申请/专利权人：武汉理工大学

申请日：2021-12-31

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN114329788B

主分类号：G06F30/15

分类号：G06F30/15;G06F30/23;G06F111/04;G06F111/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.04.29#实质审查的生效;2022.04.12#公开

摘要：本发明提供一种基于田口法和熵权灰色关联分析的车门优化设计方法，包括以下步骤：S1、建立车门有限元模型，验证有限元模型有效性，确定设计变量和优化目标；S2、根据设计变量表和优化目标，进行正交试验；S3、建立目标响应数据矩阵，进行田口分析；S4、对各响应的信噪比序列进行线性归一化处理；S5、进行灰色关联分析，得到各响应对应的灰色关联系数序列；S6、计算各响应的灰色关联系数序列的权重值和综合响应的灰色关联度序列；S7、计算各因素各水平对应的灰色关联度序列之和的平均值；S8、根据熵权法，计算各响应权重，确定最优变量组合。本发明的车门优化设计方法，能够精确快速输出性能较好的车门结构优化设计方案。

主权项：1.一种基于田口法和熵权灰色关联分析的车门优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.建立车门有限元模型，验证有限元模型有效性，确定设计变量、约束条件和优化目标；所述设计变量包括壁厚和材料属性；所述材料属性包括：密度，杨氏模量、泊松比；所述优化目标为最小化下沉位移、最小化上扭转位移、最小化下扭转位移、最小化车门质量和最大化一阶固有频率；S2.根据变量三水平设计变量表和优化目标，进行正交试验；S3.基于正交试验的方案，进行仿真计算，建立目标响应数据矩阵，对目标响应矩阵进行Taguchi分析，其中下沉位移、上扭转位移、下扭转位移和总质量属于望小特性，采用公式1计算信噪比；一阶固有频率属于望大特性，采用公式2计算信噪比： 望小特性1 望大特性2其中，yij为第i组实验变量对应的第j个响应目标值，xij为yij对应的信噪比；S4.对各响应的信噪比序列线性归一化到[0,1]；S5.基于归一化后的各响应的信噪比序列进行灰色关联分析，得到各响应对应的灰色关联系数序列；S6.计算各响应的灰色关联系数序列的权重值，然后根据各响应权重比进行加权得到一个综合响应的灰色关联度序列；S7.将灰色关联度序列与正交表相结合，计算各因素的1、2和3水平对应的灰色关联度序列之和的平均值，从而得到灰色关联度主效应图，得到每个变量的最优水平；S8.根据熵权法，计算各响应权重，确定最优变量组合；所述步骤S5中进行灰色关联分析，利用公式5得到各响应对应的灰色关联系数序列： 其中，x0为理想参考序列，理想参考序列中均取值为1；分别是|xij-x0|的最大值和最小值；ρ为分辨系数；所述步骤S6中计算各响应的灰色关联系数序列的权重值，然后根据各响应权重比进行加权得到一个综合响应的灰色关联度序列： 其中，βj为第j个输出响应的权重系数；所述步骤S8中根据熵权法，将灰色关联度序列与正交表相结合，计算各因素的1、2和3水平对应的灰色关联度序列之和的平均值，从而得到灰色关联度的水平效应因子图，得到每个变量的最优水平，确定最优变量组合： 其中，Pij为各目标的几何投影，Ej为信息熵，ωj为第j个性能指标的权重系数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉理工大学 一种基于田口法和熵权灰色关联分析的车门优化设计方法

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