汽車控制臂 拓撲優化 OptiStruct的案例
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。
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
，
基于optistruct考慮靜態多工況剛度下汽車控制臂拓撲優化 ￥60
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。
有限元模型
拓撲優化結果
多工況折衷柔度迭代曲線
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！
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！
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。
展開 
基于多工況加權柔度響應的汽車控制臂拓撲優化
求解迭代：
· 使用優化算法（如OC（ Optimality Criteria）法或MMA（Method of Moving Asymptotes））進行迭代求解。迭代過程如圖6所示：
圖6 優化目標迭代過程
· 流程為：有限元分析（FEA）求解各工況位移 → 計算各工況柔度和總目標函數 → 計算目標函數和約束的靈敏度 → 更新設計變量（單元密度）→ 收斂判斷。
7. 結果后處理與解讀：
· 優化結果是一個密度在0-1之間分布的云圖。最終優化結果單元密度云圖如圖7所示
圖7 優化結果單元密度云圖
· 需要對其進行解讀和重構，將連續的密度分布轉化為清晰的工程概念模型。這通常需要工程師的經驗，將材料富集區域解釋為梁、板等結構。
· 注意：拓撲優化結果是一個初步概念設計，不能直接用于制造，必須進行詳細的CAD重構和CAE驗證。
三、挑戰與注意事項
· 權重因子的敏感性：不同的權重分配會導致截然不同的拓撲結構，需要根據工程目標進行多次試算和調整。
· 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。
展開 基于Inspire的自動控制臂拓撲優化
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，所以二者在后處理方面時間基本一樣，如果Inspire縮小厚度約束尺寸，計算時間則會相應增加很多。
3、Inspire相比OptiStruct，對幾何模型質量要求較高。
一、Inspire
1、將*.step格式的文件導入Inspire中；
2、設置材料屬性，本材料為304#鋼；
3、設置連接器；
4、對孔分別約束123和23自由度，在幾何模型表面指定點約束3自由度，如圖1黑色圈所示；
5、創建載荷，在圖1紅色圈指定點處沿XYZ三個方向分別施加1000N載荷；
6、創建優化約束條件，在X載荷分析步中設置圖1紅色圈指定點最大位移為0.05mm，在Y載荷分析步中設置圖1紅色圈指定點最大位移為0.02mm，在Z載荷分析步中設置圖1紅色圈指定點最大位移為0.05mm;
7、拓撲優化目標為最小化質量；
8、提拓撲優化交分析。
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 【技術帖】基于架構開發的汽車懸架控制臂優化設計
圖14 后下控制臂單通道臺架試驗
圖15 后橋系統多通道試驗
8 結論
文章基于架構帶寬進行后懸架下控制臂的設計優化，得出以下結論。
1）架構項目的底盤結構件開發，需在設計之初就考慮架構帶寬里各參數對零件載荷和耐久性能的影響，以最惡劣的參數組合作為設計計算的依據。
2）找到了調試件參數對后下控制臂載荷和耐久的影響規律，彈簧剛度越大、穩定桿直徑越大，則后下控制臂受載越惡劣。
3）基于架構帶寬完成了后下控制臂的設計優化，并開發零件級和系統級的臺架驗證方法對實際零件進行驗證，零件通過臺架驗證并通過整車路試。
4）提出了基于架構項目的后懸架下控制臂設計思路和方法，可拓展應用于其他底盤結構件。
參考文獻
[1]陳虹.上汽自主品牌產品開發的架構策略[J].汽車工程，2010，32（6）：461-465.
[2]張志飛，陳仁，徐中明，等.面向多目標的汽車懸架控制臂拓撲優化研究[J].機械工程學報，2017，53（4）：114-121.
[3]王霄鋒.金屬疲勞壽命預計——局部應力-應變法[M].北京：清華大學出版社，2007：145-157.
[4]何為軍.CATIA 環境中的設計CAE 及應用[M].北京：機械工業出版社，2012：5-27.
[5]祝小元，方宗德，申閃閃，等.汽車懸架控制臂的多目標拓撲優化[J].汽車工程，2011，21（2）：138-141.
展開 