基于Pareto挖掘的白车身侧碰安全件轻量化优化设计

• 作者: 王登峰 李慎华
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 白车身 轻量化 多目标优化 多目标决策 熵权灰色关联分析
• 年，卷（期）: 2021,（13）
• 所属期刊栏目: 可持续制造
• 页码范围: 1584-1590,1637
• 页数: 8页
• 分类号: U463.83
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2021.13.010

摘要

为提高白车身轻量化优化效果,提出了熵权灰色关联分析法用于挖掘非支配Pareto解集中的最优解.建立了白车身及整车侧碰有限元模型,通过实车侧碰试验验证了所建模型的准确性.以侧碰安全件料厚为设计变量,综合考虑白车身弯扭刚度、振动频率等基本静-动态性能及侧碰安全性能,构建径向基函数神经网络结合Kriging(RBFNN-Kriging)混合近似模型并联合第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ算法)进行了多目标优化.最后,提出了熵权灰色关联分析法计算所有非支配Pareto解的灰色关联度,并以此为评价指标进行多目标决策.优化决策结果表明:在满足白车身性能设计基线的要求下,白车身侧碰安全件质量减小了2.68 kg,取得了较好的轻量化效果.