可轧制约束下VRB薄壁结构的厚度分布优化方法研究

作者：陈有松; 沈国民; 段利斌^*

来源：汽车工程, 2020, 42(12): 1728-1736.

DOI：10.19562/j.chinasae.qcgc.2020.12.016

• 轻量化
• VRB轧制板
• 厚度分布优化
• 综合学习粒子群优化

连续变厚度轧制工艺(variable-thickness rolled blanks, VRB)是一种先进的轻量化制造工艺,其制作而成的VRB薄壁结构具有质量轻、吸能效果好等优点。本文中以单帽型薄壁梁的横向冲击过程为研究对象,建立了VRB单帽型薄壁梁的高精度有限元模型,基于粒子群算法(particle swarm optimizer, PSO)的思想提出一种求解可轧制约束的VRB薄壁结构最优厚度分布问题的综合学习粒子群算法(comprehensive learning particle swarm optimizer, CLPSO)。该算法可求解可轧制约束和性能约束下包含大规模设计变量的VRB薄壁梁结构的最优厚度分布问题。为验证CLPSO算法的有效性,分别开展了有/无制造约束下的VRB薄壁结构的最优厚度优化设计。优化结果表明,有制造约束的CLPSO算法相比无制造约束的CLPSO算法更容易得到可用于生产制造的设计结果,且在满足性能约束与VRB可轧制约束条件下,VRB单帽型薄壁结构的质量相比等厚度结构减轻了21.7%。

• 出版日期2020
• 单位江苏大学