CAE分析，仿真集成，算法優化
關注創建者：木林清風 創建時間：2016-05-10
CAE分析，仿真集成，算法優化的實例教程
除了這些已成熟的CAE技術之外，近些年在汽車行業也出現了一些新技術如虛擬試車場整車分析、制造車間焊裝鉚接過程模擬分析等。
然后對結構設計不合理的區域進行優化。根據以上分析針對四個應力集中區域分別改進設計。主要優化措施如下：
（1）將上下兩端立柱對齊，減少上下兩個立柱之間交叉形成的剪切力。
（2）改進中門立柱處連接形式。
（3）加強頂蓋橫梁與縱梁之間的連接。
（4）增大后縱梁材料厚度和垂向高度。將厚度由初始設計的4mm增大到5mm，同時將縱梁垂向高度h增大10mm。
根據以上優化方案，改進結構后重新進行四個工況的強度分析，可見幾個區域的應力有了比較明顯的改變，最大應力大小由原始結構的超過300MPa，減小到200MPa左右，滿足強度要求，達到了較好的效果。下圖是經過更改后的四個局部區域結構應力分布云圖。
側圍后立柱更改后應力
中門立柱結構更改后應力
頂蓋接頭增強后應力
后縱梁更改后應力
結論
本文應用有限元方法分析了一款8米城市公交客車骨架的強度，通過四種典型工況的評估，找到結構應力集中的區域，并優化改進這些區域的局部結構，改善了應力集中情況，實現了強度設計目標。通過應用HyperWorks輔助設計，可以大大提高設計效率，減少試驗次數，降低研發成本，獲得可觀的效益。
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作為行業領先的CAE技術服務公司，有限元科技致力于為客戶提供高水平的專業CAE應用服務。
10年來，有限元科技先后為汽車行業客戶制定、實施結構強度，跌落，沖擊，振動，疲勞壽命，模流，散熱，噪音，NVH、流體分析等CAE仿真分析，幫助客戶高效改進產品設計、提高產品性能、節省材料成本，最重要的是節約了原本需要多次試驗的大量資金和時間，快人一步，搶占市場先機！
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疲勞斷裂與物理神經網絡 流體固體
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培訓名稱：ACTRAN 艙內聲源特性及艙室聲環境仿真分析與優化
培訓時間：2014年6月12-13日
培訓地點：上海
內容鏈接：http://www.caetraining.com.cn/detail.aspx?id=272
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疲勞斷裂
材料力學的傳統分析方法在面對多維度、多物理場的復雜問題時，往往需要大量的實驗數據支持，并且計算過程繁瑣。而人工智能，特別是深度學習的應用，正在推動材料科學領域的革命。通過將物理學定律與深度學習模型結合，如物理信息神經網絡（PINN），工程師可以實現更為精確的疲勞與斷裂分析。AI技術的引入，不僅使得傳統的疲勞與斷裂分析方法更為高效，而且能夠自動處理非結構化數據，如圖像、傳感器數據等，打破了傳統方法的限制
在汽車行業，從最初的線彈性部件分析到汽車結構中大量的非線性問題分析，到現在汽車疲勞壽命分析、NVH分析、碰撞模擬等，有限元科技CAE應用項目幾乎可以涵蓋所有環節。
今天和大家分享的是：汽車設計中的結構/材料優化分析。
結構/材料優化
優化設計包括尺寸優化、形狀優化、形貌優化和拓撲優化，而表現在汽車設計中則有輕量化、材料節能環保、提高動力性能等。在維持汽車重要區域原結構、車身模態和剛度性能等基本不變的基礎上
公交客車是我國城鎮居民最主要的交通工具。隨著城市的發展，城市人口數量大幅增長，市民活動范圍也大幅擴大，這對城市公交客車提出了更高的要求和需求。為了滿足這種逐漸增長的需求，某汽車集團研發了一款低地板一級踏步8米公交客車。
該客車車架采用的是三段式結構，即分為前駕駛區域、中部乘客聚集區域以及后部發動機區域。車身骨架主要由型鋼搭接焊接而成。在設計之初，試驗樣車尚未定型，整體結構設計是否滿足強度要求無法掌握
據統計，汽車每減輕其總質量的10%，燃油消耗量可降低6%~8%，降低排放5%~6%。車身是汽車的重要組成部分，其重量約占整車重量的50%，采用CAE仿真分析對車身結構進行優化設計能有效降低汽車自重。
作為輕量化的重要手段和工具，本文以靈敏度為手段，車身厚度為設計變量，以車身重量最小為優化目標，以車身剛度、模態頻率為約束條件，進行輕量化設計，實現有效減重。
以某車型白車身為例，應用優化設計軟件
培訓名稱：ACTRAN 艙內聲源特性及艙室聲環境仿真分析與優化
培訓時間：2014年6月12-13日
培訓地點：上海
內容鏈接：http://www.caetraining.com.cn/detail.aspx?id=272
