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                        純電動客車車身骨架多目標輕量化設計

                        添加時間:2018/09/20 來源:合肥工業大學 作者:劉顯春
                        本文利用企業提供的純電動客車車身骨架三維UG幾何模型,在有限元前處理軟件Hypermesh中建立了車身結構整車有限元模型。在后處理軟件Radioss中分析四種典型工況下的強度和剛度,以及模態特性。
                        以下為本篇論文正文:

                        摘 要

                          純電動汽車因為采用動力電池組及電機驅動,具有“零污染”、低噪音、能量轉換效率高、結構簡單、使用維修方便等優點,已經成為了城市公交發展的主要方向。由于動力電動比能量不高,要提高續駛里程必須增加電池的數量,從而導致電動汽車整車質量較大?蛙囓嚿砉羌苤亓考s占客車總重量的 30%~40%,因此為減輕客車整車質量,通過車身結構優化減輕客車車身骨架質量是一條有效途徑,同時對延長客車續駛里程、改善動力性具有重要意義。

                          本論文研究的主要內容包括以下幾個方面:

                          首先,本文研究對象為某公司研發的 6.6 米純電動公交客車,根據公司提供的三維UG模型,在有限元軟件Hypermesh中建立客車骨架有限元模型。在Radioss軟件中進行水平彎曲、極限扭轉、緊急制動及緊急轉彎工況等四種典型工況下的靜力學分析以及車身結構自由模態分析。然后在定遠試驗場進行強度試驗,記錄電阻應變片的數據并處理,將各測點試驗值和仿真計算值比較,在誤差允許范圍內驗證有限元模型。

                          其次,對客車車身骨架的地板、頂蓋及左右側圍骨架部件進行變量處理。根據車身結構的對稱性和功能相似性將變量進行分組處理,以構件厚度作為變量,進行相對靈敏度分析篩選出對骨架質量敏感,但對車身骨架性能不敏感的部件,把這些部件的厚度參數作為優化設計的變量以提高優化效率。

                          然后,對車身骨架進行多目標優化前,先使用哈姆斯雷試驗設計方法在設計變量空間進行采樣,對各采樣點進行有限元分析。根據有限元仿真數據,利用徑向基函數(RBF)神經網絡方法建立車身骨架質量、剛度及模態性能的近似模型。

                          最后,利用 Hyperstudy 軟件自帶的遺傳算法進行多目標優化。以車身骨架質量最小,扭轉剛度最大為優化目標,以一階扭轉模態頻率及一階彎曲模態頻率作為約束條件,使用遺傳算法對車身骨架進行多目標優化。將優化前后的車身骨架進行對比。實現減重 146Kg,從優化前的 1321kg 下降到 1175kg,輕量化程度達11.05%。減重效果顯著,同時客車車身骨架結構各項性能仍滿足要求。

                          關鍵詞:純電動客車;車身骨架;輕量化;靈敏度分析;RBF 模型;多目標優化

                        ABSTRACT

                          Pure electric vehicle has the advantage of zero pollution, low noise, high energy conversion efficiency, simple structure, convenient use and maintenance etc. for the use of power battery and motor drive, and has become the main direction of the development of city bus. Because of the specific energy of electric vehicle is not high, it is necessary to increase the number of batteries in order to improve the driving range. The weight of the bus body frame accounted for about 30%~40% of the total weight, so as to reduce the quality of electric vehicle, structure optimization of the body is an effective way to reduce bus body bone mass ,and has important significance to extend bus mileage, and improve power .

                          This paper studies the main content includes the following aspects:

                          First of all, the object of research of this paper is the 6.6 meter pure electric bus developed by a company. According to the three-dimensional UG model provided by the company, the finite element model of the bus frame is established in the finite element software Hypermesh. Static analysis and modal analysis are conducted in Radioss software including horizontal bending, ultimate torsion, emergency braking and emergency turning. Then, the strength test was carried out in Dingyuan proving ground, and the data of resistance strain gauges were recorded and processed, the finite element model was verified in the range of error tolerance.

                          Secondly, carring out parts of the floor of the bus body frame, the top cover and the left and right side of the skeleton. According to the symmetry of the body structure and function similarity component grouping, the thickness of the component acts as variables, the sensitivity analysis was carried out to choose design variables which were sensitive to the skeleton quality but not sensitive to body performance components to improve the efficiency of optimization parameters of side member thickness.

                          Secondly, the sensitivity analysis of the floor, the top cover and the left and right side frame parts of the bus body frame is carried out. The part thickness parameters are served as the optimization variables, The components which are sensitive to the skeleton quality but not sensitive to the body frame are selected, and the thickness parameters of the parts are taken as the variables of the optimization design to improve the optimization efficiency.

                          Then, multi-objective optimization was performed in the Hyperstudy software, with using experimental design method for sampling ham SRE in the design variable space of each sampling point. Based on the finite element simulation data, the radial basis function (RBF) neural network is used to establish the approximate model of the body mass, stiffness and modal performance.

                          Finally, the multi-objective optimization method is used to optimize the bus skeleton. The body frame quality minimum and torsional stiffness act as the optimization goal, the first-order torsion modal frequency and the first bending mode frequency act as constraints, genetic algorithm is used to optimize the body frame for multi objective optimization. The performances of the body frame of before and after optimization were compared. The final weight loss is 146Kg, body frame mass was reduced from 1321kg to 1175kg, lightweight degree is 11.05%, the effect of weight loss is remarkable, at the same time, the performances of the bus body frame structure still meet the requirements.

                          KEYWORDS: Pure electric bus; Body frame; Lightweight; Sensitivity analysis; RBF model; Multi-objective optimization

                          汽車工業的快速發展推動了國民經濟的發展,已然成為了國家經濟的支柱性產業,給人們的生產、生活方式帶來了極大的便利。截止 2015 年,中國汽車產量和銷量已經連續七年蟬聯全球第一位。同時汽車保有量也在快速增加,截止到2016 年底,根據公安部交通管理局最新發布的統計信息顯示:我國機動車的保有量達 2.9 億輛,其中汽車的保有量就已經達到 1.94 億輛。

                          隨著汽車保有量的快速增加,使得汽車交通領域石油的消費呈現迅速增長,這使得國家石油對外的依賴程度越來越高。從 1993 年的 6%增長到 2013 年的58.1%,依存度已經超越了美國。越來越高的石油進口對國家的能源安全和經濟社會健康發展造成了很大隱患[2]。汽車保有量的快速增長,汽車在使用過程中排放的尾氣(二氧化碳、一氧化碳等)加快了溫室效應,給我國環境造成了巨大壓力,嚴重威脅到國家經濟和社會的可持續發展。中國的 CO2排放量在 2006 年就超過美國成為世界第一,到 2013 年底,CO2排放量接近世界排放總量的 1/3,比美國和歐盟排放量的總和還多[3]。隨著經濟的持續增長,人民生活水平的提高,汽車保有量定會繼續增長。伴隨著汽車保有量的有增無減,這必將使得汽車尾氣對空氣污染短期內繼續加劇。在這樣的形勢下,發展新能源汽車便成為了擺脫石油依賴以及改善環境的必然選擇。

                          針對汽車行業的發展所導致的能源和環境問題,世界各國都在積極地發展新能源電動汽車。為了搶占新能源電動汽車新興市場這個制高點,各國都將發展新能源電動汽車作為國家的戰略選擇,通過各種優惠措施促進新能源電動汽車技術水平的發展,如采取補貼、減稅等措施,從而搶占這個領域的領先地位。為了降低國內單位生產總值排放的二氧化碳量,即到 2020 年比 2005 年減少 40~45%,以及實現汽車行業“彎道超車”,我國先后采取了許多的鼓勵政策來促進電動汽車的發展。從 2009 年起,國家相繼出臺了“十城千輛”示范推廣工程、《電動汽車科技發展“十二五”專項規劃》、《節能與新能源汽車產業發展規劃(2012-2020)》等,來增加國內新能源汽車的產銷量,壯大新能源汽車產業鏈。

                          電動汽車按動力來源一般可分為混合動力汽車、純電動汽車、燃料電池汽車和氫燃料汽車等。有研究表明,在研發和使用過程中,傳統燃油汽車自身重量每減少 10%,燃油經濟性會改善 6%~8%,排放會降低 5%~6%,而消耗的燃油每降低 1L,排放將降低 2.45Kg[4-5];旌蟿恿ζ嚤容^最顯著的特點,就是在燃油經濟性方面比傳統燃油車會節約燃油 30%~50%;旌蟿恿ζ囋谙嗤那闆r下比純電動汽車省電達 70%~90%,續駛里程可達 700~1000 千米。推廣新能源客車的主要是普及新能源公交客車[6]。截至 2015 年,我國新能源公交車保有量在全球遙遙領先,已經超過了 10 萬輛,且占到國內公交車保有量的 19%左右。動力電池的發展經歷了電池快換、大容量電池慢充、小容量電池多次快充的選擇過程,使純電動客車現在已經逐步成為新能源客車的主流車型[7]。在電動汽車技術取得巨大進步的同時,電動汽車的關鍵技術是動力電池的比能量不高,若大幅增加電池的數量,則會增加電動汽車的整車質量,使得其續駛里程遠不如傳統汽車。因此,電動汽車輕量化技術即減輕整車質量成為了一項重要課題。減輕整車質量,可以減少汽車的行駛阻力,從而減少能量消耗,同時能改善汽車的轉向、制動性能,對增加電動汽車的續駛里程具有重要意義[8]。

                          隨著汽車工業的迅猛發展,汽車保有量快速增加,對節能減排的要求愈來愈迫切,汽車輕量化這一課題應運而生。從國家層面來看,發展汽車輕量化技術關系到國家的能源安全、環境保護的問題;從專業技術方面來看,發展汽車輕量化技術已經成為汽車企業提高核心競爭力的重要手段。

                          汽車車身骨架結構是整車的主要承載部件,骨架質量在汽車整備質量中的比重占 30%~40%,因此一直以來提到汽車輕量化就是指車身結構的輕量化。對電動汽車來說,減輕車身結構的質量顯得更為重要。因為動力電池組的質量過大而使得汽車整車質量過大,這將直接導致電動汽車的動力性和續駛里程不敵傳統汽車,故在動力電池技術輕量化獲得重大突破之前,車身結構輕量化依然是汽車輕量化的重要途徑。

                          本文采用結構優化的尺寸優化設計,以某企業 6.6 米純電動公交客車車身骨架結構為優化對象,首先在 Hypermesh 軟件中建立該客車結構有限元模型,在試驗場地進行強度試驗驗證所建模型的正確性。對客車上部結構進行優化,先后進行靈敏度分析篩選變量,試驗設計采樣擬合近似模型,采用多目標遺傳算法進行結構輕量化。使客車骨架結構的各項性能降低很小的基礎上,客車結構輕量化效果明顯。

                          純電動客車車身骨架多目標輕量化設計:

                        客車頂蓋骨架結構
                        客車頂蓋骨架結構

                        頂蓋骨架變量分組結果
                        頂蓋骨架變量分組結果

                        左右側圍骨架變量分組結果
                        左右側圍骨架變量分組結果

                        扭轉剛度相對靈敏度
                        扭轉剛度相對靈敏度

                        各響應 RBF 近似模型
                        各響應 RBF 近似模型

                        Pateto 解集
                        Pateto 解集

                        優化后水平彎曲工況下應力圖
                        優化后水平彎曲工況下應力圖

                        優化后水平彎曲工況下位移圖
                        優化后水平彎曲工況下位移圖

                        優化后位移圖
                        優化后位移圖

                        優化后車身局部扭轉
                        優化后車身局部扭轉

                        目 錄

                          第一章 緒論
                            1.1 研究背景及意義
                            1.2 汽車輕量化的主要途徑
                            1.3 電動客車輕量化的國內外研究現狀
                              1.3.1 國外研究現狀
                              1.3.2 國內研究現狀
                            1.4 研究內容
                          第二章 客車車身骨架有限元模型的建立
                            2.1 引言
                            2.2 客車有限元模型的建立
                              2.2.1 建模準備
                              2.2.2 模型簡化
                              2.2.3 網格劃分
                              2.2.4 懸架模擬
                              2.2.5 載荷處理
                              2.2.6 焊點及螺栓的模擬
                            2.3 本章小結
                          第三章 客車車身骨架靜動態性能分析
                            3.1 引言
                            3.2 客車車身骨架靜態分析
                              3.2.1 水平彎曲工況
                              3.2.2 極限扭轉工況
                              3.2.3 緊急制動工況
                              3.2.4 緊急轉彎工況
                            3.3 客車車身骨架模態分析
                              3.3.1 分析結果
                              3.3.2 結果評價
                            3.4 本章小結
                          第四章 客車車身骨架強度試驗
                            4.1 試驗目的
                            4.2 試驗儀器方案
                            4.3 試驗準備及測試內容
                            4.4 試驗數據處理
                            4.5 本章小結
                          第五章 客車車身骨架多目標輕量化
                            5.1 車身骨架變量分組
                            5.2 變量靈敏度分析
                              5.2.1 相對靈敏度分析理論
                              5.2.2 相對靈敏度結果分析
                            5.3 車身骨架性能近似模型的建立
                              5.3.1 試驗設計
                              5.3.2 近似模型理論及建立
                            5.4 車身骨架多目標優化
                              5.4.2 多目標遺傳算法
                              5.4.3 多目標優化結果
                            5.5 本章小結
                          第六章 客車車身骨架優化前后性能對比分析
                            6.1 優化前后靜態工況性能對比
                            6.2 優化前后模態性能對比
                            6.3 本章小結
                          第七章 總結與展望
                            7.1 全文總結
                            7.2 工作展望
                          參考文獻
                          攻讀碩士學位期間的學術活動及成果情況

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