碳纤维汽车底盘后纵臂CAE设计的优化算法提升效率与准确性

本文主要探讨了碳纤维在汽车底盘后纵臂的CAE(计算机辅助工程)设计中的优化算法应用。碳纤维复合材料因其高比强度、比刚度和耐久性，成为了汽车轻量化的重要选择，尤其是在新能源汽车的底盘设计中，减轻重量以延长电池续航里程的需求尤为突出。然而，碳纤维复合材料的应用带来了一系列挑战，包括多工况下的复杂性以及大量设计变量。 作者利用Python编程语言对ABAQUS软件进行了二次开发，针对不同角度的碳纤维铺层占比进行了全局遍历，旨在找到有效的和最优的设计解决方案。这一步骤旨在通过数值模拟来代替繁琐的实验测试，从而节约成本并避免局部最优问题。 在处理多工况时，文章提出了将基于树的机器学习模型，如XGBoost、DART（Direct Acyclic Tree）和随机森林引入到设计计算中。这些算法在处理大量数据和减少运算时间方面展现出优势。例如，当新工况的计算量分别为0条和10条时，Tsaï-Wu因子的准确率分别达到了96.3%和98.3%，显示出较高的精度。即使在减少现有工况数据量的一半情况下，只要将新工况的计算量提升到40条，准确率仍能保持在95.0%。 本文的关键贡献在于提出了一种结合高性能计算和概率型优化策略的方法，有效地解决了碳纤维复合材料零件在多工况下的轻量化设计问题，为该领域的研究者和工程师提供了实用的参考。此外，文中提到的神经遗传算法和群智能算法在复合材料层合板设计中的应用案例，展示了这些算法在实际问题中的潜力和可行性。 本文的研究不仅提升了碳纤维汽车底盘后纵臂的优化设计效率，也为其他复合材料零件的轻量化计算提供了一个新的优化路径，推动了汽车行业向更高效、环保的方向发展。