[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

说明书

本发明公开了一种轨道交通车辆车体数字样机的优化设计方法，涉及轨道交通技术。所述优化设计方法，在整车车体有限元模型的基础上，采用变密度法进行拓扑优化设计而得到整车车体的材料密度分布结构，通过改变该材料密度分布结构中每个单元的材料密度值而得到不同的整车车体模型结构，使得车体模型结构可变，从而在此基础上进行拓扑结构的优化；该优化设计方法在满足约束变量的设计要求下，采用ASA算法和变密度法求得优化变量最优解，而最优解对应的车体模型结构，即为满足约束条件的最优的材料密度分布结构，达到了车体轻量化设计的效果。

技术领域

本发明属于轨道交通技术领域，尤其涉及一种轨道交通车辆车体数字样机的优化设计方法。

背景技术

数字样机(MDU，Digital Mock-up)技术是以CAD(Computer Aided Design)、CAE(Computer Aided Engineering)和CAM(computer Aided Manufacturing)等技术为基础，以机械系统运动学、动力学和控制理论为核心，并融合虚拟现实、仿真技术、三维计算机图形技术、网络通信技术、分布式协同技术等，将分散的产品设计开发和分析过程集成在一起，通过建立产品的虚拟原型(Virtual prototype)进行仿真试验，从视觉、听觉、触觉及功能和行为上模拟真实产品，也有学者将其称之为虚拟样机(Virtual Prototyping,VP)技术。数字样机是不同领域CAx/DFx模型、仿真模型与VR/可视化模型的有效集成与协同应用。

轨道交通车辆的车体数字化样机是整体样机的一个部分，通过协同软件与其它样机进行数据交流。目前，轨道交通车辆的车体数字样机多为几何样机，且样机的设计优化一般都是基于固定的基本模型进行厚度优化，由于结构固定，不能进行拓扑优化，无法设计出创新的车体结构，轻量化效果有限。同时，车体的优化过程因缺少优化工具多为手动优化，由工程设计师凭经验进行车体结构的拓扑优化，存在反复修改和反复计算的过程，耗时耗力，且无法找到全局最优解。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种轨道交通车辆车体数字样机的优化设计方法，采用变密度法和自适应模拟退火算法(Adaptive Simulated Annealing ASA)进行整车拓扑优化，能获得在满足约束条件下的全局最优解，再通过人工修形，局部形状与尺寸优化，以及整车强度刚度校核，可获得工程实际中具有经济制造工艺性的且满足强度和刚度条件的最轻量化的整车车体结构。

本发明是通过如下的技术方案来解决上述技术问题的：一种轨道交通车辆车体数字样机的优化设计方法，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。

本发明的优化设计方法，在整车车体有限元模型的基础上，采用变密度法进行拓扑优化设计，整车车体模型由多个单元构成，改变每个单元的材料密度，能够得到不同重量的车体模型结构，使得车体模型结构可变，再在满足约束变量(车体强度和刚度)的设计要求下，采用ASA算法和变密度法求得优化变量最优解(车体总重量最小)，而最优解对应的车体模型结构，即为满足约束变量的最优的材料密度分布结构，达到了车体轻量化设计的效果；该优化设计方法中整车车体模型结构是变化的，并在此基础上进行拓扑优化设计，采用ASA算法和变密度法能够求得全局最优解，而ASA算法和变密度法可以通过协同软件Isight来调用，无需工程师手动优化，提高了优化设计效率和优化设计精度。

进一步地，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；