汽车设计的多学科设计改进措施

杨承颖

摘 要：多学科设计优化是解决复杂工程系统设计问题的有效方法，属于工业设计界新兴的研究领域，在汽车设计领域应用多学科设计优化方法是汽车现代设计的一种新技术、新途径，能够有效规避传统的常规优化设计方法存在一些弊端，提高设计水平。本文就对照传统优化设计方法提出了将多学科设计优化方法引入到汽车设计领域的新思路。

关键词：多学科设计优化；汽车设计；优化方法；系统工程

1 汽车总体设计

图1是汽车总体设计工作的结构图，其中X、Y、Z、P、PT分别代表设计变量，即控制参数；表示发展过程的动态和决定总体方案的内部联系的状态参数；设计方案的性能参数，即输出参数；表示任务要求的输入参数，一般用技术指标表示以及表示设计中的不确定的，带有随机性的干扰参数。这些参数都是矢量形式，可以用Z=f（P，X，Y，PT）表示。

在过去，汽车设计系统的优化方法大多是将多变量多目标的优化问题单一化，利用数学规划方法去解决。但是普通的数学规划的方法在应对过多的设计变量和复杂的数学模型时难免会出现偏差，影响系统的设计效果，因此对于汽车设计系统进行总体性能的优化，对经济性、控制、结构、动力等子系统的优化就是必不可少的。为了提高系统整体性能，使各子系统协同作用，使各系统间自然存在的耦合效应得到充分利用，人们提出了一体化设计的要求，而这种设计的主流方法和技术便是多学科设计优化方法。

2 多学科设计优化方法

2.1 多学科设计优化的定义

多学科设计优化是从整个系统的角度对复杂工程及其子系统进行优化设计的，是基于对各学科（子系统）之间的交互影响的充考虑的基础上对工程系统中相互作用的协同机制的探索和利用，是一种新型的工程设计方法。

2.2 多学科设计优化的研究内容

现阶段对于多学科设计优化的研究主要在集中分布式高性能计算环境、有效的MDO（多学科设计优化）方法、各学科分析方法和软件的集成等等，其中以有效的MDO方法和策略最为重要，是当前研究的最热点问题。

2.3 多学科设计优化问题表述

图2 所示的是对某个单一子系统的数据流程进行设计优化分析的分析模型。

分析说明：

（1）子系统Di输入、输出及求解方程

图中Ai是子系统Di的学科分析代码，Mi是其他耦合子系统的相关输出量，是非独立输入量，Ui是状态变量，是输出量，Ui=Ai（XD，Mi），Wi（XD，Mi，Ui）=0是子系统Di剩余函数方程的表达形式。

（2）学科间耦合映射函数

μij=Fij（XD，Uj）；Mij=Eij（XD，μij）对子系统Di产生耦合映射的学科总数目是

（3）优化变量

图中的Xμ、XM、XU分别表示优化器对参数μ、M、U产生的代理参数子集，XD是设计变量，是子系统Di的独立输入量。

（4）优化目标与约束

CD是问题的初始约束，f是设计目标函数，可以代表汽车设计中的可靠性、燃油经济性、设计成本等学科函数。我们可以用以下公式代表多学科设计优化问题的广义数学表达式：

2.4 多学科设计优化算法

多学科设计优化算法在应用于解决实际工程问题时，会利用分布式网络计算技术，集成封装在各级学科软件优化器中，与各级系统分析模块共同构成求解器。多学科设计优化算法主要包括协同优化算法、并行子空间优化算法和单级优化算法三种算法。其中单级优化算法包括一致性约束优化算法、基于全局敏感性方程的单级优化算法以及標准的系统级优化算法。除此之外，还有两级集成系统综合算法，这种算法是基于一致性约束优化算法的基础上在1998年由Sobieski提出的，这种算法主要是将广义的系统优化问题分解成一系列，其中一部分用来处理相对少的全局变量的系统优化问题，其他部分用来处理大量的局部详细设计变量的局部优化问题。

3 汽车多学科设计优化

3.1 汽车子系统分析

需要在总体系统分析的基础之上对系统进行分解，采用分布式网络优化，改变传统的整体优化方式，将汽车各子系统分析内容的互相交错的网络结构进行重组，将耦合的设计系统分解组织成较为简单单一的子问题，在对相对独立的子问题进行优化和协调，利用各学科比较完善成熟的分析工具对问题进行逐一的解决。图3所示的是汽车系统设计结构矩阵，整个系统分析从左上角依次向右下角进行，由左上角到右下角这条对角线上的每一个矩形框都代表着汽车的一个子系统或者学科分析。

矩形框左右两端延伸的水平线代表该学科分析信息的输出，上下两端延伸的垂直线代表信息的输入，水平线和垂直线由一个黑点进行联结，形成信息环，在对角线左下方的信息坏代表设计信息反馈，右上方的信息环代表信息前馈，同一层的子系统学科分析以及前馈、反馈共同构成了一个设计回路。

用矩阵来表示设计结构，能够将子系统之间的信息交互和复杂的耦合关系简单化，能够使对系统分析工作的信息流的观察和管理更加方便直观。而且采用设计结构矩阵，能够优化系统分析过程本身，减少设计设计结构矩阵的反馈环节，使整个系统进行解耦、分解等价简便。

3.2 汽车多学科设计优化问题描述

以一个简单的例子为例，比方说一个汽车系统的系统级优化的要求在于保持汽车最低的加速能力并使汽车成本最小化，那么很容易看出，只有更强的发动机性能和更轻的汽车结构重量才能最大限度的提高汽车的加速能力。可是增加汽车推进动力的成本和减少汽车结构重量存在冲突与矛盾的，在进行设计优化时要充分考虑汽车成本、动力、重量三者之间的交互影响。实际上，推进动力和结构学科领域是汽车设计优化的最根本所在，这些领域中包含着丰富的专业技术知识和具体设计变量。

对于汽车而言，最有实际意义的优化设计莫过于降低制造成本并提高汽车燃油的经济性。而燃油经济性的提高需要降低阻力，加大汽车的车身长度，可是这样一来会使汽车初始转纽频率降低，如果低于安全目标值的话，就必须增加汽车的重量，但是汽车重量与燃油经济性成反比，因此这属于比较麻烦的一个问题。

为了很好的解决实际问题，建立了汽车的多学科设计优化模型，该模型的建立需要完成确定系统级目标函数、确定系统级有数条件、其他子系统的设计以及确定变量和数据的交换关系等步骤。首先为汽车燃油经济性最大化，要寻求汽车后悬架长度，确定汽车结构尺寸，还有汽车载重、气动阻力系数等约束条件。其次要分类描述设计中的耦合变量和独立变量，给出子系统设计的数学表达式，再以约束的形式表达各学科的设计。图4 所示的是汽车燃油经济性恩新信息流程。

3.3 设计分析过程

本文采用车辆一体化设计分析系统来分析设计，在车辆一体化设计分析系统中，会利用ODYSSEY /NASTRAN软件程序对响应和敏感性进行计算，用弹性梁模型对设计和结构分析进行处理，利用神经网络方法对空气动力学气动阻力进行分析，基于弯扭频率、车身长度、车体强度等约束条件的限制对车体重量进行优化设计，拟合计算实验数据，通过对比推算，快速计算出汽车燃油经济性的结果。这样一来，有效控制了学科间的耦合设计变量，是各学科局部的分析优化能力得到最大限度的利用，实现了各学科子任务的并行设计，而且在结构学科优化过程中还同时进行多学科的敏感性分析计算。

3.4 结果分析

表1所示的部分优化结果，步骤0是对结构横截面做的初始常规优化结果，代表原始设计，步骤1是对设计变量车身长度增加50mm的干扰而得出的横截面尺寸的结构优化结果，采用近似方法在常规结构优化的基础上对结构设计进行多学科优化的结果如步骤2所示，而步骤3是在步骤2的基础上构建二次近似方程而得出的优化数据，由表中数据可以断定设计收敛。

4 结语

虽然我国对于多学科优化设计方面的研究还属于刚刚起步的阶段，但是其有效提高产品质量和设计效率的作用是有目共睹的。怎样既保证汽车的性能，又降低设计制造的成本对于汽车产业在激烈的市场竞争中寻求出路和发展而言具有十分重要的现实意义，而在汽车设计领域应用先进的多学科设计优化方法，正是提高企业设计水平，增强企业市场竞争力的有效手段。

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