本發(fā)明涉及車(chē)輛制造，尤其是涉及一種用于汽車(chē)空心梁內(nèi)填充結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)方法。

背景技術(shù)：

1、相關(guān)技術(shù)中指出，汽車(chē)車(chē)身結(jié)構(gòu)中存在有大量的空心梁結(jié)構(gòu)，如前縱梁、a/b柱、門(mén)檻梁等。這些空心梁是車(chē)身中主要的承載和碰撞吸能結(jié)構(gòu)，相關(guān)研究表明在正面碰撞的過(guò)程中，吸能盒、防撞梁以及前縱梁等空心梁結(jié)構(gòu)的吸能量大約占碰撞過(guò)程總能量的50％。因此，車(chē)身結(jié)構(gòu)中空心梁的性能設(shè)計(jì)對(duì)整體承載和安全性能起著至關(guān)重要的影響。傳統(tǒng)的車(chē)身結(jié)構(gòu)中空心梁的性能設(shè)計(jì)主要集中在其橫向截面形狀(圓形、方形、六邊形、八邊形、混合形狀等)設(shè)計(jì)上和縱向曲率變化(波紋、正弦曲線、分層梯度等)上，其性能難以有大的提升。同時(shí)，為便于加工制造，這些空心梁通常被設(shè)計(jì)為縱向貫通，導(dǎo)致其橫向性能設(shè)計(jì)受到了較大限制。

2、近年，有部分研究發(fā)現(xiàn)用低密度材料或結(jié)構(gòu)(如泡沫、蜂窩結(jié)構(gòu)、點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)等)填充空心梁可以大大提升其承載和吸能性能。尤其是隨著3d打印技術(shù)的發(fā)展，具有輕質(zhì)、高孔隙率、高比強(qiáng)度和高吸能效率的點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)制造變得更加容易，被認(rèn)為是用于空心梁的絕佳填充結(jié)構(gòu)之一。但點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)填充的空心梁性能設(shè)計(jì)參數(shù)眾多，包括空心梁的橫截面形狀，點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)的幾何參數(shù)等。傳統(tǒng)的參數(shù)研究和優(yōu)化設(shè)計(jì)方法難以理清高維、復(fù)雜、多參數(shù)之間的相互關(guān)系，在面對(duì)點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)填充的空心梁這類(lèi)復(fù)雜結(jié)構(gòu)時(shí)的分析和優(yōu)化效率不高，且通常的優(yōu)化結(jié)果是基于設(shè)定優(yōu)化目標(biāo)的局部最優(yōu)單點(diǎn)設(shè)計(jì)，但由于設(shè)計(jì)和制造的不確定性，這種復(fù)雜結(jié)構(gòu)的局部最優(yōu)設(shè)計(jì)具有較高的不可靠性和不實(shí)用性。因此，如何高效、精確的設(shè)計(jì)點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)填充的空心梁是其在汽車(chē)應(yīng)用中遇到的主要挑戰(zhàn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問(wèn)題之一。為此，本發(fā)明在于提出一種用于汽車(chē)空心梁內(nèi)填充結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)方法，所述用于汽車(chē)空心梁內(nèi)填充結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)效率高，實(shí)現(xiàn)了在同一平臺(tái)對(duì)不同類(lèi)型梁的全自動(dòng)設(shè)計(jì)。

2、根據(jù)本發(fā)明的用于汽車(chē)空心梁內(nèi)填充結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)方法，包括：步驟s1，以點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)的約束條件，生成點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方案集合，其中設(shè)計(jì)參數(shù)包括圓桿直徑d、縱向?qū)訑?shù)n、橫向胞數(shù)m；步驟s2，對(duì)方案集進(jìn)行仿真分析，計(jì)算總吸能、比吸能；步驟s3，獲取所述設(shè)計(jì)參數(shù)與所述總吸能、比吸能、平均壓潰力、壓潰效率的關(guān)聯(lián)函數(shù)，形成仿真數(shù)據(jù)集；步驟s4，開(kāi)展數(shù)據(jù)挖掘，構(gòu)建形成根節(jié)點(diǎn)為所述設(shè)計(jì)參數(shù)以及葉節(jié)點(diǎn)為性能劃分多個(gè)集合的決策樹(shù)模型；步驟s5，用所述決策樹(shù)模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，當(dāng)所述比吸能、吸能效率大于預(yù)設(shè)值時(shí)，吸能效率落入優(yōu)秀子集，確定該方案為滿足該性能需求的設(shè)計(jì)。

3、根據(jù)本發(fā)明的用于汽車(chē)空心梁內(nèi)填充結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)方法，通過(guò)將傳統(tǒng)的仿真迭代設(shè)計(jì)提升為利用數(shù)據(jù)挖掘的智能化設(shè)計(jì)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)集中的設(shè)計(jì)參數(shù)與結(jié)構(gòu)性能之間的內(nèi)部規(guī)則關(guān)系，從而利用規(guī)則關(guān)系進(jìn)行高效的創(chuàng)成式設(shè)計(jì)，極大地提高了設(shè)計(jì)效率，通過(guò)上述方法設(shè)計(jì)的點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)填充的空心梁具有質(zhì)量輕，強(qiáng)度高，吸能性能好等優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了在同一平臺(tái)對(duì)不同類(lèi)型梁的全自動(dòng)設(shè)計(jì)。

4、在一些實(shí)施例中，在所述步驟s1中，所述設(shè)計(jì)參數(shù)還包括空心梁壁厚t和梁與點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)高度差h；在所述步驟s2中，同時(shí)計(jì)算平均壓潰力、壓潰效率，在所述點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)的設(shè)計(jì)空間內(nèi)通過(guò)doe全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法生成所述方案集，所述方案集中的每個(gè)方案為一個(gè)樣本，并用于創(chuàng)建相應(yīng)的點(diǎn)陣填充結(jié)構(gòu)有限元模型。

5、在一些實(shí)施例中，所述步驟s2包括：

6、步驟s2.1，進(jìn)行所述doe全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)，讀取doe全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)中每個(gè)樣本中點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)的設(shè)計(jì)方案，生成對(duì)應(yīng)點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)的三維幾何模型；

7、步驟s2.2，對(duì)所述三維幾何模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分、材料屬性定義及約束加載定義生成有限元模型；

8、步驟s2.3，對(duì)所述有限元模型進(jìn)行仿真分析，并對(duì)結(jié)果文件進(jìn)行分析。

9、在一些實(shí)施例中，所述結(jié)果文件中包括力曲線，對(duì)所述力曲線進(jìn)行積分運(yùn)算并獲得所述總吸能tea，表達(dá)式為：

10、

11、其中，z為壓潰長(zhǎng)度；f(x)為壓潰力；

12、通過(guò)表達(dá)式：計(jì)算所述比吸能sea，其中，m為總質(zhì)量；

13、通過(guò)表達(dá)式：計(jì)算所述平均壓潰力pm；

14、通過(guò)表達(dá)式：計(jì)算所述壓潰效率cfe，其中，pcf為壓潰力曲線峰值力。

15、在一些實(shí)施例中，將所述設(shè)計(jì)方案與所述結(jié)果文件的提取結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián)并形成所述數(shù)據(jù)集，表達(dá)式為：

16、t(d，n，m，t，h)＝tea

17、s(d，n，m，t，h)＝sea

18、p(d，n，m，t，h)＝pm

19、c(d，n，m，t,h)＝cfe

20、其中，所述表達(dá)式與所述數(shù)據(jù)集一一對(duì)應(yīng)。

21、在一些實(shí)施例中，在所述步驟s4中，對(duì)所述數(shù)據(jù)集開(kāi)展數(shù)據(jù)挖掘，采用基于信息熵理論的c4.5算法構(gòu)建決策樹(shù)模型并進(jìn)行相應(yīng)的剪枝。

22、在一些實(shí)施例中，所述步驟s4包括：

23、步驟s4.1，計(jì)算結(jié)構(gòu)性能對(duì)數(shù)據(jù)集的信息增益；

24、步驟s4.2，根據(jù)衡量標(biāo)準(zhǔn)不斷遞歸調(diào)用計(jì)算直到整個(gè)數(shù)據(jù)集中的特征不可分為止，所述決策樹(shù)模型中分別對(duì)應(yīng)excellent/e:e1＝{sea≥16kj/kg?and?cfe≥45％}；general/g:g1＝{sea≥13.64kj/kg?and?cfe≥35％}-e1；以及bad/b:l1＝u-e1-g1，分支上判斷條件為對(duì)應(yīng)決策節(jié)點(diǎn)內(nèi)的設(shè)計(jì)參數(shù)的取值范圍，其中，u為總數(shù)據(jù)樣本，e1,g1和l1為該數(shù)據(jù)集的子集；

25、步驟s4.3，對(duì)所述決策樹(shù)模型進(jìn)行剪枝處理；

26、步驟s4.4，對(duì)所述決策樹(shù)模型進(jìn)行精度分析。

27、在一些實(shí)施例中，所述步驟s4.1包括：

28、步驟s4.1.1，將s作為根節(jié)點(diǎn)，其目標(biāo)屬性y有c個(gè)類(lèi)別屬性，假設(shè)s中yi出現(xiàn)的概率pi，計(jì)算數(shù)據(jù)集s的信息熵h(s)公式為

29、

30、步驟s4.1.2，假設(shè)屬性a有k個(gè)不同取值，因此將s劃分為k個(gè)子集{s1,s2，…，si},計(jì)算屬性a對(duì)信息s的信息熵ha(s)，表達(dá)式為：

31、

32、步驟s4.1.3，計(jì)算按照屬性a劃分s的信息增益ig(s,a)，表達(dá)式為：

33、ig(s，a)＝h(s)-ha(s)

34、步驟s4.1.4，計(jì)算屬性的分裂信息e(a)及信息增益率g(a)，表達(dá)式為：

35、

36、在一些實(shí)施例中，所述步驟s5包括：

37、步驟s5.1，對(duì)所述決策樹(shù)模型的吸能效率劃分為三個(gè)等級(jí)：excellent/e:e1＝{sea≥16kj/kg?and?cfe≥45％}；general/g:g1＝{sea≥13.64kj/kg?and?cfe≥35％}-e1；以及bad/b:l1＝u-e1-g1，其中，u為總數(shù)據(jù)樣本，e1,g1和l1為該數(shù)據(jù)集的子集；

38、步驟s5.2，選擇設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)的性能需求為excellent/e:e1＝{sea≥16kj/kg?andcfe≥45％}，根據(jù)該性能需求在所述決策樹(shù)模型中獲得滿足該性能需求的設(shè)計(jì)道路；

39、步驟s5.3，設(shè)計(jì)道路進(jìn)行精度分析，并根據(jù)設(shè)計(jì)流程簡(jiǎn)單原則選擇最佳設(shè)計(jì)道路，確認(rèn)所述最佳設(shè)計(jì)道路形成的設(shè)計(jì)規(guī)則為用于該結(jié)構(gòu)吸能效率的最佳設(shè)計(jì)規(guī)則；

40、步驟s5.4，通過(guò)設(shè)計(jì)規(guī)則結(jié)合工藝規(guī)則生成多組創(chuàng)成式設(shè)計(jì)；

41、步驟s5.5，在多組創(chuàng)成式設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上開(kāi)展建模及驗(yàn)證分析，獲得多組結(jié)構(gòu)性能并驗(yàn)證多組創(chuàng)成式設(shè)計(jì)是否滿足結(jié)構(gòu)性能的需求，從中選擇最佳的一組作為最終設(shè)計(jì)方案。

42、在一些實(shí)施例中，所述點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)圓桿直徑d用于決定單個(gè)點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)的性能；縱向?qū)訑?shù)n和橫向胞數(shù)m用于決定填充結(jié)構(gòu)的縱向和橫向性能；空心梁壁厚t用于決定空心梁的性能；梁與點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)高度差h用于決定結(jié)構(gòu)的初始接觸性能。

43、在一些實(shí)施例中，所述衡量標(biāo)準(zhǔn)為先從候選劃分屬性中找出信息增益率高于平均水平的屬性，再?gòu)闹羞x擇增益率最高的屬性，將該屬性作為決策樹(shù)的節(jié)點(diǎn)，在該節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)上使用剩余屬性按照同樣的規(guī)則一直遞進(jìn)執(zhí)行上述節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建步驟。

44、本發(fā)明的附加方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過(guò)本發(fā)明的實(shí)踐了解到。