汽車控制臂的案例
基于optistruct靜態多工況下汽車控制臂多目標拓撲優化 ￥80
本例以汽車控制臂三種工況下的多目標拓撲優化為例，講述在optistruct中是如何進行多目標拓撲優化，從而滿足特定要求下汽車控制臂的概念設計，先通過單目標拓撲優化得到每個工況的最大與最小柔度值，然后通過基于SIMP的多工況靜態剛度拓撲優化數學模型得到三各工況綜合柔度的優化方程
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基于optistruct汽車控制臂多目標拓撲優化 ￥15
汽車控制臂三種工況下的多目標拓撲優化為例，講述在optistruct中是如何進行多目標拓撲優化，從而滿足特定要求下汽車控制臂的概念設計。對于單目標拓撲優化你會發現每一種工況下拓撲優化的結果不一樣，多目標拓撲優化則綜合考慮多種工況下的目標得到一個綜合結果。
對于多目標優化常用的手段：1、將目標轉化為約束條件；2、對多目標采用加權的方法得到一個綜合目標。本案例中采用方法2。
變量：設計空間中每個單元的密度；
約束：體積分數不超過0.3；
目標：多種工況下的綜合應變能最小（每種工況目標權重自定義，此處都定為一樣的1）。
有限元模型
拓撲結果（ISO=0.15）
柔度迭代曲線
本案例僅提供模型文件及相關指導，凡購買的朋友針對本案例仿真實現上有什么疑問可以私信。
請尊重原創，版權所有，翻版必究
展開 基于optistruct汽車控制臂單目標拓撲優化 ￥5
汽車控制臂三種工況下的單目標拓撲優化為例，講述在optistruct中是如何進行拓撲優化，從而滿足特定要求下汽車控制臂的概念設計。你會發現每一種工況下拓撲優化的結果不一樣，對應的應變能迭代曲線也會有所區別。
變量：設計空間中每個單元的密度；
約束：體積分數不超過0.3；
目標：每種工況下的應變能最小。
有限元模型
工況1優化后的結果：
拓撲結果（ISO=0.15）
柔度迭代曲線
工況2優化后的結果：
拓撲結果（ISO=0.15）
柔度迭代曲線
工況3優化后的結果：
拓撲結果（ISO=0.15）
柔度迭代曲線
本案例僅提供模型文件及相關指導，凡購買的朋友針對本案例仿真實現上有什么疑問可以私信。下一節將推出如何結合多種工況進行多目標拓撲優化。
展開 基于optistruct汽車控制臂加權頻率（低階頻率）拓撲優化 ￥15
對于汽車零部件及其系統，模態分析是動態特性分析中的重要環節，模態分析的實質就是為了獲得其固有頻率及陣型。模態分析是動態特性分析的核心內容。本案例采取加權頻率（低階1-3階頻率）作為優化目標，并以體積分數不超過0.3作為約束條件,使汽車控制臂模態頻率得到提高。其它詳細說明見收費內容部分。
有限元模型
加權頻率（低階1-3階頻率）拓撲優化結果（ISO=0.15）
加權特征值迭代曲線
優化前的前三階模態及陣型：
一階模態
二階模態
三階模態
優化后的前三階模態及陣型：
一階模態
二階模態
三階模態
其實這種方法優化后的結果與上一節基于optistruct汽車控制臂低階動態特性拓撲優化，雖然采用的方法略有些差異，其結果基本上一樣，略微有點小差別。
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基于多工況加權柔度響應的汽車控制臂拓撲優化
· 模態頻率約束：有時為了控制NVH（噪聲、振動與平順性）性能，需要在優化中加入頻率約束（如一階模態頻率>某個值）。
· 應力約束：柔度優化不能直接控制應力，最優剛度設計可能存在應力集中。通常的流程是先進行柔度拓撲優化得到概念構型，再進行尺寸和形狀優化來細化并校核應力。
· 工藝約束：需要考慮制造工藝，如壓鑄、鍛造或鈑金沖壓。先進的拓撲優化軟件可以添加拔模方向、對稱性、最小尺寸等制造約束。
四、總結
基于多工況加權柔度響應的拓撲優化是汽車控制臂輕量化設計的強大工具。它通過一個系統的、數學驅動的過程，幫助工程師從無到有地發現既滿足多種性能要求又極致輕量化的創新結構方案，是現代CAE驅動設計（CAE-Driven Design）的典范。
其核心思想是：通過加權求和將復雜的多目標問題轉化為單目標問題，利用變密度法迭代尋找材料的最佳布局，最終得到一個綜合性能最優的輕量化概念結構。
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展開 基于optistruct考慮靜態與動態特性下的汽車控制臂拓撲優化 ￥30
同時考慮靜態下三種工況下每種工況對應的應變能，動態特性低階前三階一階、二階、三階模態下的應變能，也就是采用組合應變能指數作為優化目標，體積分數為約束條件，進行基于optistruct考慮靜態與動態特性下的汽車控制臂拓撲優化。
有限元模型
拓撲優化后的結果
組合應變能指數迭代曲線
優化前的前三階模態及陣型：
一階模態
二階模態
三階模態
優化后的前三階模態及陣型：
一階模態
二階模態
三階模態
本案例僅提供模型文件結果文件及相關指導，凡購買的朋友針對本案例仿真實現上有什么疑問可以私信。
展開 基于optistruct考慮靜態和動態的多目標下汽車控制臂拓撲優化 ￥100
案例是基于optistruct考慮靜態與動態特性下的汽車控制臂拓撲優化。結構多目標拓撲優化是以體積分數不超過0.3為約束條件，同時考慮靜態多剛度目標和動態振動頻率（1階模態頻率）為目標的拓撲優化。
有限元模型
基于SIMP的多工況靜態剛度-特征值拓撲優化數學模型如下：
折衷拓撲優化后的結果
目標響應迭代曲線
優化前的前三階模態及陣型：
一階模態
二階模態
三階模態
優化后的前三階模態及陣型：
一階模態
二階模態
三階模態
本案例僅提供模型文件結果文件及相關指導，凡購買的朋友針對本案例仿真實現上有什么疑問可以私信。
展開 基于optistruct＋ncode汽車控制臂多通道疲勞耐久分析 ￥70
本案例在于以汽車控制臂疲勞耐久分析為例，重點介紹如何對采集到的載荷信號在ncode中進行疲勞耐久分析。靜力學分析在optistruct中完成，疲勞分析在ncode中完成。主要涉及到的知識點：采集到的信號轉化為時間序列載荷、多個工況（制動、轉向、過坑工況）信號的合并為一個信號（只是信號文件的合并并不是信號的矢量疊加）、多種工況（多通道載荷譜）的疲勞運算等。
三種工況下的載荷譜
損傷云圖
壽命云圖
具體操作方法、疲勞設置、采集到的的載荷譜文件、模型文件見附件。如購買本案例的朋友針對案例仿真操作實現有什么問題，請私信我。
展開 基于optistruct汽車控制臂低階動態特性拓撲優化 ￥50
對于汽車零部件及其系統，模態分析是動態特性分析中的重要環節，模態分析的實質就是為了獲得其固有頻率及陣型。模態分析是動態特性分析的核心內容。本案例采取動態低階模態頻率作為優化目標，并以體積分數不超過0.3作為約束條件,使汽車控制臂模態頻率得到提高。
其它詳細說明見收費內容部分。
有限元模型
低階動態特性優化拓撲優化結果（ISO=0.15）
平均特征值迭代曲線
優化前的前三階模態及陣型：
一階模態
二階模態
三階模態
優化后的前三階模態及陣型：
一階模態
二階模態
三階模態
本案例僅提供模型文件及相關指導，凡購買的朋友針對本案例仿真實現上有什么疑問可以私信。
展開 基于optistruct汽車控制臂三種工況、加上1階模態下的多目標拓撲優化案例 ￥80
本例以汽車控制臂三種工況、加上1階模態下的多目標拓撲優化為例，講述在optistruct中是如何進行多目標拓撲優化，非公式，目的就是快速得到傳遞路徑，與傳統輸入公式傳遞路徑基本上百分九十以上的相似度，如果有需要公式方面的同學也可以聯系我，有相關的資料
購買后對于模型中不懂的地方都可以問
基于optistruct考慮靜態和動態的多目標下汽車控制臂拓撲優化 ￥200
本案例是基于optistruct考慮靜態與動態特性下的汽車控制臂拓撲優化。結構多目標拓撲優化是以體積分數不超過0.3為約束條件，同時考慮靜態多剛度目標和動態振動頻率目標的拓撲優化。由折衷規劃法結合平均頻率法可得到多目標拓撲優化的綜合目標函數：
有限元模型
基于SIMP的多工況靜態拓撲優化數學模型如下：
折衷拓撲優化后的結果
目標響應迭代曲線
優化前的前三階模態及陣型：
一階模態
二階模態
三階模態
優化后的前三階模態及陣型：
一階模態
二階模態
三階模態
更加詳細的說明見收費內容部分，本案例僅提供模型文件結果文件及相關指導，凡購買的朋友針對本案例仿真實現上有什么疑問可以私信。
請尊重原創，版權所有，翻版必究！
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基于Hyperworks+Abaqus控制臂模態分析/自重分析 ￥20
本案例是基于hyperworks/abaqus汽車控制臂模態分析/自重分析，重點在于說明如何在hyperworks/abaqus中完成前處理（部件建立、網格劃分、材料創建、屬性定義、模態分析設置、約束設置、重力場設置、ABAQUS中質量點添加等），接著導出inp模型文件并在abaqus中進行求解計算，abaqus只是扮演一個求解器的角色，hyperview中進行后處理。
模態分析結果動圖
重力場施加分析結果動圖（含質量點）
本案例模型文件前處理全部在hyperworks的abaqus模塊中完成，要查看前處理具體如何設置，只需要在hyperworks的abaqus操作界面，導入inp模型便可查看。模型文件見附件，凡購買本案例的朋友在操作上有什么疑問，可以一起討論交流。
展開 優化驅動設計在控制臂設計中的工程應用
近年來，基于拓撲優化設計的鑄件類汽車控制臂已屢見不鮮，鑄件雖然減少了部分重量，但是考慮到性能和成本，綜合效果不是很理想。面對目前新能源汽車對結構件輕量化水平要求越來越高，對于控制臂來說，采用單板沖壓式結構是比較理想的選擇。
本課題以設計輕型單板式控制臂為目標，在設計過程中始終貫徹以綜合性能為約束條件，聯合利用了OptiStruct優化工具，包括拓撲優化、形貌優化、尺寸優化和形狀優化。最終產品不僅滿足各項性能要求，并且重量比同級別車型減重35%，達到設計目標。
2 產品開發流程
單板式控制臂設計流程見下圖：
3 拓撲優化
首先利用拓撲優化，確定控制臂的整體結構形式，為后續優化設計提供基礎構型。控制臂的拓撲優化空間及拓撲后的結果，請參看下圖：
通過拓撲結果可以看出控制臂的基本結構形式，及部分加強筋的分布。
設計部基于拓撲結果可以得到初版數模，如下圖
4 形貌優化
對初版數模進行剛強度驗算，產看設計狀態，為形貌優化準備參考數據。根據分析，選擇中間平板區域進行形貌優化，具體選擇及形貌定義，見下圖：
經過迭代優化后，形貌優化結果及優化前對比，如下圖所示：
5、尺寸及形狀優化
經過形貌優化后，控制臂的設計狀態如下圖
結構設計到現在已經接近最終狀態，最后以目標重量為優化目標，以剛度、強度及穩定性為約束條件進行板厚和局部形狀的細節優化。強度約束及形狀變量定義如下圖：
6 最終設計
經過上述多輪仿真優化驅動設計后，最終產品如下圖：
7 結論
在新型單板式控制臂設計開發中，在不同設計階段利用相應適當的OptiStruct優化工具，實現預期的開發目標，將仿真驅動設計的理念貫徹到實際工程應用中。
展開 【技術帖】基于架構開發的汽車懸架控制臂優化設計
[6]何小靜，上官文斌.汽車懸架下控制臂的有限元分析[J].噪聲與振動控制，2012，32（3）：125-128.
[7]武文超，方毅博，寧倩，等.基于雨流法的汽車底盤件疲勞耐久試驗方法研究[J].汽車技術，2013（12）：46-49.
來源：期刊《汽車工程師》作者：王玉潔 于義長 易斌
（上海汽車集團股份有限公司技術中心）
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基于optistruct汽車控制臂多模型優化（MMO） ￥150
在汽車設計過程中，經常會遇到同一個零部件適用不同車型，如何滿足不同車型下的結構設計，可以采用多模型優化的思想。當然，多模型優化還可以用于多學科、多工況的優化。本節案例僅僅以汽車控制的結構優化為例，闡述如何在optistruct中進行多模型（MMO）優化。
左圖為單個模型下的優化結果，右圖為多模型下的優化結果。
具體操作部分見收費內容部分，相關模型及腳本文件見附件。凡購買本案例的朋友針對收費內容部分有疑問，可以一起交流。
