汽车动力总成橡胶悬置结构分析与优化

论文摘要

随着经济的发展和道路交通环境的不断改善,以及能源、污染问题的日益突出,使得轿车的设计向着大扭矩、轻量化的方向发展,这在很大程度上恶化了轿车的振动特性,严重影响了车辆的乘坐舒适性。大量研究和实验表明,发动机的振动噪声已构成车内振动噪声的主要成分,其特点是多振源、宽频带、形态复杂。特别是国产轿车,大都采用平衡性较差的直列四缸发动机,发动机的隔振问题尤为突出。轿车的振动和噪声控制正逐渐成为汽车设计人员要解决的首要问题。因而,对隔离动力总成振动噪声向车内传递的关键部件—发动机悬置系统的设计要求越来越高。由于橡胶悬置独特的低成本、结构紧凑、工艺性好、易维护等特性、现在国内仍然得到广泛的应用。基于此,本文利用有限元方法,针对橡胶悬置的结构设计问题进行研究。本课题在研究动力总成悬置系统橡胶元件的关键结构参数与其静刚度特性之间的关系的基础上,进行橡胶悬置元件的结构设计研究,从而摸索出一套橡胶元件的结构设计方法。主要研究工作和取得的成果如下:①对橡胶悬置的材料配方进行了深入的探讨,明确了橡胶材料的基本特性和描述材料物理性能的性能参数,并对典型的隔振橡胶的配方设计、其主要物理机械性能及其隔振特性进行分析,还论述了其有限元仿真分析中的关键技术以及基本的解决方法;②根据橡胶悬置用的材料的特性,选取了合适的描述悬置变形特性的材料模型,根据橡胶材料的本构关系力学试验数据,通过有限元分析软件,应用最小二乘法拟合得到橡胶材料参数;③针对某橡胶悬置实物,利用三维建模软件UG建立橡胶悬置的三维几何模型,然后利用网格划分软件ANSA对橡胶进行网格划分,建立橡胶分析的有限元模型,施加边界条件和载荷,对橡胶进行有限元静刚度特性分析,并将得到的静刚度与实验数据进行对比,表明了悬置有限元分析模型的正确性和橡胶材料参数的合理性;④通过对橡胶悬置结构的分析,确定本次需要进行结构设计的衬套式悬置橡胶体的主要形状参数,并通过有限元分析计算,对这些主要形状参数进行灵敏度分析。结果表明:橡胶体的轴向厚度tz对悬置的刚度影响最大,其次是橡胶体的宽度ts,而橡胶体的径向厚度tr的改变对刚度的影响很小;⑤运用所提出的非线性有限元、神经网络和遗传算法相结合的优化设计方法,以动态优化设计的悬置的刚度值为目标,对本次设计车型的橡胶悬置进行结构优化设计,优化结果和试验的对比表明,运用的橡胶悬置元件结构的优化设计方法是可行的。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 绪论
• 1.1 动力总成悬置系统研究的意义
• 1.2 动力总成悬置系统的发展历程
• 1.2.1 橡胶悬置
• 1.2.2 液压悬置
• 1.3 橡胶元件设计方法的发展
• 1.4 本文研究的内容和思路
• 2 橡胶的材料特性和橡胶有限元分析的关键技术
• 2.1 橡胶悬置橡胶材料的配方设计
• 2.1.1 橡胶主体材料的选择
• 2.1.2 在橡胶配方方面新的要求和进展
• 2.1.3 补强填充体系
• 2.1.4 橡胶与金属的粘合
• 2.2 橡胶悬置材料的物理机械性能
• 2.2.1 拉伸强度TS
• 2.2.2 断裂拉伸强度TSb
• 2.2.3 拉断伸长率Eb
• 2.2.4 拉断永久变形Sb
• 2.3 橡胶有限元分析的关键技术
• 2.3.1 材料模型的选择
• 2.3.2 模型的适当简化
• 2.3.3 网格划分和单元类型的选择
• 2.3.4 约束的设置
• 2.3.5 求解器的选择
• 2.3.6 接触的定义
• 2.4 本章小结
• 3 橡胶材料超弹性本构模型和材料参数的确定方法
• 3.1 橡胶材料特性简述
• Rivlin模型的本构方程'>3.2 橡胶材料Mooney_Rivlin模型的本构方程
• 3.3 橡胶材料常数的试验测试与确定
• 3.4 定材料参数的方法
• 3.4.1 力--变形关系与应力--应变关系
• 3.4.2 试验测量
• 3.3.3 材料参数的拟合结果
• 3.5 本章小结
• 4 橡胶悬置有限元分析模型的建立
• 4.1 发动机悬置系统橡胶分析模型的建立
• 4.1.1 UG软件介绍和CAD建模
• 4.1.2 ANSA软件介绍和有限元网格划分
• 4.2 对橡胶悬置进行有限元分析
• 4.2.1 有限元ANSYS软件介绍
• 4.2.2 橡胶有限元静刚度特性分析
• 4.3 本章小结
• 5 橡胶悬置结构尺寸优化分析计算
• 5.1 橡胶悬置结构参数灵敏度分析
• 5.1.1 橡胶悬置结构参数
• 5.1.2 灵敏度分析
• 5.2 基于非线性有限元-神经网络-遗传算法的橡胶悬置结构设计策略
• 5.3 橡胶悬置元件结构设计
• 5.3.1 设计变量的变动范围
• 5.3.2 结构优化设计的目标
• 5.4 V101-MT后悬置的结构优化过程
• 5.4.1 神经网络训练样本的确定方法
• 5.4.2 训练样本刚度值的有限元计算
• 5.4.3 神经网络模型的建立
• 5.4.4 用遗传算法寻求神经网络模型最优解
• 5.5 V101-MT左悬置的结构优化过程
• 5.5.1 材料硬度和训练样本的计算结果
• 5.5.2 神经网络模型的建立
• 5.5.3 用遗传算法寻求神经网络模型最优解
• 5.6 试验验证
• 5.7 本章小结
• 6 结论
• 致谢
• 参考文献