一种汽车下摆臂自动化设计方法及系统与流程

1.本发明涉及汽车零部件设计技术领域，具体涉及汽车下摆臂自动化设计技术。


背景技术：

2.对于汽车下摆臂设计而言，不仅要考虑模态、刚度、强度、疲劳、屈曲、碰撞及整车动力学等力学性能，还要考虑布置、冲压工艺、装配、拆卸便利性等情况，需考虑的因素、具备的专业知识较多，设计过程较为复杂。
3.目前设计下摆臂通常的做法是cad工程师根据经验、布置空间等设计出初版结构，cae工程师进行力学校核，不合格时在该结构上进行修改，使其满足各仿真指标，然后交由后续部门如工艺等进行论证，初版结构的最优性缺乏论证，设计优化时仅考虑单一专业性能，很难得到全局最优解。
4.公开号为cn111859721a的中国专利文献公开了名称为“一种汽车下摆臂优化设计方法”的技术，该技术为一种提高碰撞安全性能的摆臂设计方法，未考虑强度、疲劳等性能，并且整个设计过程中各相关专业没有很好地融合，使得前摆臂的开发周期较长，设计难度大，最终结果还不令人满意，不利于汽车下摆臂的实际项目开发。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供一种汽车下摆臂自动化设计方法及系统，解决的技术问题：相关技术中没有一种方法能标准化、规范化及流程化地设计下摆臂，以便缩短设计周期、优化设计结果，使得汽车下摆臂在满足各设计约束条件下达到性能最优。为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种汽车下摆臂自动化设计方法，包括以下步骤：s01：获取下摆臂硬点坐标数据；s02：选择下摆臂结构形式；s03：驱动3d软件初步搭建下摆臂数据，实现下摆臂设计空间确定；s04：基于下摆臂数据驱动有限元软件进行网格自助划分；s05：调用拓扑优化软件进行拓扑优化计算；s06：基于s05的计算结果驱动3d软件进行详细3d数据制作与详细结构细节优化；s07：基于下摆臂结构形式初定料厚与材料，完成下摆臂本体设计；s08：根据下摆臂结构形式推荐衬套和球头；s09：组装下摆臂本体、衬套及球头，实现下摆臂结构初定；s10：根据设计变量和响应参数构造doe矩阵；s11：根据doe矩阵驱动各仿真求解器进行计算并得出计算结果，将计算结果写入doe矩阵；s12：根据写入计算结果的doe矩阵构造近似模型；s13：选择求解算法进行求解并列出计算结果；
s14：根据3d数据更新指令调用3d软件进行3d数据更新；s15：根据更新之后的3d数据驱动各仿真求解器进行计算，得到计算结果；s16：对比s15的计算结果与s13的计算结果；s17：在进行s10至s13的同时驱动3d软件进行dmu检查与工艺分析；s18：根据s14的3d数据更新结果导出3d数据并生成设计文档。
6.优选地，在s13中，若经过求解算法求解而得的3d数据与s9的初定的下摆臂结构一致，则直接执行s17；若经过求解算法求解而得的3d数据与s9的初定的下摆臂结构不一致，则执行s14。
7.优选地，在s16中，通过比对s13的数学拟合结果与s15的3d数据仿真结果，记录误差点，通过人工智能自学习不断调整数学拟合算法，提高计算精度。
8.优选地，在s03中，驱动3d软件进行运动包络检查并切除多余数据。
9.优选地，在s04中，有限元软件为hyper mesh或simlab。
10.优选地，在s05中，调用optistruct拓扑优化计算，进行刚度、nvh、强度及碰撞性能优化。
11.优选地，s05的计算结果以stl格式输出给s06的3d软件。
12.优选地，在s08中，根据下摆臂结构形式与衬套结构、参数大数据及球头结构、参数大数据推荐衬套和球头。
13.优选地，在s10中，设计变量为所述下摆臂本体的钣金料厚；响应参数为重量、刚度、强度、疲劳寿命、nvh、碰撞、操稳及平顺性。
14.优选地，在s11中，根据doe矩阵修改各仿真程序驱动脚本，驱动各仿真求解器进行计算，读取各个计算结果，将各个计算结果写入doe矩阵中的响应参数对应位置，其中，各仿真程序驱动脚本包括驱动hyper mesh的cmf、tcl文件与驱动femfat的ffj文件、驱动simlab的python程序、驱动optistruct的bat程序及驱动adams的cmd文件。
15.本发明还提供一种汽车下摆臂自动化设计系统，包括：获取模块，用于获取下摆臂硬点坐标数据；第一选择模块，用于选择下摆臂结构形式；第一驱动模块，用于驱动3d软件初步搭建下摆臂数据，实现下摆臂结构初定；第二驱动模块，用于基于下摆臂数据驱动有限元软件进行网格自助划分；第一调用模块，用于调用拓扑优化软件进行拓扑优化计算；第三驱动模块，用于基于调用模块的计算结果驱动3d软件进行详细3d数据制作与详细结构细节优化；
确定模块，用于基于下摆臂结构形式初定料厚与材料，完成下摆臂本体设计；推荐模块，用于根据下摆臂结构形式推荐衬套和球头；组装模块，用于组装下摆臂本体、衬套及球头，实现下摆臂结构初定；第一构造模块，用于根据设计变量和响应参数构造doe矩阵；第四驱动模块，用于根据doe矩阵驱动各仿真求解器进行计算并得出计算结果，将计算结果写入doe矩阵；第二构造模块，用于根据写入计算结果的doe矩阵构造近似模型；第二选择模块，用于选择求解算法进行求解并列出计算结果；第二调用模块，用于根据3d数据更新指令调用3d软件进行3d数据更新；第五驱动模块，用于根据更新之后的3d数据驱动各仿真求解器进行计算，得到计算结果；对比模块，用于对比驱动模块的计算结果与选择模块的计算结果；第六驱动模块，用于第一构造模块、第四驱动模块、第二构造模块及第二选择模块在执行对应任务的同时驱动3d软件进行dmu检查与工艺分析；导出模块，用于根据第二调用模块的3d数据更新结果导出3d数据；生成模块，用于根据第二调用模块的3d数据更新结果生成设计文档。
16.优选地，在第二选择模块中，若经过求解算法求解而得的3d数据与组装模块的初定的下摆臂结构一致，则直接执行第六驱动模块；若经过求解算法求解而得的3d数据与组装模块的初定的下摆臂结构不一致，则执行第二调用模块。
17.优选地，在对比模块中，通过比对第二调用模块的数学拟合结果与第五驱动模块的3d数据仿真结果，记录误差点，通过人工智能自学习不断调整数学拟合算法，提高计算精度。
18.优选地，在驱动模块中，驱动3d软件进行运动包络检查并切除多余数据。
19.优选地，在第一构造模块中，设计变量为所述下摆臂本体的钣金料厚；响应变量为重量、刚度、强度、疲劳寿命、nvh、碰撞、操稳及平顺性。
20.优选地，在第四驱动模块中，根据doe矩阵修改各仿真程序驱动脚本，驱动各仿真求解器进行计算，读取各个计算结果，将各个计算结果写入doe矩阵中的响应参数对应位置，其中，各仿真程序驱动脚本包括驱动hyper mesh的cmf、tcl文件与驱动femfat的ffj文件、驱动simlab的python程序、驱动optistruct的bat程序及驱动adams的cmd文件。
21.通过采用上述技术方案，本发明可达到的有益技术效果为：第一，在本发明中，首先将硬点、下摆臂结构形式确定，python（c、c++、c#及java等皆可）程序读取相关信息；其次python程序驱动3d及有限元软件完成基于拓扑优化的下摆臂本体设计；再次python程序驱动3d软件完成衬套、球头及下摆臂本体自动组装，实现结构初定；最后pthon程序驱动相关软件完成对下摆臂多学科优化，同时考虑dmu、工艺等约束，本发明形成了一套用于下摆臂多学科优化设计流程模板，使得下摆臂的设计标准化、规范
化及流程化。
22.第二，本发明提高了设计效率，将大量的手工操作标准化、程序化，设计人员只需极少的操作即可完成相关车辆的下摆臂设计，使技术人员从重复性的低价值劳动中解放出来，提高了工作效率，也降低了企业的劳动力成本。
23.第三，本发明降低了开发难度，打通了学科壁垒，可以获得更优的设计方案；还可逐步构建下摆臂大数据库，逐步实现下摆臂的标准化与通用化。
附图说明
24.图1为本发明流程图（从确定下摆臂硬点至验证实物样件整个流程）；图2为本发明的原理图；图3为本发明的初步搭建的下摆臂设计空间数据示例图。
具体实施方式
25.下面结合附图对本发明作进一步说明。
26.如图1所示，本发明的技术方案基于python程序语言，但实现程序逻辑不仅限于该语言，其他程序语言均可实现，如c、c++、c#、java、matlab、visual basic等。
27.一种汽车下摆臂自动化设计方法，包括以下步骤：第一步，获取下摆臂硬点坐标数据。
28.具体地，在整车、底盘悬架参数确定后，下摆臂硬点即确定，将硬点坐标数据读入python程序。
29.第二步，选择下摆臂结构形式。
30.具体地，基于摆臂大数据、车型定位，python程序给出推荐方案，进行下摆臂结构形式选择，基于该选择，可将重量、可选材料类型、结构型式等作为设计参数导入python程序。
31.如图2所示，上述流程即硬点、下摆臂结构形式确定，python程序读取相关信息。
32.第三步，驱动3d软件初步搭建下摆臂数据，实现下摆臂设计空间确定，如图3所示。
33.第四步，基于下摆臂数据驱动有限元软件进行网格自助划分。
34.具体地，基于simlab程序（或hyper mesh等），根据不同的摆臂类型（如：尺寸、结构形式、材料等）搭建不同的网络划分模板，python驱动主程序调用相应模板并适当修改模板参数，实现网络划分并导出有限元模型。
35.第五步，调用拓扑优化软件进行拓扑优化计算，结果以stl格式输出给3d软件。
36.第六步，基于第五步的计算结果驱动3d软件进行详细3d数据制作与详细结构细节优化。
37.具体地，基于catia程序（或solidworks等），根据不同的摆臂类型（如：尺寸、结构形式、材料等），对其进行参数化建模，同时编写驱动脚本通过修改参数实现3d数据更新。python驱动主程序调用相应脚本及参数化模型，实现3d数据制作；同时python调用相应脚本实现拓扑优化点云云3d数据贴合度判断，使3d数据与拓扑优化结果相关联，实现数据结构最优化。
38.第七步，基于下摆臂结构形式初定料厚与材料，完成下摆臂本体设计。
39.在第三步至第七步中，具体地，python驱动3d软件通过一定算法初步搭建下摆臂数据，进行运动包络检查，切除多余数据，得到满足一定要求的下摆臂数据，实现下摆臂设计空间确定，基于下摆臂数据python驱动有限元软件进行网格自动划分，有限元软件如hyper mesh、simlab等，然后调用拓扑优化软件进行拓扑优化计算，可同时考虑刚度、nvh、强度、碰撞等性能，但此阶段各性能评价指标需简化，其中，拓扑优化软件为optistruct，拓扑优化计算的计算结果以通用数据格式输出给3d软件，该通用数据格式可以为stl格式。
40.python驱动3d软件基于计算结果进行详细3d数据自动化制作、按照设计标准进行详细结构细节优化，基于下摆臂结构形式初定料厚与材料。
41.如图2所示，第三步至第七步的流程即python程序驱动3d及有限元软件完成基于拓扑优化的下摆臂本体设计。
42.第八步，根据下摆臂结构形式推荐衬套和球头。
43.具体地，基于下摆臂结构形式，结合数据库大数据，python程序给出推荐方案，结合设计经验，完成衬套、球头选择，并将选择的衬套、球头读入python程序。
44.第九步，组装下摆臂本体、衬套及球头，实现下摆臂初定。
45.具体地，python程序驱动3d软件将下摆臂本体、衬套及球头组装，实现下摆臂结构初定。
46.如图2所示，第八步至第九步的流程即python程序驱动3d软件完成衬套、球头及下摆臂本体组装，实现结构初定。
47.注意，此时python程序驱动3d软件将初定的下摆臂结构呈现给设计人员，设计人员判断初定的下摆臂结构是否满足要求（是人的一个主观判断），若满足要求，继续进行下一步，若不满足要求，则调整有关参数，重新设计。
48.第十步，根据设计变量和响应参数构造doe矩阵。
49.具体地，设计人员确定设计目标，选择合适的设计变量及响应参数，如设计变量为下摆臂本体钣金料厚，响应参数为重量、刚度、模态、强度、疲劳寿命、碰撞性能、操稳及平顺性等，将上述响应参数与设计变量反馈给python程序。
50.第十一步，根据doe矩阵驱动各仿真求解器进行计算并得出计算结果，将计算结果写入doe矩阵。
51.具体地，根据构造的doe矩阵，python程序修改各仿真程序驱动脚本，驱动各仿真求解器进行计算，其中各仿真程序驱动脚本包括驱动hyper mesh的cmf、tcl文件，还包括驱动femfat的ffj文件、驱动simlab的python程序、驱动optistruct的bat程序及驱动adams的cmd文件，python程序自动读取各计算结果，将各计算结果写入doe矩阵中的响应参数对应位置。
52.第十二步，根据写入计算结果的doe矩阵构造近似模型。
53.具体地，根据doe矩阵，python程序选择最优的近似模型构造算法，构造近似模型。
54.第十三步，选择求解算法进行求解并列出计算结果。
55.具体地，根据近似模型及设计目标，python程序选择最优的求解算法进行求解，列出计算结果并进行排序、推荐。
56.此时设计人员根据计算结果列表进行主观选择，若列表中有≥1个结果满足设计要求，则设计人员选定其中1个结果，python程序进入更新判定环节：若该3d数据与第九步
的初定的下摆臂结构一致，则直接跳转至第十七步；如3d数据与第九步的初定的下摆臂结构不一致，执行第十四步。
57.若列表中没有结果满足设计要求，则设计人员选定python程序进入第六步重新初定数据，或者第五步从拓扑优化重新开始。若多次尝试仍无满意结果，则建议调整设计目标。
58.第十四步，根据3d数据更新指令调用3d软件进行3d数据更新。
59.第十五步，根据更新之后的3d数据驱动各仿真求解器进行计算，得到计算结果。
60.第十六步，对比第十五步的计算结果与第十三步的计算结果。
61.具体地，通过对比十三步的数学拟合结果与第十五步的3d数据仿真结果，记录误差点，通过人工智能自学习不断调整数学拟合算法，提高计算精度。
62.第十七步，在进行第十步至第十三步的同时驱动所述3d软件进行dmu检查与工艺分析。
63.如图2所示，第十步至第十七步即python程序驱动相关软件完成对下摆臂多学科优化，同时考虑dmu、工艺等约束。
64.第十八步，根据第十四步的3d数据更新结果导出3d数据并生成设计文档。
65.在本实施例中，供应商紧接着根据3d数据与图纸等设计文档进行实物样件制作，并提供多个实物样件；基于实物样件进行下摆臂单体、底盘系统、整车路试等试验，确认其满足设计要求；设计人员根据验证试验结果判断下摆臂是否满足要求，若满足要求，则判断是否实物样件所有验证试验均满足要求，若是，则下摆臂设计完成。
66.本发明还提供一种汽车下摆臂自动化设计系统，包括：获取模块，用于获取硬点坐标数据；第一选择模块，用于选择下摆臂结构形式；第一驱动模块，用于驱动3d软件初步搭建下摆臂数据；第二驱动模块，用于基于下摆臂数据驱动有限元软件进行网格自助划分；第一调用模块，用于调用拓扑优化软件进行拓扑优化计算；第三驱动模块，用于基于调用模块的计算结果驱动3d软件进行详细3d数据制作与详细结构细节优化；确定模块，用于基于下摆臂结构形式初定料厚与材料，完成下摆臂本体设计；推荐模块，用于根据下摆臂结构形式推荐衬套和球头；组装模块，用于组装下摆臂本体、衬套及球头，实现下摆臂结构初定；第一构造模块，用于根据设计变量和响应参数构造doe矩阵；第四驱动模块，用于根据doe矩阵驱动各仿真求解器进行计算并得出计算结果，将计算结果写入doe矩阵；第二构造模块，用于根据写入计算结果的doe矩阵构造近似模型；第二选择模块，用于选择求解算法进行求解并列出计算结果；第二调用模块，用于根据3d数据更新指令调用3d软件进行3d数据更新；第五驱动模块，用于根据更新之后的3d数据驱动各仿真求解器进行计算，得到计算结果；对比模块，用于对比驱动模块的计算结果与选择模块的计算结果；
第六驱动模块，用于第一构造模块、第四驱动模块、第二构造模块及第二选择模块在执行对应任务的同时驱动3d软件进行dmu检查与工艺分析；导出模块，用于根据第二调用模块的3d数据更新结果导出3d数据；生成模块，用于根据第二调用模块的3d数据更新结果生成设计文档。
67.具体地，在第二选择模块中，若经过求解算法求解而得的3d数据与组装模块的初定的下摆臂结构一致，则直接执行第六驱动模块；若经过求解算法求解而得的3d数据与组装模块的初定的下摆臂结构不一致，则执行第二调用模块。
68.具体地，在对比模块中，通过比对第二调用模块的数学拟合结果与第五驱动模块的3d数据仿真结果，记录误差点，通过人工智能自学习不断调整数学拟合算法，提高计算精度。
69.具体地，在驱动模块中，驱动3d软件进行运动包络检查并切除多余数据。
70.具体地，在第一构造模块中，设计变量为下摆臂本体的钣金料厚；响应变量为重量、刚度、强度、疲劳寿命、nvh、碰撞、操稳及平顺性。
71.具体地，在第四驱动模块中，根据doe矩阵修改各仿真程序驱动脚本，驱动各仿真求解器进行计算，读取各个计算结果，将各个计算结果写入doe矩阵中的响应参数对应位置，其中，各仿真程序驱动脚本包括驱动hyper mesh的cmf、tcl文件与驱动femfat的ffj文件、驱动simlab的python程序、驱动optistruct的bat程序及驱动adams的cmd文件。

技术特征：
1.一种汽车下摆臂自动化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：s01：获取下摆臂硬点坐标数据；s02：选择下摆臂结构形式；s03：驱动3d软件初步搭建下摆臂数据，实现下摆臂设计空间确定；s04：基于下摆臂数据驱动有限元软件进行网格自助划分；s05：调用拓扑优化软件进行拓扑优化计算；s06：基于所述s05的计算结果驱动所述3d软件进行详细3d数据制作与详细结构细节优化；s07：基于所述下摆臂结构形式初定料厚与材料，完成下摆臂本体设计；s08：根据所述下摆臂结构形式推荐衬套和球头；s09：组装所述下摆臂本体、衬套及球头，实现下摆臂结构初定；s10：根据设计变量和响应参数构造doe矩阵；s11：根据所述doe矩阵驱动各仿真求解器进行计算并得出计算结果，将计算结果写入所述doe矩阵；s12：根据写入计算结果的所述doe矩阵构造近似模型；s13：选择求解算法进行求解并列出计算结果；s14：根据3d数据更新指令调用3d软件进行3d数据更新；s15：根据更新之后的所述3d数据驱动各仿真求解器进行计算，得到计算结果；s16：对比所述s15的计算结果与所述s13的计算结果；s17：在进行所述s10至s13的同时驱动所述3d软件进行dmu检查与工艺分析；s18：根据所述s14的3d数据更新结果导出3d数据并生成设计文档。2.根据权利要求1所述的汽车下摆臂自动化设计方法，其特征在于，在所述s13中，若经过求解算法求解而得的3d数据与所述s9的初定的所述下摆臂结构一致，则直接执行所述s17；若经过求解算法求解而得的3d数据与所述s9的初定的所述下摆臂结构不一致，则执行所述s14。3.根据权利要求1所述的汽车下摆臂自动化设计方法，其特征在于，在所述s16中，通过比对所述s13的数学拟合结果与s15的3d数据仿真结果，记录误差点，通过人工智能自学习不断调整数学拟合算法，提高计算精度。4.根据权利要求1所述的汽车下摆臂自动化设计方法，其特征在于，在所述s03中，驱动所述3d软件进行运动包络检查并切除多余数据。5.根据权利要求1所述的汽车下摆臂自动化设计方法，其特征在于，在所述s04中，所述有限元软件为hyper mesh或simlab。6.根据权利要求1所述的汽车下摆臂自动化设计方法，其特征在于，在所述s05中，调用optistruct拓扑优化计算，进行刚度、nvh、强度及碰撞性能优化。7.根据权利要求1所述的汽车下摆臂自动化设计方法，其特征在于，所述s05的计算结果以stl格式输出给所述s06的3d软件。8.根据权利要求1所述的汽车下摆臂自动化设计方法，其特征在于，在所述s08中，根据所述下摆臂结构形式与衬套结构、参数大数据及球头结构、参数大数据推荐衬套和球头。
9.根据权利要求1所述的汽车下摆臂自动化设计方法，其特征在于，在所述s10中，所述设计变量为所述下摆臂本体的钣金料厚；所述响应参数为重量、刚度、强度、疲劳寿命、nvh、碰撞、操稳及平顺性。10.根据权利要求1所述的汽车下摆臂自动化设计方法，其特征在于，在所述s11中，根据所述doe矩阵修改各仿真程序驱动脚本，驱动各仿真求解器进行计算，读取各个所述计算结果，将各个所述计算结果写入所述doe矩阵中的响应参数对应位置，其中，所述各仿真程序驱动脚本包括驱动hyper mesh的cmf、tcl文件与驱动femfat的ffj文件、驱动simlab的python程序、驱动optistruct的bat程序及驱动adams的cmd文件。11.一种汽车下摆臂自动化设计系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取下摆臂硬点坐标数据；第一选择模块，用于选择下摆臂结构形式；第一驱动模块，用于驱动3d软件初步搭建下摆臂数据，实现下摆臂结构初定；第二驱动模块，用于基于下摆臂数据驱动有限元软件进行网格自助划分；第一调用模块，用于调用拓扑优化软件进行拓扑优化计算；第三驱动模块，用于基于调用模块的计算结果驱动所述3d软件进行详细3d数据制作与详细结构细节优化；确定模块，用于基于所述下摆臂结构形式初定料厚与材料，完成下摆臂本体设计；推荐模块，用于根据所述下摆臂结构形式推荐衬套和球头；组装模块，用于组装所述下摆臂本体、衬套及球头，实现下摆臂结构初定；第一构造模块，用于根据设计变量和响应参数构造doe矩阵；第四驱动模块，用于根据所述doe矩阵驱动各仿真求解器进行计算并得出计算结果，将计算结果写入所述doe矩阵；第二构造模块，用于根据写入计算结果的所述doe矩阵构造近似模型；第二选择模块，用于选择求解算法进行求解并列出计算结果；第二调用模块，用于根据3d数据更新指令调用3d软件进行3d数据更新；第五驱动模块，用于根据更新之后的所述3d数据驱动各仿真求解器进行计算，得到计算结果；对比模块，用于对比所述驱动模块的计算结果与所述选择模块的计算结果；第六驱动模块，用于所述第一构造模块、第四驱动模块、第二构造模块及第二选择模块在执行对应任务的同时驱动所述3d软件进行dmu检查与工艺分析；导出模块，用于根据所述第二调用模块的3d数据更新结果导出3d数据；生成模块，用于根据所述第二调用模块的3d数据更新结果生成设计文档。12.根据权利要求11所述的汽车下摆臂自动化设计系统，其特征在于，在所述第二选择模块中，若经过求解算法求解而得的3d数据与所述组装模块的初定的所述下摆臂结构一致，则直接执行所述第六驱动模块；若经过求解算法求解而得的3d数据与所述组装模块的初定的所述下摆臂结构不一致，则执行所述第二调用模块。13.根据权利要求11所述的汽车下摆臂自动化设计系统，其特征在于，在所述对比模块中，通过比对所述第二调用模块的数学拟合结果与第五驱动模块的3d数据仿真结果，记录误差点，通过人工智能自学习不断调整数学拟合算法，提高计算精度。
14.根据权利要求11所述的汽车下摆臂自动化设计系统，其特征在于，在所述驱动模块中，驱动所述3d软件进行运动包络检查并切除多余数据。15.根据权利要求11所述的汽车下摆臂自动化设计系统，其特征在于，在所述第一构造模块中，所述设计变量为所述下摆臂本体的钣金料厚；所述响应变量为重量、刚度、强度、疲劳寿命、nvh、碰撞、操稳及平顺性。16.根据权利要求11所述的汽车下摆臂自动化设计系统，其特征在于，在所述第四驱动模块中，根据所述doe矩阵修改各仿真程序驱动脚本，驱动各仿真求解器进行计算，读取各个所述计算结果，将各个所述计算结果写入所述doe矩阵中的响应参数对应位置，其中，所述各仿真程序驱动脚本包括驱动hyper mesh的cmf、tcl文件与驱动femfat的ffj文件、驱动simlab的python程序、驱动optistruct的bat程序及驱动adams的cmd文件。

技术总结
本发明涉及一种汽车下摆臂自动化设计方法及系统，该方法包括以下步骤：获取硬点坐标数据；选择下摆臂结构形式；驱动3D软件初步搭建下摆臂数据；基于下摆臂数据驱动有限元软件进行网络自助划分；调用拓扑优化软件进行拓扑优化计算；基于拓扑优化计算的计算结果驱动3D软件进行详细3D数据制作与详细结构细节优化；基于下摆臂结构形式初定料厚与材料，完成下摆臂本体设计；根据下摆臂结构形式推荐衬套和球头；组装下摆边本体、衬套及球头，实现下摆臂结构初定。本发明提高了下摆臂的设计效率，将大量的手工操作标准化、程序化，设计人员只需极少的啊哦做即可完成相关车辆的下摆臂设计，同时节约成本。时节约成本。时节约成本。


技术研发人员：袁登木 谭侃伦 邓嘉庆 王健
受保护的技术使用者：重庆长安汽车股份有限公司
技术研发日：2021.11.26
技术公布日：2022/3/8