一种基于响应面的汽车结构可靠性分析及检验方法与流程

本发明属于汽车，具体涉及一种基于汽车零部件结构可靠性分析方法，特别涉及一种基于响应面的汽车零部件结构可靠性分析方法以及响应面模型与计算结果的检验方法。

背景技术：

1、汽车行业竞争日趋激烈，对于复杂关键零部件，往往具有复杂、多变的载荷，设计参数的数量也较多。如果将结构、材料、载荷的参数都看成是系统设计的变量，结构可靠度看作是设计输出的响应。结构在规定条件和规定时间内完成规定功能的概率称为结构可靠性，参数的随机变化让汽车结构可靠性计算变得非常困难。

2、汽车上的关键零部件主要通过有限元软件对结构强度及耐久性进行确定性分析，通常不考虑设计变量的随机误差，因此也不能进行可靠性分析。目前，传统的结构可靠性分析，主要应用一次二阶矩方法及其改进算法近似求解，或者用蒙特卡洛方法进行求解。其中，一次二阶矩方法需要计算功能函数，对于汽车上的复杂结构往往难以求解显性功能函数，而使用蒙特卡洛法进行随机抽样的仿真分析，则计算量巨大，很难进入工程应用。上述因素导致汽车结构可靠性分析的工程应用受到极大的限制。

技术实现思路

1、本发明的目的就在于提供一种基于响应面的可靠性分析方法，基于响应面模型，通过实验设计doe建立近似模型、响应面模型的合理性检验、可靠性分析等方法，用近似数学函数代替复杂的有限元模型，实现结构可靠度计算功能，并应用一次二阶矩方法检验可靠性计算结果，大大提高计算效率，以解决汽车关键结构可靠性分析的工程应用的问题。

2、本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

3、一种基于响应面的汽车结构可靠性分析及检验方法，包括以下步骤：

4、a、通过输入结构三维数据模型，对汽车零部件结构进行有限元模型，对汽车结构性能进行仿真分析，得到主要汽车结构的刚度、应力、疲劳等主要性能结果，设定零件失效模式和设计变量类型及范围；

5、b、对有限元模型进行参数化设置，设定随机变量参数及类型；

6、c、通过试验设计doe的全因子方法进行抽样仿真，构建功能函数的初始响应面模型；

7、d、通过回归分析，对初始响应面模型的各项系数进行显著度检验；

8、e、根据上一步的显著度检验结果，修正响应面模型；

9、f、通过随机抽样，对响应面代替的功能函数进行随机性计算，分析功能函数可靠度；

10、g、通过一次二阶矩的改进算法，对响应面模型进行可靠度计算，验证随机抽样方法计算可靠度的精确性；

11、h、获得验证后的汽车关键结构功能函数的可靠度。

12、进一步地，步骤a，建立虚拟仿真模型包括以下两种方式：

13、a1、简单模型用显式数学函数表达的结构功能失效模型；

14、a2、对于复杂零部件模型，无法用显式数学函数表达的失效模型，用有限元软件进行建模。

15、进一步地，步骤b，随便变量的分布类型要根据变量的实际分布情况确定，如果随机变量分布为正态分布，选择正态分布类型，关于随机变量参数的设置与步骤g中蒙特卡洛法随机变量的设置方法相一致。

16、进一步地，步骤c，doe抽样采用全因子法，仿真次数取决于因子数量，即随机变量的数量，对于复杂模型，因子数量建议3～6个，否则计算量会过大，随机变量的选择需根据设计经验或doe方法确定。

17、进一步地，步骤d，构建初始响应面方法采用最小二乘回归lsr方法，构建初始响应面的二次多项式模型包括以下两种方式：

18、d1、回归模型选择全部二项式模式；

19、d2、回归模型选择自定义模式，只选择一次项和二次项，不包含交叉项。

20、进一步地，步骤e，近似模型的检验中，在hyperstudy中的doe模块里，通过diagnostics诊断响应面模型各项的显著度；近似模型的检查过程，不仅要检查响应面模型的总体显著度p值，还要检查每一个一次项和二次项的显著度p值，找出显著度p值大于0.05的项。

21、进一步地，步骤f，修改响应面模型，删除显著度p值大于等于0.05的项，返回至步骤e。

22、更进一步地，步骤g，通过蒙特卡洛法进行结构可靠度计算，进行随机变量分布参数设置的时候，设置方差的值，即标准差的平方；采用步骤f得到的响应面模型；抽样方法选择随机抽样方法，蒙特卡洛方法的精度取决于程序计算重复的次数。

23、进一步地，在步骤h，响应面近似模型的基础上，通过可靠性理论公式计算推导进行一次二阶矩改进算法的结构可靠度计算，通过解析函数计算一次二阶矩改进算法的结构可靠度。

24、更进一步地，通过解析函数计算一次二阶矩改进算法的结构可靠度，具体为：

25、常见的应力强度干涉模型，功能函数g＝g(r,s)＝r-s   (2)

26、式中：r称为结构的抗力，s称为作用效应；

27、g＝0为结构的极限状态方程，显然，g>0时，结构处于可靠状态；g<0时，结构失效；

28、假设r,s均服从正态分布，均值和标准差分别为，mr、ms和σr、σs，因此变量z也是正态随机变量，均值mz＝mr-ms，标准差

29、引入符号β，定义为可靠指标：

30、

31、可靠指标β，其是结构可靠度的度量，因为β与可靠度之间存在一一对应关系，所以β越大，可靠度也越大，失效概率则越小，可通过查表得到可靠度

32、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

33、本发明基于响应面的汽车结构可靠性分析及检验方法，基于响应面构建近似模型，其模型合理性的检验方法采用各项的显著度分析；对可靠性分析结果进行解析法验证，采用基于响应面的改进一次二阶矩法的可靠度验算方法，通过迭代法求解可靠度，并与蒙特卡洛计算结果进行检验；本发明基于hyperstudy软件，构建并检验响应面模型，大大提高计算效率，实现汽车关键零部件结构可靠度计算。

技术特征：

1.一种基于响应面的汽车结构可靠性分析及检验方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于响应面的汽车结构可靠性分析及检验方法，其特征在于：步骤a，建立虚拟仿真模型包括以下两种方式：

3.根据权利要求1所述的一种基于响应面的汽车结构可靠性分析及检验方法，其特征在于：步骤b，随便变量的分布类型要根据变量的实际分布情况确定，如果随机变量分布为正态分布，选择正态分布类型，关于随机变量参数的设置与步骤g中蒙特卡洛法随机变量的设置方法相一致。

4.根据权利要求1所述的一种基于响应面的汽车结构可靠性分析及检验方法，其特征在于：步骤c，doe抽样采用全因子法，仿真次数取决于因子数量，即随机变量的数量，对于复杂模型，因子数量建议3～6个，否则计算量会过大，随机变量的选择需根据设计经验或doe方法确定。

5.根据权利要求1所述的一种基于响应面的汽车结构可靠性分析及检验方法，其特征在于：步骤d，构建初始响应面方法采用最小二乘回归lsr方法，构建初始响应面的二次多项式模型包括以下两种方式：

6.根据权利要求1所述的一种基于响应面的汽车结构可靠性分析及检验方法，其特征在于：步骤e，近似模型的检验中，在hyperstudy中的doe模块里，通过diagnostics诊断响应面模型各项的显著度；近似模型的检查过程，不仅要检查响应面模型的总体显著度p值，还要检查每一个一次项和二次项的显著度p值，找出显著度p值大于0.05的项。

7.根据权利要求1所述的一种基于响应面的汽车结构可靠性分析及检验方法，其特征在于：步骤f，修改响应面模型，删除显著度p值大于等于0.05的项，返回至步骤e。

8.根据权利要求6所述的一种基于响应面的汽车结构可靠性分析及检验方法，其特征在于：步骤g，通过蒙特卡洛法进行结构可靠度计算，进行随机变量分布参数设置的时候，设置方差的值，即标准差的平方；采用步骤f得到的响应面模型；抽样方法选择随机抽样方法，蒙特卡洛方法的精度取决于程序计算重复的次数。

9.根据权利要求1所述的一种基于响应面的汽车结构可靠性分析及检验方法，其特征在于：在步骤h，响应面近似模型的基础上，通过可靠性理论公式计算推导进行一次二阶矩改进算法的结构可靠度计算，通过解析函数计算一次二阶矩改进算法的结构可靠度。

10.根据权利要求9所述的一种基于响应面的汽车结构可靠性分析及检验方法，其特征在于，通过解析函数计算一次二阶矩改进算法的结构可靠度，具体为：

技术总结
本发明涉及一种基于响应面的汽车结构可靠性分析及检验方法，包括对汽车零部件结构进行有限元模型，对汽车结构性能进行仿真分析，得到主要汽车结构性能结果，设定零件失效模式和设计变量类型及范围；对有限元模型进行参数化设置，设定随机变量参数及类型；构建功能函数的初始响应面模型；对初始响应面模型的各项系数进行显著度检验；修正响应面模型；分析功能函数可靠度；对响应面模型进行可靠度计算，验证随机抽样方法计算可靠度的精确性；获得验证后的汽车关键结构功能函数的可靠度。本发明基于响应面的汽车结构可靠性分析及检验方法，基于Hyperstudy软件，构建并检验响应面模型，提高了计算效率，实现汽车关键零部件结构可靠度计算。

技术研发人员：曹征栋,武斌,朱学武
受保护的技术使用者：中国第一汽车股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13