Topological optimization of the roof structure of a passenger car in order to increase energy intensity in a side impact



Cite item

Full Text

Abstract

This article considered the main issues of finding options for strengthening the roofing of the vehicle body based on topological optimization in order to meet the requirements of passive safety with a minimum mass. The method for achieving this goal was mathematical modeling using the Topology Optimization modules of the ANSYS software package and the explicit dynamics of LS-Dyna. In order to test the effectiveness of the reinforcements, the pillar side impact according to UNECE 135 “Uniform provisions concerning the approval of vehicles with regard to their performance in side impact on a pillar” was selected as the loading mode. The efficiency criterion was the energy intensity of the body, defined as the ratio of the energy of the system to the residual (plastic) deformation at the level of the center of the door. Based on the topological optimization, two variants of the arrangement of the reinforcing elements, practically equivalent in efficiency, were obtained. For the most complete assessment of the influence of the parameters, several options for strengthening the roofing were considered: placement of steel reinforcing elements; placement of foam aluminum under the roof; combination of steel elements with filling their cavities with foam aluminum. Based on the simulation results, a comparative assessment of the effectiveness of the considered amplification options was carried out. The most effective were the options for reinforcing the roofing with channel-shaped beams and filling them with foam and the option for reinforcing the roofing with channel-shaped beams and diagonal bridges in them, causing it to increase compared to the original structure by 20.88 and 19.94%, respectively, but at the same time the mass of the first option is 42 kg less than the mass of the second.

About the authors

D. A Sulegin

Bauman Moscow State Technical University

Email: d_sulegin@mail.ru
Moscow, Russia

V. N Zuzov

Bauman Moscow State Technical University

DSc in Engineering Moscow, Russia

References

  1. Зузов В.Н., Сулегин Д.А. Исследование влияния на энергоёмкость основных силовых элементов кузова автомобиля в зоне бокового удара // Вестник ЮУрГУ. Серия «Машиностроение». 2020. Т. 20, № 4. С. 20-34.
  2. Гончаров Р.Б., Зузов В.Н. Особенности поиска оптимальных параметров усилителей задней части кабины грузового автомобиля на базе параметрической и топологической оптимизации с целью обеспечения требований по пассивной безопасности по международным правилами получения ее минимальной массы // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2019. № 2(125). С. 163-170.
  3. Французов А.А., Шаповалов Я.И., Вдовин Д.С. Применение метода топологической оптимизации в задачах проектирования грузоподъемной техники // Технические науки. Машиностроение и машиноведение. 2017. № 2(42). С. 99-108.
  4. Zhaokai Li. Crashworthiness and lightweight optimization to applied multiple materials and foam-filled front-end structure of auto-body / Li Zhaokai, Yu Qiang, Zhao Xuan, Yu Man, Shi Peilong, Yan Cilei // Adv. Mech. Eng. 2017. № 9(8). P. 1-21. doi: 10.1177/1687814017702806.
  5. Гончаров Р.Б. Исследование эффективности алгоритмов параметрической оптимизации применительно к процессам ударного воздействия на примере бампера и кабины автомобиля // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2019. № 4(709). С. 28-40.
  6. Новокшенов А.Д., Марченко П.А., Немов А.С., Боровков А.И. Топологическая и параметрическая оптимизации кронштейна под установку звездного датчика // Вестник Машиностроения. 2017. № 10. С. 22-27.
  7. Goel T. A topology optimization tool for LS-DYNA users: LS-OPT/ Topology / T. Goel, W. Roux, N. Stander // 7-th European LS-DYNA Conference, 2009.
  8. R. Ouadday, A. Marouene, G. Morada, A. Kaabi, R. Boukhili, A. Vadean Experimental and numerical investigation on the impact behavior of dual-core composite sandwich panels designed for hydraulic turbine applications // Composite Structures. 2018. № 185. С. 254-263.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2021 Sulegin D.A., Zuzov V.N.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».