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纯电动客车车身骨架多目标轻量化设计

添加时间:2018/09/20 所属栏目:毕业设计论文
本文利用企业提供的纯电动客车车身骨架三维UG几何模型,在有限元前处理软件Hypermesh中建立了车身结构整车有限元模型。在后处理软件Radioss中分析四种典型工况下的强度和刚度,以及模态特性。
  以下为本篇论文正文:

摘 要

  纯电动汽车因为采用动力电池组及电机驱动,具有“零污染”、低噪音、能量转换效率高、结构简单、使用维修方便等优点,已经成为了城市公交发展的主要方向。由于动力电动比能量不高,要提高续驶里程必须增加电池的数量,从而导致电动汽车整车质量较大。客车车身骨架重量约占客车总重量的 30%~40%,因此为减轻客车整车质量,通过车身结构优化减轻客车车身骨架质量是一条有效途径,同时对延长客车续驶里程、改善动力性具有重要意义。

  本论文研究的主要内容包括以下几个方面:

  首先,本文研究对象为某公司研发的 6.6 米纯电动公交客车,根据公司提供的三维UG模型,在有限元软件Hypermesh中建立客车骨架有限元模型。在Radioss软件中进行水平弯曲、极限扭转、紧急制动及紧急转弯工况等四种典型工况下的静力学分析以及车身结构自由模态分析。然后在定远试验场进行强度试验,记录电阻应变片的数据并处理,将各测点试验值和仿真计算值比较,在误差允许范围内验证有限元模型。

  其次,对客车车身骨架的地板、顶盖及左右侧围骨架部件进行变量处理。根据车身结构的对称性和功能相似性将变量进行分组处理,以构件厚度作为变量,进行相对灵敏度分析筛选出对骨架质量敏感,但对车身骨架性能不敏感的部件,把这些部件的厚度参数作为优化设计的变量以提高优化效率。

  然后,对车身骨架进行多目标优化前,先使用哈姆斯雷试验设计方法在设计变量空间进行采样,对各采样点进行有限元分析。根据有限元仿真数据,利用径向基函数(RBF)神经网络方法建立车身骨架质量、刚度及模态性能的近似模型。

  最后,利用 Hyperstudy 软件自带的遗传算法进行多目标优化。以车身骨架质量最小,扭转刚度最大为优化目标,以一阶扭转模态频率及一阶弯曲模态频率作为约束条件,使用遗传算法对车身骨架进行多目标优化。将优化前后的车身骨架进行对比。实现减重 146Kg,从优化前的 1321kg 下降到 1175kg,轻量化程度达11.05%。减重效果显着,同时客车车身骨架结构各项性能仍满足要求。

  关键词:纯电动客车;车身骨架;轻量化;灵敏度分析;RBF 模型;多目标优化

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

  汽车工业的快速发展推动了国民经济的发展,已然成为了国家经济的支柱性产业,给人们的生产、生活方式带来了极大的便利。截止 2015 年,中国汽车产量和销量已经连续七年蝉联全球第一位。同时汽车保有量也在快速增加,截止到2016 年底,根据公安部交通管理局最新发布的统计信息显示:我国机动车的保有量达 2.9 亿辆,其中汽车的保有量就已经达到 1.94 亿辆。

  随着汽车保有量的快速增加,使得汽车交通领域石油的消费呈现迅速增长,这使得国家石油对外的依赖程度越来越高。从 1993 年的 6%增长到 2013 年的58.1%,依存度已经超越了美国。越来越高的石油进口对国家的能源安全和经济社会健康发展造成了很大隐患[2]。汽车保有量的快速增长,汽车在使用过程中排放的尾气(二氧化碳、一氧化碳等)加快了温室效应,给我国环境造成了巨大压力,严重威胁到国家经济和社会的可持续发展。中国的 CO2排放量在 2006 年就超过美国成为世界第一,到 2013 年底,CO2排放量接近世界排放总量的 1/3,比美国和欧盟排放量的总和还多[3]。随着经济的持续增长,人民生活水平的提高,汽车保有量定会继续增长。伴随着汽车保有量的有增无减,这必将使得汽车尾气对空气污染短期内继续加剧。在这样的形势下,发展新能源汽车便成为了摆脱石油依赖以及改善环境的必然选择。

  针对汽车行业的发展所导致的能源和环境问题,世界各国都在积极地发展新能源电动汽车。为了抢占新能源电动汽车新兴市场这个制高点,各国都将发展新能源电动汽车作为国家的战略选择,通过各种优惠措施促进新能源电动汽车技术水平的发展,如采取补贴、减税等措施,从而抢占这个领域的领先地位。为了降低国内单位生产总值排放的二氧化碳量,即到 2020 年比 2005 年减少 40~45%,以及实现汽车行业“弯道超车”,我国先后采取了许多的鼓励政策来促进电动汽车的发展。从 2009 年起,国家相继出台了“十城千辆”示范推广工程、《电动汽车科技发展“十二五”专项规划》、《节能与新能源汽车产业发展规划(2012-2020)》等,来增加国内新能源汽车的产销量,壮大新能源汽车产业链。

  电动汽车按动力来源一般可分为混合动力汽车、纯电动汽车、燃料电池汽车和氢燃料汽车等。有研究表明,在研发和使用过程中,传统燃油汽车自身重量每减少 10%,燃油经济性会改善 6%~8%,排放会降低 5%~6%,而消耗的燃油每降低 1L,排放将降低 2.45Kg[4-5]。混合动力汽车比较最显着的特点,就是在燃油经济性方面比传统燃油车会节约燃油 30%~50%。混合动力汽车在相同的情况下比纯电动汽车省电达 70%~90%,续驶里程可达 700~1000 千米。推广新能源客车的主要是普及新能源公交客车[6]。截至 2015 年,我国新能源公交车保有量在全球遥遥领先,已经超过了 10 万辆,且占到国内公交车保有量的 19%左右。动力电池的发展经历了电池快换、大容量电池慢充、小容量电池多次快充的选择过程,使纯电动客车现在已经逐步成为新能源客车的主流车型[7]。在电动汽车技术取得巨大进步的同时,电动汽车的关键技术是动力电池的比能量不高,若大幅增加电池的数量,则会增加电动汽车的整车质量,使得其续驶里程远不如传统汽车。因此,电动汽车轻量化技术即减轻整车质量成为了一项重要课题。减轻整车质量,可以减少汽车的行驶阻力,从而减少能量消耗,同时能改善汽车的转向、制动性能,对增加电动汽车的续驶里程具有重要意义[8]。

  随着汽车工业的迅猛发展,汽车保有量快速增加,对节能减排的要求愈来愈迫切,汽车轻量化这一课题应运而生。从国家层面来看,发展汽车轻量化技术关系到国家的能源安全、环境保护的问题;从专业技术方面来看,发展汽车轻量化技术已经成为汽车企业提高核心竞争力的重要手段。

  汽车车身骨架结构是整车的主要承载部件,骨架质量在汽车整备质量中的比重占 30%~40%,因此一直以来提到汽车轻量化就是指车身结构的轻量化。对电动汽车来说,减轻车身结构的质量显得更为重要。因为动力电池组的质量过大而使得汽车整车质量过大,这将直接导致电动汽车的动力性和续驶里程不敌传统汽车,故在动力电池技术轻量化获得重大突破之前,车身结构轻量化依然是汽车轻量化的重要途径。

  本文采用结构优化的尺寸优化设计,以某企业 6.6 米纯电动公交客车车身骨架结构为优化对象,首先在 Hypermesh 软件中建立该客车结构有限元模型,在试验场地进行强度试验验证所建模型的正确性。对客车上部结构进行优化,先后进行灵敏度分析筛选变量,试验设计采样拟合近似模型,采用多目标遗传算法进行结构轻量化。使客车骨架结构的各项性能降低很小的基础上,客车结构轻量化效果明显。

  纯电动客车车身骨架多目标轻量化设计:

客车顶盖骨架结构
客车顶盖骨架结构

顶盖骨架变量分组结果
顶盖骨架变量分组结果

左右侧围骨架变量分组结果
左右侧围骨架变量分组结果

扭转刚度相对灵敏度
扭转刚度相对灵敏度

各响应 RBF 近似模型
各响应 RBF 近似模型

Pateto 解集
Pateto 解集

优化后水平弯曲工况下应力图
优化后水平弯曲工况下应力图

优化后水平弯曲工况下位移图
优化后水平弯曲工况下位移图

优化后位移图
优化后位移图

优化后车身局部扭转
优化后车身局部扭转

目 录

  第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 汽车轻量化的主要途径
    1.3 电动客车轻量化的国内外研究现状
      1.3.1 国外研究现状
      1.3.2 国内研究现状
    1.4 研究内容
  第二章 客车车身骨架有限元模型的建立
    2.1 引言
    2.2 客车有限元模型的建立
      2.2.1 建模准备
      2.2.2 模型简化
      2.2.3 网格划分
      2.2.4 悬架模拟
      2.2.5 载荷处理
      2.2.6 焊点及螺栓的模拟
    2.3 本章小结
  第三章 客车车身骨架静动态性能分析
    3.1 引言
    3.2 客车车身骨架静态分析
      3.2.1 水平弯曲工况
      3.2.2 极限扭转工况
      3.2.3 紧急制动工况
      3.2.4 紧急转弯工况
    3.3 客车车身骨架模态分析
      3.3.1 分析结果
      3.3.2 结果评价
    3.4 本章小结
  第四章 客车车身骨架强度试验
    4.1 试验目的
    4.2 试验仪器方案
    4.3 试验准备及测试内容
    4.4 试验数据处理
    4.5 本章小结
  第五章 客车车身骨架多目标轻量化
    5.1 车身骨架变量分组
    5.2 变量灵敏度分析
      5.2.1 相对灵敏度分析理论
      5.2.2 相对灵敏度结果分析
    5.3 车身骨架性能近似模型的建立
      5.3.1 试验设计
      5.3.2 近似模型理论及建立
    5.4 车身骨架多目标优化
      5.4.2 多目标遗传算法
      5.4.3 多目标优化结果
    5.5 本章小结
  第六章 客车车身骨架优化前后性能对比分析
    6.1 优化前后静态工况性能对比
    6.2 优化前后模态性能对比
    6.3 本章小结
  第七章 总结与展望
    7.1 全文总结
    7.2 工作展望
  参考文献
  攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况

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