一種功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠及優化方法與流程
本發明涉及汽車被動安全領域，尤其涉及一種功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠及優化方法。
背景技術：
在交通事故中，追尾事故占的比例最高，當發生追尾事故時，對被追尾車內的乘員的安全很重要。所以，汽車后保險杠的耐撞性必須要在汽車設計過程中給予足夠的重視。目前，大多數汽車的后保險杠采用材料的是鑄鐵，耐撞性得到了保證，但是不符合汽車設計的輕量化要求；也有部分汽車采用泡沫材料，雖然達到了輕量化的目的，但是耐撞性明顯不足。
技術實現要素：
本發明所要解決的技術問題是針對背景技術中所涉及到的缺陷，提供一種功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠及優化方法。
本發明為解決上述技術問題采用以下技術方案：
一種功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠，包含保險杠前蓋、保險杠本體和保險杠后蓋；
所述保險杠本體采用負泊松比材料制成，用于在汽車發生碰撞時進行吸能；
所述保險杠前蓋、保險杠后蓋用于相互配合組成殼體將所述保險杠本體固定在其中后和所述汽車的車身相連。
作為本發明一種功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠進一步的優化方案，所述保險杠前蓋呈板裝，保險杠后蓋沿汽車軸向方向的截面為u型；
所述保險杠前蓋沿汽車縱向方向上的長1220mm，沿汽車豎直方向上的高為90mm，自身的厚度為1mm；
所述保險杠后蓋沿汽車縱向方向上的長1220mm，沿汽車軸向方向上的寬為128mm，沿汽車豎直方向上的高為90mm，自身的厚度為1mm。
作為本發明一種功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠進一步的優化方案，所述保險杠本體沿汽車縱向方向由三層負泊松比單胞元構成，每層負泊松比單胞元的厚度梯度值恒定；
所述負泊松比單胞元呈內凹六邊形，其特征參數值分別為：底邊長為10.5mm，斜壁長為6.291mm，底邊和斜壁夾角為75.5deg，厚度為1mm。
本發明還公開了一種基于該功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠的優化方法，包含以下步驟：
步驟1)，利用doe試驗優化方法、參數化建模、有限元分析，擬合出響應面模型；
步驟2)，基于響應面模型運用田口設計穩健性方法對汽車后保險杠進行優化，得到最優的汽車后保險杠前蓋厚度、保險杠后蓋厚度，及負泊松比單胞元沿縱向方向的厚度梯度。
作為本發明一種功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠的優化方法進一步的優化方案，所述1)包括以下詳細步驟：
步驟1.1)，在isight中，利用最優拉丁超立方實驗設計方法，得到n組保險杠前蓋、后蓋及保險杠本體的負泊松比結構單胞元的厚度梯度參數，n為大于1的自然數、為預先設定的閾值；
步驟1.2)，根據步驟1.1)得到的n組參數，在catia中，編制宏程序，建立n組功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠幾何模型；
步驟1.3)，在hypermesh中，根據步驟1.2)的n組功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠幾何模型，建立n組汽車后側碰撞有限元模型，并通過lsdyna求解出n組有限元計算結果；
步驟1.4)，利用橢圓基神經網絡代理模型方法，根據步驟1.3)的n組有限元計算結果，以保險杠前蓋厚度、保險杠后蓋厚度、負泊松比單胞元沿軸向方向的梯度和碰撞車速為輸入，分別以最大碰撞力、比吸能為輸出建立兩個橢圓基神經網絡代理模型；
步驟1.5)，通過相關系數r2和均方根誤差σrmse方法來評價步驟1.4)中得到的兩個橢圓基神經網絡代理模型的精度，若相關系數r2大于等于0.9且均方根誤差σrmse大于等于0.1，說明響應面模型的精度滿足要求，則繼續執行步驟1.6)；反之，重新執行步驟1.1)至步驟1.4)，直至滿足精度要求為止；
所述相關系數r2和均方根誤差σrmse的計算公式分別為：
其中，n為樣本點數，p為多項式項數，i為第i個樣本點，fi為第i個樣本點的有限元分析值，fi'為第i個樣本點的響應面模型計算值，
作為本發明一種功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠的優化方法進一步的優化方案，所述2)包括以下詳細步驟：
步驟2.1)，在isigit中，選取控制因素為保險杠前蓋厚度、保險杠后蓋厚度、負泊松比單胞元沿縱向方向的厚度梯度，并對每個因素各取四個水平，按照正交實驗優化方法，不考慮參數見的交互作用，編制有16組參數組合的控制因素實驗表l16；
步驟2.2)，繼續選取噪聲因素為剛性墻碰撞汽車后保險的速度，對噪聲因素取四個水平，編制有4組參數組合的噪聲因素實驗表l4；
步驟2.3)，以步驟2.1)中的控制因素實驗表l16為內表，步驟2.2)中的噪聲因素實驗表l4為外表，編制組合表，組合表的實驗次數為16*4＝64次；
步驟2.4)，根據組合表和兩個橢圓基神經網絡代理模型，得到與組合表相對應的64次試驗的最大碰撞力和比吸能值；
步驟2.5)，根據望大特性，計算出三個控制因素在各水平上相對于最大碰撞力和比吸能的信噪比，并以控制因素各水平為橫坐標、對應的信噪比為縱坐標，作出最大碰撞力響應圖和比吸能響應圖，其中信噪比sn的計算公式如下：
式中，yi為第i次試驗的目標函數值；
步驟2.6)，計算得到每個控制因素的貢獻率，根據最大的貢獻率，確定對最大碰撞力和比吸能影響最大的控制因素，并從最大碰撞力響應圖和比吸能響應圖上找出每個因素的最佳點，即信噪比最大的點，將其組合，得到最優的組合，其對應的保險杠前蓋厚度、保險杠后蓋厚度、負泊松比單胞元沿縱向方向的厚度梯度即為最優解。
作為本發明一種功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠的優化方法進一步的優化方案，所述步驟2.6)中的每個因素貢獻率計算步驟如下：
步驟2.6.1)，根據以下公式計算總的平均信噪比
式中，n為試驗設計中的總試驗次數，(sn)i為第i次試驗的信噪比；
步驟2.6.2)，根據以下公式計算總離差平方和ss：
步驟2.6.3)，根據以下公式計算第i個因素的離差平方和ssi：
式中，k為因素的水平數；t為第i個因素在第i水平上的試驗次數；
步驟2.6.4)，根據以下公式計算每個因素的貢獻率：
式中，pi為第i個因素的貢獻率。
本發明采用以上技術方案與現有技術相比，具有以下技術效果：
1.本發明公開一種功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠，該保險杠結合了功能梯度和負泊松比結構，保證了整個汽車后保險杠的質輕、吸能好的特性；
2.本發明的優化方法依次采用了doe試驗優化方法、參數化建模、響應面模型、田口設計的穩健性方法對汽車保險杠進行優化設計，最終確定了最優狀態下的保險杠前蓋厚度、保險杠后蓋厚度，及負泊松比結構的單胞元沿縱向方向的厚度梯度。
附圖說明
圖1是本發明實施例提供的一種功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠示意圖；
圖2是本發明實施例提供的汽車后保險杠前蓋尺寸結構示意圖；
圖3是本發明實施例提供的汽車后保險杠后蓋示意圖；
圖4是本發明實施例提供的汽車后保險杠負泊松比結構沿汽車縱向的梯度分布示意圖；
圖5是本發明實施例提供的汽車后保險杠負泊松比結構單胞元尺寸示意圖；
圖6是本發明實施例提供的一種功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠柱優化方法流程圖。
具體實施方式
下面結合附圖對本發明的技術方案做進一步的詳細說明：
如圖1所示，一種功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠，包含保險杠前蓋、保險杠本體和保險杠后蓋；保險杠本體采用負泊松比材料制成，用于在汽車發生碰撞時進行吸能；保險杠前蓋、保險杠后蓋用于相互配合組成殼體將保險杠本體固定在其中后和汽車的車身相連。
保險杠前蓋呈板裝，保險杠后蓋沿汽車軸向方向的截面為u型。
如圖2所示，保險杠前蓋沿汽車縱向方向上的長1220mm，沿汽車豎直方向上的高為90mm，自身的厚度為1mm。
如圖3所示，保險杠后蓋沿汽車縱向方向上的長1220mm，沿汽車軸向方向上的寬為128mm，沿汽車豎直方向上的高為90mm，自身的厚度為1mm。
如圖4所示，保險杠本體沿汽車縱向方向由三層負泊松比單胞元構成，每層負泊松比單胞元的厚度梯度值恒定。
如圖5所示，負泊松比單胞元呈內凹六邊形，其特征參數值分別為：底邊長為10.5mm，斜壁長為6.291mm，底邊和斜壁夾角為75.5deg，厚度為1mm。
本發明還公開了一種功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠的優化方法，具體步驟如下：
步驟1)，利用doe試驗優化方法、參數化建模、有限元分析，擬合出響應面模型；
步驟2)，基于響應面模型運用田口設計穩健性方法對汽車后保險杠進行優化設計，得到最優的汽車后保險杠前蓋厚度、保險杠后蓋厚度，及負泊松比結構的單胞元沿縱向方向的厚度梯度。
本發明還公布了一種功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠的優化方法，其特征在于，所述1)包括以下詳細步驟：
步驟1.1)，在isight中，利用最優拉丁超立方實驗設計方法，得到n組保險杠前蓋、后蓋及保險杠本體的負泊松比結構單胞元的厚度梯度參數，n為大于1的自然數、為預先設定的閾值；
步驟1.2)，根據步驟1.1)得到的n組參數，在catia中，編制宏程序，建立n組功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠幾何模型；
步驟1.3)，在hypermesh中，根據步驟1.2)的n組功能梯度負泊松比結構的汽車后保險杠幾何模型，建立n組汽車后側碰撞有限元模型，并通過lsdyna求解出n組有限元計算結果；
步驟1.4)，利用橢圓基神經網絡代理模型方法，根據步驟1.3)的n組有限元計算結果，以保險杠前蓋厚度、保險杠后蓋厚度、負泊松比單胞元沿軸向方向的梯度和碰撞車速為輸入，分別以最大碰撞力(fmax)、比吸能(sea)為輸出建立兩個橢圓基神經網絡代理模型；
步驟1.5)，通過相關系數r2和均方根誤差σrmse方法來評價步驟1.4)中得到的兩個橢圓基神經網絡代理模型的精度，若相關系數r2大于等于0.9且均方根誤差σrmse大于等于0.1，說明響應面模型的精度滿足要求，則繼續執行步驟1.6)；反之，重新執行步驟1.1)至步驟1.4)，直至滿足精度要求為止；
所述相關系數r2和均方根誤差σrmse的計算公式分別為：
其中，n為樣本點數，p為多項式項數，i為第i個樣本點，fi為第i個樣本點的有限元分析值，fi'為第i個樣本點的響應面模型計算值，
所述步驟2)包括以下詳細步驟：
步驟2.1)，在isigit中，選取控制因素為保險杠前蓋厚度、保險杠后蓋厚度、負泊松比單胞元沿縱向方向的厚度梯度，并對每個因素各取四個水平，按照正交實驗優化方法，不考慮參數見的交互作用，編制有16組參數組合的控制因素實驗表l16；
步驟2.2)，繼續選取噪聲因素為剛性墻碰撞汽車后保險的速度，對噪聲因素取四個水平，編制有4組參數組合的噪聲因素實驗表l4；
步驟2.3)，以步驟2.1)中的控制因素實驗表l16為內表，步驟2.2)中的噪聲因素實驗表l4為外表，編制組合表，組合表的實驗次數為16*4＝64次；
步驟2.4)，根據組合表和兩個橢圓基神經網絡代理模型，得到與組合表相對應的64次試驗的最大碰撞力(fmax)和比吸能(sea)值；
步驟2.5)，根據望大特性，計算出三個控制因素在各水平上相對于最大碰撞力和比吸能的信噪比，并以控制因素各水平為橫坐標、對應的信噪比為縱坐標，作出最大碰撞力響應圖和比吸能響應圖，其中信噪比sn的計算公式如下：
式中，yi為第i次試驗的目標函數值；
步驟2.6)，計算得到每個控制因素的貢獻率，根據最大的貢獻率，確定對最大碰撞力(fmax)和比吸能(sea)影響最大的控制因素，并從最大碰撞力響應圖和比吸能響應圖上找出每個因素的最佳點，即信噪比最大的點，將其組合，得到最優的組合，其對應的保險杠前蓋厚度、保險杠后蓋厚度、負泊松比單胞元沿縱向方向的厚度梯度即為最優解。
所述步驟2.6)中的每個因素貢獻率計算步驟如下：
步驟2.6.1)，根據以下公式計算總的平均信噪比
式中，n為試驗設計中的總試驗次數，(sn)i為第i次試驗的信噪比；
步驟2.6.2)，根據以下公式計算總離差平方和ss：
步驟2.6.3)，根據以下公式計算第i個因素的離差平方和ssi：
式中，k為因素的水平數(本發明為k＝4)；t為第i個因素在第i水平上的試驗次數；
步驟2.6.4)，根據以下公式計算每個因素的貢獻率：
式中，pi為第i個因素的貢獻率。
本技術領域技術人員可以理解的是，除非另外定義，這里使用的所有術語(包括技術術語和科學術語)具有與本發明所屬領域中的普通技術人員的一般理解相同的意義。還應該理解的是，諸如通用字典中定義的那些術語應該被理解為具有與現有技術的上下文中的意義一致的意義，并且除非像這里一樣定義，不會用理想化或過于正式的含義來解釋。
以上所述的具體實施方式，對本發明的目的、技術方案和有益效果進行了進一步詳細說明，所應理解的是，以上所述僅為本發明的具體實施方式而已，并不用于限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
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