基于灰色关联与主成分分析相结合的车身侧部结构轻量化优化

来源：wenku7.com 资料编号：WK721008 资料等级：★★★★★ %E8%B5%84%E6%96%99%E7%BC%96%E5%8F%B7%EF%BC%9AWK721008

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资料介绍

基于灰色关联与主成分分析相结合的车身侧部结构轻量化优化(中文7200字,英文PDF)
Feng Xiong & Dengfeng Wang & Shuai Zhang & Kefang Cai & Shuang Wang & Fang Lu
摘要：本文以汽车车身侧面结构作为承受侧面碰撞冲击力的主要部分，作为多目标轻量化优化的研究对象。首先，分别建立了车身基本NVH（噪声、振动和声振粗糙度）性能和车辆耐撞性能的有限元分析（FEA）模型，并通过实际试验进行了验证，提取了轻量化控制指标。其次，考虑材料离散变量和连续厚度变量，采用贡献分析法确定轻量化优化的最终零件。第三，以汽车车身总质量、弯曲刚度和扭转刚度、B柱下端最大冲击加速度和所选优化件的总材料成本为五个目标，进行了基于最优拉丁超立方体抽样（OLHS）方法的实验设计（DoE）。在此基础上，基于灰色关联分析（GRA）对优化零件的厚度-材料参数组合进行优化，并应用主成分分析（PCA）对不同目标函数对应的权重值进行评价。同时，通过对灰色关联分析和相似理想解（TOPSIS）排序偏好技术的比较，说明灰色关联分析在汽车车身侧面结构多目标轻量化优化中的独特优势。最后，通过初步设计与优化设计的比较，验证了轻量化优化的有效性。结果表明，汽车车身总质量降低了4.54kg，基本保证了汽车车身的其它机械性能。因此，灰色关联分析与主成分分析相结合是一种非常有效的汽车车身多目标轻量化优化方法。
关键词：轻量化；贡献分析；实验设计；灰色关联分析；主成分分析