基于仿生原理的電動輕卡車架輕量化優(yōu)化設(shè)計
發(fā)布時間:2021-04-20 04:28
汽車輕量化技術(shù)能夠顯著促進(jìn)燃油車節(jié)能減排降耗、提升純電動汽車?yán)m(xù)航里程,已成為各國政府與汽車企業(yè)所關(guān)注的核心技術(shù)。國內(nèi)商用車由于材料應(yīng)用單一、輕量化程度低,整備質(zhì)量比發(fā)達(dá)國家同類汽車重10%-15%,具有潛在的輕量化需求。然而,在商用車優(yōu)化設(shè)計中多采用傳統(tǒng)的設(shè)計手段,無法實現(xiàn)最大程度的輕量化潛力挖掘。針對以上問題,本文以電動輕卡車架為研究對象,基于仿生原理,采用有限元模擬、理論計算以及DOE試驗設(shè)計等手段對車架進(jìn)行了輕量化優(yōu)化設(shè)計的研究。研究成果對促進(jìn)汽車的輕量化設(shè)計具有一定的理論價值和工程實踐意義。本文的主要研究內(nèi)容如下:(1)基于材料力學(xué)理論計算,發(fā)現(xiàn)薄壁中空封閉截面的抗彎、抗扭截面系數(shù)都大于實心截面;基于Optistruct驗證了竹竿截面不同部位材料對整體剛度的貢獻(xiàn)度不同,與風(fēng)載和受力點處切線夾角有關(guān);基于Optistruct驗證了在同一減重的前提下,橢圓形減重孔有利于提高梁的扭轉(zhuǎn)剛度。即說明薄壁中空封閉截面、不等厚封閉截面和橢圓形減重孔具有高剛度特性。(2)將竹竿高剛度生物特性應(yīng)用到方形截面梁設(shè)計中,并進(jìn)一步研究了方形梁截面抗扭系數(shù)It在不同截面面積下隨截面...
【文章來源】:武漢理工大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:102 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 課題的研究背景
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在的問題
1.2.1 車架結(jié)構(gòu)優(yōu)化技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.2 車架輕質(zhì)材料應(yīng)用技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.3 仿生學(xué)在工程領(lǐng)域中的研究現(xiàn)狀
1.2.4 存在的問題
1.3 課題來源、研究目的及意義
1.3.1 課題來源
1.3.2 研究目的
1.3.3 研究意義
1.4 研究內(nèi)容及研究方法
1.4.1 研究內(nèi)容
1.4.2 研究方法
第2章 仿生設(shè)計學(xué)理論基礎(chǔ)及應(yīng)用
2.1 仿生設(shè)計學(xué)理論基礎(chǔ)
2.1.1 仿生設(shè)計的思維方法
2.1.2 仿生設(shè)計的程序
2.1.3 仿生設(shè)計內(nèi)容
2.2 自然界中高剛度的生物特征
2.3 竹竿的高剛度生物力學(xué)特征
2.3.1 薄壁中空封閉截面特征
2.3.2 不等厚封閉截面特征
2.3.3 竹竿截面的細(xì)觀特征
2.4 基于模糊數(shù)學(xué)理論的相似性評價
2.4.1 相似性評價理論
2.4.2 竹竿與梁結(jié)構(gòu)的相似度量化分析
2.5 仿生梁結(jié)構(gòu)設(shè)計方法
2.5.1 仿生梁截面設(shè)計
2.5.2 仿生梁減重孔設(shè)計
2.6 本章小結(jié)
第3章 電動輕卡車架有限元建模及分析
3.1 電動輕卡車架有限元建模
3.2 車架準(zhǔn)靜態(tài)強(qiáng)度分析
3.2.1 彎曲工況
3.2.2 扭轉(zhuǎn)工況
3.2.3 轉(zhuǎn)彎工況
3.2.4 制動工況
3.3 車架剛度分析
3.3.1 車架彎曲剛度計算分析
3.3.2 車架扭轉(zhuǎn)剛度計算分析
3.4 車架模態(tài)分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于靈敏度電動輕卡車架仿生結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計
4.1 車架結(jié)構(gòu)扭轉(zhuǎn)剛度靈敏度分析
4.1.1 靈敏度分析方法理論
4.1.2 車架扭轉(zhuǎn)剛度對梁的靈敏度分析
4.1.3 車架重量對梁的靈敏度分析
4.1.4 相對靈敏度分析
4.2 車架關(guān)鍵橫梁仿生優(yōu)化設(shè)計
4.2.1 車架關(guān)鍵橫梁截面尺寸設(shè)計
4.2.2 車架關(guān)鍵橫梁減重孔設(shè)計
4.3 結(jié)構(gòu)優(yōu)化后的車架力學(xué)性能分析
4.3.1 車架剛度性能驗證
4.3.2 車架強(qiáng)度性能驗證
4.3.3 車架模態(tài)性能驗證
4.4 本章小結(jié)
第5章 基于遺傳算法的仿生車架材料優(yōu)化設(shè)計
5.1 遺傳算法優(yōu)化理論
5.2 仿生車架的材料匹配設(shè)計
5.2.1 試驗設(shè)計
5.2.2 基于正交試驗的材料匹配設(shè)計
5.3 鋼鋁復(fù)合車架厚度優(yōu)化設(shè)計
5.3.1 建立優(yōu)化模型
5.3.2 優(yōu)化結(jié)果分析
5.4 鋼鋁混合車架力學(xué)性能分析
5.4.1 車架剛度性能驗證
5.4.2 車架強(qiáng)度性能驗證
5.4.3 車架模態(tài)性能驗證
5.5 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論
6.1 研究總結(jié)
6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間獲得與學(xué)位論文相關(guān)的科研成果
本文編號:3148973
【文章來源】:武漢理工大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:102 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 課題的研究背景
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在的問題
1.2.1 車架結(jié)構(gòu)優(yōu)化技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.2 車架輕質(zhì)材料應(yīng)用技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.3 仿生學(xué)在工程領(lǐng)域中的研究現(xiàn)狀
1.2.4 存在的問題
1.3 課題來源、研究目的及意義
1.3.1 課題來源
1.3.2 研究目的
1.3.3 研究意義
1.4 研究內(nèi)容及研究方法
1.4.1 研究內(nèi)容
1.4.2 研究方法
第2章 仿生設(shè)計學(xué)理論基礎(chǔ)及應(yīng)用
2.1 仿生設(shè)計學(xué)理論基礎(chǔ)
2.1.1 仿生設(shè)計的思維方法
2.1.2 仿生設(shè)計的程序
2.1.3 仿生設(shè)計內(nèi)容
2.2 自然界中高剛度的生物特征
2.3 竹竿的高剛度生物力學(xué)特征
2.3.1 薄壁中空封閉截面特征
2.3.2 不等厚封閉截面特征
2.3.3 竹竿截面的細(xì)觀特征
2.4 基于模糊數(shù)學(xué)理論的相似性評價
2.4.1 相似性評價理論
2.4.2 竹竿與梁結(jié)構(gòu)的相似度量化分析
2.5 仿生梁結(jié)構(gòu)設(shè)計方法
2.5.1 仿生梁截面設(shè)計
2.5.2 仿生梁減重孔設(shè)計
2.6 本章小結(jié)
第3章 電動輕卡車架有限元建模及分析
3.1 電動輕卡車架有限元建模
3.2 車架準(zhǔn)靜態(tài)強(qiáng)度分析
3.2.1 彎曲工況
3.2.2 扭轉(zhuǎn)工況
3.2.3 轉(zhuǎn)彎工況
3.2.4 制動工況
3.3 車架剛度分析
3.3.1 車架彎曲剛度計算分析
3.3.2 車架扭轉(zhuǎn)剛度計算分析
3.4 車架模態(tài)分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于靈敏度電動輕卡車架仿生結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計
4.1 車架結(jié)構(gòu)扭轉(zhuǎn)剛度靈敏度分析
4.1.1 靈敏度分析方法理論
4.1.2 車架扭轉(zhuǎn)剛度對梁的靈敏度分析
4.1.3 車架重量對梁的靈敏度分析
4.1.4 相對靈敏度分析
4.2 車架關(guān)鍵橫梁仿生優(yōu)化設(shè)計
4.2.1 車架關(guān)鍵橫梁截面尺寸設(shè)計
4.2.2 車架關(guān)鍵橫梁減重孔設(shè)計
4.3 結(jié)構(gòu)優(yōu)化后的車架力學(xué)性能分析
4.3.1 車架剛度性能驗證
4.3.2 車架強(qiáng)度性能驗證
4.3.3 車架模態(tài)性能驗證
4.4 本章小結(jié)
第5章 基于遺傳算法的仿生車架材料優(yōu)化設(shè)計
5.1 遺傳算法優(yōu)化理論
5.2 仿生車架的材料匹配設(shè)計
5.2.1 試驗設(shè)計
5.2.2 基于正交試驗的材料匹配設(shè)計
5.3 鋼鋁復(fù)合車架厚度優(yōu)化設(shè)計
5.3.1 建立優(yōu)化模型
5.3.2 優(yōu)化結(jié)果分析
5.4 鋼鋁混合車架力學(xué)性能分析
5.4.1 車架剛度性能驗證
5.4.2 車架強(qiáng)度性能驗證
5.4.3 車架模態(tài)性能驗證
5.5 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論
6.1 研究總結(jié)
6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間獲得與學(xué)位論文相關(guān)的科研成果
本文編號:3148973
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