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      車輛申請書

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      車輛申請書

      車輛申請書范文第1篇

      關鍵詞:車門;抗凹剛度;下垂剛度;徑向基函數神經網絡;輕量化

      中圖分類號:U463.83文獻標文獻標識碼:A文獻標DOI:10.3969/j.issn.2095-1469.2015.02.08

      Abstract:To realize the lightweight car door of a truck obtained by using a reverse design method, an approximate neural network model was established based on radial basis functions, taking as input the thickness of key components acquired by parameter identification and taking as output the stiffness and the quality of the door. On the basis of the approximate model and ASA algorithm, a lightweight door was achieved by regarding thickness of the components as design variables, satisfying the dent resistance stiffness and sagging stiffness as constraint conditions and setting target on the minimum weight. It was possible to reduce 0.81kg without decreasing the dent resistance stiffness and sagging stiffness. The application of the RBF neural network shortened the time of the lightweight design.

      Key words:truck door; dent resistance stiffness; sinkage stiffness; radial basis function neural network; lightweight

      在汽車設計過程中,逆向工程發揮著重要作用。逆向工程技術的出現克服了傳統設計過程中樣件制作和試驗耗費時間過長的問題[1]。但是,僅僅通過逆向設計得到的產品往往不能滿足實際的設計要求,需要在其基礎上進行深入的性能分析和優化設計,以完善設計方案。本文研究的車門由逆向工程設計得到,共包含27個鈑金件,各鈑金件的厚度值基本與標桿車相同。本文力圖通過分析各鈑金件厚度對車門性能的影響情況,重新合理地布置各鈑金件的厚度分配,最終實現車門的輕量化設計。

      常用的車門鈑金件厚度的優化方法主要包括靈敏度優化和最優化方法。靈敏度優化主要是辨識輸入變量對輸出響應的影響程度,根據靈敏度分析結果,合理地調整零部件的厚度,改善車門性能,實現車門輕量化[2]。但是,靈敏度優化得到的方案往往只是一個改善的解,而不是一個全局最優解。最優化方法則是采用優化算法,在設計變量的可行性設計空間中搜尋最優解,優化方案較靈敏度優化方案往往更好。但是,優化工作如果使用優化算法直接驅動仿真程序進行尋優,通常需要較長的仿真優化時間,對于復雜的模型往往不太現實[3]。

      為了克服最優化方法的這一缺點,本文引入基于RBF的神經網絡近似模型來代替有限元仿真計算模型進行優化分析,這種方法在以往的車門輕量化研究中應用較少。首先,在有限元模型的基礎上,通過試驗設計(Design of Experiments,DOE)分析得到了各鈑金件厚度對車門性能的影響,篩選出對于優化工作較為重要的板件厚度值,作為優化工作的對象,縮減優化規模。其次,在設計空間內,通過DOE采樣,建立了可信度較高的基于RBF的神經網絡近似模型,以近似模型代替高強度的仿真計算,在其基礎上進行車門輕量化設計,大大縮短了優化設計工作的時間。本文車門輕量化設計研究流程如圖1所示。

      1 車門性能分析

      根據企業的車門系統設計技術規范,為了保證車門性能的要求,分別設計了車門的抗凹工況、下垂工況的剛度試驗與有限元仿真分析,分析車門初始方案的性能。

      1.1 車門抗凹工況

      1.1.1 抗凹剛度試驗

      為了分析逆向設計得到的車門初始方案的性能,同時為有限元模型的建立提供依據,搭建了車門抗凹剛度試驗臺,如圖2所示。試驗中,在門鎖和車門鉸鏈安裝位置處,將車門固定在試驗臺上。沿車門窗折邊下沿斜線,繪制10 cm間隔網格線,作為車門外表面備選測點(圖2)。通過觀察,根據經驗及通過手壓法辨識出8個變形較大的位置點,作為試驗時的測點。在每個測點處,分別逐級施加載荷,載荷的最大值根據實際測量過程的加載變形狀況調整,通過DH3816應變測試系統采集該測點處水平方向位移數據,每個測點進行3次試驗,取3次試驗的平均值作為最后的試驗結果,試驗結果見表1。

      1.1.2 抗凹剛度仿真分析

      將車門的CAD幾何模型導入到Hypermesh中,通過模型簡化后,建立了車門的有限元模型。如圖3所示,有限元模型單元總數為15 227,車門總質量為23.68 kg。

      在抗凹工況仿真中,有限元模型的約束方式與試驗條件相同,分別約束車門鉸鏈安裝位置和門鎖處6個方向的自由度。在對應的8個測點處分別施加相應的載荷(取抗凹試驗時相應加載點載荷的最大值),測量加載點水平方向的最大位移,計算得到8個點的抗凹剛度。抗凹剛度的計算如式(1)所示。

      式中,Ki為第i個測點的抗凹剛度,N/mm;Fi為第i個點的加載載荷,N;yi為第i個點的最大變形量,mm;

      表1給出了試驗分析和仿真分析中,各測點的最大加載載荷、最大變形量、抗凹剛度的對比。

      1.2 車門下垂工況

      1.2.1 下垂剛度試驗

      試驗中,在車門鉸鏈安裝位置處,將車門通過鉸鏈固定在下垂剛度試驗臺上,車門開度為0,如圖4所示。在門鎖位置,逐級施加載荷,載荷的最大值根據實際測量過程的加載變形狀況調整,通過DH3816應變測試系統采集車門下邊緣處垂向位移數據,進行3次試驗,取3次試驗的平均值作為最后的試驗結果,試驗結果見表2。

      1.2.2 下垂剛度仿真分析

      在下垂剛度仿真中,有限元模型的約束方式與試驗條件相同,約束車門鉸鏈安裝位置6個方向的自由度,在門鎖處施加垂向載荷,載荷大小為966 N(取下垂試驗時門鎖加載載荷的最大值)。測量車門下邊緣處10個點的Z向位移,取10個測點位移的最大值作為下垂工況車門的變形量,用于計算車門下垂剛度。下垂剛度的計算如式(2)所示。表2給出了下垂工況仿真與試驗的數據對比。

      式中,KZ為車門的下垂剛度,N/mm;FZ為下垂工況的垂向載荷,N;Zi為車門下沿第i點的變形量,mm。

      由表1分析可知,仿真計算得到的車門抗凹剛度性能與試驗情況基本一致。由表2分析可知,仿真計算得到的車門下垂剛度與試驗存在稍許的誤差,這是由下垂試驗與仿真中測點選擇不完全一致引起的。試驗過程中,測點選擇下沿某點,但是在實際的測量過程中,該點會產生相對滑動;仿真過程中,考慮到試驗測點位置的滑動,下垂位移選取的是下沿8個測點位移的最大值,計算得到的剛度值會小于試驗值,但剛度值更可信。這表明所建立的有限元模型可信度較高,能夠用于后期的優化工作。

      2 關鍵參數辨識

      本文研究的車門是由逆向設計得到的,車門各鈑金件的初始厚度值基本與標桿車相同。為了探究車門各零部件厚度對車門性能的影響,辨識關鍵因子,縮減優化設計的規模,為后期的結構改型提供依據,首先安排了試驗設計探究各零部件厚度對車門性能的影響情況。

      通過優化拉丁超立方采樣技術,以所有的零部件板厚作為輸入變量,以車門的抗凹剛度、下垂剛度以及質量作為響應。通過仿真計算,得到100組樣本點,通過貢獻率分析,得到了各零部件板厚對于車門性能的影響情況[4],如圖5所示(以板厚對8號測點抗凹剛度的影響情況)。

      由圖5可知,車門外板對8號測點的抗凹剛度性能的影響最為重要。某些零部件板厚對抗凹剛度的貢獻率很小,幾乎可以忽略不計。綜合考慮27個零部件厚度對車門下垂剛度、抗凹剛度以及質量的影響,最終選擇其中的22個零部件厚度作為下一步優化分析工作的設計變量。

      3 RBF神經網絡

      近似模型方法是通過數學模型逼近一組輸入變量與輸出變量的方法。基于近似模型進行優化設計工作的優勢在于:減少耗時的仿真程序的調用,提高優化效率,通常可將實際求解時間縮短幾個數量級;建立經驗公式,獲得輸入、輸出變量之間的量化關系;降低仿真分析的噪聲,更快地收斂到全局最優解。常用的近似模型主要包括響應面法、切比雪夫正交多項式、克里格模型、神經網絡模型等[5]。其中,神經網絡模型具有很強的逼近復雜非線性函數的能力,且具有較強的容錯功能,即使樣本中含有“噪聲”輸入,也不影響模型的整體性能。

      3.1 RBF神經網絡模型

      1943年,McCulloch和Pitts建立了第1個人工神經網絡模型[6]。1947年,Weissinger第1次將徑向基函數應用到求解羽翼周圍的流場問題[7]。1988年,Broomhead和Lowe將徑向基函數模型技術命名為“神經網絡”,隨后神經網絡近似模型技術廣泛地應用到各個方面[8]。從20世紀90年代開始,Kansa對于徑向基函數做了大量的研究工作與應用[9]。

      在徑向基函數神經網絡模型中,假設為一組已知的輸入向量(即分析任務中定義的設計變量),為對應的已知的輸出值(即分析任務中目標性能值)。用于近似估計未知點的基于徑向基函數的差值模型表述為式(3)所示:

      式中,為神經網絡近似模型建立過程中根據樣本點數據求解得到的徑向基函數差值模型系數。通過求解式(4)和式(5)定義的N+1個線性方程,即可求得N+1個未知的系數 。

      函數;為待測點與樣本點的歐幾里得距離;

      c為樣條形狀參數,c的取值直接影響到近似模型的可信度,通常0.2

      3.2 車門性能的神經網絡模型

      在近似模型的建立過程中,樣本點往往是通過試驗設計采樣的方法獲得的。試驗設計采樣方法包括正交試驗、部分因子試驗、拉丁超立方試驗、優化拉丁超立方試驗等。其中,優化拉丁超立方設計可以使樣本點盡量均勻地分布在設計空間,具有非常好的空間填充性和均衡性。

      本文近似模型的輸入為參數辨識分析中得到的22個關鍵零厚度,輸出為車門的目標性能,包括下垂剛度和8個測點的抗凹剛度。采用優化拉丁超立方抽樣技術,共安排400次仿真試驗,在OptiStruct中計算得到400組樣本點。

      在Isight中建立了基于徑向基函數的神經網絡近似模型,以8號點抗凹剛度性能的近似模型為例,如圖6所示,x坐標為上橫梁內板的厚度值,y坐標為門鎖掛鉤板的厚度值,z坐標為8號點的抗凹剛度。

      3.3 神經網絡模型的精度驗證

      近似模型可以代替耗時的仿真程序,提高優化效率。但是,近似模型只有在保證具有足夠高的預測精度和可信度的前提下,才可以代替實際的仿真程序。在進行近似模型精度分析時,往往是將樣本點的輸出與近似模型計算得到的輸出進行統計分析,評價指標主要包括平均誤差、最大誤差等。

      為了驗證所建立的車門性能神經網絡模型的精度,選取了所有400個樣本點作為誤差分析點,將目標性能的實際值與近似模型計算值進行對比分析,計算得到各性能指標近似模型的平均誤差均小于0.045,可信度較高。以減重質量近似模型的預測值與實際值的對比為例,如圖7所示。

      圖7中,橫坐標為減重質量的近似模型預測值,縱坐標為相同板厚設計方案下減重質量的真實值。由圖可知,近似模型的預測值基本等于實際值,近似模型可信度較高。綜上所述,該近似模型可以有效地代替仿真計算。

      4 基于近似模型的車門輕量化

      4.1 優化問題定義

      優化是在約束條件下尋找最優解,典型的優化問題數學模型可以定義為

      目標函數:。

      約束條件: 。

      設計變量: 。

      根據實際經驗,在板件厚度的優化過程中,當板件的初始厚度小于1.5 mm時,板件厚度增厚與減薄的最大尺寸分別不超過0.2 mm和0.1 mm。當板件的初始厚度大于1.5 mm時,板件厚度增厚與減薄的最大尺寸分別不超過0.2 mm。22個設計變量的初始值及取值范圍見表3。

      在車門輕量化設計過程中,必須保證車門的性能不能違反設計要求。因此,車門優化設計方案的下垂剛度與8個測點處的抗凹剛度不能小于初始剛度。約束條件的具體設置見表4。

      4.2 車門輕量化實例

      以車門板件的厚度為設計變量,以車門性能為約束條件,以車門減重質量最大為目標,用精確度較高的徑向基函數神經網絡模型代替耗時的仿真計算,進行車門輕量化設計。優化算法選擇的是模擬退火算法,其思想是由Metropolis提出的[11]。在優化設計中,最大迭代次數為50 000次,每5步檢查一次收斂性,溫度參數下降的相對比率為1,溫度損失函數下降的相對比率為1,損失函數淬火相對速率為1。

      經優化迭代,對比優化方案,最終選擇第45 294次優化方案。設計變量的初始值、優化值對比如表5所示。

      為了驗證近似模型優化方案的精確度,將最終的設計變量厚度值代入有限元模型中,通過仿真計算得到車門的各項性能值。將近似模型計算結果與仿真分析結果進行對比見表6。

      通過仿真驗證,基于近似模型計算得到的優化方案性能較為可信。將優化方案性能與初始方案性能對比分析可知,優化方案的性能沒有下降,反而有所提高。由表5和表6可知,通過合理地重新布置車門各板件厚度,在保證車身各性能不降低的前提下,實現減重0.813 kg。因此,通過合理地重新分配車門各鈑金件的厚度值,能夠使各鈑金件發揮最大作用,實現車門性能的提高與輕量化設計。

      4.3 優化工作時間統計

      基于RBF神經網絡近似模型的車門輕量化設計耗時量與優化算法直接驅動仿真程序計算的耗時量對比見表7。由表7可知,基于近似模型的優化設計可以有效地縮短優化設計所需要的時間,加快產品的研發進程。

      5 結論

      (1)基于近似模型進行車門的輕量化設計工作,可以有效地減少求解計算時間,節省的時間達到了幾個數量級。

      (2)基于RBF的神經網絡近似模型具有很強的逼近復雜函數的能力,具有較強的容錯能力,能夠有效地減少樣本“噪聲”的影響,具有很高的可信度。

      (3)在車門的逆向設計產品過程中,通過合理地優化設計,探究各零部件厚度對于車門性能的影響,重新合理地分配各零部件的厚度,能夠使車門具有更好的性能指標,同時也可以實現車門的輕量化設計。本文基于實際的試驗工況,僅考慮了抗凹剛度與下垂剛度仿真進行車門輕量化設計。同時,如若增加車門的模態工況、疲勞耐久性分析、NVH分析等,對于車門性能開發更加有利。

      參考文獻(References):

      陸佳平,薛克敏,汪昌盛. 逆向工程在汽車覆蓋件設計中的應用[J]. 合肥工業大學學報(自然科學版), 2006,29(3):278-280.

      車輛申請書范文第2篇

      車牌,俗稱牌照,也指車輛號牌,是分別懸掛在車子前后的板材,通常使用的材質是鋁、鐵皮、塑料或紙質,下面是小編為大家整理的2021申請上海車牌搖號條件及材料,更多申請書點擊“申請書”查看!

      2021上海車牌申請書茲有我司汽車需要調車,特向貴所申請辦理號牌業務,望貴所給以辦理為謝!

      車輛品牌: 車輛型號: 車輛識別號: 發動機號:

      此致

      敬禮!

      申請人:haoword

      __年__月__日

      2021申請上海車牌搖號條件1、本市戶籍,或者持本市居住證明且自申請之日前已在本市連續繳納滿3年社會保險或個人所得稅。

      2、未持有客車額度證明。

      3、未擁有使用客車額度注冊登記的機動車。

      4、持有效的機動車駕駛證。

      5、自申請之日前1年內不存在相關道路交通安全違法行為記錄。

      a、累積記分達到12分。

      b、駕駛機動車發生5次以上道路交通安全違法行為。

      c、被處以暫扣或者吊銷機動車駕駛證、拘留的行政處罰。

      6、經聯席會議提出報市政府批準的其他條件。

      2021申請上海車牌搖號材料一、上海市戶籍人員

      1、身份證。

      2、有效機動車駕駛證(準駕車型為C型及以上)。

      二、外籍人員

      1、有效《居民身份證》。

      2、《上海市居住證》(不含臨時居住證)。

      3、有效機動車駕駛證(準駕車型為C型及以上)。

      4、連續繳納滿3年個人所得稅清單(承諾已在本市連續繳納滿3年社會保險的不需要再提供個人所得稅清單)。

      三、香港、澳門地區人員

      1、有效香港、澳門特別行政區《居民身份證》。

      2、《港澳居民來往內地通行證》或者《港澳同胞回鄉證》。

      3、《上海市海外人才居住證》。

      4、公安交通管理部門核發的有效機動車駕駛證(準駕車型為C型及以上)。

      2021申請上海車牌搖號流程1、登錄車牌搖號系統網站,登錄后點擊用戶中心,并填寫增量指標的相關信息。

      2、填寫完后等待審核,通常在每月20號之后通知上一輪的審查結果。

      3、搖號在每月26號進行。

      如果為非工作日則相應順延,隨后公布搖號結果。

      4、如果已獲得編碼而沒有中簽,編碼會保留三個月,在保留期之內自動轉入下月的搖號序列。

      保留期到期后應該及時延期,否則將會失效。

      車輛申請書范文第3篇

      安全護欄是有效防止事故發生手段之一。下文是關于安裝護欄的請示范文,希望對大家有所幫助!

      申請安裝護欄的申請書范文天全縣人民政府:

      目前我縣鄉村公路里程已達258公里,硬化率達85%以上,為全縣農村經濟發展,農民增收致富起到了重要的作用。但部分鄉村公路安全防護設施不夠完善,存在著較大的安全隱患。

      為有力減少鄉村公路車輛交通事故和保障人民生命財產安全,我局擬將國道318線天全段設置L型防撞墻后拆下的波形防護欄安裝到鄉村公路上,以增強鄉村公路安防能力。經過全縣各鄉(鎮)對轄區鄉村公路安全防護設施摸底排查和我局現場勘察,全縣15個鄉(鎮)鄉村公路急需安裝7000米波形防護欄,其預算資金約為110元/米,共計約77萬元。為提高全縣鄉村公路安防水平,切實加強農村道路交通安全工作,特請求縣政府解決資金77萬元,用于此項目建設。

      妥否,請批示。

      申請安裝護欄范文區政府:

      我街道轄區欣月湖小區位于天水北路965號,小區南側有占地面積21.36畝的人工湖。2009年以前,該人工湖由蘭州欣月湖物業管理有限公司負責管理維護,當時湖水干凈透徹,群魚戲水,環境優美。2009年,欣月湖小區部分圍墻被拆除后,該湖成為無人管理區域。湖面水亭中的設施與周圍燈具被人惡意損壞,已不能正常工作;湖水中的群魚被肆意打撈,亂扔雜物現象十分嚴重,湖水內環境衛生逐漸惡化;進入冬季湖面結冰后,非小區住戶可直接通過冰面進入欣月湖小區內,致使小區存在嚴重的安全隱患。

      為了保護生態環境,維護湖水衛生與周圍設施,保障小區業主安全,現懇請區政府同意安裝欣月湖小區西門護欄。

      妥否,請批示。

      附:蘭州欣月湖物業管理有限公司關于申請安裝護欄的報告

      二0一一年六月八日

      申請安裝護欄的申請書怎么寫教體局領導:

      我校新建校舍廈子兩端地面距路面較高,存在安全隱患,需安裝防護欄,預計共需用資金2880元(14.4m_200元/m=2880元)。

      以上報告當否,敬請領導審批!

      學校負責人(簽字):

      學校公章

      車輛申請書范文第4篇

      20xx年向單位申請安裝大門的申請書范文

      學校:

      我中心對教學樓、實驗樓進行安全檢查,發現教學樓東樓玻璃門損壞一扇、教學樓522教室玻璃壞了一塊、實驗樓西北3樓樓梯間玻璃碎了一塊,存在安全隱患。我中心向后勤處基建辦咨詢維修事宜,經基建辦推薦,向商家詢價如下:

      1、教學樓東樓6mm鋼化玻璃門(高228cm、寬94.5cm)

      2、教學樓522教室玻璃窗(高44.05cm、寬11.47cm)

      3、實驗樓西北3樓樓梯間玻璃(91.70cm、寬11.12cm)

      以上三項共計材料費(含安裝費)3.7㎡×200元/㎡=740元,鋼化玻璃門警示條40元,共需材料費(含安裝費)合計780元,費用擬從教學設備維護費中支出。

      是否實施,請批示!

      教學服務中心

      二〇XX年四月十三日

      20xx年向單位申請安裝大門范文

      縣教育局:

      自社沖中學撤并到鳳山中學后,我校在原社沖中學校址進行寄宿制辦學,現學校大門是一座老校門,結構老式且不美觀,加上建設年代已久,出現墻體開裂現象,另外學校大門離校門外大路不足2米,以前經常有些同學跑出校門時,險些被校門外大路上來往行駛的車輛撞上,存在極大的安全隱患,極易造成安全事故,急需推倒老校門,重建新校門。

      現特向縣教育局申請新建一座新校門和門衛室,預計費用約是12萬元,懇望上級及時予以支持!

      此致

      社沖中心小學

      20XX年05月25日

      20xx年向單位申請安裝大門的申請書模板

      公會鎮中心學校:

      我校去年由中央教育專項資金撥款新建一棟綜合樓,由于配套項目尚未完成,至今無法使用。為保證學校安全工作萬無一失,便于管理學生,經學校班子討論決定給新綜合樓兩個樓梯口安裝上鋁制卷閘門,共需金額貳仟伍佰零伍元六角整(¥2505.60元)(單價按每平方米80元整計)。因此特呈報告請求上級給予批準。

      以上請示,妥否,請批示。

      車輛申請書范文第5篇

      因本人在廣州工作不能親自前來貴所辦理“本地機動車委托外地年檢”的證明材料,現委托 (身份證號碼: )全權本人前來貴所辦理相關事宜,本人對委托人所更行的一切事務予以認可并承擔相關責任。

      特此委托。

      委 托 人:

      身份證號碼:

      日 期:

      異地檢車委托書范本

      車輛異地年審申請書

      茲有本人小 轎 車 (車輛號牌:貴 ),因工作需要在貴州省凱里市使用,暫不能回西安市辦理年檢手續,特申請辦理委托異地年檢手續。

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