“輕量化的主要手段包括創新設計、輕量化材料迭代和結構最佳化設計。其中結構最佳化設計是基於模擬驅動設計的理念，並結合輕量化設計對結構進行最佳化設計，結構最佳化設計主要透過數值最佳化方法進行基於效能約束的輕量化最佳化設計，包括拓撲最佳化、形貌最佳化、尺寸最佳化、形狀最佳化、引數最佳化和多學科最佳化等等。數值最佳化是最合理的手段，在不增加成本的前提下進行結構輕量化最佳化設計”
本文主要介紹數值最佳化在汽車輕量化最佳化中的應用。涉及的內容多是數值最佳化工程師的日常工作內容。亦是數值最佳化工程師需要掌握的工作技能。
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概念設計階段
概念階段主要的數值最佳化分析內容包括拓撲最佳化分析、SFE引數模型最佳化分析、梁殼模型最佳化分析、形貌最佳化分析等內容。
根據外CAS概念資料定義整車拓撲外邊界，將佈置空間資料（包括座椅、發動機、底盤、行李箱空間等）從整車拓撲空間中去除，形成拓撲設計空間。定義拓撲設計域和非設計域。根據考察的分析工況施載入荷條件並更加不同的工況設定權重因子。最終根據拓撲結果進行方案解讀。
A.全域性工況：正碰、側碰、後碰、頂壓、彎扭剛度、彎扭模態
概念階段只有初步的結構資料，不具備完整的資料用於建立整車有限元分析模型。同時，在這一階段可能會經常進行方案的調整，完整的有限元模型無法靈活地隨著方案變動而做更改。梁殼單元模型具有建模快速、求解時間短，修改方便等特點。在概念設計階段，可以快速地建立梁單元模型，進行剛度、NVH和碰撞分析。透過對截面形狀，截面組成部件料厚以及接頭剛度進行靈敏度分析，在保證效能的基礎上進行引數化最佳化。經過引數化最佳化，求得最優的截面形狀和部件料厚，以重量最小為最佳化目標，進而達到輕量化最佳化設計的目的。
主要分析步驟：基於CAD模型建立關鍵截面根據關鍵截面屬性建立梁單元整車模型根據對標車的接頭剛度修改分析模型的接頭屬性進行靜態剛度、NVH、碰撞分析獲得基礎效能以接頭剛度、截面形狀、截面部件料厚等作為設計引數進行靈敏度分析以接頭剛度、截面形狀、截面部件料厚為設計變數進行引數最佳化針對某特定截面進行引數最佳化。
SFE-CONCEPT是一個引數化的CAD工具；可以快速實現模型的變更；同CAE無縫銜接，可以實現設計方案的快速驗證分析；極其適合平臺開發專案，能快速完成平臺衍生車型的更新與迭代分析透過專案累計的截面、接頭等資料庫對後續車型開發有極大的幫助，大大縮短了開發週期及成本。可以勝任接頭最佳化、詳細斷面最佳化、尺寸最佳化、多學科最佳化等等。
工程設計階段
工程設計階段的主要數值最佳化方法包括形狀最佳化、拓撲最佳化、尺寸最佳化、引數最佳化、多學科最佳化等。
車身引數最佳化包括針對材料牌號、料厚等最佳化。針對不同的最佳化策略可以選擇不同的最佳化方法。基於軟硬體資源，對於引數化最佳化通常使用的是基於梯度演算法的Optistruct求解器進行。所以引數化一般只考慮白車身彎扭模態/彎扭剛度。只考察這幾項內容如何保證其他效能滿足要求？如何保證輕量化方案的有效性？車身的設計是剛度設計、強度校核。良好的白車身彎扭剛度/彎扭模態，是車身強度耐久、NVH效能的基礎。在做引數化最佳化時，對於碰撞關注區域（如正碰的前艙縱梁、前圍加強板）、強度耐久關注區域（如前後地板與側圍連線處、前減震塔、後輪轂包）等位置的結構件慎重設定最佳化範圍，其他位置部件合理設定最佳化範圍，即可保證在車身整體剛度/模態效能的基礎上其他的效能也得到保證。對於其他點位置，往往是區域性的，如靜強度/動強度（耐久），靜剛度/動剛度往往都是透過區域性最佳化即可。
設計約束：1階扭轉模態>xx.xHz、1階彎曲模態>xx.xHz、彎曲剛度>xxxx.xN/mm、扭轉剛度>xxxx.xN/mm
設計目標：最小化質量
效能驗證：
模態：
2.2 車身拓撲最佳化
車身拓撲最佳化分析主要用於工程資料階段，針對於白車身結構，主要是加強件和承力件等結構的拓撲開孔減重分析。車身在實際使用過程中承受非常複雜的載荷，這些載荷對車身的影響各不相同，有的影響區域性，有的影響整車。基於剛度設計，強度校核的理念，保證車身的基本剛度效能，對於整車的NVH效能、碰撞效能、疲勞耐久效能均具有提升作用。因此，白車身拓撲分析可以選擇白車身剛度相關的主要效能項，如彎扭剛度、彎扭模態等。拓撲分析有兩種思路，一種是約束剛度、模態等效能，以最小化質量為設計目標；另一種是約束模態、質量（小於原模型質量），以最大化加權柔度為設計目標。兩種方法均可用。對於不同的模型，兩種方法的效果可能各有優缺點。
設計約束：1階扭轉模態>xx.xHz、1階彎曲模態>xx.xHz、頂蓋前橫樑區域性模態>xx.xHz、彎曲剛度>xxxx.xN/mm、扭轉剛度>xxxx.xN/mm
設計目標：最小化質量
製造約束：XZ平面對稱約束、最小單元尺寸約束
對於開孔減重方案，需要更新計算模型，然後驗證分析更新後的計算模型。在更新模型時，需要同設計工程師一同解讀拓撲方案，保證開孔方案是滿足設計、製造、工藝等要求的。同時，對於一些開孔可以增加翻邊提高效能，此時需要設計工程師提供翻邊高度、角度等設計輸入條件。
車身拓撲最佳化一般可以減重5-10kg。
2.3 多學科最佳化
整車多學科最佳化是效能、重量的一種協同最佳化的手段。整車的結構效能包括NVH、碰撞安全、剛強度等。通常的分析最佳化過程都是按不同學科單獨進行的，然後在驗證最佳化方案對其他效能的影響。多學科最佳化可以同時考察各項效能，並可以將整車質量作為設計目標，在滿足各項效能的基礎上進行最最佳化輕量化設計。關於整車多學科最佳化有不同的最佳化策略，這涉及到軟硬體資源、效能要求、專案開發週期等等各方面的影響。
整車多學科最佳化過程的實現可以使用最佳化軟體來實現，包括Isight、LSOPT、Optimus、modeFrontier等。具體的實現過程基本上是大同小異。
主要包括以下幾個要點：
1.模型的同步更新：多學科最佳化過程中需要同時考慮強度耐久、剛度、NVH、碰撞安全等效能，對於某個一個設計變數，需要保證在所有學科同時同步更新。因此，要保證模型的同步更新。做好設計變量表格的統計十分重要。
2.計算資源的規劃：對於強度耐久、剛度、NVH等分析計算一般需要的計算資源沒有結構碰撞的需求高。一次DOE計算，剛度、強度、NVH等需要幾十分鐘或者幾個小時，而結構碰撞往往需要幾個小時或十幾個小時。
因此，對於計算資源的分配，協調是十分重要的。當然，過程中還涉及的高效能的計算設定，比如Nastran-HPC設定，LSDYNA-Decomposition設定等，一次計算提升效率10-20%，則整個專案計算時間可能會節省1-2兩天。
3.結果後處理：多學科最佳化涉及到不同的學科，因此需要工程師對於不同學科的分析計算內容都要十分的瞭解，尤其是對於結果的後處理用於建立設計響應，如應力強度、動剛度、模態頻率、剛度、加速度、侵入量等等。這方面，建議使用Meta、Python環境進行後處理設計響應的建立。
4.DOE方法、RSM方法、最佳化方法的選擇：DOE用於空間探索，響應面或者元模型的建立包括多項式、徑向基函式、kriging、神經網路等，或者比較新的ML法等。最佳化演算法一般選擇全域性最佳化演算法-遺傳演算法或透過最佳化策略組合區域性和全域性最佳化演算法等。
底盤結構件
底盤結構件的數值最佳化方法包括尺寸最佳化、拓撲最佳化、形狀最佳化以及拓撲聯合形狀引數最佳化等。
3.1 拓撲最佳化
拓撲最佳化一般用於鑄件、鍛件等零部件、包括轉向節、控制臂、副車架等等。根據底盤件的受力特點、需要根據當前受力/應力狀態選取關鍵工況進行拓撲工況的選擇。但在進行拓撲最佳化時，我們往往不以應力作為約束，而是選擇加權柔度和體積分數/質量分數為設計響應。約束體積分數以柔度最小為設計目標。具體的引數設定需要根據工程經驗以及當前的效能現狀綜合考察。
形狀最佳化可以對厚度、高度、截面特徵等等形狀引數進行最佳化。
根據上文所述，拓撲最佳化時不以應力作為約束，不同的體積分數約束的減重效果所有差異。同時，應力往往是區域性集中，因此在拓撲的結果基礎上繼續進行形狀引數最佳化可以進一步地進行輕量化最佳化及效能最佳化。
底盤件的數值最佳化一般可以做到10%-20%的減重。
面對同一個部件，不同專業的工程師關注的方向不盡相同：
前後處理自動化、最佳化流程自動化：
