靳 春 寧, 周 樂, 謝 悅, 李 寶 軍, 王 海 鋒

( 1.大連理工大學 汽車工程學院， 遼寧 大連 116024；2.比亞迪汽車工業(yè)有限公司汽車工程研究院， 廣東 深圳 518000 )

0 引 言

車身零部件設(shè)計受到諸多因素的制約，進而成為一個反復嘗試、評估與修正的迭代過程.車身零部件總是表現(xiàn)為復雜總成的一部分，與總成內(nèi)的各種關(guān)聯(lián)附件產(chǎn)生各種約束關(guān)系，并形成非常復雜的幾何形態(tài).零部件設(shè)計與相關(guān)附件布置需要考慮較多的內(nèi)外部因素，既要保證與整車及相關(guān)部件的一致性、協(xié)調(diào)性，還要滿足自身的技術(shù)與功能要求.國內(nèi)外的研究者、開發(fā)者在這方面也做了很多有價值的工作，Hou等[1]開展了不同級別車型的模塊化劃分研究，謝暉等[2]基于KBE開發(fā)了B柱沖壓工藝設(shè)計分析系統(tǒng)，但均尚未考慮復雜系統(tǒng)內(nèi)部不同部件之間的關(guān)聯(lián)設(shè)計和約束；丁祎等[3]開發(fā)了車門玻璃升降器智能軟件，對復雜設(shè)計系統(tǒng)正向設(shè)計提出的機制和流程大大提高了開發(fā)效率；梁禮光等[4]利用參數(shù)驅(qū)動的方式，建立了車身概念設(shè)計參數(shù)化車身框架結(jié)構(gòu)系統(tǒng)，基于分層“子結(jié)構(gòu)”的思想對復雜結(jié)構(gòu)進行約束描述；桂春陽等[5]開發(fā)了車身薄壁梁形狀優(yōu)化軟件，胡斯博等[6]開發(fā)了車身主斷面測量工具，均以考慮工程制造多約束方法實現(xiàn)特定部件的工程應用，但僅針對單一結(jié)構(gòu)有效，對復雜系統(tǒng)內(nèi)部較多附件同時設(shè)計并不適用.而在復雜車身設(shè)計中，對于那些存在較多設(shè)計約束的復雜問題，車身工程師更愿意選擇常規(guī)方式自行解決，其中一個重要原因就是：很多設(shè)計工具和設(shè)計模塊并不能充分描述和解決設(shè)計過程中各種復雜因素，雖然計算機的介入帶來高效，但這種高效只有建構(gòu)在復雜工程約束的基礎(chǔ)上才有意義.在這類問題上，工程師是萬能的，但卻是低效的.

總體而言，常規(guī)方法面臨3個難以克服的障礙：

(1)概念設(shè)計中的關(guān)聯(lián)問題.在車身概念設(shè)計中由于主體結(jié)構(gòu)設(shè)計的不確定性，由設(shè)計經(jīng)驗所提出的零部件設(shè)計規(guī)格和參數(shù)會受到其他附件結(jié)構(gòu)尺寸變化以及附件布置方案的影響[3].例如玻璃升降器的系統(tǒng)總成，最終的合理方案直接由玻璃形狀、車門形式、車門內(nèi)外板形狀、其他附件尺寸和位置所決定[7]；車門分縫線的設(shè)計與鉸鏈布置、車門外板及翼子板相對位置、圓角和厚度、車門開度等相關(guān).

(2)二次開發(fā)的常見問題.在車身設(shè)計相關(guān)的設(shè)計工具開發(fā)中，為避免煩瑣的手工迭代，縮短產(chǎn)品設(shè)計周期，提高設(shè)計效率，二次開發(fā)是一種較為典型的手段，但是二次開發(fā)缺乏對復雜設(shè)計變量和附件間復雜關(guān)聯(lián)與約束的描述.

(3)多約束與多評價指標的問題.車身零部件設(shè)計是一個多因素制約和多評價標準的復雜過程.既要滿足系統(tǒng)總成中各關(guān)聯(lián)附件設(shè)計約束，還應受到自身結(jié)構(gòu)設(shè)計中的幾何約束、設(shè)計意圖、工程規(guī)則的綜合制約.例如：汽車車門玻璃曲面應為具有固定軸線的回轉(zhuǎn)體，而且前后緣應為具有相同導程并且平行的螺旋線[7].

針對以上問題，本文提出一種基于工程多約束的車身零部件設(shè)計方法以應對零部件設(shè)計過程中的問題.在這個方法中，復雜的設(shè)計變量和附件間的復雜關(guān)聯(lián)與約束可以得到很好的描述，與復雜的工程設(shè)計更加接近.本文以車門分縫線自動設(shè)計工具作為典型案例進行說明.通過Siemens/NX軟件平臺上的二次開發(fā)，完成一個以多約束優(yōu)化為基礎(chǔ)的設(shè)計方法，該模塊從全局角度考慮更多的約束，與對標的其他車門分縫線設(shè)計方法相比，提升能力和適用性.

1 基于工程多約束的設(shè)計方法

在車身零部件的概念設(shè)計過程中，本文基于多約束優(yōu)化方法應對車身零部件的各種復雜問題，從一個全局角度考慮更多約束，以優(yōu)化迭代方法快速進行復雜零部件的關(guān)聯(lián)設(shè)計，不僅提高整體開發(fā)效率，并且提高實際設(shè)計的柔性、可靠性、合理性，本文整體設(shè)計流程有以下3個技術(shù)關(guān)鍵.

1.1 多約束參數(shù)化模型的建立

復雜的車身零部件之間存在不同的內(nèi)在約束，因此零部件的設(shè)計不是獨立和籠統(tǒng)的，而是整體和具體的，具體情況需要具體分析.本文嘗試基于多約束優(yōu)化的方法，構(gòu)造多約束參數(shù)化模型，這個參數(shù)化模型就結(jié)果而言，與給定的設(shè)計輸入是不匹配的，或者說其參數(shù)是不精確的，但從設(shè)計邏輯的角度看，其結(jié)構(gòu)合理，表達了系統(tǒng)內(nèi)部各附件之間的復雜關(guān)聯(lián)和約束，設(shè)計意圖、幾何約束、工程規(guī)則都以規(guī)則(rule)方式內(nèi)嵌于其中，已經(jīng)達成了合理性，如圖1所示.后期的優(yōu)化工作，就是在這個合理性基礎(chǔ)上展開的，并在合理性基礎(chǔ)上達成精確，實現(xiàn)與給定輸入在幾何與數(shù)字意義上匹配，達成形神兼?zhèn)涞淖罱K設(shè)計結(jié)果.多約束參數(shù)化模型的構(gòu)建試圖追溯設(shè)計師原始設(shè)計流程，以參數(shù)化模型描述不同的零部件結(jié)構(gòu)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，將多種設(shè)計約束和評價指標作為約束引入，進而在保持精度的情況下，維持模型的內(nèi)在關(guān)聯(lián)與合理性.

圖1 多約束參數(shù)化模型

1.2 優(yōu)化模型的建立

本文采用Siemens/NX軟件平臺提供的知識驅(qū)動[8]自動化方案中的KF語言來構(gòu)建這個優(yōu)化模型.KF語言是一種面向?qū)ο蟮恼Z言，它是一種業(yè)界公認的完全基于規(guī)則的知識工程[9]編程語言，主要用類來描述，其應用程序無須編譯即可運行.利用KF語言，把構(gòu)建的車身零部件的多約束優(yōu)化模型寫在一個指定的dfa文件中，然后用Siemens/NX提供的優(yōu)化類ug_optimize[7]改進優(yōu)化算法進行優(yōu)化計算.

優(yōu)化模型的建立就是尋找最佳的優(yōu)化目標值，因此優(yōu)化模型的參數(shù)設(shè)置為優(yōu)化目標、優(yōu)化約束、優(yōu)化變量，具體的零部件設(shè)計需要構(gòu)建具體的優(yōu)化模型.

1.3 多階段靈敏度分析

本文基于多約束優(yōu)化的設(shè)計方法，對于復雜的車身零部件結(jié)構(gòu)可能會有幾百個工程參數(shù)同時進行優(yōu)化迭代，是一個在多變量、多約束條件下獲得最優(yōu)解的過程，能夠保證優(yōu)化過程合理高效是本文設(shè)計方法的關(guān)鍵所在，優(yōu)化迭代的效率和精度與眾多設(shè)計參數(shù)相關(guān).

首先，在整個優(yōu)化過程對于兼顧多種約束的復雜零部件模型所包含的眾多參數(shù)進行多階段靈敏度分析[10].通過多階段靈敏度分析確定優(yōu)化過程中在不同狀態(tài)下最靈敏的參數(shù)[11]，優(yōu)先進行優(yōu)化.其次，對于多約束優(yōu)化模型的目標函數(shù)收斂速度和優(yōu)化目標偏差進行預估，如圖2所示.

圖2 多階段靈敏度分析流程

2 基于多約束優(yōu)化的分縫線設(shè)計

車門分縫線的設(shè)計過程實質(zhì)是鉸鏈布置、車門及翼子板布置和干涉檢查的多約束迭代過程[12].本文方法設(shè)計流程包括數(shù)據(jù)設(shè)置、參數(shù)獲取(同時考慮分縫線設(shè)計的多約束工程參數(shù)，如鉸鏈的位置參數(shù)、車門外板和翼子板的設(shè)計參數(shù)和位置參數(shù)等[13])、斷面分析(自動檢查車門外板和翼子板、車門外板和鉸鏈的干涉情況；獲取斷面模型上的前后極限點位置)、分縫線設(shè)計(縫合K線、調(diào)整分縫線的位置區(qū)域)，整體設(shè)計流程如圖3所示；本文主要利用NX Open API、MenuScript、UI-Styler、KF等[3]進行整體架構(gòu)開發(fā)，整體程序設(shè)計流程圖如圖4所示.

圖3 分縫線整體設(shè)計流程

圖4 程序設(shè)計流程圖

如果分縫線完全位于位置區(qū)域內(nèi)，意味著該設(shè)計合理，反之意味著車門進行轉(zhuǎn)動時會與翼子板和鉸鏈發(fā)生干涉，需要調(diào)整多約束參數(shù)的范圍直到分縫線完全位于合理范圍內(nèi)部，但有時需要調(diào)整CAS或B柱的結(jié)構(gòu)[14].

2.1 多約束參數(shù)化斷面模型

對于導入的CAS、車門鉸鏈等構(gòu)造多約束參數(shù)化斷面模型，而這個參數(shù)化模型是“不精確”的，但是整體結(jié)構(gòu)合理，符合系統(tǒng)內(nèi)部各附件之間的復雜關(guān)聯(lián).多約束參數(shù)化斷面模型內(nèi)各個附件的參數(shù)以及位置關(guān)系賦予一個初始值，優(yōu)化域是根據(jù)實際工程設(shè)計、制造偏差、裝配極限要求進行輸入，不同參數(shù)的標準參考文獻[13，15].在符合優(yōu)化目標后停止優(yōu)化，不同的參數(shù)都會得到一個最優(yōu)解，參數(shù)化模型的構(gòu)造過程如下：

步驟1在NX工作環(huán)境中構(gòu)建多約束參數(shù)化斷面模型.首先構(gòu)建一系列通過鉸鏈軸線和CAS的多約束參數(shù)化斷面模型進行優(yōu)化，考慮到整體設(shè)計時間，本文合理選取模型的關(guān)鍵位置，比如上下鉸鏈的安裝位置、車身寬度最寬處等16處位置[14].

步驟2使用NX的Expressions編輯功能進行編輯.直接修改編輯斷面模型的設(shè)計參數(shù)，用戶可以在表達式間設(shè)定各種關(guān)聯(lián)，如圖5所示，反映復雜的設(shè)計關(guān)系.定義多約束參數(shù)化斷面模型工程參數(shù)如下：Xo為鉸鏈軸線到中心位置的X向距離；Yo為鉸鏈軸線到中心位置的Y向距離；Xf為翼子板圓角中心到中心位置的X向距離；Yf為翼子板圓角中心到中心位置的Y向距離；Xd為車門外板圓角中心到中心位置的X向距離；Yd為車門外板圓角中心到中心位置的Y向距離；Tf為翼子板板厚；Td為車門外板板厚；Rf為翼子板圓角圓弧半徑；Rd為車門外板圓角圓弧半徑；θ為車門旋轉(zhuǎn)角；θin為鉸鏈軸線內(nèi)傾角；θcas為鉸鏈軸線后傾角.

圖5 斷面模型中的設(shè)計參數(shù)

步驟3在側(cè)視圖中，定義鉸鏈軸線內(nèi)傾角θin和后傾角θcas，如圖6所示.

圖6 鉸鏈軸線內(nèi)傾角和后傾角

步驟4當設(shè)計車門分縫間隙4 mm時，運動過程中車門與車身之間最小間隙要求為1.8～2.5 mm，最小間隙一般出現(xiàn)在車門剛開啟時3°～8°及車門外板最大凸弧面處，車門與鉸鏈最小間隙要求為5 mm[15].

在多約束參數(shù)化主斷面圖中利用Expressions 中的Projected Distance Measurement、Minimum Distance Measurement功能檢測車門與鉸鏈最小間隙Dd-h、車門與翼子板最小間隙Df-d，如圖7所示.

圖7 極限位置優(yōu)化目標

步驟5完成初始多約束參數(shù)化斷面模型的定義，設(shè)計師可以在交互模塊界面輸入設(shè)計參數(shù)初始優(yōu)化域和優(yōu)化條件，本文主要利用UI-Styler工具結(jié)合NX Open API函數(shù)構(gòu)建模塊界面和訪問Expressions中的復雜設(shè)計參數(shù).

2.2 極限位置的優(yōu)化模型

在多約束參數(shù)化斷面模型上，粗線表示CAS，Pf和Pd表示翼子板和車門外板的分離點，分離點Pd和鉸鏈軸線確定優(yōu)化約束條件，分離點Pd作為初始迭代點[14]計算前后極限點，如圖7所示.在設(shè)計模塊中定義優(yōu)化目標、優(yōu)化變量、優(yōu)化約束.本文利用KF語言把多約束參數(shù)化斷面模型的優(yōu)化迭代過程寫在一個名為section_optimization 的dfa文件中，調(diào)用ug_optimize優(yōu)化類進行優(yōu)化計算斷面前后極限點，本文方法能夠同時優(yōu)化13個參數(shù)并且保證車門外板不與周圍環(huán)境發(fā)生干涉，優(yōu)化模型定義如下：

(1)優(yōu)化目標：斷面圖中未發(fā)生干涉的最小檢測距離Df-d(前極限點)、Dd-h(后極限點).

(2)優(yōu)化變量：斷面模型中影響參數(shù).

(3)約束條件：分離點Pd和鉸鏈軸線的相對位置(前后極限點)、車門最大角度(后極限點).

(4)優(yōu)化方法：多階段靈敏度分析的模擬退火算法.

通過多階段靈敏度分析的優(yōu)化機制不僅合理保證多個設(shè)計參數(shù)進行同時優(yōu)化計算，并且能夠合理高效計算車門與周圍環(huán)境的最小間隙，在確保車門與周圍環(huán)境不發(fā)生干涉的情況下高效獲取前后極限點位置.

優(yōu)化過程在dfa文件中利用ug_optimize實例化的部分代碼如下：

(child) section_optimization：

{

Class， ug_optimize；

Optimizer_Controls， {0.001，0.001，5000，5}；

Design_Variables， {{self：，Xo，-2，2}，

{self：，Tf，1，1.5}，…}；

Constraints， {{Rel_dis_X：，

DisX_OPd：Upper}，

{Rel_dis_Y：， DisY_OPd：

Upper}，{θ：，80，Upper}}；

Objective， {{Df-d：，target，1.8}，

{Dd-h：，target，5}}；

}；

最后利用NX Open API和C，將優(yōu)化模型的迭代過程寫入整體的分縫線設(shè)計模塊中.前后極限點的確定是一個多因素影響和反復評估與修正的過程.優(yōu)化迭代可以有效避免設(shè)計師頻繁的手工迭代，快速尋找到合理的前后極限點.

2.3 基于多階段靈敏度分析的斷面優(yōu)化

本文斷面優(yōu)化問題是一個多參數(shù)的非線性問題，無論采用哪種方法，迭代步數(shù)和優(yōu)化時間都會比較長，本文采用無靈敏度分析、單次靈敏度分析、多階段靈敏度分析機制進行對照，常規(guī)優(yōu)化方法極其耗時，表1中的對照實驗1實際結(jié)果證實了這一點.如表1中對照實驗1中，多階段靈敏度分析迭代次數(shù)是352，相對于無靈敏度分析迭代次數(shù)4 563大大減少，同時兩種方法優(yōu)化目標的擬合偏差基本接近.

表1 不同優(yōu)化機制對照

單次靈敏度分析優(yōu)化機制基于單次的靈敏度分析的優(yōu)化，初步排除了一些影響不大的設(shè)計變量，雖然明顯提高了收斂速度，但由于排除了必要的設(shè)計參數(shù)，其收斂結(jié)果無法達到較高精度.如表1中對照實驗2中，單次靈敏度分析過程中由于排除必要變量，僅優(yōu)化部分靈敏變量，迭代次數(shù)為313，相比于常規(guī)優(yōu)化大大提高，但是擬合偏差還是相對較高；而多階段靈敏度分析在達到一次靈敏度值后再次對所有變量進行更新分析，挑選出靈敏變量再次進行優(yōu)化，雖然迭代次數(shù)378較單次分析次數(shù)313高，但是優(yōu)化目標的擬合偏差大大降低，如Df-d初始值為13.52，多次分析后降為0.89，降低率為93.42%；而單次分析后降為2.72，降低率為79.88%.多階段靈敏度分析以相對較多迭代次數(shù)換取最后更低的擬合偏差，在一定意義上來講是合理有效的，符合實際工程要求.

本文基于多階段靈敏度分析優(yōu)化機制有效地避免了這些問題，不僅收斂結(jié)果達到預期，并且優(yōu)化步數(shù)相比于常規(guī)優(yōu)化有較大優(yōu)勢，本研究中兩組對照實驗數(shù)據(jù)均基于模擬退火法，該方法對本類問題最為有效.本文數(shù)據(jù)通過設(shè)置多次不同初始偏差均得到以上結(jié)論，同時本文對其他優(yōu)化方法比較，均獲得相同結(jié)論.

2.4 極限點位置的縫合

本文基于多約束優(yōu)化的方法自動高效求解出每個斷面圖上的前后極限點位置，每個斷面設(shè)計模型上前后極限點位置顯示分縫線的有效間隔.本文方法構(gòu)造一系列通過鉸鏈軸線和CAS的斷面模型，獲取所有斷面模型上的極限點，為了保證K線的合理性和光順性，本文通過使用B樣條曲線[16]構(gòu)造兩條包絡K線Line A和Line B，公式為

(1)

式中：C(u)為對應節(jié)點u在曲線上的點；U為節(jié)點向量集合，共有m+1個向量；k代表節(jié)點編號，u表示節(jié)點k與k+1的節(jié)點向量；Pi(i=0，1，…，n)為斷面模型中優(yōu)化獲取的前極限點位置，共有n+1個；Ni，2(u)(i=0，1，…，n)為定義在節(jié)點向量集合U上的二次規(guī)范B樣條基函數(shù).

得到每個斷面分縫線前后極限點位置后，利用NX Open API中CreateStudioSplineBuilderEx()將各個斷面上的前極限點縫合成均勻合理二次樣條曲線，從而得到均勻合理曲線的Line A.

對后極限點位置，使用同樣的方法構(gòu)造后極限K線Line B，保證分縫線恰好位于兩條包絡K線區(qū)域中，保證車門在轉(zhuǎn)動時不會與車身結(jié)構(gòu)發(fā)生干涉.

3 實例與分析

本文選取多個工程實例進行設(shè)計，首先在NX中進行初始數(shù)據(jù)設(shè)置，導入CAS、車門鉸鏈等進行初始位置的布置，構(gòu)造多約束參數(shù)化斷面模型，通過構(gòu)建一系列通過鉸鏈軸線和CAS的多約束參數(shù)化斷面模型進行優(yōu)化.考慮到整體設(shè)計時間，本文合理選取模型的關(guān)鍵位置，如上下鉸鏈的安裝位置、車身寬度最寬處等16處位置.

然后，在工具開發(fā)模塊Section Parameters模塊中進行輸入斷面模型中的初始參數(shù)的最值并且自動訪問斷面模型Expressions中的鉸鏈軸線、翼子板圓角中心、車門外板圓角中心位置參數(shù)，完成多約束參數(shù)化斷面模型定義，如圖8所示.

圖8 車門分縫線開發(fā)工具

其次，在Optimization模塊中定義優(yōu)化條件，以分離點Pd作為初始迭代點完成優(yōu)化得到不同斷面模型上的前后極限點.

最后，在Draw K-line模塊分別點選所有斷面圖上的前后極限點進行兩條K線縫合.

本文方法能夠求出有效K線，即可進行后續(xù)工程設(shè)計.以分縫線設(shè)計實例1為代表，優(yōu)化得到車門與翼子板之間最小距離在下鉸鏈中心斷面處，為1.846 mm；在計算后極限點時，當車門開度最大80°時，車門與鉸鏈之間的最小距離為16.709 mm，滿足上文中理想值要求，如圖9所示.

本文選取的大多數(shù)車身實例分縫線設(shè)計，只需在開發(fā)的軟件模塊中輸入不同參數(shù)合理的優(yōu)化域，并不需要進行結(jié)構(gòu)調(diào)整，經(jīng)過上述步驟可以得到合理光順的K線Line A、Line B，如圖10所示.

對于不能夠繪制出合理分縫線的情況，如果分縫線始終位于K線區(qū)域之外，根據(jù)工程師的經(jīng)驗對CAS、B柱等進行微調(diào)，再次進行優(yōu)化設(shè)計，如實例2中對車門內(nèi)板鉸鏈安裝處局部凸起調(diào)整，如圖11所示.

圖9 實例1中最小間隙位置

圖10 車門分縫線設(shè)計實例1

圖11 車門分縫線設(shè)計實例2

通過以上分析，本文方法開發(fā)的車門分縫線模塊不僅高效完成分縫線的設(shè)計并且考慮實際工程中的復雜約束，避免了手工迭代和常規(guī)二次開發(fā)的弊端.

手工設(shè)計方法可以準確地完成車門分縫線的設(shè)計，并且以設(shè)計師的經(jīng)驗和工程標準作為零部件設(shè)計的標準，但對于復雜車身零部件關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)，手工方法效率較低；常規(guī)二次開發(fā)的方法能夠提高整體的設(shè)計效率，但是缺乏對復雜設(shè)計變量和附件間的復雜關(guān)聯(lián)與工程約束的有效考慮.

本文綜合考慮車身零部件設(shè)計過程中附件之間復雜的關(guān)聯(lián)與約束以及自身結(jié)構(gòu)中的工程規(guī)則、幾何約束、設(shè)計意圖，提高了對于復雜工程多約束問題設(shè)計的柔性、可靠性、合理性，與工程設(shè)計更加接近，如表2所示.

表2 不同方法的對比

4 結(jié) 語

多約束參數(shù)化斷面模型避免了運動干涉分析，同時綜合考慮車門分縫線正向設(shè)計中的多種復雜約束，通過高效的優(yōu)化機制獲取極限點位置，完成K線的縫合，并通過多個工程實例證明，實現(xiàn)了車門分縫線合理有效的自動化設(shè)計.

本文合理考慮了概念設(shè)計中的關(guān)聯(lián)問題，將附件之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)以及零部件自身結(jié)構(gòu)的多種工程約束和評價指標作為約束引入，以優(yōu)化迭代的方法合理解決復雜工程問題.本文合理彌補了二次開發(fā)弊端，對復雜附件約束和關(guān)聯(lián)有效描述.利用Measure Distance功能描述車門與附件的最小間隙，作為優(yōu)化目標引入斷面優(yōu)化模型，避免了固有的運動干涉分析.本文有效解決了多約束與多評價指標的問題，綜合考慮車門分縫線在實際設(shè)計中不同附件的工程設(shè)計參數(shù)、制造偏差、裝配極限等約束，構(gòu)建多約束參數(shù)化斷面模型，不僅提高了解決問題的效率，并且拓展了解決問題的維度.

本文所提出的一整套流程與優(yōu)化機制可以非常方便地移植于其他典型的CAD平臺，對于車身復雜零部件設(shè)計是一種具有廣泛參考意義的方法.