某电动汽车侧面柱碰工况电池模组截面峰值力(F_(max))超标,为提升电池碰撞安全性,同时实现车身轻量化,开展门槛梁截面参数优化。选取26个厚度及位置参数作为优化变量,以减小F_(max)和门槛梁质量作为目标,以电池模组最大挤压变形量(d_(ma...某电动汽车侧面柱碰工况电池模组截面峰值力(F_(max))超标,为提升电池碰撞安全性,同时实现车身轻量化,开展门槛梁截面参数优化。选取26个厚度及位置参数作为优化变量,以减小F_(max)和门槛梁质量作为目标,以电池模组最大挤压变形量(d_(max))和塑性应变(ε_(pmax))作为约束。首先通过最优Latin超立方生成样本,基于样本建立全连接神经网络近似模型,然后运用NSGA-Ⅱ算法开展多目标优化,最后将优化结果代入仿真进行验证。结果表明:优化后电池模组F_(max)由21.8 k N降低至20 k N以下,达到了安全要求;同时,门槛梁减重1.41%~4.02%,实现了轻量化效果。进一步分析表明,部分方案电池模组d_(max)和ε_(pmax)也同步降低,在减重的同时更全面地提升了电池的碰撞安全性。展开更多
文摘某电动汽车侧面柱碰工况电池模组截面峰值力(F_(max))超标,为提升电池碰撞安全性,同时实现车身轻量化,开展门槛梁截面参数优化。选取26个厚度及位置参数作为优化变量,以减小F_(max)和门槛梁质量作为目标,以电池模组最大挤压变形量(d_(max))和塑性应变(ε_(pmax))作为约束。首先通过最优Latin超立方生成样本,基于样本建立全连接神经网络近似模型,然后运用NSGA-Ⅱ算法开展多目标优化,最后将优化结果代入仿真进行验证。结果表明:优化后电池模组F_(max)由21.8 k N降低至20 k N以下,达到了安全要求;同时,门槛梁减重1.41%~4.02%,实现了轻量化效果。进一步分析表明,部分方案电池模组d_(max)和ε_(pmax)也同步降低,在减重的同时更全面地提升了电池的碰撞安全性。
