405_李建国_motionview在自行车车架设计中的应用

1、 Altair 2010 HyperWorks 技术大会论MotionView 在自行车车架设计中的应用捷安特（中国） 苏州 215300摘要: 借助于 MotionView 多体动力学功能，设计人员在设计阶段对车架进行强度模拟及优化。本文通过一自行车车架的强度模拟为例，介绍了 MotionView 软件的功能以及应用。表明该软件能准确的预测设计缺陷，并对其进行验证。 关键词: MotionView，多体动力学，自行车，计算机，模拟，有限元 1 概述随着全球现代化的发展，道路拥挤、空气污染、油价不断上涨等问题日益严重，自行车不仅作为传统的交通工具，具有不需能源、无污染、无噪声、使用方便灵活等优

2、点。由原来的结构简单、作为交通工具等状况，骑行正逐步转变为享受生活的一种健康的、绿色的方式， 占有举足轻重的地位。 随着人们对自行车的要求越来越高，作为休闲工具，自行车的必须具备重量轻，强度高，外型美观等特点。本文利用有限元软件对自行车车架的设计进行应力、应变分析，得出规律， 对于设计出更加美观、实用、优质的自行车具有重要的指导意义。 车架结构的应力、应变计算与分析是其设计的重要一环，它直接关系到最终设计的成功与否，及品质的好坏和成本的高低。本文应用多体动力学元软件 MotionView 对车架脚踩试验进行性能模拟。 2 有限元模型的建立图 1 自行车车架有限元模型由于脚踩测试零部件比较多，受

3、力情况比较复杂，现对其进行简化，重点对车架的结- 1 - Altair 2010 HyperWorks 技术大会论构性能进行有限元分析。2.1 网格划分采用 shell 单元进行网格划分。结点数和单元数见表 1。表 1 车架结点数和单元数2.2 材料与属性计算中所使用的材料参数如下：铝合金的材料参数： 弹性模量：7 0 GP a材料密度：2.7e +3kg/m3泊松比：0.3长度单位为：mm2.3 车架有限元模型受力和约束图工况：固定前花鼓心轴（可旋转前轮轴）， 固定后花鼓心轴（支撑点可旋转），于左、右脚踏上依次施加动载荷 F=120kg（先在左脚踏上施加力 F，然后将力卸载，再在右脚踏上施加

4、力 F），频率 1Hz，标准：施加循环动载荷 100000 次，車架不可变形、破坏（详见 图 2）。 图 2 脚踩试验示意图- 2 -名称 结点数 单元数 车架 2262022877 Altair 2010 HyperWorks 技术大会论图 3 车架有限元模型受力和约束图在 HyperMesh 前处理软件里先将车架的有限元模型导出为 fem格式（File type：OptiStruct），然后在 MotionView 里通过 FlexBodyPrep 将其导出为柔体模型（H3D 格式）， 车架的 Body 采用柔体模型，详见图 4 和图 5。 图 4 生成柔体模型图 5 在 Body 中柔体

5、模型的导入- 3 - Altair 2010 HyperWorks 技术大会论3计算结果图图 6 车架的应力分布图图 7 车架在 Y 方向上应变分布图4分析与结论通过对自行车车架模型的有限元分析，可以发现车架应力最大的地方就是支撑人体重量 的座支梁（如图6和7所示），图中得到的应力分布规律和车架变形情况与实际情况相吻合。- 4 - Altair 2010 HyperWorks 技术大会论因此，可以通过增加座支梁的管件的壁厚、改进造型等方式对其进行优化，以降低座支梁的 应力集中现象。通过此次分析。为我们设计自行车车架提供了依据，可以根据车架的受力及 变形情况设计出更加耐用、美观的优质自行车车架有

6、利于提高自行车的刚性、强度和骑乘 的舒适性。 根据得到的分析结果可以改进车架的设计，对设计出更加轻便、优质的折叠自行车具有 一定的指导意义。 5 参考文献1 Users Manual, MotionView Users Guide2 张丽电动自行车车架有限元建模及结构优化天津大学 200806012孙 波 便携式自行车车架建模与有限元分析机械工程与自动化 2009 年 2 月 MotionView Application in Bicycle Frame DesignAbstract: Applying MotionView multi-body dynamic functionality, the bicycle frame can be analyzed and optimized by the designer at the design stage. In this paper, MotionView software features and application had been introduced. The strength simulation result of a bicycle frame showing that MotionView can accurately predict