一种仙人掌仿生结构吸能盒及其优化方法与流程

本发明涉及汽车被动安全防护领域，尤其涉及一种仙人掌仿生结构吸能盒及其优化方法。

背景技术：

汽车在发生正面碰撞时，主要通过汽车前部吸能盒来吸收碰撞产生的能量、降低最大碰撞力进而缓和冲击，从而提高整车的耐撞性、降低对车内驾驶员及乘客的伤害。该仙人掌仿生结构吸能盒前端与保险杠横梁相连，后端与防撞梁相连，该结构可发生稳定有序的变形进而增加吸能盒的吸能特性。当前汽车中用到的吸能盒多为方形结构，这种结构在碰撞过程中变形不够稳定，不能充分吸收碰撞过程中产生的能量，会将能量传至驾驶舱内对舱内成员造成严重伤害。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是针对背景技术中所提到的不足，提供一种仙人掌仿生结构吸能盒及其优化方法。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种仙人掌仿生结构吸能盒，包含依次相连的前部盒体、中部盒体和后部盒体；

所述前部盒体和汽车前保险杠横梁固连，后部盒体与汽车防撞梁固连；

所述前部盒体、中部盒体、后部盒体均呈六角星状，均包含十二个矩形侧板，且十二个矩形侧板之间形成六个内折角和六个外折角；所述六个内折角和六个外折角均为倒圆角；令矩形侧板和其相邻矩形侧板之间交线的长度为该矩形侧板的长度、矩形侧板垂直于该交线的边的长度为矩形侧板的宽度；

所述前部盒体、中部盒体、后部盒体中矩形侧板的宽度相等；

所述后部盒体中矩形侧板的长度大于前部盒体中矩形侧板的长度且小于中部盒体中矩形侧板的长度；

所述中部盒体中矩形侧板的厚度大于前部盒体中矩形侧板的厚度且小于后部盒体中矩形侧板的厚度。

作为本发明一种仙人掌仿生结构吸能盒进一步的优化方案，所述六个外折角和六个内折角半径的范围为0-6mm，所述内折角角度的范围为30-100度。

作为本发明一种仙人掌仿生结构吸能盒进一步的优化方案，所述前部盒体、中部盒体、后部盒体中矩形侧板的宽度的范围为30-40mm。

作为本发明一种仙人掌仿生结构吸能盒进一步的优化方案，所述前部盒体、中部盒体、后部盒体中矩形侧板的长度的比例为1:3:2。

作为本发明一种仙人掌仿生结构吸能盒进一步的优化方案，所述前部盒体矩形侧板的厚度的范围为0.5-0.7mm，所述中部盒体矩形侧板的厚度的范围为0.7-0.9mm，所述后部盒体矩形侧板的厚度的范围为0.9-1.1mm。

本发明还给出了一种该仙人掌仿生结构吸能盒的优化方法，包括以下步骤：

步骤1)，在isight优化软件中，选取最优拉丁超立方设计方法，在各个需要优化的设计变量参数预设的阈值范围内均匀选取n组设计样本点，n为大于0的自然数、为预先设定的阈值；所述需要优化的设计变量参数包含矩形侧板的宽度l、内折角半径r1、前段盒体中矩形侧板的厚度t1，中段盒体中矩形侧板的厚度t2，后段盒体中矩形侧板的厚度t3；

步骤2)，根据选取的设计样本点，在catia软件中建立n组仙人掌仿生结构吸能盒的cad模型，对其进行几何清理和网格划分，并设置仙人掌仿生结构吸能盒各部分的材料属性和厚度，结合刚性墙建立n组低速碰撞模型；

步骤3)，将n组低速碰撞模型输入ls-dyna进行后处理计算，仿真分析结构后对峰值碰撞力、仿生结构吸能盒总吸能、仿生结构吸能盒质量、压缩位移、平均碰撞力、比吸能进行统计计算，利用响应面法构建峰值碰撞力、仿生结构吸能盒质量、压缩位移、比吸能、平均碰撞力的二阶响应面模型，并计算这五个响应面模型的拟合的相关系数和均方根误差；

步骤4)，以仿生结构吸能盒质量、压缩位移、峰值碰撞力作为约束条件，以平均碰撞力和比吸能作为优化目标，以l、r1、t1、t2、t3作为优化设计变量，构建仙人掌仿生结构吸能盒多目标优化数学模型；

步骤5)，在isight软件中建立仙人掌仿生结构吸能盒多目标优化数学模型，采用nsga-ii多目标优化算法对选取的设计变量进行多目标优化，得到pareto解集，从pareto解集中选取一组最优解；并依据本组最优解建立仿生结构吸能盒有限元模型和低速碰撞模型，代入ls-dyna中进行后处理计算，获得优化后的仿生结构吸能盒的仿真分析计算结果。

作为本发明一种仙人掌仿生结构吸能盒的优化方法进一步的优化方案，所述步骤3)中的五个响应面模型分别如下：

仿生结构吸能盒碰撞力峰值fmax的响应面模型为：

fmax＝109.261-0.445375r-5.8997l-80.5005t1-110.316t2+92.752t3

+0.42839r²+0.103799l²-122.568t1²-42.1607t2²+2.951t3²

-0.0885rl-5.3172rt1+3.24787rt2+0.5758rt3+7.28799lt1

-1.21888t2-0.2929lt3+426.358t1t2-95.508t1t3-33.2798t2t3

仿生结构吸能盒质量m的响应面模型为：

m＝-1.0879-0.004035r+0.00236l-0.38235t1+0.487386t2+1.93708t3

-8.13203e-005r²-7.68616e-005l²+0.1224t1²+0.07296t2²-0.52997t3²

+7.60055e-005rl-0.0028rt1-0.014025rt2+0.006208rt3+0.013449lt1

+0.020155lt2-0.00358lt3-0.24267t1t2+0.10969t1t3-0.74927t2t3

仿生结构吸能盒压缩位移s的响应面模型为：

s＝731.5204-0.3523r-5.8116l-134.961t1-259.665t2-420.378t3

-0.8914r²+0.034048l²-84.6365t1²+16.178t2²+87.8146t3²

+0.1219rl+10.245rt1-0.8669rt2-3.1156rt3+0.9842lt1

-0.63837lt2+1.991lt3+67.6439t1t2+62.904t1t3+95.205t2t3

仿生结构吸能盒平均碰撞力fav的响应面模型为：

fav＝391.015+2.14525r-5.566l-446.7037t1-35.565t2-66.561t3

-0.10361r²+0.00603l²+298.7148t1²+81.5567t2²+7.8474t3²

+0.03276rl-4.18929rt1-0.70067rt2+0.91359rt3+3.3045lt1

+1.5565t2+0.1896lt3-242.465t1t2+72.312t1t3-3.7884t2t3

仿生结构吸能盒比吸能esea的响应面模型为：

esea＝107038.24+953.075r-1764.637l-837.368t1-55498.556t2

-59025.06t3+17.861r²+14.003l²+7491.3603t1²+18066.29t2²

+14280.959t3²-10.0727rl-971.812rt1+146.343rt2-32.0797rt3

-125.83lt1+247t2+313.7lt3-10333t1t2+3379.7t1t3+15945t2t3

作为本发明一种仙人掌仿生结构吸能盒的优化方法进一步的优化方案，所述步骤4)中的仙人掌仿生结构吸能盒多目标优化数学模型为：

作为本发明一种仙人掌仿生结构吸能盒的优化方法进一步的优化方案，n值为100。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

1.本发明提出一种仙人掌仿生结构吸能盒，有效地解决了传统吸能盒变形不够稳定、吸能效果不佳等缺陷；

2.采用nsga-ii多目标优化算法对仙人掌仿生结构吸能盒进行多目标优化设计，进一步提高仿生结构吸能盒的吸能特性。

附图说明

图1是本发明的结构示意图；

图2是本发明中前部盒体的横截面示意图。

图中，1-吸能盒前部盒体，2-吸能盒中部盒体，3-吸能盒后部盒体，4-内折角，5-外折角。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

本发明可以以许多不同的形式实现，而不应当认为限于这里所述的实施例。相反，提供这些实施例以便使本公开透彻且完整，并且将向本领域技术人员充分表达本发明的范围。在附图中，为了清楚起见放大了组件。

如图1、图2所示，本发明公开了一种仙人掌仿生结构吸能盒，包含依次相连的前部盒体、中部盒体和后部盒体；

所述前部盒体和汽车前保险杠横梁固连，后部盒体与汽车防撞梁固连；

所述前部盒体、中部盒体、后部盒体均呈六角星状，均包含十二个矩形侧板，且十二个矩形侧板之间形成六个内折角和六个外折角；所述六个内折角和六个外折角均为倒圆角；令矩形侧板和其相邻矩形侧板之间交线的长度为该矩形侧板的长度、矩形侧板垂直于该交线的边的长度为矩形侧板的宽度；

所述前部盒体、中部盒体、后部盒体中矩形侧板的宽度相等；

所述后部盒体中矩形侧板的长度大于前部盒体中矩形侧板的长度且小于中部盒体中矩形侧板的长度；

所述中部盒体中矩形侧板的厚度大于前部盒体中矩形侧板的厚度且小于后部盒体中矩形侧板的厚度。

这种设计使得吸能盒前端刚度尽可能的低，在中间位置充分压溃从而尽可能多的吸收能量，吸能盒后端具有较大刚度从而保证吸能盒保持稳定塑性变形。

所述六个外折角和六个内折角半径的范围为0-6mm，内折角角度的范围为30-100度。

所述前部盒体、中部盒体、后部盒体中矩形侧板的宽度的范围为30-40mm。

所述前部盒体、中部盒体、后部盒体中矩形侧板的长度的比例为1:3:2。

所述前部盒体矩形侧板的厚度的范围为0.5-0.7mm，所述中部盒体矩形侧板的厚度的范围为0.7-0.9mm，所述后部盒体矩形侧板的厚度的范围为0.9-1.1mm。

下面给出一组具体设计参数：仿生结构吸能盒轴向长度参照传统吸能盒设计，为228mm。前部盒体、中部盒体、后部盒体中，矩形侧板的宽度均为36mm，矩形侧板的厚度依次为0.6mm、0.8mm、1.0mm，六个外折角和六个内折角的半径均为3mm，内折角角度为60度。前部盒体和中部盒体通过激光拼焊进行连接，中部盒体和后部盒体通过激光拼焊进行连接。

本发明还公开了一种该仙人掌仿生结构吸能盒的优化方法，包括以下步骤：

步骤1)，在isight优化软件中，选取最优拉丁超立方设计方法，在各个需要优化的设计变量参数预设的阈值范围内均匀选取n组设计样本点，n为大于0的自然数、优先取100；所述需要优化的设计变量参数包含矩形侧板的宽度l、内折角半径r1、前段盒体中矩形侧板的厚度t1，中段盒体中矩形侧板的厚度t2，后段盒体中矩形侧板的厚度t3；

步骤2)，根据选取的设计样本点，在catia软件中建立n组仙人掌仿生结构吸能盒的cad模型，对其进行几何清理和网格划分，并设置仙人掌仿生结构吸能盒各部分的材料属性和厚度，结合刚性墙建立n组低速碰撞模型；

步骤3)，将n组低速碰撞模型输入ls-dyna进行后处理计算，仿真分析结构后对峰值碰撞力、仿生结构吸能盒总吸能、仿生结构吸能盒质量、压缩位移、平均碰撞力、比吸能进行统计计算，利用响应面法构建峰值碰撞力、仿生结构吸能盒质量、压缩位移、比吸能、平均碰撞力的二阶响应面模型，并计算这五个响应面模型的拟合的相关系数和均方根误差；

步骤4)，以仿生结构吸能盒质量、压缩位移、峰值碰撞力作为约束条件，以平均碰撞力和比吸能作为优化目标，以l、r1、t1、t2、t3作为优化设计变量，构建仙人掌仿生结构吸能盒多目标优化数学模型；

步骤5)，在isight软件中建立仙人掌仿生结构吸能盒多目标优化数学模型，采用nsga-ii多目标优化算法对选取的设计变量进行多目标优化，得到pareto解集，从pareto解集中选取一组最优解；并依据本组最优解建立仿生结构吸能盒有限元模型和低速碰撞模型，代入ls-dyna中进行后处理计算，获得优化后的仿生结构吸能盒的仿真分析计算结果。

所述步骤3)中的五个响应面模型分别如下：

仿生结构吸能盒碰撞力峰值fmax的响应面模型为：

fmax＝109.261-0.445375r-5.8997l-80.5005t1-110.316t2+92.752t3

+0.42839r²+0.103799l²-122.568t1²-42.1607t2²+2.951t3²

-0.0885rl-5.3172rt1+3.24787rt2+0.5758rt3+7.28799lt1

-1.21888t2-0.2929lt3+426.358t1t2-95.508t1t3-33.2798t2t3

仿生结构吸能盒质量m的响应面模型为：

m＝-1.0879-0.004035r+0.00236l-0.38235t1+0.487386t2+1.93708t3

-8.13203e-005r²-7.68616e-005l²+0.1224t1²+0.07296t2²-0.52997t3²

+7.60055e-005rl-0.0028rt1-0.014025rt2+0.006208rt3+0.013449lt1

+0.020155lt2-0.00358lt3-0.24267t1t2+0.10969t1t3-0.74927t2t3

仿生结构吸能盒压缩位移s的响应面模型为：

s＝731.5204-0.3523r-5.8116l-134.961t1-259.665t2-420.378t3

-0.8914r²+0.034048l²-84.6365t1²+16.178t2²+87.8146t3²

+0.1219rl+10.245rt1-0.8669rt2-3.1156rt3+0.9842lt1

-0.63837lt2+1.991lt3+67.6439t1t2+62.904t1t3+95.205t2t3

仿生结构吸能盒平均碰撞力fav的响应面模型为：

fav＝391.015+2.14525r-5.566l-446.7037t1-35.565t2-66.561t3

-0.10361r²+0.00603l²+298.7148t1²+81.5567t2²+7.8474t3²

+0.03276rl-4.18929rt1-0.70067rt2+0.91359rt3+3.3045lt1

+1.5565t2+0.1896lt3-242.465t1t2+72.312t1t3-3.7884t2t3

仿生结构吸能盒比吸能esea的响应面模型为：

esea＝107038.24+953.075r-1764.637l-837.368t1-55498.556t2

-59025.06t3+17.861r²+14.003l²+7491.3603t1²+18066.29t2²

+14280.959t3²-10.0727rl-971.812rt1+146.343rt2-32.0797rt3

-125.83lt1+247t2+313.7lt3-10333t1t2+3379.7t1t3+15945t2t3

步骤4)中的仙人掌仿生结构吸能盒多目标优化数学模型为：

本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。