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当期目录

    2024年, 第46卷, 第7期 刊出日期:2024-07-25 上一期   
    考虑运行参数可寻优范围的PEMFC系统净功率优化
    徐寅嵩,李文浩,杜常清,颜伏伍
    2024 (7):  1137-1146.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.001
    摘要 ( 194 )   HTML ( 18 )   PDF(3881KB) ( 191 )  

    质子交换膜燃料电池电堆的运行参数对电堆输出性能和空压机、循环水泵和散热风扇等辅助设备的寄生功率都会产生影响,可通过对电堆运行参数进行优化来实现系统最大净功率输出目标。实际系统受到空压机性能和背压阀调节能力的限制,阴极运行参数的调节范围存在界限,本文基于MATLAB/Simulink软件建立62 kW燃料电池系统模型,通过仿真分析确定了各负载电流下的参数可优化范围,采用遗传算法对电堆温度、阴极压力和过氧比进行了优化。结果表明:在各负载电流下,提升电堆温度都有利于增加系统净功率,最优运行温度均为80 ℃。而过氧比和阴极压力在不同的负载电流下的优化方向是不同的;在低负载电流(50、100 A)下增加过氧比和阴极压力时,电堆输出功率的增长小于寄生功率,提供较低的过氧比和阴极压力有利于提升系统净功率;高负载电流(300 A)下,低过氧比和阴极压力会限制电堆输出功率,最低净功率仅为35.530 kW;合理增加过氧比和阴极压力后,获得的最优净功率为53.271 kW,通过运行参数优化可实现49.9%的净功率提升。

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    燃料电池氢气供应系统多功能测试平台设计
    张思龙,梁满志,孙珩凯,陈继成,张辉
    2024 (7):  1147-1156.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.002
    摘要 ( 166 )   HTML ( 16 )   PDF(4969KB) ( 250 )  

    近年来,随着燃料电池功率的不断提升,氢气供给系统朝向带有氢循环的盲端阳极拓扑构型发展。然而,针对氢气供给和循环的测试系统研究明显滞后,尤其在氢气循环泵和引射器等核心部件的性能测试方面。本文研发了多功能燃料电池氢气供应系统测试平台,实现了对不同构型氢气循环方案的氢气供应系统的零部件测试和特性数据采集、离线标定等功能。平台通过模拟真实电堆的压降、氢气消耗及产水产热,消除了测试对真实电堆性能和寿命产生损耗而造成的额外成本。最后,基于该平台对150 kW燃料电池的氢气供应系统进行了阳极压力控制和阳极吹扫控制测试,验证了所开发测试平台能够针对不同负载满足相应测试需求。

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    软包锂离子电池用铝塑膜成形性能研究
    邓道林
    2024 (7):  1157-1166.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.003
    摘要 ( 178 )   HTML ( 14 )   PDF(3051KB) ( 251 )  

    为保证软包锂离子电池用铝塑膜封装的可靠性,须严格控制成形后的铝层厚度,而其获得依赖大量的实物试验,导致前期设计优化和后期生产过程质量监控均须耗费高额成本。本文采用实物试验和仿真模拟相结合的方法,构建能精准表征铝塑膜力学性能的本构方程,并提出基于整体铝塑膜厚度对铝层厚度的预测方法,实现成形后铝塑膜和铝层厚度的精准预测。同时,基于仿真DOE,筛选关键影响因子,构建响应曲面模型,实现不同产品的快速预测及最佳参数匹配设计,也为生产实时质量监控提供解决方案。研究结果表明,多层复合铝塑膜在塑性阶段表现出了明显的各向异性,3参数Barlat-Lian本构模型,可较好表征铝塑膜的各向异性性能,明显优于单一方向弹塑性模型,可实现铝塑膜成形性能的精准预测。所构建的响应曲面模型可替代精细化有限元模型,实现对铝塑膜和铝层厚度精准预测和参数优化,误差小于5%,工艺参数优化后冲压成形铝层厚度可提升10%~20%。集成开发的应用APP可满足冲压工艺参数的快速设计评估、优化及成形质量实时监控等应用需求。

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    基于电化学阻抗谱的电池组不一致性诊断
    姚晗欣,王学远,袁永军,戴海峰,魏学哲
    2024 (7):  1167-1176.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.004
    摘要 ( 123 )   HTML ( 7 )   PDF(4250KB) ( 91 )  

    电池组中的单体电池之间可能会存在温度、荷电状态、老化状态(容量和内阻)等不一致。由于“短板效应”的存在,不一致性将会影响电池组的整体性能发挥,及时准确地进行不一致性诊断非常必要。考虑到上述提及的不一致性会对电极过程特性产生影响,进而反映在电化学阻抗谱(EIS)和弛豫时间分布(DRT)上,本文在结合等效电路厘清几种不一致性对EIS和DRT的影响规律后,创新性地提出了一种基于EIS和DRT的电池组不一致性诊断方法。通过将异常电池混入一组一致性良好的电池中,对比分析了K-means、AP和DBSCAN等无监督聚类算法性能,结果表明DBSCAN诊断准确率为99.2%,可以实现电池组内单体电池不一致性差异的准确诊断。

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    基于1dCNN-LSTM量化单体异常性的动力电池故障诊断方法
    陈吉清,冯雨佳,兰凤崇,王平
    2024 (7):  1177-1188.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.005
    摘要 ( 152 )   HTML ( 7 )   PDF(5286KB) ( 224 )  

    准确的动力电池单体性能评估对保障动力电池安全具有重要意义。目前基于数据驱动的电池故障诊断算法,大多对各单体电池进行相互比较,根据各单体电压等特征参数之间的差异,使用分类算法将离群单体认定为故障单体。然而当动力电池包内有多个异常表现相似的电池单体,或所有单体性能整体恶化时,难以区分甚至没有显著离群的个别单体,相互比较策略的应用范围受到限制。本文提出了一种基于1dCNN-LSTM量化单体异常性的动力电池故障诊断方法,结合车辆运动状态、驱动系统状态及动力电池电信号3类特征,建立1dCNN-LSTM融合模型估计理想状态下的单体实时电压参考值,根据各单体电压实测值与参考值之间的差异,量化各单体异常性。结合实际案例表明,对于因单体故障导致热失控的案例,本方法可以提前7日识别故障单体相比其他单体的明显异常,且可以在距离事故发生1年前甚至更早的放电片段中发现潜在风险;针对无明显单体不一致的整体恶化案例,可以实现事故发生前7日内的整体性能恶化过程跟踪。

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    基于WOA-VMD和香农熵的锂电池早期故障诊断研究
    胡杰,程雅钰,余海,贾超明,卿海华
    2024 (7):  1189-1196.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.006
    摘要 ( 88 )   HTML ( 5 )   PDF(4084KB) ( 226 )  

    针对当前电池管理系统无法诊断早期故障的问题,本文提出了一种基于WOA-VMD和香农熵的锂电池早期故障诊断方法。首先引入鲸鱼优化算法对变分模态分解算法进行参数寻优,提高变分模态分解算法的分解效果,使之分解得到包含更多故障特征信息的本征模态函数分量,再对单体电池电压信号进行分解重构,减少测量噪声和额外激励电压造成的影响。进而采用滑动窗口计算单体电压的香农熵极差和单体电压离差的总体香农熵,设置合适的阈值进行早期故障诊断。经过实际车辆数据验证,该方法可以提前10 min左右进行故障预警,且对于无故障车辆不会产生虚假预警,具有较强的鲁棒性和可靠性。

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    基于学习的无人驾驶车辆模型预测路径跟踪控制研究
    韩陌,何洪文,石曼,刘伟,曹剑飞,吴京达
    2024 (7):  1197-1207.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.007
    摘要 ( 276 )   HTML ( 19 )   PDF(3435KB) ( 435 )  

    针对无人驾驶车辆路径跟踪控制问题中预测模型准确性与计算成本平衡制约问题,本文提出了一种基于学习的模型预测(learning-based model predictive control, LB-MPC)路径跟踪控制策略。建立了车辆2自由度单轨动力学模型,深入分析了其与IPG TruckMaker模型单步响应误差随车速、踏板开度及前轮转向角的变化规律,设计了误差数据集构建和滚动更新方法,基于高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)建立了误差拟合模型,对标称单轨模型进行实时误差补偿修正。将误差修正模型作为预测模型,设计了路径跟踪代价函数,构建了二次规划优化问题,提出了一种基于学习的模型预测路径跟踪控制架构。基于IPG TruckMaker & Simulink联合仿真平台与实车平台,验证了所提GPR模型误差修正与LB-MPC路径跟踪控制策略的实时性与有效性。结果表明,相较于传统模型预测(model predictive control, MPC)路径跟踪控制策略,所提LB-MPC策略路径跟踪平均误差降低了23.64%。

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    面向自动驾驶场景的多目标点云检测算法
    陶乐,王海,蔡英凤,陈龙
    2024 (7):  1208-1218.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.008
    摘要 ( 178 )   HTML ( 8 )   PDF(5024KB) ( 186 )  

    基于点云的三维目标检测算法是自动驾驶系统中关键技术之一。目前基于体素的无锚框检测算法是学术界的研究热点,但是大多数研究都侧重于设计复杂的二阶段修正模块,在牺牲巨大的算法延迟的情况下带来有限的算法性能提升。而单阶段无锚框点云检测算法虽然具有更加精简的检测流程,但其检测性能难以满足自动驾驶场景的需求。对此,本文基于无锚框检测算法CenterPoint,提出了一种面向自动驾驶场景的单阶段无锚框点云目标检测算法。具体来说,本文通过引入编码解码稀疏模块,极大地促进了三维特征提取器对于空间非连通区域的信息交互,保证了三维特征提取器能够提取到满足各类目标检测的特征。此外,考虑到现有的二维特征融合主干与基于中心点的无锚框检测头的适配存在挑战性,本文通过引入自校正卷积和大核注意力模块,能够有效提取到目标区域的点云特征,并将目标区域的点云特征聚集到中心点区域,从而提升算法对于目标的召回率和检测精度。本文所提出的算法在大规模公开数据集nuScenes上进行模型训练和实验验证,与基准算法相比,mAP和NDS分别提升了5.97%和3.62%。同时,本文将所提出的算法在基于自主搭建的实车平台上进行实际道路实验,进一步证明了所提出算法的有效性。

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    引入自监督预训练的轨迹预测方法
    李琳辉,付一帆,王霆,王雪成,连静
    2024 (7):  1219-1227.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.009
    摘要 ( 129 )   HTML ( 6 )   PDF(3479KB) ( 149 )  

    针对目前基于监督学习的轨迹预测模型数据利用效率低、精度有限的问题,提出一种轨迹预测模型及通用的自监督预训练策略。首先,基于Transformer搭建轻量化的轨迹预测模型,实现场景时序空间特征提取与交互关系建模;其次,设计运动信息时序掩码、道路信息空间掩码、交互关系掩码3类掩码重建任务对模型进行自监督预训练,以提升模型对场景通用特征的提取能力;最后,以预训练权重为初始化参数在下游任务中进行监督学习微调。在Argoverse2 Motion Forecasting数据集的实验表明,模型在预训练任务中能够很好地重建出交通场景,引入自监督预训练能够有效提升预测精度和数据利用效率,且对不同预测任务具有通用性,在单目标轨迹预测与多目标轨迹预测任务上minFDE6指标分别提升3.3%与3.7%。

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    基于三分图匹配的智能车辆多传感器数据融合
    李路兴,魏超
    2024 (7):  1228-1238.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.010
    摘要 ( 94 )   HTML ( 4 )   PDF(4336KB) ( 249 )  

    多传感器融合是提高智能车辆感知效果的有效途径,针对激光雷达、毫米波雷达和相机3种传感器数据匹配问题,传统匹配方法(如二分图匹配)无法获得高的精度,同时匹配鲁棒性差。为此,本文提出一种基于三分图匹配的智能车辆多传感器数据融合算法,将3种传感器数据匹配问题抽象为有权三分图匹配问题,通过拉格朗日松弛将原问题空间分解为子空间,进而利用代价矩阵模型确定子空间内的顶点和边的权重,结合感知误差模型和似然估计确定感知误差后验分布,最终利用拉格朗日乘子(Lagrange Multiplier,LM)模型完成数据匹配。最后利用nuScenes训练集和实车实验对本文所提匹配算法的效果进行了验证,在数据集上本文算法比常用算法在F1得分方面提升了7.2%,而在多种实车场景测试中,本文算法也同样具有较好的感知精度和鲁棒性。

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    面向自动驾驶道路场景中异常案例的多模态数据挖掘算法
    王海,张桂荣,罗彤,邱梦,蔡英凤,陈龙
    2024 (7):  1239-1248.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.011
    摘要 ( 207 )   HTML ( 19 )   PDF(5240KB) ( 160 )  

    基于深度学习的视觉感知技术的发展有利于自动驾驶系统中环境感知技术的进步。然而,对于自动驾驶场景中的异常案例,目前的感知模型还存在一些问题。这是因为基于深度学习的感知模型的能力取决于训练数据集的分布。尤其是驾驶场景中的类别从未出现在训练集中,感知系统也往往很脆弱。因此识别未知类别和极端场景仍然是自动驾驶感知技术安全性的挑战。本文从处理数据集的角度出发,提出了一种新颖的多模态异常案例自动挖掘流程(corner case mining pipeline, CCMP)。为验证CCMP的有效性,在Waymo开放数据集的基础上构建了异常案例子集“Waymo-Anomaly”,该子集共有3 200个图像,每个图像都将包含文本中定义的异常案例场景。并且基于私有数据集Waymo-Anomaly,证明了CCMP针对异常案例场景挖掘的召回率可以达到91.7%。此外,还通过实验验证了目标检测器在包含异常案例的数据集中针对长尾分布的有效性。最终,希望从处理数据集的角度来提高自动驾驶感知模型在现实世界中的真实性。

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    一种基于简化可视图的建图和规划方法
    范晓临,张旭东,邹渊,尹鑫,刘颖群
    2024 (7):  1249-1258.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.012
    摘要 ( 89 )   HTML ( 7 )   PDF(3466KB) ( 180 )  

    当前车辆路径规划大部分是基于栅格地图的规划方法,这种方法在搜索面积较大时计算量也会大幅增加。相比之下,基于可视图的方法能够在路径搜索时减小计算量,但是受到障碍物复杂程度的影响较大。针对这一问题,本文结合SLAM和可视图的方法,提出了一种简化可视图的建图和规划方法。首先使用改进的SLAM算法生成点云地图,并进行动态障碍物的剔除。接着生成可视图,并基于障碍物的大小和顶点处内凹角的大小对可视图中多边形的复杂边缘进行简化,剔除冗余的顶点。最后通过仿真和实车实验证明,该方法相对原有的算法,在保证建图精度的情况下,可视图中多边形的顶点数量减少20%~30%,地图更新时间和整体算法的运行时间减少30%以上。这表明本文方法能够有效减小建图和规划过程的计算量和算法的运行时间。

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    电驱动总成多场耦合数据驱动建模及瞬态温度场实时在线预测
    唐鹏,赵治国,李豪迪,卢万成,杨建煜
    2024 (7):  1259-1272.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.013
    摘要 ( 145 )   HTML ( 4 )   PDF(10924KB) ( 214 )  

    开发电驱动总成(EDA)轻量级实时在线温度精确预测方法,对于提前有效监测其未来异常温度状态,确保车辆行驶安全至关重要。基于多物理场耦合与数据驱动融合建模,提出了EDA瞬态温度场在线预测方法。首先,建立EDA电-磁-热-流多物理场耦合有限元模型,并通过台架试验验证该模型准确性;其次,采用有限元模型生成了几种常规工况下的瞬态温度场数据集,以用于后续代理模型的测试验证;然后,结合有限元模型获取简化的热网络拓扑和图卷积神经网络,提出一种模型与数据双轮驱动建模的EDA时空关系图卷积神经网络预测模型;最后,通过不同工况下的离线仿真对比分析和台架在线测试,对所提出的温度预测模型进行有效性和实时性验证。实测离线数据集上的分析结果表明:全局预测误差和平均绝对误差分别为4.4 和1.25 ℃,相较于常规时序图卷积神经网络和门控递归单元方法分别降低17.3%、28.1%和5.3%、29.3%。台架在线预测结果也与真实测量值十分接近,其全局预测误差和平均绝对误差为3.99和0.66 ℃。总之,所提出的实时在线温度预测方法可以准确预测EDA真实温度变化。

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    基于数据驱动的车身结构智能设计与分析
    曹榕,华钧伟,李永成,郭方俐,侯文彬
    2024 (7):  1273-1281.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.014
    摘要 ( 139 )   HTML ( 8 )   PDF(2390KB) ( 225 )  

    概念设计作为汽车设计流程的重要阶段,需要快速地进行方案设计和方案评估。目前一般采用参数化设计和CAE相结合的方法,实现基于分析的车身结构概念设计。随着机器学习和深度学习算法的发展和成熟,智能设计方法将成为车身结构设计主要创新技术。本文使用数据驱动和优化设计相结合的方法,自主研发了车身结构智能设计软件工具(S-iVCD)。首先,基于残差网络和热力图回归算法提取车身结构特征点,实现车身结构概念模型的自动化建模。其次,基于高斯过程采样收集车身结构数据集,采用全连接神经网络模型构建了车身结构网络模型,通过将车身各部件参数输入训练好的网络模型,实时得到车身整体性能的结果。最后,将数据驱动计算与移动渐近线算法结合,快速实现考虑质量、弯曲刚度和扭转刚度的车身结构多目标优化设计。通过与有限元实例对比,计算结果的误差在允许范围内,优化计算时间大为缩短,轻量化率达到了7.4%。由此表明基于数据驱动的车身结构优化设计方法对于汽车概念设计阶段提高效率是有效的。

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    基于分数阶的空气弹簧建模及电动汽车主动悬架控制研究
    冯桂珍,赵东鹏,李韶华
    2024 (7):  1282-1293.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.015
    摘要 ( 130 )   HTML ( 5 )   PDF(4675KB) ( 275 )  

    电控空气悬架系统(electrically controlled air suspension, ECAS)具有调节悬架刚度和车身高度的功能,可有效改善车辆乘坐舒适性和操纵稳定性。以某乘用车ECAS为对象,利用分数阶理论描述橡胶气囊的黏弹性阻尼特性,考虑等效阻尼及滞回特性对其热力学模型进行了优化,结果与实验数据吻合良好,验证了优化后的空气弹簧模型的精确性。在此基础上,考虑车辆纵横向动力学特性与Dugoff轮胎模型,建立14自由度整车ECAS动力学模型,提出模型预测(model predictive control, MPC)主动悬架控制方法,以可测变量为控制器输入,实现直线及转向行驶工况下的主动控制。仿真与整车台架实验研究表明,分数阶修正模型可以很好地反映ECAS变刚度特性,基于MPC的主动悬架控制策略能实时调整空气弹簧刚度,控制车身姿态,有效改善电动汽车行驶时的平顺性与稳定性。论文的研究方法为车辆悬架系统建模及主动控制提供了一种新思路。

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    空气弹簧内部压缩气体热迟滞等效力学模型
    陈俊杰,徐进嫄,沈钰杰,吕辉
    2024 (7):  1294-1301.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.016
    摘要 ( 78 )   HTML ( 1 )   PDF(2946KB) ( 233 )  

    空气弹簧内部压缩空气的热交换效应导致其力学特性具有较强的热迟滞性和频率相关性。本文建立了一种热迟滞等效力学模型来描述空气弹簧内部压缩气体的能量交换过程。结合橡胶气囊模型,构建了涵盖橡胶气囊迟滞和压缩空气热迟滞的空气弹簧迟滞力学特性模型,并给出了模型关键参数的辨识方法。实验表明空气弹簧力学迟滞环和动刚度最大误差分别小于3.3%和6.7%,验证了迟滞力学特性模型的准确性。最后,揭示了压缩空气热迟滞随频率变化的内在规律。研究结果为查明空气弹簧的迟滞非线性机理及其有效利用提供了理论支撑。

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    基于LSTM-POD的汽车湍流尾迹的高时间分辨速度场重构
    杨志刚,李俣静,夏超,王梦佳,余磊
    2024 (7):  1302-1313.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.017
    摘要 ( 59 )   HTML ( 5 )   PDF(6235KB) ( 168 )  

    本文针对方背Ahmed汽车标模的湍流尾迹,建立基于长短时记忆法(long short-term memory,LSTM)和本征正交分解(proper orthogonal decomposition, POD)相结合的深度学习模型LSTM-POD。通过建立非时间分辨平面速度场POD模态系数和若干离散点的时间分辨速度信号的映射关系,实现了方背Ahmed汽车标模湍流尾迹流场的高时间分辨率重构,并对比了不同时间步长配置,即单时间步长(LSTM-Sin)和多时间步长(LSTM-Mul)对重构效果的影响。研究表明:LSTM-POD模型在时间序列重构中具有较强的学习和泛化能力。另外,LSTM-Mul考虑到了时间上的连续性和相关性,相较于LSTM-Sin,其重构出的低阶模态系数和速度场与POD的重构结果更吻合。本研究提出的深度学习模型可以缓解通过实验及高精度数值模拟获取高时间分辨率流场数据资源消耗大、计算效率低等问题。

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    一体化压铸铝合金前机舱轻量化设计与优化
    方志凌,宋燕利,康洁,张杏红,张丹
    2024 (7):  1314-1322.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.018
    摘要 ( 136 )   HTML ( 10 )   PDF(3922KB) ( 159 )  

    当前汽车行业对低碳化和轻量化的需求日益增长,新型一体化压铸技术应用于车身,能够实现质量、生产成本和周期的下降,并减少碳排放,成为各大汽车主机厂商争相研究热点。本文将某乘用车传统钢制车身前端机舱结构替换成一体化压铸件,对铝合金一体化前机舱进行了轻量化设计。通过SIMP法对前舱进行拓扑优化得到了最优刚度载荷路径,考虑前舱可铸造性对筋的拔模方向、厚度尺寸和位置分布进行设计。根据C-NCAP 2021进行正面碰撞仿真,通过田口实验设计方法与响应面优化改善了一体化压铸车身的耐撞性,并对优化后的白车身性能进行了仿真分析。与传统方案相比,一体化方案的质量减轻13.9%,白车身弯曲刚度提升9.7%,1阶模态达到要求。本文研究对后续一体化车身结构的平台化设计与工程应用具有指导意义。

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    多胞铝合金薄壁管耐撞性分析与区间优化设计
    钱立军,俞陆新,谷先广,梁文宇
    2024 (7):  1323-1334.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.019
    摘要 ( 69 )   HTML ( 1 )   PDF(5496KB) ( 180 )  

    铝合金多胞薄壁管轴向压缩在能量吸收方面比普通方形管具有更优的力学性能,在汽车、航空、军事装备以及其他产业应用前景非常广泛。为研究挤压型材6061-T6铝合金材料各向异性特征,在板材上分别沿挤压方向0°、45°、90°取样进行单轴拉伸力学特性试验,获取相应的应力-应变曲线和各向异性特征参数,基于各向异性硬化行为的屈服准则建立材料本构模型。设计口字、日字、目字等构型截面并对管件进行准静态压溃试验,通过对比分析变形-压溃力曲线表明目字型多胞铝合金薄壁结构具有更加优越的耐撞性能。为进一步获得目字型薄壁管最优设计参数,考虑泊松比、弹性模量等材料参数波动对结构耐撞性能产生不确定性影响,建立多胞铝合金薄壁管耐撞性区间不确定性优化模型,采用区间可能度方法将其转化为确定性问题,结合人工神经网络 (artificial neural networks, ANNs) 模型与交错投影寻踪遗传算法 (intergeneration projection genetic algorithm, IP-GA) 方法对该问题进行双层嵌套优化,分析不同可能度水平对不确定性优化结果的影响,为不同可靠性优化设计的选择提供指导性意见。

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