汽車控制臂 拓撲優化 OptiStruct
關注創建者：luffy8610 創建時間：2019-09-10
汽車控制臂 拓撲優化 OptiStruct的視頻教程
基于optistruct汽車控制臂多工況拓撲優化
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。
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基于Optistruct拓撲優化控制臂優化實用仿真(附帶詳細hm模型)
本實例是基于optistruct優化模塊優化控制臂優化實用仿真,本實例包含常規建模步驟涉及到分析步的設置,材料屬性的設置,邊界載荷施加等,優化模塊涉及到體積分數的設置,體積最小化約束 ,拔模方向約束等,提交計算,結果查看等,附帶詳細涉及的.hm模型,有需要的同學可自行下載查看。
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汽車控制臂 拓撲優化 OptiStruct的實例教程
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。
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展開 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 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 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。
展開 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。
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概述
汽車控制臂（Control Arm）是懸架系統的關鍵部件，其核心作用是將車輪與車架連接，并在車輛行駛過程中承受并傳遞來自車輪的多方向力和力矩。拓撲優化的目標是在給定的設計空間、材料和工況下，找到材料的最優分布，使結構在滿足多種性能要求（如剛度、強度、頻率）的同時，實現輕量化。
“多工況加權柔度響應”指的是將結構在多種不同載荷工況下的柔度（Compliance） 進行加權求和，作為拓撲優化的目標函數或約束條件
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
摘要：為有效解決汽車架構開發中懸架控制臂的疲勞耐久問題，研究了某架構項目后懸架下控制臂的設計優化方法。采用多體動力學、有限元方法、耐久評估、結構優化設計等技術，研究架構項目調試件參數對后下控制臂載荷和耐久性能的影響規律，找出架構帶寬中對于控制臂設計最惡劣的參數組合，對其耐久性能進行仿真分析和優化，使其耐久性能可滿足整個架構帶寬的需求，并借助臺架試驗和整車路試對其疲勞壽命進行考核和驗證
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
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。
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Inspire的自動控制臂拓撲優化
本案例源自于Altair模型庫，基于模型庫里的網格模型生成幾何模型，再對幾何模型進行適當調整。
對Inspire和OptiStruct拓撲優化的結果做對比，得出以下結論：
1、Inspire省去了前處理劃分網格的時間（由軟件后臺自動生成六面體為主的網格模型），操作非常簡單，通俗易懂。
2、由于該模型較小
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：
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
結構剛度最大化拓撲優化是研究在設計域內得到使結構剛度最大的材料分布形式的問題。多個工況下的剛度拓撲優化問題通常稱作多剛度拓撲優化問題。每一個工況對應一個剛度的最優拓撲結構，因此多剛度拓撲優化問題也就屬于多目標拓撲優化問題。傳統的多目標優化問題是將多個目標通過線性疊加轉化成單目標。本案例采用折衷規劃法來實現多目標拓撲優化問題。
