CVDA序贯采样法在全铝车架轻量化设计上的应用

在铝合金车架的轻量优化设计中,通常建立近似模型代替有限元模型,以减少计算量。为进一步提高计算效率,用较少的样本点建立高精度近似模型,提出了一种改进的序贯采样方法—CVDA法,并通过一个算例将其与现有的3种采样方法(OLHD、MDA和CVA)进行对比。结果表明,在样本点数量均为21个的情况下,采用CVDA法采样建立近似模型的预测精度比另3种采样方法建立的近似模型分别高出11.1%,11.1%和30.3%,R^2值达到了0.95。将CVDA法运用到全铝车架弯扭刚度和弯扭模态工况的近似模型建立中,在相同数量的样本点下,采用CVDA法采样建立的近似模型,其预测精度明显高于其余方法。在此基础上对铝合金车架进行轻量优化,结果弯曲刚度、扭转刚度、1阶弯曲模态频率和1阶扭转模态频率分别提升了2.54%,3.38%,0.68%和2.75%,质量减轻7.47 kg,减重率达7.20%,优化效果明显。