基于元模型多约束条件的控制臂形状优化



基于元模型多约束条件的控制臂形状优化

提出了基于多学科约束条件（刚度、强度和耐久性）下的控制臂形状优化方案。在以往的研究中，利用设计灵敏度和梯度优化设计算法仅能评价线性负荷下的静刚度和特征值，而在形状优化基础上的响应面模型（RSM）不能用于解决RSM模型非线性大且不能够确立设计方案的问题。

提出了一种基于元模型的序列近似优化方法。为了验证所提出的设计方法的效率，对一种紧凑型轿车单板冲压控制臂进行了形状优化设计。该设计的目的是在满足多学科设计约束（刚度、强度和耐久性）的条件下，尽量减轻质量。该方法的设计变量包括3个形状变化向量和1个厚度变量，设计约束条件包括2个刚度、12个强度和26个耐久性变量。

本研究提出的形状优化方法分为3个阶段：①建立模型，此模型用于评估设计要求，建立设计变量与模型参数间的联系；②构建元模型，采用ISCD2方法作为试验方法的设计方案，并选择了径向基函数（RBF）元模型；③找到一个最优的解决方案。由于这项研究中待解决的设计问题是约束优化问题，因此采用了增广拉格朗日乘子法（ALM）。研究根据设计变量的数目自动选择拟牛顿算法和共轭梯度算法。为了克服由于样本点的不足而引起的发散，引入了适当的运动极限策略。

经过3步迭代计算解决了设计问题。优化模型满足所有的设计约束条件，且质量减轻了约200g，即较初始模型质量减轻了17.8%。因此，所提出的设计方法适用于形状优化设计。

刊名：International Journal of Automotive

Technology（英）

刊期：2013年第3期

作者：S. J. HEO et al

编译：黄河