基于Pareto挖掘的白车身侧碰安全件轻量化优化设计

摘要

为提高白车身轻量化优化效果,提出了熵权灰色关联分析法用于挖掘非支配Pareto解集中的最优解.建立了白车身及整车侧碰有限元模型,通过实车侧碰试验验证了所建模型的准确性.以侧碰安全件料厚为设计变量,综合考虑白车身弯扭刚度、振动频率等基本静-动态性能及侧碰安全性能,构建径向基函数神经网络结合Kriging(RBFNN-Kriging)混合近似模型并联合第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ算法)进行了多目标优化.最后,提出了熵权灰色关联分析法计算所有非支配Pareto解的灰色关联度,并以此为评价指标进行多目标决策.优化决策结果表明:在满足白车身性能设计基线的要求下,白车身侧碰安全件质量减小了2.68 kg,取得了较好的轻量化效果.