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学位论文简介

车身轻量化是实现传统能源汽车节能减排，提升新能源汽车续航里程的一条重要途径，对车身进行正向概念设计有利于实现更为彻底的轻量化设计。本文针对车身正向概念轻量化设计中的若干关键问题进行了研究。取得了以下主要创新性研究成果：

(1)建立了概念设计阶段的车身简化模型，提出了可以对该模型进行精确静力学和动力学分析的传递刚度矩阵法。从刚性梁单元运动控制微分方程导出精确的静态、动态刚度矩阵，并缩减了半刚性梁单元的内部节点自由度，为车身结构优化提供了精确而快速的结构分析方法。

(2)提出了改良和集成的全局寻优算法。提出了能够有效求解包含连续变量、离散变量、单目标、多目标、无约束及约束优化问题的并行无惩罚参数的遗传算法，显著提高了遗传算法的探索能力、挖掘能力及对二者的平衡能力，增强了遗传算法的收敛性能、全局寻优性能及集成性能。

(3)提出了车身框架主断面迭代求精设计方法与流程，从线框模型出发，历经四个层级的优化，实现车身框架主断面从无到有，从粗糙到详细的设计。为了进一步实现车身轻量化，研究了多材料设计中的材料选择和替代问题，探究了考虑刚度要求的铝合金薄壁梁截面优化方法。

(4)开发了车身概念设计软件系统。基于MATLAB环境，利用面向对象的软件开发方法，对本文提出的车身概念结构分析方法，改良和集成的遗传算法，及车身框架主断面迭代求精设计方法，进行了软件实现，开发了一款“轻量化”且使用方便的软件工具。

主要学术成果

[1]Qin Huan, Liu Zijian, Liu Yu,Zhong Haolong. An object-oriented MATLAB toolbox for automotive body conceptual design using distributed parallel optimization[J]. Advances in Engineering Software, 2017, 106:19-32.（SCI，IF=3.000）

[2]Qin Huan, Guo Yi, Liu Zijian,Liu Yu，Zhong Haolong. Shape optimization of automotive body frame using an improved genetic algorithm optimizer[J]. Advances in Engineering Software, 2018.（In Press；SCI，IF=3.000）

[3]Qin Huan，Liu Zijian，Liu Yu，Zhong Haolong. A two-level cross-sectional optimization approach for automotive body concept design[J]. Automotive Innovation, 2018.（已接受；《汽车工程》英文版）

[4]Qin Huan，Liu Zijian，Zhong Haolong，Liu Yu，Lv Cheng. Two-level multiple cross-sectional shape optimization of automotive body frame with exact static and dynamic stiffness constraints[J]. Structural & Multidisciplinary Optimization.（Minor Revision；SCI，IF=2.377）

[5]Zhong Haolong, Liu Zijian, Qin Huan,Liu Yu. Static analysis of thin-walled space frame structures with arbitrary closed cross-sections using transfer matrix method[J]. Thin-Walled Structures, 2018, 123:255-269.（SCI，IF=2.829）

[6]Liu Yu, Liu Zijian, Qin Huan, Zhong Haolong,Lv Cheng. An efficient structural optimization approach for the modular automotive body conceptual design[J]. Structural & Multidisciplinary Optimization, 2018, (1):1-15.（SCI，IF=2.377）

[7]郭毅,刘子建,秦欢.包含碰撞性能的车身刚度链设计方法[J].汽车工程, 2018.（已接受；EI）