车架结构优化的理论基础:  高明登高车出租, 高明登高车租赁, 登高车租赁, 优化从数学角度来考察时将人们所追求的目标放在一个包含一些决策变量的函数中，进而寻找这个函数的极大值或极小值的过程。一个优化问题可以做如下表述，使得极小，且满足约束条件 , 这里是一组由可变参数组成的维向量，称为设计变量；称为目标函数；g和分别称为不等式约束和等式约束函数。变量数、约束个数和之间是相互独立的，没有任何关联。 1.设计变量任何工程系统或零部件都可以用一组量来加以描述。在设计过程中某些设计量是可以改变的，而另一些量是确定的。所有在设计过程中可以变化的量，称为设计变量。

    2.约束条件在实际工程问题中，设计变量的选择不是任意的。设计变量必须满足某种规定和限制，以满足设计的功能要求。为给出一个可以接受的设计而必须满足的限制均称为设计约束，也称为约束条件。

    3.目标函数一般来说，满足要求的可行设计有很多个，优化设计的目的就是从众多的可行设计中找出其中符合条件的最好的一个。因此，必须有一个准则来对这些可行设计加以比较。将该准则用设计变量和函数来表达时，这一函数就被称作准则函数，也即目标函数。目标函数的选择在有问题的性质所决定。本文对车架采用结构优化的方法。结构优化是工程优化中的一个重要组成部分，现在结构优化按照设计变量的类型可分为尺寸优化、形状优化和拓扑优化。尺寸优化是在给定结构的类型、结构拓扑、几何外形和材料的情况下，优化其中某个构件的截面尺寸。比如优化板的厚度、杆件的横截面积等，使得结构最轻或者最经济。形状优64化在尺寸优化的基础上，允许结构几何的变化。拓扑优化则更进一步，允许对结构的连接关系或者结构布局进行优化。

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    车架结构的优化: 本文对车架采用结构优化中的尺寸优化方法。选择主纵梁、副纵梁、所有横梁及其连接件的厚度作为设计变量，设计变量总共为12个。选择车架最大应力为355MPa为约束条件，以车架总质量最小为目标函数。在优化前，首先需要确定各个设计变量的设计区间。 对车架的优化是在ANSYS中进行的，ANSYS的优化模块为DesignExplorer。在DesignExplorer模块中进行优化分析是通过响应面来完成的。在ANSYS中设定好设计变量、约束条件和目标函数之后，经过八次迭代计算，得出车架的尺寸优化结果。 优化后车架的疲劳寿命薄弱部位与优化前基本一致：各个横梁与纵梁的连接部位均有不同程度的较大疲劳累积损伤，其中车架中部的第二、第三根横梁处疲劳损伤较大。在减震器安装附件下方部位以及前悬架板簧前后吊耳部位疲劳累积损伤也较大。仍然是节点55601的疲劳循环次数最低，为3.882E+006；节点37670的疲劳循环次数次之，为7.716E+006。图6.18优化后车架疲劳寿命薄弱热点列表按照循环次数最少的节点55601计算出车架发生疲劳破坏时的续航历程仍然达到754833公里，仍能够满足车架的抗疲劳设计要求，表明优化后的车架仍然具有足够的抗疲劳特性和可靠性、安全性。http://www.zhuhaiyuntichechuzu.com/

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