多目标形貌优化方法在整车噪声优化中的应用

王国春 顾成波 姚威

【摘 要】汽车噪声是衡量汽车NVH性能的重要指标之一，它已成为当今消费者购车时的重要考虑因素，因此各大汽车生产企业越来越重视此方面的技术研发。文章采用多目标形貌优化方法，以汽车侧门作为优化变量，以多个噪声峰值作为优化目标，最终达到降低车内噪声的目的。

【关键词】形貌优化;多目标优化;整车噪声优化

【中图分类号】U462.3 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2019）05-0118-03

有限元仿真技术是优化汽车各项性能的重要手段，其中包括汽车噪声水平的优化。完整的优化计算包括三大要素：优化变量、优化约束、优化目标。优化约束有时可省略，而优化目标可分为单目标与多目标。多目标优化是以多种不同工况、不同性能作为优化目标。在多目标优化过程中，不同目标之间的单位和数量级往往不一致，这会导致无法对不同目标进行比较，从而在迭代计算中不能确定各目标的优化优先级。为了解决上述问题，多目标单位需要进行归一化处理，统一单位，每一次迭代计算选择最大（最小）目标作为当前优化目标，经过多次迭代达到兼顾优化多个目标的目的。

1 多目标优化方法

当以多个性能或单个性能、多个工况为优化目标时，视为多目标优化问题。多目标优化问题分为多目标最小和多目标最大2种形式，其中多目标最小问题的数学模型如下：

上式中，x为设计变量;fn（x）为目标响应;Cn为参考系数;为参考目标;g（x）为约束函数;gju为约束阈值;m为约束数量;n为变量数量;xiL为变量空间下限;xiU为变量空间上限。

多目标最小优化的核心思想是在每次迭代过程中把最大的参考目标作为当前目标（若是多目标最大问题则相反），把多目标优化问题化解为常规的单目标优化问题。其中，参考系数Cn起到关键作用。由于不同目标响应类型的单位不一样，所以无法对各目标响应数值进行直接比较。因此，对于不同类型目标响应量纲要设置对应量纲相同的参考系数，相除后达到归一化效果（如图1所示）。

图2为无约束多目标最小优化问题，假设点a为变量初始迭代位置，此时参考目标2（即f2（x）/C2）数值最大，被选为当前迭代步的参考目标。

选定参考目标后，可根据当前迭代位置的斜率判断下一步迭代方向，最小优化问题迭代方向与斜率成相反。图2中，a点最大参考目标斜率为负数，因此迭代方向为正向。假设b点为第二迭代步，此时参考目标1数值最大，根据参考目标1斜率继续正向迭代达到c点，c点最大参考目标斜率为正，则负向迭代达到最优目标d点。

2 整车发动机噪声优化

建立整车有限元模型是噪声优化的前提，整车噪声分析有限元模型由车身、底盘、声腔三大部分组成（如图3所示）。

图4为应用整车有限元模型分析得到的加速工况下的车内噪声曲线。在发动机常用转速（1 000～1 500 r/min）内存在3个明显峰值：35 Hz、41 Hz、50 Hz。我们应用多目标优化方法降低这3个噪声峰值。

上述多目标优化数学模型如下：

3 结论

通过运用多目标优化方法，合理设置参考系数，并采用较为成熟的形貌优化变量，在保持材料成本几乎不变的情况下，使整车发動机加速噪声得到良好的改善，能有效提高汽车乘坐舒适性与产品市场竞争力。

参 考 文 献

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[责任编辑：陈泽琦]