多目标遗传算法在车身动态性能优化中的应用

建立了某SUV白车身有限元模型,对车身静态刚度和模态分布进行优化,改善了白车身的振动性能。通过灵敏度分析筛选白车身关键部件的厚度并将其作为优化变量,以车身的扭转刚度和质量作为目标,建立其径向基函数模型,将静态刚度、车身1阶扭转和1阶弯曲模态频率作为约束条件,并利用多目标遗传算法对车身性能进行优化。试制了优化后白车身关键部件,并进行模态试验,验证了优化结果的正确性。优化后在总质量增加0.55%的情况下,提升了车身整体刚度,改善了模态频率分布,后排左、右侧座椅安装点的传递函数峰值分别下降了47.50%和49.37%,极大地改善了车身振动性能,为整车NVH性能的提升打下良好基础。