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带波纹引导系薄壁管耐撞性仿真与优化的并行计算研究

孙海龙  
【摘要】:在汽车等交通工具的抗撞结构设计中,常利用延性金属薄壁结构发生塑性变形来吸收轴向撞击时的冲击动能。对于结构抗撞性的优化设计,应用试验方法耗时费力且对设备要求较高,基于有限元仿真技术在传统薄壁管上添加均匀的波纹引导系改进和优化其设计以提高轴向压缩时的吸能特性日渐成为领域内的一个研究热点。 由于结构抗撞性分析是一个高度非线性的瞬态动力过程,这导致在对薄壁管进行优化设计时目标函数(能量吸收值)与设计变量(波纹的高度和角度)之间的关系非常复杂,并没有明确的显式函数表达式。 传统的数值模拟和优化设计需要处理大量数据,进行十分繁重的结构重分析计算。这些计算占据了整个优化过程的大部分时间,这就为吸能构件的进一步改进与设计优化带来了很大障碍。 基于上述这些特点,本课题借助商业有限元软件LS-DYNA及MATLAB,在Visual C++平台及MPI(Message Passing Interface)环境下编制基于响应面方法建模和多方式进化改进遗传算法的结构优化并行程序,将集群并行计算技术应用于带波纹引导系的薄壁管抗撞性优化问题的大量仿真计算和优化任务求解中,以期极大地节约计算成本、提高计算速度和效率。其成果对汽车抗撞性能的提高,缩短研制周期,降低研制成本具有重要的实用价值。如何获得带波纹引导系薄壁管的最佳抗撞性设计以及如何快速高效且廉价地进行大量数据计算是本课题之宗旨,因此本课题做了如下研究: (1)借助ANSYS和APDL语言建立波纹薄壁结构的参数化有限元模型;对薄壁管耐撞性进行仿真,以最佳吸能为目标,波纹及截面尺寸为设计变量,借助响应面方法拟合设计变量与目标间函数关系式,建立优化模型; (2)分析响应面法中各试验点结构重分析的可并行性,搭建了基于高速互联网的分布式计算机群进行样本点结构仿真的并行计算,5CPU时获得了4.8以上的加速; (3)研究智能结构优化算法——遗传算法特性和及改进措施,基于多方式进化的方式改进简单遗传算法,提高了算法全局搜索能力及收敛速度; (4)设计多方式进化改进的并行遗传算法程序,函数测试表明算法有接近线性的加速比。应用于求解波纹管耐撞优化问题,提高了计算效率和扩大算法可求解问题的规模; (5)对两类波纹薄壁结构抗撞性能进行并行仿真分析和并行优化求解,显著改进波纹管耐撞性能,优化后结构吸能特性提高40%以上,完成一次产品优化相比串行算法节约13小时以上时间。


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