CAE碰撞安全前后处理自动化平台研究与应用-王辉.pdf

随着全球汽车行业竞争的白热化，企业为了保持竞争力，不断探索研发流程的优化途径，以缩短产品从设计到上市的时间。其中，CAE碰撞安全分析作为一种模拟汽车碰撞测试的重要手段，能够大幅提升产品设计的安全性与可靠性。然而，传统的CAE碰撞安全分析流程繁琐且耗时，亟需提高效率。为此，王辉等人展开了对CAE碰撞安全前后处理自动化平台的研究与应用，旨在通过技术革新，大幅提升分析效率，缩短研发周期，降低物理测试成本，同时对环境保护做出贡献。 CAE（Computer Aided Engineering）技术，即计算机辅助工程，是汽车工业设计中不可或缺的一部分。CAE技术的应用范围十分广泛，尤其在碰撞安全分析中表现突出。它能够模拟汽车在遭遇碰撞时的物理反应，帮助企业准确预测和评估汽车的被动安全性，指导汽车结构的设计和改进。但长期以来，CAE分析的前后处理操作复杂且劳动强度大，需要处理大量数据，而且易于出现人为失误。为了解决这一问题，需要开发出能够自动化处理CAE碰撞分析前后过程的工具或平台。 王辉的研究团队在现有技术基础上，通过整合模型和工作流程，提出了一个CAE碰撞安全前后处理自动化平台的设计方案。该平台将利用Python编程语言的灵活性，以及Ansa&Meta商业软件强大的预处理和后处理功能，来实现CAE分析流程的自动化。Ansa软件作为预处理工具，主要负责创建、编辑和管理复杂的几何模型；而Meta软件则用于后处理，提供强大的结果可视化和数据解析功能。通过自动化这些操作，研究团队期望能够大幅缩短分析周期，提高效率。 研究中提到，Python因其强大的数据处理能力和灵活性，被选作主要的编程语言，用来编写自动化程序模块，执行包括模型导入、网格划分、边界条件设置、求解器接口以及结果后处理等在内的复杂任务。这样一来，不仅能够减少人工操作的时间和降低出错率，还能实现CAE分析流程的标准化管理，确保分析结果的准确性和可靠性。 在实现CAE碰撞安全分析流程自动化后，研发团队可以更快速地对汽车碰撞试验的结果进行预测和分析，进一步优化车辆的安全设计。更重要的是，这种自动化技术的应用减少了对物理碰撞试验的依赖，有助于降低试验成本，减少试验中报废的车辆数量，对环境保护具有积极影响。 CAE碰撞安全前后处理自动化平台的研究与应用，不仅是一项创新性的技术实践，而且是汽车行业应对快速市场竞争的有力工具。通过自动化技术的运用，提升了CAE分析的效率，促进了汽车产品的快速迭代和市场响应，同时为企业的可持续发展和环境保护贡献了力量。未来，随着该平台的不断完善和推广应用，汽车企业在研发过程中将能更好地满足安全性和经济性要求，为市场提供更加安全可靠的新车型。