基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法、系统及存储介质

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基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法、系统及存储介质
申请号	CN201811582717.6	申请日	2018-12-24	公开(公告)号	CN109409023A	公开(公告)日	2019-03-01
申请人	爱驰汽车有限公司;			发明人	郑利利;
摘要	本发明公开了一种基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法、系统、存储介质及电子设备，所述基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法包括：建立至少包含后扭力盒模型的车身模型；基于所述车身模型为所述后扭力盒模型创建约束边界条件及若干载荷条件以设置若干分析工况；基于所述若干分析工况对所述后扭力盒模型的基础性能进行分析，以确定各分析工况下所述后扭力盒模型的优化约束条件；沿所述后扭力盒模型的外轮廓围成一封闭的腔体，向所述腔体内填充实体单元以形成设计区域。本发明可在保证后扭力盒的基础性能不下降的前提下，极大地降低后扭力盒的重量，以满足整车轻量化的设计目标。在节约设计时间的同时，还可以降低实验成本。
权利要求	1.一种基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法，其特征在于，包括：建立至少包含后扭力盒模型的车身模型；基于所述车身模型为所述后扭力盒模型创建约束边界条件及若干载荷条件以设置若干分析工况；基于所述若干分析工况对所述后扭力盒模型的基础性能进行分析，以确定各分析工况下所述后扭力盒模型的优化约束条件；沿所述后扭力盒模型的外轮廓围成一封闭的腔体，向所述腔体内填充实体单元以形成设计区域；以重量最小为优化目标并根据所述优化约束条件，针对每一分析工况单独使用变密度法对所述后扭力盒模型的设计区域进行拓扑优化分析，以得到每一分析工况的所述设计区域的拓扑优化分析结果；基于各分析工况的所述拓扑优化分析结果重构所述后扭力盒模型，以得到后扭力盒的第一优化模型。 2.根据权利要求1所述的基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法，其特征在于，所述以重量最小为优化目标并根据所述优化约束条件，针对每一分析工况单独使用变密度法对所述后扭力盒模型的设计区域进行拓扑优化分析，以得到每一分析工况的所述设计区域的拓扑优化分析结果的步骤包括：根据各分析工况下所述后扭力基础盒模型的变量、目标函数和优化约束条件以得到对应于每一分析工况的拓扑优化模型；对所述拓扑优化模型进行计算以得到所述拓扑优化分析结果。 3.根据权利要求1所述的基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法，其特征在于，所述基于所述拓扑优化分析结果重构所述后扭力盒模型，以得到后扭力盒的第一优化模型的步骤包括：对每一分析工况的所述拓扑优化分析结果进行解析；对各分析工况的解析后的拓扑优化分析结果进行叠加处理；根据叠加处理后的拓扑优化分析结果模拟得到后扭力盒的加强筋的布置方式；根据所述加强筋的布置方式重构所述后扭力盒模型，以得到后扭力盒的第一优化模型。 4.根据权利要求3所述的基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法，其特征在于，通过绘制所述设计区域的传力路径对每一分析工况的所述拓扑优化分析结果进行解析。 5.根据权利要求3所述的基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法，其特征在于，所述根据所述加强筋的布置方式重构所述后扭力盒模型，以得到后扭力盒的第一优化模型的步骤之后还包括：基于所述第一优化模型对所述加强筋进行厚度参数优化，以得到后扭力盒的第二优化模型。 6.根据权利要求5所述的基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法，其特征在于，所述基于所述第一优化模型，对所述加强筋进行厚度参数优化，以得到后扭力盒的第二优化模型的步骤之后还包括：基于所述分析工况对所述后扭力盒的第二优化模型的基础性能进行分析验证。 7.根据权利要求5所述的基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法，其特征在于，所述基于所述第一优化模型对所述加强筋进行厚度参数优化的步骤包括：将加强筋的厚度设置为变量；选取加强筋的若干厚度变量通过优化的拉丁超立方或者正交矩阵算法生成试验设计样本，并逐一进行样本计算；基于样本计算的结果通过径向基神经网络、椭圆基神经网络或者多阶响应面法建立近似回归模型；通过所述近似回归模型选用一优化算法迭代搜索全局最优解，以确定所述加强筋的最优厚度参数。 8.根据权利要求7所述的基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法，其特征在于，所述优化算法为胡克模式搜索法、遗传算法或模拟退火算法。 9.根据权利要求1所述的基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法，其特征在于：所述基础性能为模态、后碰、弯曲刚度及扭力刚度中的一项或多项，各所述分析工况分别对应一项基础性能。 10.根据权利要求9所述的基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法，其特征在于：所述基于所述车身模型为所述后扭力盒模型创建约束边界条件及若干载荷条件以设置若干分析工况的步骤包括：采用计算自由模态的方法设置模态分析工况，用以对所述后扭力盒模型的模态进行分析。 11.根据权利要求9所述的基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法，其特征在于：所述基于所述车身模型为所述后扭力盒模型创建约束边界条件及若干载荷条件以设置若干分析工况的步骤包括：采用施加固定约束和集中载荷的方法设置弯曲刚度分析工况和扭力刚度分析工况，所述弯曲刚度分析工况用以对所述后扭力盒模型的弯曲刚度进行分析；所述扭力刚度分析工况用以对所述后扭力盒模型的扭力刚度进行分析。 12.根据权利要求9所述的基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法，其特征在于：所述基于所述车身模型为所述后扭力盒模型创建约束边界条件及若干载荷条件以设置若干分析工况的步骤包括：采用惯性释放和施加等效分布载荷的方法设置后碰分析工况，用以对所述后扭力盒模型的后碰性能进行分析。 13.根据权利要求1所述的基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法，其特征在于，所述建立包含后扭力盒模型的车身模型的步骤包括：将所述后扭力盒的材料为预设为铝合金铸件。 14.一种基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化系统，其特征在于，包括：模型建立模块，用以建立包含后扭力盒模型的车身模型；分析工况设置模块，用以基于所述车身模型为所述后扭力盒模型创建约束边界条件及若干载荷条件以设置若干分析工况；基础性能分析模块，用以基于所述若干分析工况对所述后扭力盒模型的基础性能进行分析，以确定各分析工况下所述后扭力盒模型的优化约束条件；设计区域形成模块，用以沿所述后扭力盒模型的外轮廓围成一封闭的腔体，向所述腔体内填充实体单元以形成设计区域；拓扑优化模块，用以以重量最小为优化目标并根据所述优化约束条件，针对每一分析工况单独使用变密度法对所述后扭力盒模型的设计区域进行拓扑优化分析，以得到每一分析工况的所述设计区域的的拓扑优化分析结果；以及第一模型重构模块，用以基于所述拓扑优化分析结果重构所述后扭力盒模型，以得到后扭力盒的第一优化模型。 15.根据权利要求14所述的基于CAE的汽车后扭力盒优化系统，其特征在于，还包括第二模型重构模块以及分析验证模块，所述第二模型重构模块用以基于所述第一优化模型对所述加强筋进行厚度参数优化，以得到后扭力盒的第二优化模型；所述分析验证模块用以基于所述分析工况对所述后扭力盒的第二优化模型的基础性能进行分析验证。 16.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至13中任一项所述的步骤。 17.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器；存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如权利要求1至13中任一项所述的步骤。
说明书全文	基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法、系统及存储介质技术领域 [0001] 本发明涉及汽车零部件制造技术领域，尤其涉及一种基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法、系统、存储介质及电子设备。背景技术 [0002] 目前新能源汽车产业得到国家相关部门的大力扶持，而续航里程这一指标成为群众选购新能源汽车的重要参考因素之一，同时针对燃油车的燃料消耗量的标准也越来越严格，众多因素促使汽车轻量化技术越来越被重视。 [0003] 在汽车制造的材料选择方面，为了提升轻量化水平，出现了大量的钢-铝混合车身，甚至是全铝车身。汽车的后扭力盒，作为一个车身重要的连接和承力部件，也越来越多的从钢制钣金件转变为铝合金铸件。然而，所有公开的资料都表明，对于后扭力盒进行系统性的设计、分析和优化方法都是一片空白。发明内容 [0004] 针对现有技术中的问题，本发明的目的在于提供一种基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法、系统、存储介质及电子设备，可以在后扭力盒的基础性能不下降的前提下，极大地降低后扭力盒的重量，以满足整车轻量化的设计目标。 [0005] 根据本发明的一方面，提供一种基于CAE(即Computer Aided Engineering，是用计算机辅助求解复杂工程和产品结构强度、刚度、屈曲稳定性、动力响应、热传导、三维多体接触、弹塑性等力学性能的分析计算以及结构性能的优化设计等问题的一种近似数值分析方法)的汽车后扭力盒模型的优化方法，它包括： [0006] 建立包含后扭力盒模型的车身模型； [0007] 基于所述车身模型为所述后扭力盒模型创建约束边界条件及若干载荷条件以设置若干分析工况； [0008] 基于所述若干分析工况对所述后扭力盒模型的基础性能进行分析，以确定各分析工况下所述后扭力盒模型的优化约束条件； [0009] 沿所述后扭力盒模型的外轮廓围成一封闭的腔体，向所述腔体内填充实体单元以形成设计区域； [0010] 以重量最小为优化目标并根据所述优化约束条件，针对每一分析工况单独使用变密度法对所述后扭力盒模型的设计区域进行拓扑优化分析，以得到每一分析工况的所述设计区域的拓扑优化分析结果； [0011] 基于各分析工况的所述拓扑优化分析结果重构所述后扭力盒模型，以得到后扭力盒的第一优化模型。 [0012] 在本发明一实施方式中，所述以重量最小为优化目标并根据所述优化约束条件，针对每一分析工况单独使用变密度法对所述后扭力盒模型的设计区域进行拓扑优化分析，以得到每一分析工况的所述设计区域的拓扑优化分析结果的步骤包括： [0013] 根据各分析工况下所述后扭力基础盒模型的变量、目标函数和优化约束条件以得到对应于每一分析工况的拓扑优化模型； [0014] 对所述拓扑优化模型进行计算以得到所述拓扑优化分析结果。 [0015] 在本发明一实施方式中，所述基于所述拓扑优化分析结果重构所述后扭力盒模型，以得到后扭力盒的第一优化模型的步骤包括： [0016] 对每一分析工况的所述拓扑优化分析结果进行解析； [0017] 对各分析工况的解析后的拓扑优化分析结果进行叠加处理； [0018] 根据叠加处理后的拓扑优化分析结果模拟得到后扭力盒的加强筋的布置方式； [0019] 根据所述加强筋的布置方式重构所述后扭力盒模型，以得到后扭力盒的第一优化模型。 [0020] 在本发明一实施方式中，通过绘制所述设计区域的传力路径对每一分析工况的所述拓扑优化分析结果进行解析。 [0021] 在本发明一实施方式中，所述根据所述加强筋的布置方式重构所述后扭力盒模型，以得到后扭力盒的第一优化模型的步骤之后还包括： [0022] 基于所述第一优化模型对所述加强筋进行厚度参数优化，以得到后扭力盒的第二优化模型。 [0023] 在本发明一实施方式中，所述基于所述第一优化模型，对所述加强筋进行厚度参数优化，以得到后扭力盒的第二优化模型的步骤之后还包括： [0024] 基于所述分析工况对所述后扭力盒的第二优化模型的基础性能进行分析验证。 [0025] 在本发明一实施方式中，所述基于所述第一优化模型对所述加强筋进行厚度参数优化的步骤包括： [0026] 将加强筋的厚度设置为变量； [0027] 选取加强筋的若干厚度变量通过优化的拉丁超立方或者正交矩阵算法生成试验设计样本，并逐一进行样本计算； [0028] 基于样本计算的结果通过径向基神经网络、椭圆基神经网络或者多阶响应面法建立近似回归模型； [0029] 通过所述近似回归模型选用一优化算法迭代搜索全局最优解，以确定所述加强筋的最优厚度参数。 [0030] 进一步而言，所述优化算法为胡克模式搜索法、遗传算法或模拟退火算法。 [0031] 在本发明一实施方式中，所述基础性能为模态、后碰、弯曲刚度及扭力刚度中的一项或多项，各所述分析工况分别对应一项基础性能。 [0032] 在本发明一实施方式中，所述基于所述车身模型为所述后扭力盒模型创建约束边界条件及若干载荷条件以设置若干分析工况的步骤包括： [0033] 采用计算自由模态的方法设置模态分析工况，用以对所述后扭力盒模型的模态进行分析。 [0034] 在本发明一实施方式中，所述基于所述车身模型为所述后扭力盒模型创建约束边界条件及若干载荷条件以设置若干分析工况的步骤包括： [0035] 采用施加固定约束和集中载荷的方法设置弯曲刚度分析工况和扭力刚度分析工况，所述弯曲刚度分析工况用以对所述后扭力盒模型的弯曲刚度进行分析；所述扭力刚度分析工况用以对所述后扭力盒模型的扭力刚度进行分析。 [0036] 在本发明一实施方式中，所述基于所述车身模型为所述后扭力盒模型创建约束边界条件及若干载荷条件以设置若干分析工况的步骤包括： [0037] 采用惯性释放和施加等效分布载荷的方法设置后碰分析工况，用以对所述后扭力盒模型的后碰性能进行分析。 [0038] 在本发明一实施方式中，所述建立包含后扭力盒模型的车身模型的步骤包括： [0039] 将所述后扭力盒的材料为预设为铝合金铸件。 [0040] 根据本发明的另一方面，提供一种基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化系统，它包括： [0041] 模型建立模块，用以建立包含后扭力盒模型的车身模型； [0042] 分析工况设置模块，用以基于所述车身模型为所述后扭力盒模型创建约束边界条件及若干载荷条件以设置若干分析工况； [0043] 基础性能分析模块，用以基于所述若干分析工况对所述后扭力盒模型的基础性能进行分析，以确定各分析工况下所述后扭力盒模型的优化约束条件； [0044] 设计区域形成模块，用以沿所述后扭力盒模型的外轮廓围成一封闭的腔体，向所述腔体内填充实体单元以形成设计区域； [0045] 拓扑优化模块，用以以重量最小为优化目标并根据所述优化约束条件，针对每一分析工况单独使用变密度法对所述后扭力盒模型的设计区域进行拓扑优化分析，以得到每一分析工况的所述设计区域的的拓扑优化分析结果； [0046] 第一模型重构模块，用以基于所述拓扑优化分析结果重构所述后扭力盒模型，以得到后扭力盒的第一优化模型。 [0047] 进一步而言，所述基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化系统还包括第二模型重构模块以及分析验证模块，所述第二模型重构模块用以基于所述第一优化模型对所述加强筋进行厚度参数优化，以得到后扭力盒的第二优化模型；所述分析验证模块用以基于所述分析工况对所述后扭力盒的第二优化模型的基础性能进行分析验证。 [0048] 根据本发明的又一方面，提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如上所述的步骤 [0049] 根据本发明的又一方面，提供一种电子设备，所述电子设备包括： [0050] 处理器； [0051] 存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如上所述的步骤。 [0052] 本发明利用CAE技术在整车模型中对后扭力盒模型进行结构优化分析，先后通过单工况独立的拓扑优化分析、结果解析叠加、厚度优化分析等步骤，而得到后扭力盒的第一优化模型及第二优化模型。本发明可以避免优化结果与车身其他结构不匹配，或者优化路径混乱难以解析的问题，最终可在保证后扭力盒的基础性能不下降的前提下，极大地降低后扭力盒的重量，以满足整车轻量化的设计目标。在节约设计时间的同时，还可以降低实验成本。附图说明 [0053] 通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。 [0054] 图1是本发明一实施例中基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法的流程图。 [0055] 图2是本发明另一实施例中基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法的流程图。 [0056] 图3是本发明一实施例中得到所述第一优化模型的部分流程图。 [0057] 图4是本发明一实施例中得到所述第二优化模型的部分流程图。 [0058] 图5是本发明一实施例中基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化系统的结构示意图。 [0059] 图6是本发明另一实施例中基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化系统的结构示意图。 [0060] 图7是本发明一实施例中计算机可读存储介质的结构示意图。以及[0061] 图8是本发明一实施例中电子设备的结构示意图。具体实施方式 [0062] 现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式。相反，提供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略对它们的重复描述。 [0063] 图1是本发明一实施例中基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法的流程图。根据本发明的一方面，提供一种基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法，如图1所示，在本发明的一实施例中，所述优化方法包括： [0064] S110、建立包含后扭力盒模型的车身模型。 [0065] 按照后扭力盒与车身其它部件之间实际的连接方式为车身模型中的后扭力盒模型建立焊接和胶粘连接关系。 [0066] 在本发明一具体实施例中，所述建立包含后扭力盒模型的车身模型的步骤包括：将所述后扭力盒的材料为预设为铝合金铸件。 [0067] S120、基于所述车身模型为所述后扭力盒模型创建约束边界条件及若干载荷条件以设置若干分析工况。进一步而言，不同的约束边界条件和载荷条件即代表不同的分析工况。 [0068] S130、基于所述若干分析工况对所述后扭力盒模型的基础性能进行分析，以确定各分析工况下所述后扭力盒模型的优化约束条件。 [0069] 进一步而言，所述基础性能为模态、后碰、弯曲刚度及扭力刚度中的一项或多项，各所述分析工况分别对应一项基础性能。例如，模态分析工况用以对所述后扭力盒模型的模态进行分析。弯曲刚度分析工况用以对所述后扭力盒模型的弯曲刚度进行分析。扭力刚度分析工况用以对所述后扭力盒模型的扭力刚度进行分析。后碰分析工况用以对所述后扭力盒模型的后碰性能进行分析。优化分析是以基础性能分析的模型来作为基础模型的，基础性能分析的结果是优化模型的优化约束条件。比如一基础模型的弯曲刚度为20000N/m，那么优化约束条件就是弯曲刚度不低于20000N/m。还一种情况是弯曲刚度目标值20000N/m，但基础模型的弯曲刚度分析结果是21500N/m，那么对基础模型做优化分析的时候，优化约束条件设为弯曲刚度20000N/m，满足目标值要求即可。 [0070] 在本发明一具体实施例中，所述基于所述车身模型为所述后扭力盒模型创建约束边界条件及若干载荷条件以设置若干分析工况的步骤包括： [0071] 采用计算自由模态的方法创建模态分析工况。 [0072] 可选地，采用施加固定约束和集中载荷的方法创建弯曲刚度分析工况和扭力刚度分析工况。 [0073] 可选地，采用惯性释放和施加等效分布载荷的方法创建后碰分析工况。“惯性释放”可以认为是代替固定约束的一种方法，不同的有限元分析软件中的设置可能不相同。例如，在NASTRAN(一具有高度可靠性的结构有限元分析软件)中是添加关键字：PARAM,INREL,-2。“等效分布载荷”是指在后防撞梁上施加均布载荷，方向为沿X轴朝车头方向。 [0074] S140、沿所述后扭力盒模型的外轮廓围成一封闭的腔体，向所述腔体内填充实体单元以形成设计区域。在所述设计区域的形成过程中，需要保持后扭力盒模型与车身模型中其他部件模型之间的连接关系。 [0075] S150、以重量最小为优化目标并根据所述优化约束条件，针对每一分析工况单独使用变密度法对所述后扭力盒模型的设计区域进行拓扑优化分析，以得到每一分析工况的所述设计区域的拓扑优化分析结果。由此可以有效避免后扭力盒模型在优化分析过程中可能出现的因多个分析工况混合优化而导致的优化结果不清晰，难以解析的问题。本发明可以极大限度的优化后扭力盒的结构设计，使其在车身性能中发挥最大作用，并预测是否存在发生破坏的风险，对不合理设计及时进行改进，同时可以缩短设计时间，降低试验成本。 [0076] 在本发明一具体实施例中，所述以重量最小为优化目标并根据所述优化约束条件，针对每一分析工况单独使用变密度法对所述后扭力盒模型的设计区域进行拓扑优化分析，以得到每一分析工况的所述设计区域的拓扑优化分析结果的步骤包括： [0077] 通过设定各分析工况下所述后扭力基础盒模型的变量、目标函数和优化约束条件以得到对应于每一分析工况的拓扑优化模型； [0078] 对所述拓扑优化模型进行计算以得到所述拓扑优化分析结果。 [0079] S160、基于所述拓扑优化分析结果重构所述后扭力盒模型，以得到后扭力盒的第一优化模型。 [0080] 图3是本发明一实施例中得到所述第一优化模型的部分流程图。如图3所示，所述基于所述拓扑优化分析结果重构所述后扭力盒模型，以得到后扭力盒的第一优化模型的步骤包括： [0081] S210、对每一分析工况的所述拓扑优化分析结果进行解析； [0082] S220、对各分析工况的解析后的拓扑优化分析结果进行叠加处理； [0083] S230、根据叠加处理后的拓扑优化分析结果模拟得到后扭力盒的加强筋的布置方式； [0084] S240、根据所述加强筋的布置方式重构所述后扭力盒模型，以得到后扭力盒的第一优化模型。 [0085] 进一步而言，可以通过绘制所述设计区域的传力路径对所述拓扑优化分析结果进行解析。例如，在本发明一实施例中，对扭力盒的模态与弯曲刚度两种性能进行分析。在模态分析工况下，通过绘制所述设计区域的传力路径对所述拓扑优化分析结果进行解析，得到第一拓扑优化分析结果。在弯曲刚度分析工况下，通过绘制所述设计区域的传力路径对所述拓扑优化分析结果进行解析，得到第二拓扑优化分析结果。那么，将所述第一拓扑优化分析结果与第二拓扑优化分析结果叠加处理即可模拟后扭力盒的加强筋的布置方式，从而得到所述第一优化模型。 [0086] 图2是本发明另一实施例中基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法的流程图。在本发明另一实施例中，如图2所示，所述根据所述加强筋的布置方式重构所述后扭力盒模型，以得到后扭力盒的第一优化模型的步骤之后还包括： [0087] S170、基于所述第一优化模型对所述加强筋进行厚度参数优化，以得到后扭力盒的第二优化模型。 [0088] 图4是本发明一实施例中得到所述第二优化模型的部分流程图。如图4所示，具体而言，所述基于所述第一优化模型对所述加强筋进行厚度参数优化的步骤包括： [0089] S310、将加强筋的厚度设置为变量。 [0090] S320、选取加强筋的若干厚度变量通过优化的拉丁超立方或者正交矩阵算法生成试验设计样本，并逐一进行样本计算。其中，优化的拉丁超立方(OSLH)是在普通拉丁方试验基础上改进的一种试验设计方法,它增加了一些判断依据来保证试验样本在设计空间中的均匀分布。而试验设计样本也叫DOE，比如有3个厚度变量，每个厚度范围可以是1,2,3,4，那么排列组合有444种，这么多种组合中的每一组就是一个试验设计样本。 [0091] S330、基于样本计算的结果通过径向基神经网络、椭圆基神经网络或者多阶响应面法建立近似回归模型。 [0092] S340、通过所述近似回归模型选用一优化算法迭代搜索全局最优解，以确定所述加强筋的最优厚度参数，从而得到后扭力盒的第二优化模型。其中，所谓全局也是相对的全局，搜索全局最优解可以认为是从所有可能的厚度参数中寻找最合适一个。 [0093] 进一步而言，所述优化算法可以为胡克模式搜索法、遗传算法或模拟退火算法。 [0094] 当然，如图2所示，在所述基于所述第一优化模型，对所述加强筋进行厚度参数优化，以得到后扭力盒的第二优化模型的步骤之后还可以包括： [0095] S180、基于所述分析工况对所述后扭力盒的第二优化模型的基础性能进行分析验证。此时需要保持后扭力盒模型与车身其他部件模型之间原有的连接关系及连接区域不能改动，由此可以避免因模型与实物不匹配而导致计算结果不可靠甚至计算错误的情形，可以极大限度的优化后扭力盒的结构设计，使其在车身性能中发挥最大作用，并预测是否存在发生破坏的风险，对不合理设计及时进行改进，同时可以缩短设计时间，降低试验成本。若分析验证结果显示，所述后扭力盒的第二优化模型的某项或多项基础性能不能满足使用需求，则可以返回步骤S150进行新一轮优化。 [0096] 具体而言，将所述后扭力盒的第二优化模型的基础性能按照步骤S120及S130进行分析验证，将验证结果通过任意有限元后处理软件打开，可以查看后扭力盒模型整体的模态、后碰、弯曲刚度及扭力刚度等性能。重点对后扭力盒的强度进行评估，判断其应力是否在材料可接受的强度范围内，以保证满足使用要求，如验证结果不满足要求，则返回步骤S150进行新一轮优化。本发明可以有效避免后扭力盒模型在优化分析过程中可能出现的因拓扑优化结果路径不清晰而无法解析出可加工制造的方案、优化结果与原周围结构不匹配、优化结果使得自身重量大幅增加等问题。进而极大限度的优化后扭力盒的结构设计，使其在车身性能中发挥最大作用，并预测是否存在发生破坏的风险，对不合理设计及时进行改进，同时可以缩短设计时间，降低试验成本。 [0097] 本发明利用CAE技术在整车模型中对后扭力盒模型进行结构优化分析，先后通过单工况独立的拓扑优化分析、结果解析叠加、厚度优化分析等步骤，而得到后扭力盒的第一优化模型及第二优化模型。本发明可以避免优化结果与车身其他结构不匹配，或者优化路径混乱难以解析的问题。最终可在保证后扭力盒的基础性能不下降的前提下，极大地降低后扭力盒的重量，以满足整车轻量化的设计目标。在节约设计时间的同时，还可以降低实验成本。 [0098] 图5是本发明一实施例中基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化系统的结构示意图。根据本发明的另一方面，提供一种基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化系统，在本发明的一实施例中，如图5所示，所述优化系统810包括：模型建立模块801、分析工况设置模块802、基础性能分析模块803、设计区域形成模块804、拓扑优化模块805，以及第一模型重构模块 806。所述模型建立模块801用以建立包含后扭力盒模型的车身模型。所述分析工况设置模块802用以基于所述车身模型为所述后扭力盒模型创建约束边界条件及若干载荷条件以设置若干分析工况。所述基础性能分析模块803用以基于所述若干分析工况对所述后扭力盒模型的基础性能进行分析，以确定各分析工况下所述后扭力盒模型的优化约束条件。所述设计区域形成模块804用以沿所述后扭力盒模型的外轮廓围成一封闭的腔体，向所述腔体内填充实体单元以形成设计区域。所述拓扑优化模块805用以以重量最小为优化目标并根据所述优化约束条件，针对每一分析工况单独使用变密度法对所述后扭力盒模型的设计区域进行拓扑优化分析，以得到每一分析工况的所述设计区域的的拓扑优化分析结果。所述第一模型重构模块806用以基于所述拓扑优化分析结果重构所述后扭力盒模型，以得到后扭力盒的第一优化模型。本发明可以避免优化结果与车身其他结构不匹配，或者优化路径混乱难以解析的问题，最终在整车的基础性能不降低的前提下，极大地降低后扭力盒的重量，以满足整车轻量化的设计目标。在节约设计时间的同时，还可以降低实验成本。 [0099] 图6是本发明另一实施例中基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化系统的结构示意图。在本发明的另一实施例中，如图6所示，所述优化系统820除了包括模型建立模块801、分析工况设置模块802、基础性能分析模块803、设计区域形成模块804、拓扑优化模块805，以及第一模型重构模块806之外，还包括第二模型重构模块807以及分析验证模块808。所述第二模型重构模块807用以基于所述第一优化模型对所述加强筋进行厚度参数优化，以得到后扭力盒的第二优化模型。所述分析验证模块808用以基于所述分析工况对所述后扭力盒的第二优化模型的基础性能进行分析验证，本发明利用CAE技术在整车模型中对后扭力盒模型进行结构优化分析，先后通过单工况独立的拓扑优化分析、结果解析叠加、厚度优化分析等步骤，而得到后扭力盒的第一优化模型及第二优化模型。本发明可以避免优化结果与车身其他结构不匹配，或者优化路径混乱难以解析的问题，最终可在整车的基础性能不降低的前提下，极大地降低后扭力盒的重量，以满足整车轻量化的设计目标。在节约设计时间的同时，还可以降低实验成本。 [0100] 在本发明的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被例如处理器执行时可以实现上述任意一个实施例中所述基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述基于抽象模型的基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。本发明使得用户的报修事件可以得到自动处理，从而简化语音识别流程；在减轻后台服务团队的工作压力，同时也可以提升用户体验。 [0101] 图7是本发明一实施例中计算机可读存储介质的结构示意图。图7描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品600，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。 [0102] 所述程序产品600可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。 [0103] 所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。 [0104] 可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。 [0105] 本发明利用CAE技术在整车模型中对后扭力盒模型进行结构优化分析，先后通过单工况独立的拓扑优化分析、结果解析叠加、厚度优化分析等步骤，而得到后扭力盒的第一优化模型及第二优化模型。本发明可以避免优化结果与车身其他结构不匹配，或者优化路径混乱难以解析的问题。最终可在保证后扭力盒的基础性能不下降的前提下，极大地降低后扭力盒的重量，以满足整车轻量化的设计目标。在节约设计时间的同时，还可以降低实验成本。 [0106] 在本发明的示例性实施例中，还提供一种电子设备，该电子设备可以包括处理器，以及用于存储所述处理器的可执行指令的存储器。其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一个实施例中所述基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法的步骤。 [0107] 所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。 [0108] 图8是本发明一实施例中电子设备的结构示意图。下面参照图8来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备400。图8显示的电子设备400仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。 [0109] 如图所示，电子设备400以通用计算设备的形式表现。电子设备400的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元410、至少一个存储单元420、连接不同系统组件(包括存储单元420和处理单元410)的总线430、显示单元440等。 [0110] 其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元410执行，使得所述处理单元410执行本说明书上述基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元410可以执行如图1中所示的步骤。 [0111] 所述存储单元420可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)4201和/或高速缓存存储单元4202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)4203。 [0112] 所述存储单元420还可以包括具有一组(至少一个)程序模块4205的程序/实用工具4204，这样的程序模块4205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。 [0113] 总线430可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。 [0114] 电子设备400也可以与一个或多个外部设备500(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备400交互的设备通信，和/或与使得该电子设备400能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口450进行。并且，电子设备400还可以通过网络适配器460与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器460可以通过总线430与电子设备400的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备400使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。 [0115] 通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本发明实施方式的上述基于CAE的汽车后扭力盒模型的优化方法。 [0116] 本发明利用CAE技术在整车模型中对后扭力盒模型进行结构优化分析，先后通过单工况独立的拓扑优化分析、结果解析叠加、厚度优化分析等步骤，而得到后扭力盒的第一优化模型及第二优化模型。本发明可以避免优化结果与车身其他结构不匹配，或者优化路径混乱难以解析的问题。最终可在保证后扭力盒的基础性能不下降的前提下，极大地降低后扭力盒的重量，以满足整车轻量化的设计目标。在节约设计时间的同时，还可以降低实验成本。 [0117] 以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。