1.前言

白車身中存在很多面積大的鈑金件，純平的鈑金的平面剛度、局部模態都比較差，因此需要進行形貌優化。開始優化前需要解決下面三個問題，盡可能優化出最好的結果：

1.首先對當前的特征形式進行統計，查找其中的設計規律

2.其次研究鈑金形貌優化的邊界條件

3.選取合適的加工約束

2.備胎坑結構統計

以備胎坑為例，對現有車型的備胎坑特征進行了統計，發現有兩種趨勢，第一種：

1.備胎坑底面為環裝或者圓臺

2.四周為輻射狀特征

3.備胎坑下方無橫梁支撐

第二種：

1.備胎坑底面特征無特定規律，左右對稱

2.四周特征較少

3.備胎坑下方有橫梁支撐

對車型的特征尺寸進行了統計，發現：

備胎坑特征高度一般在5mm-16mm之間

3.備胎坑模態

對每個車型的備胎坑模態進行分析

只有備胎坑，厚度均為0.7mm，約束焊點位置：

1.模態階數在5-10之間

2.基頻在50Hz以上

通過對一個沒有特征的備胎坑進行應變能分析，查找薄弱位置

C、F、I相對其它車型設計更優

1.模態階數在5-6的：D、F、I

2.基頻模態在70Hz以上的：C、F、I

3.根據應變能分析，薄弱位置位于前側邊緣，以及中間靠前的位置。C、F車型的設計與此相符，可參考其特征設計。

4.備胎坑結構影響因素分析

分析備胎坑深度變化，對模態性能的影響：

1.使用無特征的備胎坑，模態變化很小

2.使用有特征的備胎坑，模態變化很小

分析結構設計，對模態性能的影響：

1.增加橫梁后，模態有明顯改善，其中奇駿本無橫梁，使用子模型進行分析，仍然變化不大。

2.底部增加橫梁非常有效，如果未考慮橫梁方案，則特征設計非常重要

分析厚度深度變化，對模態性能的影響：

1.使用無特征的備胎坑，模態變化很小，階數有所減少

2.使用有特征的備胎坑，模態變化很小

通過以上分析發現：

1.厚度&深度均對模態有影響，但是不是決定性的

2.備胎坑特征設計、備胎坑外的結構設計起決定性作用

5.備胎坑優化

鈑金特征對整車的整體性能的影響較小(白車身剛度、模態、安全)，則應考慮局部的性能：

1.如果有安裝點，則此處必須減小力的作用面，增加凸臺

2.如果沒有安裝點則考慮最大化剛度或者最大化模態，局部模態分析常用作鈑金形貌優化的約束條件

   a.對于特征為自由形狀或者單一形狀的可以考慮一步優化。

   b.對于包含兩種類型形狀的，可考慮分步優化。

3.約束的選取

   a.約束鈑金的四周

   b.有連接的位置也應該設為約束(模型截取，可以約束截取位置)

4.設計空間的設置

   a.有連接的位置，處于零件包圍的位置設置為非設計空間

   b.空白位置設為設計空間

轎車車身后地板部位為放置備胎的地方。因為備胎池為深沖壓區域，該部位的材料性能要求較為特殊。一般該處材料的屈服強度比較低，但還要保證其有較好的NVH性能，防止產生振動噪聲。一般情況下可以通過增加鈑金件的厚度和壓制加強筋的方法來提高備胎池剛度和NVH性能：

1.提高基頻，前200Hz內的模態數量最少

2.不同階次間，間隔大(引用)

Optistruct形貌優化尺寸控制：

Optistruct形貌優化特征控制

none:特征尺寸對優化結果的影響：

1.隨著高度尺寸增加，優化后基頻增大，階數減少

2.隨著寬度尺寸增加，優化后基頻減小，階數變化較小

1pln:特征尺寸對優化結果的影響：

1.隨著高度尺寸增加，優化后基頻增大，階數減少

2.隨著寬度尺寸增加，優化后基頻減小，階數變化較小

linear:特征尺寸對優化結果的影響：

1.隨著高度尺寸增加，優化后基頻增大，階數減少

2.隨著寬度尺寸增加，優化后基頻減小，階數變化較小

circular:特征尺寸對優化結果的影響：

1.隨著高度尺寸增加，優化后基頻增大，階數減少

2.隨著寬度尺寸增加，優化后基頻減小，階數變化較小

cyclic+ucyc：

cyclic&1pln+ucyc：

cyclic&lin+ucyc

cyclic&rad+ucyc：

特征尺寸對優化結果的影響：

1.同一類型特征，隨著高度尺寸增加，優化后基頻增大，階數減少

2.同一類型特征，隨著寬度尺寸增加，優化后基頻減小，階數變化較小

3.不同特征，相同的尺寸下優化結果近似一致，同時H15：W20組合最好

4.cyclic對應不同的類型時，ucyc=0/1時，基本一致，只有在>=2時，才產生差異

優化方式對結果的影響：

1.使用無特征類型：none

2.使用H15：W20組合

3.優化方法

  a.最大化一階模態

  b.前六階模態加權最小

  c.第一步1階、2階加權最小；第二步2階、3階加權最小

  d.按照對標的結果，首先優化底部，使用circular；其次優化外側，使用none，前六階模態加權最小

優化方式對結果的影響：

1.方法d效果最好，驗證了之前的對標結果

2.除優化之外，可以直接借鑒對標車的結構特征

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