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概述：

对于方程式赛车来说，轻量化程度对于其比赛成绩的提高具有极其重要的意义。本篇文章主要使用Altair Inspire对于方程式赛车的悬架吊耳进行结构仿真并通过多次迭代拓扑优化的方式对其进行轻量化处理。由最终优化之后的仿真数据可看出在保证其结构稳定的情况下吊耳经过优化后重量降低了39.77%，在一定程度上实现了轻量化的目标。

工况说明：

根据今年车队赛车车重以及悬架设计，设定吊耳的安全载荷约为588N，同时吊耳以螺栓连接的方式固定在车身上，在仿真中可将吊耳与车身的连接以及所受载荷简化为螺栓连接以及作用于孔的分布力。同时参考悬架的设计通过计算可得力的方向与竖直方向夹角为15°斜向下。

设计过程：

  首先根据赛车悬架以及车身的工况确定吊耳的尺寸以及孔位，并在catia上完成吊耳的初代模型的构建，如图1所示。需要注意的是由于是初代模型所以此时可以稍微将模型的体积设置得大一点。

图1 吊耳初代模型

  之后将初代模型导入inspire当中，在分割好区域以及设置好工况之后进行第一次的结构仿真，第一次结构仿真结果如图2。

图2 第一次仿真结果

  然后便进行第一次拓扑优化，由于我们只打算进行2次迭代优化，所以需要尽可能地提高优化效率，故在设置厚度约束时我们的最小厚度从1mm开始设置，每次增长1mm直到不再出现运行将超过15min的提示，此时我们设置的最小厚度为5mm，同时相应的最大厚度约束为15mm，同时优化目标选择最大化刚度，如图3所示。

图3 优化参数设置

  在拓扑优化计算完成之后得到了第一代优化结果，如图4所示。以此结果为参考在inspire中构建第一代优化模型如图5所示。需要指出的是可以利用模型的对称性简化该建模过程。

图4 初代模型优化结果

图5 第一代优化模型

  对第一代优化模型进行仿真以及结构优化，由于此次优化的主要目的在于对模型细节部分的构建，故此次优化目标优先选用选择最小质量。仿真及优化结果分别如图6，图7所示。

图6 第一代优化模型仿真结果

图7 第二次优化结果

  将第一次优化模型导入catia，在第一次优化模型的基础上参考第二次优化结果并考虑加工难度构建模型如图8所示，对最终模型进行结构仿真得到仿真结果如图9所示，将仿真结果与初代模型的仿真结果对比可以发现在保证吊耳结构稳定及力学性能足够的情况下，经过2次的迭代优化其质量由0.295kg降到了0.117kg，达到了结构轻量化的目的。

图8 最终吊耳模型

图9 最终模型仿真结果

总结：

  本次对赛车悬架吊耳的优化达到了轻量化的目的，同时由于使用的Altair Inspire软件将结构仿真与拓扑优化无缝连接的特点使此次优化时间得到了极大的缩短。通过此次优化可以反应出Inspire的易上手，优化速度快等特点，同时其误差也在可接受范围之内。