[发明专利]一种轨道交通车辆车体数字样机的优化设计方法

权利要求书

1.一种轨道交通车辆车体数字样机的优化设计方法，其特征在于，包括以下几个步骤：

步骤1：构建整车车体的有限元模型；

步骤2：采用变密度法对所述有限元模型进行拓扑优化设计，得到整车车体的材料密度分布结构，在所述材料密度分布结构上设计载荷，确定设计变量、约束变量以及优化变量；

步骤3：在满足约束变量的条件下，以设计变量为输入，采用ASA算法和变密度法求取优化变量的最优解以及该最优解对应的设计变量，即得到满足约束变量的最优的材料密度分布结构；

所述步骤3中，求取优化变量最优解的具体操作包括以下几个子步骤：

步骤3.1：设材料密度分布结构中设计区的每个单元的初始材料密度均为1，设计区所有单元材料密度值的状态向量为初始解S₀，设计区的重量与非设计区的重量之和作为初始车体总重量GS₀；

步骤3.2：令GS_i＝GS_i-1-ΔGS_i，

其中，i＝1,2,3,…，GS_i表示当前车体总重量，ΔGS_i表示车体总重量的变化值；令t＝1，t的取值为1,2,3,…,L，L表示迭代次数，每个GS_i迭代的最大次数为L次；令j＝1，j＝1,2,3,…,m，m表示每个新解S_t′满足约束变量的最大迭代次数；

步骤3.3：采用变密度法产生解S_j；

步骤3.4：计算解S_j对应的车体的强度和刚度是否满足约束变量，如果满足，则S_t′＝S_j，转入步骤3.5；如果不满足，且j≤m，则j＝j+1，转入步骤3.3；

步骤3.5：计算设计区总重量的变化值ΔE_t＝C(S_t′)-C(S_t′_-1)，其中，C(S_t′)表示新解S_t′对应的设计区总重量评价函数；

步骤3.6：当ΔE_t＜0时，接受S_t′为当前最优解，当ΔE_t≥0时，接受S_t′_-1为当前最优解；

步骤3.7：如果t≤L，则t＝t+1，转入步骤3.3，否则，以C(S′_t)最小时对应的S′_t作为当前最优解S_i，i＝i+1，转入步骤3.2；

步骤3.8：判断是否满足终止条件，终止条件为连续若干个新解S′_t都未被接受，如果满足终止条件，则结束算法，以S′_t-1作为最优解输出，否则i＝i+1，转入步骤3.2。

2.如权利要求1所述的优化设计方法，其特征在于，在所述有限元模型构建之前，先根据整车车体的设计尺寸构建整车车体的初始几何模型；

所述初始几何模型包括车体横截面的外部轮廓尺寸和内部轮廓尺寸，以及门窗的位置和基本尺寸；

其中，所述外部轮廓尺寸通过车体类型及车体类型的标准尺寸来确定，所述内部轮廓尺寸通过车内内装板的尺寸来确定。

3.如权利要求2所述的优化设计方法，其特征在于，构建所述有限元模型的具体操作为：将所述初始几何模型导入至CAE软件中，进行网格划分，形成多个网格单元，然后在多个网格单元中定义非设计区和设计区。

4.如权利要求1所述的优化设计方法，其特征在于，所述步骤2中，拓扑优化设计的具体操作包括以下几个子步骤：

步骤2.1：将每个单元的材料密度取值为0～1，0表示该单元无材料，1表示该单元有材料存在，0到1之间表示该单元的材料为虚构材料；

步骤2.2：引入惩罚技术，来惩罚材料密度的中间值，使得每个单元的材料密度为0或者1；

步骤2.3：在非设计区设置载荷，以每个单元的材料密度为设计变量，以该载荷下整车车体的强度和刚度为约束变量，以及以整车车体的总重量为优化变量。