基於穩健設計的轎車車身結構優化系統的製作方法

2023-05-20 15:38:16

專利名稱：基於穩健設計的轎車車身結構優化系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及的是一種汽車車身結構設計領域的系統，特別是一種基於穩健設 計的轎車車身結構優化系統。
背景技術：
目前，在轎車車身結構的產品設計過程中，拓撲優化、形貌優化及尺寸優化 等優化設計技術逐步得到了應用，縮短了產品開發周期，同時為後續的生產製造 提供了最優的設計方案。然而，在實際生產製造過程中，車身結構零部件的板厚、 截面尺寸、材料參數(彈性模量、屈服極限、強度極限)等隨機因素與名義設計 值存在一定的變差，不考慮上述因素變差的影響將導致設計方案的工程應用可靠 性大大降低，甚至喪失可行性。因此，如何在產品設計階段考慮設計變量、噪聲 因素的變差及其對結構性能的影響成為關鍵。
經對現有技術檢索文獻發現，在轎車車身結構設計方面，B.D. Youn在 《Struct Multidisc 0ptim》(結構多學科優化)2004年26巻上發表的 {Reliability—based design optimization for crashworthiness of vehicle side impact》(基於汽車側面耐撞性的可靠性設計優化)僅以零件幾何尺寸作為 設計變量，考慮了設計變量的變差及對碰撞安全性能的影響，而未能考慮到材料 參數的變差對碰撞性能的影響；Bharatendra Rai在《Reliability Engineering and System Safety》(可靠性工程和系統安全)2005年89巻發表的《Robust design of an interior hard trim to improve occupant safety in a vehicle crash》(汽車碰撞中提高乘員安全性的內飾件穩健設計)，考慮了零件幾何尺寸 及材料彈性模量的變差對乘員安全性能的影響，但其所採用的傳統Taguchi(田 口)穩健設計方法，未能建立設計變量及噪聲因素與性能響應指標的數學模型， 未能建立穩健設計的最優化數學模型，因此不能提供全局的最優穩健設計方案。

發明內容
本發明的目的在於針對現有技術的不足，提供一種基於穩健設計的轎車車身結構優化系統，使其在產品設計階段考慮由於製造過程中引起的板厚、截面尺寸、 材料參數(彈性模量、屈服極限、強度極限)的變差及其對結構性能的影響，提 高車身結構設計方案的工程應用可行性。
本發明是通過以下技術方案實現的，本發明包括GUI (圖形用戶接口)模 塊、變量定義模塊、響應面建模模塊和穩健優化模塊，其中
GUI模塊為客戶所使用的圖形用戶界面，通過該界面實現用戶與變量定義模 塊、響應面建模模塊和穩健優化模塊的交互式操作，並接收交互式操作過程中上 述各模塊的中間結果及最後結果；
變量定義模塊負責確定設計變量及噪聲因素，根據設計需求定義板厚、截面 尺寸、材料參數隨機因素作為設計變量或噪聲因素，並傳輸給GUI模塊；
響應面建模模塊負責建立設計變量及噪聲因素與車身結構性能指標的數學
模型，並傳輸給GUI模塊和穩健優化模塊；
穩健優化模塊根據響應面建模模塊中的數學模型建立穩健設計準則函數及 性能概率約束關係，完成結構穩健優化數學模型的建立，並利用優化方法得到結
構穩健優化數學模型的穩健設計最優解，並將穩健最優設計解傳給GUI模塊。
所述變量定義模塊，包括設計變量子模塊和噪聲因素子模塊，其中設計 變量子模塊將板厚、截面尺寸、材料參數(屈服極限、強度極限、彈性模量)等 隨機因素作為設計變量；噪聲因素子模塊將板厚、截面尺寸、材料參數(屈服極 限、強度極限、彈性模量)等隨機因素作為噪聲因素。對於設計變量，由於設計 得到的名義值與實際值存在變差，使得結構性能指標產生一定的波動，因此作為 設計變量的隨機因素也是一種噪聲因素。
所述響應面建模模塊，包括試驗設計子模塊和模型擬合子模塊，其中試 驗設計子模塊負責通過均勻試驗設計方法生成設計矩陣，並且從有限元數值仿真 結果文件中讀入結構性能指標的響應值，以此生成樣本，並將樣本傳輸給模型擬 合子模塊；模型擬合子模塊負責根據試驗設計子模塊提供的樣本信息，採用一次
多項式建立結構的質量與設計變量及噪聲因素函數關係的數學模型，針對具有強 非線性特點的結構性能指標，利用支持向量機方法建立結構性能指標與設計變量 及噪聲因素函數關係的數學模型。
所述支持向量機是機器學習領域的方法，適用於變量多，響應非線性強的情況，基於支持向量機方法的非線性函數表達如下/(jc)-Z(《-c0^c,,jc) + 6，其
中f(X)為非線性函數，k(Xi， Xj)為核函數，(A-a,')和6為相應的係數，l為 樣本個數。
所述穩健優化模塊，包括建模子模塊和求解子模塊，其中建模子模塊負責 建立穩健設計準則函數及性能概率約束關係，得到結構穩健優化數學模型；求解 子模塊負責求解上述建立的結構穩健優化數學模型，得到穩健最優設計解。
所述建模子模塊，包括穩健設計準則子模塊和概率約束關係子模塊，其中 穩健設計準則子模塊中用戶根據設計的目標，依據隨機變量的概率分布特性 計算響應面建模模塊中所得到的結構的質量或結構性能指標數學模型的期望和 方差，得到結構的質量或結構性能指標的期望和方差與設計變量、噪聲因素函數 關係的數學模型，得到如下形式的穩健設計準則函數①(X):
①(;c)-五(/(;c，z)) + y0.K"K/(U))，其中f(x,z)表示結構的質量或結構性能指 標函數，E(O表示結構的質量的期望和方差函數，Var(O表示結構性能指標
函數的期望和方差函數，e為權重係數；
概率約束關係模塊，其中由用戶根據設計所需滿足的約束條件，得到如下形 式的概率約束關係屍(g/3f,。S0)2屍，7 = 1……附，其中gj為第J個約束函
數(結構的質量或結構性能指標函數)，P(O為約束函數的概率，Ps為所需滿足 的概率常數，m為約束函數的個數。
所述求解子模塊，包括外循環子模塊和內循環子模塊，其中 外循環子模塊利用遺傳方法生成初始群體，根據遺傳規則進行全局搜索，得 到初始最優個體；由內循環得到該初始最優個體的約束函數的概率值，比較該約 束函數的概率值與所需滿足的概率常數值，若前者大於後者，則認為該個體能夠 滿足概率約束，完成約束函數的概率評價；若個體不滿足概率約束，則重新進行 全局搜索，根據遺傳規則生成新的最優個體，依次迭代循環直至得到滿足概率約 束的全局最優解，即穩健設計最優解；
內循環子模塊利用Monte-Carlo (蒙特卡羅)方法進行約束函數的概率計算， 針對外循環子模塊得到的最優個體，依據設計變量概率特性隨機生成個體，個體 的數量視所需滿足的概率常數而定， 一般在10000-100000之間，分別將上述得到的個體，逐一代入響應面建模模塊中得到的結構性能指標的數學模型，得到性 能指標值，並統計滿足性能約束條件的樣本個數，由滿足性能約束條件的樣本個 數與總樣本個數的比值得到約束函數概率，完成約束函數的概率計算。
所述Monte-Carlo方法又稱隨機模擬方法，是一種用於求解具有隨機性的不 確定性問題的方法，該方法理論依據來源於概率的定義，即某事件的發生概率用 大量試驗中該事件發生的頻率來估算，因此被認為是一種準精確計算方法，其他 近似計算方法的精度常常用該方法進行驗證，若抽樣組數為N，不滿足約束條件
的組數為L，則可靠性概率為/ = 1-丄。
與現有技術相比，本發明具有以下優點(1)計及設計變量和噪聲因素的變 差。以零件板厚、截面尺寸、材料參數(屈服極限、強度極限、彈性模量)為設 計變量或噪聲因素，在設計階段將上述因素作為隨機變量，考慮了其概率分布特 性，從而克服了確定性車身結構優化設計的弊端；(2)考慮設計變量及噪聲因素 的變差對性能指標的影響。設計變量及噪聲因素的隨機變量變差直接影響到結構 性能指標，並使性能指標函數隨著上述隨機因素的概率變化而產生相應的變差。 (3)性能約束函數的概率計算精確。基於支持向量機方法所建立的結構性能指 標函數在多變量、結構響應非線性強的條件下具有預測精度高的優點，在此基礎 上採用Monte-Carlo隨機模擬方法進行性能約束函數的概率評估將大大提高概 率預測精度，從而提高全局最優解的精確度；(4)優化方案的工程可行性強，本 發明所提供的優化系統，計及了實際生產製造過程中的不確定因素對零件板厚、 截面尺寸、材料參數的影響及由上述隨機因素引起的結構性能指標函數的變差， 使得優化得到的設計方案在隨機因素發生變差的情況下，仍然能夠滿足各項結構 性能的要求，因此設計方案的工程可行性提高到99%以上。


圖1為基於穩健設計的轎車車身結構優化系統框圖。
具體實施例方式
下面結合附圖對本發明的實施例作詳細說明本實施例在以本發明技術方案 為前提下進行實施，給出了詳細的實施方式和具體的操作過程，但本發明的保護 範圍不限於下述的實施例。
如圖1所示，本實施例包括四大模塊GUI模塊、變量定義模塊，響應面建模模塊和穩健優化模塊，其中GUI模塊為客戶所使用的圖形用戶界面，通過該 界面實現用戶與變量定義模塊、響應面建模模塊和穩健優化模塊的交互式操作， 並接收交互式操作過程中上述各模塊的中間結果及最後結果；變量定義模塊負責 確定設計變量及噪聲因素，根據設計需求定義板厚、截面尺寸、材料參數隨機因 素作為設計變量或噪聲因素，並傳輸給GUI模塊；響應面建模模塊負責建立設計
變量及噪聲因素與車身結構性能指標的數學模型，並傳輸給GUI模塊和穩健優化 模塊；穩健優化模塊根據響應面建模模塊中的數學模型建立穩健設計準則函數及 性能概率約束關係，完成結構穩健優化數學模型的建立，並利用優化方法得到結 構穩健優化數學模型的穩健設計最優解，並將穩健最優設計解傳給GUI模塊。
所述變量定義模塊，負責確定設計變量和噪聲因素，包括設計變量子模塊和 噪聲因素子模塊。在設計變量子模塊中，定義某型轎車車身前圍結構的板厚及其 材料的屈服極限為設計變量，共計23個設計變量，板厚用Xi (0. 8mm《^《2. 5mm， i=l， 2……21)表示，材料屈服極限分別用Xi(150MPa《S《400MPa， i=22， 23)
表示，其中板厚及材料屈服極限分別服從正態和對數正態分布，Xi， i4…21的
變異係數為c=o"/ =0.0083， Xi， i=22， 23的變異係數為c=o""=0. 05。板厚
及材料屈服極限的名義值是可以設計的，但由於實際製造過程中的不可控因素的 影響使得其與實際值產生一定的波動，同時也就對結構的性能指標產生一定的影
響，故設計變量也視其為噪聲因素。因此，在噪聲因素子模塊中定義板厚和材料 屈服極限為噪聲因素，變量定義模塊中的各子模塊的中間結果及最終結果輸出到 GUI模塊。
所述響應面建模模塊，負責根據確定的設計變量及噪聲因素建立這些隨機因 素與結構性能指標函數關係的數學模型，包括試驗設計子模塊和模型擬合子模
塊，在試驗設計子模塊中定義試驗次數50，設計水平50，生成均勻試驗設計矩 陣，並且從有限元數值仿真結果文件中讀入結構性能指標的響應值，生成樣本。 在模型擬合子模塊中，根據試驗設計子模塊提供的樣本信息，採用一次多項式建 立結構的質量與設計變量及噪聲因素函數關係的數學模型，得到的結構的質量函 數的表達式如下A/(;c) = 0.6407303 + 1,2673561 ;c, + 0.8144414 x2 + 0.4053463 jc3 + 0.2681599 x4 + 0.2726804 x5 +1.1723851 、 + 4.619246 x7 +1,2806268 x8 +5.6972644 x9 + 1.3170774 x10 +1,4930057 jc +2.2041927 xl2 +0.5587042 ;c13 + 0.5502594 :t14 + 0.4964647 x15 + 0,5925538義6 +1.1963871 x17 + 4.5427755 ;cl8 +1.8391383 ;c,9 + 4.1674421 ;c20 +1.2454229 x2l
而對於具有強非線性特點的結構性能指標，例如轎車正面碰撞過程中的四 個性能指標加速度峰值、碰撞力峰值、吸能量、關鍵點的最大位移量，利用支 持向量機方法進行數學模型的建立，以上四個性能指標分別用A(x) 、 F(x) 、 E(x)、 S(x)表示，單位分別為g、 N、 J、腿。
支持向量機是機器學習領域的新方法，適用於變量多，響應非線性強的情況，
基於支持向量機方法的非線性函數表達如下/(x) = t(a,-a,')^c,，x) + 6，其中
,=1
f(x)為非線性函數，k(Xi， xj)為核函數，(a,-a:)和6為相應的係數，1為樣本
個數。利用支持向量機方法建立性能指標數學模型，關鍵在於根據上述所得到的 樣本，計算上述表達式中的(",-",')和6係數，得到的係數結果如表l所示。響 應面建模模塊中的各子模塊的中間結果及最終結果輸出到GUI模塊。 表l結構性能指標數學模型的(^-",')和6係數
性能指標
係數
加速度A(x)碰撞力F(x)吸能量E(x)變形量S(x)
-O.00720. 22760. 0331-0. 012
-6. 54540. 11191. 0823-9.1039
-4. 6057-1. 47670. 3811-3. 6064
-l. 04190.77571. 9644-0. 7735
4. 66963. 9407-4.41673. 398
0. 4949-5.0198-1.6111. 3544
-l. 50826. 85592.867-1. 817
-l. 5289-3.6868-4. 0005-1. 1941
3. 089111.4729-1. 86954. 4428
1.918812.6307-l. 3672. 5599
5. 0259-6. 151-3.34347. 0446-l. 513 -1. 1742 4. 5696 1.2634 1.69933. 2066-7.7278 2.3512 1.91424. 2483 0. 7387-11.4577 -4.6216 -9. 7532 3.1433 2.5938 -3. 85942. 751 7. 6741 12.8201 -3. 1657 -9.782-1.8423 -3. 3932 -1. 3413 1. 7337 3.4701 -2.33224. 7178 -0. 232 1. 365 -4.1664 0. 3326-0. 7927 -0.2818 5. 6207 0. 95120. 5404 4. 4716-6. 46651. 3548 0. 8079 3.4624 —0.0123所述穩健優化模塊，負責建立穩健設計準則函數及性能概率約束關係，完成 結構穩健優化數學模型的建立，並利用優化算法得到結構穩健優化數學模型的穩 健最優設計解。穩健優化模塊包括建模子模塊和求解子模塊，其中建模子模塊 包括穩健設計準則子模塊和概率約束關係子模塊，求解子模塊包括外循環子模塊 和內循環子模塊。在穩健設計準則子模塊中，用戶根據設計的目標，依據隨機變量的概率分布 特性計算響應面建模模塊中所得到的結構的質量或結構性能指標數學模型的期望和方差，得到結構的質量或結構性能指標的期望和方差與設計變量、噪聲因素函數關係的數學模型，得到如下形式的穩健設計準則函數①00 := z)) + ,F"flr(/0，z))，由於本實例中以結構的質量為目標函數，對車身前圍結構進行輕量化設計，目的是使結構的質量函數的期望最小，因此得到 如下穩健設計準則函數O(JC)=五(M(;c)) (0=0):其中五(M(x)) = 0.6407303 +1.2673561+ 0.8144414 x2 + 0.4053463 x3 + 0.2681599 x4 ,+ 0.2726804 x5 +1.1723851 、 + 4.619246 x7 + 1.2806268 x8 + 5.6972644 jc9 + 1.3170774 x10 +1.4930057 x +2.2041927義12 + 0.5587042 x13 + 0.5502594 x14 + 0.4964647 x15 + 0.5925538 x16 + 1,1963871 x17 + 4.5427755 x,s + 1.8391383 x,。 + 4.1674421 x，n + 1.2454229 ;c，，在概率約束關係子模塊中，建立結構性能指標概率約束關係戶(^(^。S0)2尺 y = i……附呵M(jc)) S C其中gj為第j個約束函數(結構的質量或性能指標函數)，P(，)為約束函數的概率，Ps為所需滿足的概率常數，m為約束函數的個數，C為常數。^"(^0O)二l-0e-6(110.65;cf +45.696;c22 +11.319;c32 +4.9539jc42 +5,1223jc52 +94.688;c62 fl500x72 +112.98義82 +2200jc92 +119.5;c120 +153.56;^ + 334.7;4 + 21.504:4 +20.859《 fl6.98;4 +24.189;^ +98.605J4 +1400 xf8 +233造,29 +1200;c220 +106.85:4)因此，在建模子模塊中得到的穩健優化數學模型如下Min E(M(x))S丄 P((A(x) -113.697)^0) >PS P((F(x) -194084)《0) >PSP( (32370. 6-E(x))《0) >PS P((S(x) -340.9)《0) >PS Var(M(x))《0. 050. 82《Xi《2.4375，i=l， 2......21174.5231《Xi《344.7135， i=22， 23 Ps=99. 9%求解子模塊負責求解在建模了模塊中得到的穩健優化數學模型，包括外循環 子模塊和內循環子模塊。外循環子模塊負責進行全局搜索、約束函數的概率評價， 得到全局最優個體，即穩健設計最優解。在該模塊中，利用遺傳方法生成初始群 體，根據遺傳規則進行全局搜索，得到初始最優個體。由內循環得到該最優個體 的約束函數的概率值，比較該約束函數的概率值與所需滿足的概率常數值，若前 者大於後者，則認為該個體能夠滿足概率約束，完成約束函數的概率評價。若個 體不滿足概率約束，則重新進行全局搜索，根據遺傳規則生成新的最優個體，依 次迭代循環直至得到滿足概率約束的全局最優解。內循環子模塊負責利用 Monte-Carlo (蒙特卡羅)方法進行約束函數的概率計算。針對外循環子模塊得 到的最優個體，依據設計變量概率特性隨機生成個體，個體的數量視所需滿足的概率常數而定， 一般在10000-100000之間。分別將上述得到的個體，逐一代入響應面建模模塊中得到的結構性能指標的數學模型，得到性能指標值，並統計滿 足性能約束條件的樣本個數，由滿足性能約束條件的樣本個數與總樣本個數的比值得到約束函數概率，完成約束函數的概率計算；Monte-Carlo方法又稱隨機模 擬方法，是一種用於求解具有隨機性的不確定性問題的方法，該方法理論依據來 源於概率的定義，即某事件的發生概率可以用大量試驗中該事件發生的頻率來估 算，因此被認為是一種準精確計算方法，其他近似計算方法的精度常常用該方法 進行驗證。若抽樣組數為N，不滿足約束條件的組數為L，則可靠性概率為/7 = 1-丄。經過迭代得到的穩健最優設計解如下x產O. 9914 x產O. 9551 x3=l. 8366 x4=l. 5959 x5=0. 9462x6=0. 9303 x7=0.9097 x8=0.8668 xg=0.9577 x10=0.9865 xu=l. 8379 x12=0.8329 x13=0.9279 x14=0.995 x15=l. 8817 x16=0.8744 x17=0.8431 x18=0.8234 x19=0. 8661 x2。=0. 9231 x21=0. 919 x22=340. 2127 x23=332. 4514 Mmin=35. 6957.穩健優化模塊中的各子模塊的中間結果及最終結果輸出到GUI模塊。
權利要求
1、一種基於穩健設計的轎車車身結構優化系統，其特徵在於，包括GUI模塊、變量定義模塊、響應面建模模塊和穩健優化模塊，其中GUI模塊為客戶所使用的圖形用戶界面，通過該界面實現用戶與變量定義模塊、響應面建模模塊和穩健優化模塊的交互式操作，並接收交互式操作過程中上述各模塊的中間結果及最後結果；變量定義模塊負責確定設計變量及噪聲因素，根據設計需求定義板厚、截面尺寸、材料參數隨機因素作為設計變量或噪聲因素，並傳輸給GUI模塊；響應面建模模塊負責建立設計變量及噪聲因素與車身結構性能指標的數學模型，並傳輸給GUI模塊和穩健優化模塊；穩健優化模塊根據響應面建模模塊中的數學模型建立穩健設計準則函數及性能概率約束關係，完成結構穩健優化數學模型的建立，並利用優化方法得到結構穩健優化數學模型的穩健設計最優解，並將穩健最優設計解傳給GUI模塊。
2、 根據權利要求1所述的基於穩健設計的轎車車身結構優化系統，其特徵 是，所述變量定義模塊，包括設計變量子模塊和噪聲因素子模塊，其中設計 變量子模塊將板厚、截面尺寸、材料參數隨機因素作為設計變量，；噪聲因素子 模塊將板厚、截面尺寸、材料參數等隨機因素作為噪聲因素，上述材料參數包括 屈服極限、強度極限、彈性模量。
3、 根據權利要求l所述的基於穩健設計的轎車車身結構優化系統，其特徵是，所述響應面建模模塊，包括試驗設計子模塊和模型擬合子模塊，其中試 驗設計子模塊負責通過均勻試驗設計方法生成設計矩陣，並且從有限元數值仿真 結果文件中讀入結構性能指標的響應值，以此生成樣本，並將樣本傳輸給模型擬 合子模塊；模型擬合子模塊負責根據試驗設計子模塊提供的樣本信息，採用一次多項式建立結構的質量與設計變量及噪聲因素函數關係的數學模型，針對具有強 非線性特點的結構性能指標，利用支持向量機方法建立結構性能指標與設計變量 及噪聲因素函數關係的數學模型。
4、 根據權利要求1所述的基於穩健設計的轎車車身結構優化系統，其特徵是，所述穩健優化模塊，包括建模子模塊和求解子模塊，其中建模子模塊負責建立穩健設計準則函數及性能概率約束關係，得到結構穩健優化數學模型；求解 子模塊負責求解上述建立的結構穩健優化數學模型，得到穩健最優設計解。
5、 根據權利要求4所述的基於穩健設計的轎車車身結構優化系統，其特徵 是，所述建模子模塊包括穩健設計準則子模塊和概率約束關係子模塊，其中穩健設計準則子模塊中用戶根據設計的目標，依據隨機變量的概率分布特性 計算響應面建模模塊中所得到的結構的質量或結構性能指標數學模型的期望和 方差，得到結構的質量或結構性能指標的期望和方差與設計變量、噪聲因素函數 關係的數學模型，得到如下形式的穩健設計準則函數①(X):<DO) = ￡(/(jc,z)) + / .raK/0,z))，其中f(x，z)表示結構的質量或結構性能指 標函數，E(，)表示結構的質量的期望和方差函數，Var(O表示結構性能指標 函數的期望和方差函數，e為權重係數；概率約束關係模塊，其中由用戶根據設計所需滿足的約束條件，得到如下形 式的概率約束關係P(&(3f,f)S0)2A_/ = 1……W，其中gj為第j個約束函數，結構的質量或結構性能指標函數，P(O為約束函數的概率，Ps為所需滿足的概率常數，m為約束函數的個數。
6、 根據權利要求4所述的基於穩健設計的轎車車身結構優化系統，其特徵 是，所述求解子模塊，包括外循環子模塊和內循環子模塊，其中-外循環子模塊利用遺傳方法生成初始群體，根據遺傳規則進行全局搜索，得到初始最優個體；由內循環得到該初始最優個體的約束函數的概率值，比較該約 束函數的概率值與所需滿足的概率常數值，若前者大於後者，則認為該個體能夠 滿足概率約束，完成約束函數的概率評價；若個體不滿足概率約束，則重新進行 全局搜索，根據遺傳規則生成新的最優個體，依次迭代循環直至得到滿足概率約 束的全局最優解，即穩健設計最優解；內循環子模塊利用蒙特卡羅方法進行約束函數的概率計算，針對外循環子模 塊得到的最優個體，依據設計變量概率特性隨機生成個體，個體的數量視所需滿 足的概率常數而定，分別將上述得到的個體，逐一代入響應面建模模塊中得到的 結構性能指標的數學模型，得到性能指標值，並統計滿足性能約束條件的樣本個 數，由滿足性能約束條件的樣本個數與總樣本個數的比值得到約束函數概率，完 成約束函數的概率計算。
全文摘要
一種汽車車身結構設計領域的基於穩健設計的轎車車身結構優化系統，GUI模塊為客戶所使用的圖形用戶界面，接收交互式操作過程中上述各模塊的中間結果及最後結果；變量定義模塊負責確定設計變量及噪聲因素，並將結果傳給GUI模塊；響應面建模模塊負責建立設計變量及噪聲因素與車身結構性能指標的數學模型，並傳給GUI模塊和穩健優化模塊；穩健優化模塊建立穩健設計準則函數及性能概率約束關係，完成結構穩健優化數學模型的建立，並利用優化方法得到結構穩健優化數學模型的穩健設計最優解，並將穩健最優設計解傳給GUI模塊。本發明計及設計變量和噪聲因素的變差及其對結構性能指標的影響，性能約束函數的概率計算精確。
文檔編號B62D65/00GK101264774SQ200810035209
公開日2008年9月17日 申請日期2008年3月27日 優先權日2008年3月27日
發明者餘海東, 宇 張, 平 朱, 峰 潘, 郭永進, 陳關龍 申請人:上海交通大學