爭力具有重要意義。

目前，車架的優化設計通常利用有限元分析技術和智能優化算法，以實現車架性能、整車性能的提升或在保證性能的前提下降低車架重量為目的。相比國外發達國家，國內在該領域的研究起步較晚，但發展迅速，已取得諸多研究成果[1-2]。

筆者利用有限元分析技術和多島遺傳算法對某型三輪汽車的車架進行了優化設計，在保證其剛、強度等性能指標的同時，取得了較好的減重效果。

1 車架優化模型的建立

1.1 車架實體模型

該車架由型鋼和鋼板焊接而成，采用邊梁式結構，主體分上下兩層，上層用于固定后橋和車廂，下層安裝發動機和傳動系部件，前梁用于安裝前懸架和轉向機構。其實體模型如圖1所示。

圖1 車架實體模型

1.2 優化數學模型

為實現在保證剛、強度等性能前提下，達到車架輕量化的優化目標，構件如下數學模型：

minM=∑Mi

s.t.σmax≤[σ],δmax≤[δ]

Xj∈[XjU,XjL]

式中：M、Mi分別為結構總質量及各組件質量；σmax、[σ]分別為節點最大應力及其許用應力；δmax、[δ]分別為節點最大位移及其許用位移；Xj、XjU、XjL分別為各設計參數及其取值上、下限。

1.3 設計變量的選取

根據車架結構和力學性能，初步選取12個設計參數，各參數含義及取值空間如表1所列。

表1 設計參數及取值空間

1.4 參數化有限元模型

利用MSC.PATRAN軟件的PCL語言編程建立車架的參數化有限元模型[3]，用上述12個設計變量驅動改變車架結構形狀。因車架主要由型鋼焊接而成，為節省計算資源，采用梁單元作為離散單元，構建參數化有限元模型。如圖2所示。

圖2 車架參數化有限元模型

2 優化過程的實施

2.1 基于正交試驗的參數選取

為控制優化問題規模，節省計算時間，采用正交試驗法對各設計參數的靈敏度進行分析，進一步篩選出對目標函數和性能約束影響大的參數作為優化過程的設計變量。

使用iSIGHT軟件集成PATRAN/NASTRAN軟件和編制的CSZH.EXE程序，解析輸入、輸出文件，并應用其正交試驗功能，選取上述12個參數為控制因子，進行三水平因子正交試驗，其運行流程圖及試驗結果如圖3、4所示。

圖3 iSIGHT正交試驗流程圖

由圖4可知，ZL、XL、CYJ、HL3W、XHL2五個參數對總重、應力和位移的影響均很小。因此，選用其余7個參數作為優化過程的設計變量。

圖4 各設計參數的靈敏度

2.2 多島遺傳算法的實施

多島遺傳算法利用并行遺傳算法的原理，將群體劃分為多個子群體(“島”)，各子群體獨立進化，并在適當時進行信息交換，該算法可有效抑制遺傳算法的早熟現象[4]。

使用iSIGHT軟件提供的多島遺傳算法對車架參數化有限元模型進行優化設計，其主要參數設計如下：①編碼：染色體采用浮點數方法編碼；②初始群體：島嶼數設為3，各子群包含個體數目設為10；③適應度函數：采用罰函數法將約束優化問題轉化為無約束問題；④選擇算子：采取比例選擇與最優保存相結合的方法；⑤交叉算子：交叉概率設為0.6；⑥變異算子：變異概率設為0.1；⑦終止條件：條件一，最大遺傳代數為50代；條件二，連續5代群體的平均適應度差值小于正數ε。

2.3 實施結果

進化歷程如圖5所示，可見，30代前進化較快，而后進化速度趨緩。優化前后車架的性能指標和各設計變量的值如表2所列，可見，在保證剛、強度的前提下，優化后車架重量減輕20 kg，減重11.6%。

表2 設計變量及優化結果

圖5 進化歷程圖

3 仿真分析

與梁單元相比，板單元能更好的模擬各薄壁梁的彎曲、扭轉變形及接頭處的應力狀況，計算精度更高。為更準確的分析優化車架的結構性能，進一步采用板單元構建車架有限元分析模型，并針對實車制動工況對優化前后車架進行了靜力學分析，分析結果如圖6、圖7所示。

圖6 原車架應力及變形圖 圖7 優化后車架應力及變形圖

分析結果表明，優化后車架相比原車架，整體應力水平略有提高，最大應力略有下降，應力分布更為合理，部分應力集中有所緩解；車架中部變形略有增加、最大變形略有減小，整體變形趨于均勻。

4 結 語

在車架結構性能分析、并構建參數化有限元模型的基礎上，應用正交試驗法篩選設計變量，并利用多島遺傳算法進行車架的優化設計是可行的。該方法在保證剛、強度的前提下，使其減重11.6%，輕量化效果明顯，有效節約了的車架生產成本。該結構優化設計方法對于其它類型車架的輕量化研究具也有一定的參考價值。