Chương 5 tính toán tối ưu hóa

CHƯƠNG 5 TÍNH TOÁN TỐI ƯU HÓA 5.1 Chia biến cho các thành phần của khung xương xe buýt Chia tất cả các mảng của khung xương thành 7 biến như sau: Hình 5.1 Các biến được chia theo các m

CHƯƠNG 5 TÍNH TOÁN TỐI ƯU HÓA

5.1 Chia biến cho các thành phần của khung xương xe buýt

Chia tất cả các mảng của khung xương thành 7 biến như sau:

Hình 5.1 Các biến được chia theo các mảng cấu tạo khung xương xe buýt

- Mảng 1: ( ) Gồm : 8 thanh trụ kính hông phải, hông trái; 6 thanh đà gia cố của khung xương hông phải, hông trái

Hình 5.2 Các thanh tương ứng với biến x 1 trong mô hình (Các thanh màu đỏ)

- Mảng 2: (x2) Gồm : 10 thanh đà ngang của khung xương trần xe

 Mảng 3: ( ) Gồm : 7 đà gia cố của khung xương hông phải, 7 đà gia cố của khung xương hông trái 7 trụ chia khoang hành lý của khung xương hông trái, 7 trụ chia khoang hành lý của khung xương hông phải.(Hình 5.4)

Hình 5.4 Biến trong mô hình (tương ứng với các thanh màu đỏ)

 Mảng 4: ( ) Gồm :24 thanh xiêng gia cố (Hình 5.5 )

Hình 5.5 Biến trong mô hình khung xương

- Mảng 5: ( ) Gồm: 2 thanh dọc lớn của khung xương chassis 28 đà ngang của khung xương chassis 8 đà xéo của khung xương chassis

Hình 5.6 Biến trong mô hình (tương ứng với các thanh màu đỏ)

- Mảng 6: ( ) Gồm : 28 đà ngang của khung xương chassis 2 đà dọc lớn phía sau,

2 đà chống gia cố của khung xuong chassis

Hình 5.7 Biến trong mô hình (tương ứng với các thnah màu đỏ)

- Mảng 7: ( ) Gồm : 2 đà dọc chính phía trước của khung xương chassis

Hình 5.8 Biến trong mô hình (tương ứng với các thanh màu đỏ)

- Và các biến có các mức độ như sau:

Từ biến đến có 4 mức độ là: 1.5, 2.5, 3.5, và 4.5 (mảng đầu xe, mảng trái, mảng phải, và nóc xe)

Từ biến đến có 4 mức độ là: 9, 10, 11, 12 (sàn xe, chassis )

Bảng 5.1: Các cấp độ của biến

1

2

3

x /mm 1.5 2.5 3.5 4.5

4

5

5.2 Kết quả phân tích, tính toán trên Ansys

Sau quá trính phân tích tính toán trên ANSYS ta có bảng kết quả phân tích như sau :

Bảng 5.2 Bảng thể hiện kết quả phân tích trên Ansys

STT

1

x

/mm

2

x

/mm

3

x

/mm

4

x

/mm

5

x

/mm

6

x

/mm

7

x

/mm

M

/kg /MPa /MPa

5.3 Dùng SPSS lập phương trình hồi quy tuyến tình:

Sử dụng SPSS tiếp tục lập mô hình hồi qui tuyến tính thể hiện mối quan hệ giữa các

biến, khối lượng và ứng suất

5.4 Thực hiện tính toán hồi quy

Trong menu Analyze, chọn Regression, chọn Linear, xuất hiện hộp thoại, chỉ định biến phụ thuộc trong ô Dependent và các biến độc lập trong ô Independent(s):

Hình 5.9 Hộp thoại chỉ định biến phụ và các biến độc lập

5.5 Kết quả phân tích hồi quy từ SPSS

5.5.1 Phương trình hồi quy ứng suất phần khung xương

Phương trình hồi qui tương ứng theo ứng suất phần khung xương ô tô:

Y1=227.129-5.616 -36.412 -0.887 +0.319 -1.231

-0.248 +0.533 +0.744 -0.259

5.5.2 Phương trình hồi quy ứng suất phần Chassis

Phương trình hồi qui tương ứng theo ứng suất phần khung xương ô tô:

Y2=-1364.583+276.086 +0.794 +6.625 +16.276 -11.375 +11.435

-29.595 -6.658

5.5.3 Phương trình hồi quy khối lượng ô tô khách

Phương trình hồi qui tương ứng theo khối lượng

Y3= 4440-11.750 +36.671 +10.177 +3.156 -9.367 +31.720

-17.981 -27.130 +7.789 -37.206 +39.731 +6.553 +9.242

-4.079 +4.763

5.6 Dùng MATLAB tiến hành tối ƣu hóa các biến thiết kế

Bằng phương pháp giải thuật di truyền dùng phần mềm MATLAB tiến hành tối ưu hóa các biến lượng thiết kế :

Tổng cộng có 7 biến, mỗi biến có 4 cấp độ khác nhau, thông số được thể hiện trong bảng 5.12

Bảng 5.12: Cấp độ biến

Kết quả ta được bộ nghiệm thỏa mãn điều kiện khối lượng và ứng suất:

0.0016 0.0027 0.0023 0.0091 0.0120 0.0104 0.0092 0.1803 3.9473

0.0016 0.0027 0.0023 0.0091 0.0120 0.0104 0.0094 0.1488 3.9502

0.0016 0.0027 0.0023 0.0093 0.0115 0.0104 0.0097 0.1452 3.8075

Hình 5.10 Kết quả hiển thị trong Matlab

Biến

1

x

/mm

2

x

/mm

3

x

/mm

4

x

/mm

5

x

/mm

6

x

/mm

7

x

/mm

4314

3808

khối lượng ứng suất chassis ứng suất khung

xương

Mô hình thiế kế ban đầu Mô hình sau khi tối ưu hóa

Bảng 5.13 Giá trị của các biến thiết kế tối ưu

1

x

/mm

2

x

/mm

3

x

/mm

4

x

/mm

5

x

/mm

6

x

/mm

7

x

/mm

M

2.514 3.496 1.576 9.074 9.048 11.983 10.983 3808.500 230.662 290.296

Do độ dày của thép trên thị trường nói chung là 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4, 4.5, 9, 10, 10.5,

11, 11.5, 12mm Nên ta chọn giá trị các biến như bảng 5.14

Bảng 5.14: Các biến thiết kế tối ưu chọn

1

x /mm x2/mm x3/mm x4/mm x5/mm x6/mm x7/mm M /kg

Hình 5.11 So sánh kết quả mô hình trước và sau khi tối ưu

Sau khi dùng phần mềm Matlab tiến hành tối ưu hóa các biến lượng thiết kế được kết quả giá trị các biến, ở bảng 6

Dựa vào các biến trong bảng 6 ta xây dựng mô hình tối ưu hóa để kiểm tra độ chính xác của phần mềm Matlab kết quả ta được bảng 5.15

Bảng 5.15: Bảng so sánh kết quả trong Matlab

Mô hình trong Matlab

Mô hình xây dựng lại Kết quả sai lệch

(0.55%)

5.7 Kết quả mô phỏng mô hình tối ưu

5.7.1 Quá trình uốn

Hình 5.12: Mô hình khung xương ô tô khách trong quá trình uốn sau khi tối ưu hóa

với ứng suất lớn nhất 230.7Mpa

Hình 5.13 ứng suất và biến dạng của khung xương ô tô khác trong quá trình uốn

Với ứng suất lớn nhất 290Mpa

Hình 5.14 Mô hình khung xương và chasis ô tô khách trong quá trình uốn sau

khi tối ưu hóa với ứng suất lón nhất 322 MPa

5.7.2 Quá trình quay vòng

Hình 5.15 Mô hình khung xương và chasisi ô tô khách trong quá trình quay vòng sau

khi tối ưu hóa với ứng suất lớn nhất 202 MPa 5.7.3 Quá trình phanh

Hình 5.16 Mô hình khung xương và chasis trong quá trình phanh với ứng suất lớn

nhất là 233 Mpa 5.7.4 Quá trình xoắn

Bảng 5.16 Kết quả mô phỏng 4 quá trình

Hình 5.17 Kết quả mô phỏng trong 4 quá trình

322

219 233

201

Uốn Xoắn Phanh Quay vòng

Các quá trình mô phỏng Ứng suất/Mpa Quá trình uốn 322/MPa Quá trình quay vòng 202/MPa Quá trình phanh 233/MPa Quá trình xoắn 219/MPa