本文關(guān)鍵詞：基于能量管理及料厚匹配的SUV正面碰撞波形優(yōu)化

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【摘要】：現(xiàn)實交通事故狀況繁多,其中正面碰撞事故最為多發(fā),且造成死亡人數(shù)居首。車輛碰撞安全設(shè)計的核心目的是保護乘員安全,正面碰撞發(fā)生時,車輛運動受阻并發(fā)生潰縮,正面碰撞減速度波形不僅能夠表征車輛正面碰撞響應(yīng),反映車輛的正面抗撞性能,而且與乘員傷害聯(lián)系密切,合理的正面碰撞減速度波形能夠有效降低乘員傷害。因此對正面碰撞波形進行優(yōu)化不僅具有重要意義,且也是碰撞安全研究的熱點。本文以某企業(yè)SUV為研究對象,研究了其正面碰撞減速度波形與乘員傷害指標間的關(guān)系,制定出了正面碰撞減速度目標波形,并以此波形為目標,結(jié)合能量管理及料厚匹配法對正面碰撞減速度波形進行了優(yōu)化設(shè)計,有效降低了乘員傷害,主要研究工作及成果如下:(1)建立了整車有限元模型并進行仿真,通過變形及能量分析驗證了模型的可靠性,為后續(xù)優(yōu)化提供了基礎(chǔ)模型。根據(jù)車型總布置特點選擇了雙臺階波形作為正面碰撞減速度波形的簡化形式。將詳細波形及簡化波形代入乘員約束系統(tǒng)進行仿真對比分析,結(jié)果表明簡化波形較為有效,能夠替代詳細波形進行后續(xù)分析。運用DOE試驗設(shè)計法進行波形特征參數(shù)靈敏度分析,結(jié)果表明波形特征參數(shù)h1、h2對乘員傷害影響較大。根據(jù)靈敏度分析結(jié)果及約束系統(tǒng)匹配難易程度制定出正面碰撞減速度目標波形,為吸能區(qū)結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供參考。(2)將正面碰撞減速度目標波形轉(zhuǎn)化為能量目標,并根據(jù)車輛結(jié)構(gòu)變形特性選擇了前防撞梁及縱梁第一分段為待優(yōu)化結(jié)構(gòu)分段。針對縱梁第一分段提出了結(jié)構(gòu)改進方案并進行仿真計算,通過結(jié)果對比分析選出了最優(yōu)方案。采用GA遺傳算法,以誘導(dǎo)槽形狀為設(shè)計變量,吸能量為目標進行了縱梁誘導(dǎo)槽形狀優(yōu)化,優(yōu)化得到的縱梁第一分段吸能量與目標值更為接近。針對前防撞梁提出了結(jié)構(gòu)改進方案,并通過仿真對比分析選出了最優(yōu)方案。(3)提出了料厚匹配的正面碰撞減速度波形優(yōu)化方案。首先針對轉(zhuǎn)向管柱、制動踏板及加速度踏板侵入量過大問題,提出了結(jié)構(gòu)改進方案并通過仿真對比分析選出了最優(yōu)方案,為料厚匹配優(yōu)化降低了難度。對整車模型進行了半車簡化,以鈑金厚度為優(yōu)化設(shè)計變量,采用試驗設(shè)計方法篩選出了對碰撞安全性能響應(yīng)靈敏度較高的變量,分別對減速度波形逼近系數(shù)、整車質(zhì)量、各關(guān)鍵零部件侵入量建立了響應(yīng)面模型,并使用相關(guān)系數(shù)R2驗證了響應(yīng)面具有較高的精度。基于響應(yīng)面模型,以減速度波形逼近系數(shù)和整車質(zhì)量最小化為目標,關(guān)鍵零部件侵入量為約束,采用MOPS多目標微粒子群算法進行多目標優(yōu)化,得到優(yōu)化問題的Pareto非劣解集及算法推薦解,通過對比分析最終選擇算法推薦解為優(yōu)先解。優(yōu)化后減速度波形與目標波形更為接近,減速度波形逼近系數(shù)降低了68.1%,整車質(zhì)量下降了0.5%,部分零部件侵入量有所增加,但都處于約束范圍以內(nèi)。乘員傷害指數(shù)頭部HIC36、胸部T3ms、胸部壓縮量及WIC值分別下降11.54%、10.87%、3.92%及10.74%,料厚匹配不僅改善了減速度波形,降低了乘員傷害,且實現(xiàn)了輕量化的時代要求,優(yōu)化效果顯著。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U467.14

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本文編號：1164490