基于电弧增材制造技术的电动车底盘设计方法研究
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作者:崔强 邱松 Siddharth Suhas 喻川
摘要：电弧增材制造（WAAM）是一种新兴的增材制造技术，它能够以较低的成本制造大体量金属零件。电弧增材制造技术对零件的形态有一定的要求，但是目前的工程优化程序很难协调零件的可制造性和形态美感等因素。本文基于设计形态学理论，以电动车底盘为设计对象，探索满足电弧增材制造要求的数字设计方法。研究强调结构力学分析与形态优化的结合，力求使新型电动车底盘达到结构性能和形态美学的统一。研究改变了底盘的设计制造方式，大大缩短了电动车底盘设计与原型开发的周期，同时，还减少能源与材料的消耗，使定制化电动车底盘的一体化制造成为可能。
关键词：电弧增材制造;电动车;底盘设计;数字设计;形态优化
中图分类号：U469 文献标识码：A
文章编码：1672-7053（2020）06-0026-03
底盘是电动车中最为基本的部分，它需要承受电动车的设备和承载重量等。此外，电动车底盘的轻量化对降低能量消耗有明显作用。因此，底盘必须满足刚度和强度的要求，并且要尽可能地轻量化。目前电动车底盘多由经验设计所得，然后根据实际测试和软件分析结果进行优化，设计与优化过程成本高、效率低。随着增材制造技术的发展，专注于电动车设计的工程师和设计师的创造力和想象力将不再受传统制造技术的限制。此外，增材制造加速了电动车结构设计与原型开发的研发周期，减少了原材料的消耗，使电动车底盘定制化的生产成为可能。希望依靠新的增材制造技术，使用数字设计方法生成电动车底盘，改变传统底盘设计制造方式。
1电弧增材制造技术概述
增材制造也称3D打印技术，是一种通过材料的逐层连接或凝固来制造零件的方式。传统的金属增材制造方法是使用选择l生激光烧结技术。由于金属粉末材料非常昂贵，选择性激光烧结技术制造零件的成本非常高。同时，选择性激光烧结技术制成的部件尺寸受到机床的尺寸限制，所以这种方法不能制造大体量的电动车底盘。
电弧增材制造（WAAM）是一种新兴的增材制造技术，它使用电弧作为热源，使用金属线作为原料。用于电弧的运动系统可以通过工业机器人（机械臂）或数控机床（CNC）进行，它基本的形式是机器人焊接技术。目前，许多公司都在研究这种技术，特别是航空航天领域的公司。PIX（中国）、Norsk Titanium（瑞典）、Gefertec（德国）、Digital Alloys（美国）都是专注于这项技术的公司。电弧增材制造技术还没有得到业界的充分应用，这是因为电弧增材制造层高度约为1～2mm，导致模型的表面粗糙度比较高，生产高精度零件需要进一步加工。另一个主要问题是电弧产生的高热度会引起零件发生一定量的变形。这些物理限制意味着电弧增材制造技术还不能取代选择性激光烧结技术（SLS）来制造非常复杂，并具有一定的表面光洁度的零件。电弧增材制造技术的优势是它的制造成本和生产尺寸，除了机器人和焊接设备的费用，它的主要成本是原材料（焊丝）和电费。对于电弧增材制造技术来说，机器人手臂的运动范围可以远远超过选择性激光烧结技术的粉末机床系统。因此，电弧增材制造技术可以打印体积大而复杂的零件，比选择性激光烧结技术可行性更高、成本更低。低成本优势与打印大型部件的能力相结合，使电弧增材制造技术成为生产复杂电动车底盘的首选。
2基于電弧增材制造技术的电动车底盘设计方法
目前用于工程领域的全自动优化程序只能处理容易定量的因素，如：结构的应变能、应力、体积等。在形态美学、功能性、可制造性等很多无法量化的方面却很难用数字来概括，但对于经验丰富的设计师来说却很容易评估。本文基于设计形态学理论，探索适用于满足电弧增材制造技术的电动车底盘设计方法。其挑战在于将制造约束和形态美学因素融入数字设计过程中。电弧增材制造技术的制造约束包括模型的复杂度、杆件的半径、杆件的角度等。
研究首先尝试了几种电动车底盘设计方法，包括使用Autodesk Generative Design、PTC Frustum和Altair Inspire等工具进行结构优化。这些软件擅长进行结构性能优化，能够考虑铣削和铸造等制造约束。但是，这些软件却难以考虑更严格的电弧增材制造约束，因此，针对性地提出了三种解决问题的思路和方法：（1）基于黏菌觅食行为开发可以考虑电弧增材制造约束的算法和工具;（2）使用现有的结构优化软件，并根据电弧增材制造要求进行二次优化;（3）手动修改结构优化结果，使结构满足电弧增材制造要求。
2.1黏菌算法
第一种方法的灵感来源于自然界中的黏菌觅食行为。其思路就是把整个车架分成几部分，然后通过黏菌觅食的逻辑来分别计算每个部分的结构。在空间设计方面，有一种叫做黏菌的生物在近十年来倍受研究者的青睐。黏菌虽然名字里有个菌字，但它不是细菌也不是真菌，而是一种单细胞变形虫，也就是一种原生生物。这种菌寻找食物时会全面铺开，形成一个密集的连接网络。当找到食物的时候，没有用的分支会逐渐死掉，只留连接食物的最佳线路。它们通过这种方式既节约了能量，又可以得到最多的食物（如图1）。
黏菌通过这种方式可以找出连接食物的最佳路径，所以被用来解决现实生活中的路径规划问题。黏菌在路径规划方面的研究是从一个迷宫实验开始的。随后被应用于模拟东京的铁路设计，工程师们用100多年的时间优化这个铁路系统，但是黏菌这种生物只花了短短的26小时就得到了同样高效的结果（如图2）。
基于黏菌觅食的启示，如果把电动车底盘的结构优化过程抽象成使用一定量的线连接一组点，那么黏菌算法也同样适用于底盘的设计中。Danil Nagy最早把黏菌规则抽象成几何系统，并用于Airbus飞机隔板的设计。这个系统首先需要确定关键点的数量和位置，就像黏菌一样，这些点所有的连接线会被计算出来，然后为每个点随机赋予权重值（食物的数量），结构路径会在权重最高（食物数量最多）的点上生成。当在这个权重最高的点上生成路径后，这个点的权重会降低，给其它点提供生成路径的机会。最后整个系统运用遗传算法来优化和调整权重分布，从而创建更好的结构。 黏菌算法构建即基于Rhino工业建模软件中的Grasshopper参数化设计平台，使用Python语言编写黏菌算法，并应用于电动车底盘主要部件的设计。图3显示了车架的机箱与由金属板制成的底板，其中包含多个组件，如电池、控制系统、制动系统主缸、计算机等。
首先，根据电动车底盘主要部件的布局在空间中定义一组点，分别为负载点、支撑点和均匀分布的模型边界点，这些点类似于黏菌的食物来源。给每个点赋予随机权重参数，参数的大小决定该点的连线是否会被保留。接下来点与点之间相互连接，得到结构中所有可能的连接方式。最后进行迭代操作，删掉大部分连接线，每个迭代过程仅保留权重最高的两个点的连线（如图4）。
红色和绿色点分别代表负载点和支撑点。负载点受到的力为电动车部件及载货的最大质量乘以重力加速度，并基于组件以底板连接点的位置分布。在得到一定数量的连线后，基于最大变形和应力的性能目标执行静态有限元分析（FEA）。这些性能测量允许设置优化问题，其中结构的质量成为优化目标，并且性能测量用作优化约束。例如，约束可以是结构的最大变形，但不能超过5mm。一旦建立了优化问题，就可以使用遗传算法求解。在确定优化模型后，使遗传算法在设计空间中搜索解决方案，并将优化的结果进行可视化，如图5。
解决方案如图6所示，可以看出，该算法在负载最高的地方（电池和载货架）创建了更多的分支。目前这种算法只能满足二维结构的设计，有一定的局限性。我们将研究如何把黏菌算法应用在三维空间结构设计中，虽然研究三维结构计算要比二维结构计算的难度大很多，但是将黏菌算法应用到三维结构计算后将会解决更多的设计问题。
2.2结构拓扑优化法
“结构拓扑优化法”是在一定的外力和约束作用下寻找最佳传力路径结构的技术方法。在电动车的底盘设计中，通过逐渐去除结构中低效材料，使余下的结构最终进化为最优的底盘结构形态。这种方法设计出的底盘结构力学性能不仅更加合理，而且还节省了材料消耗。可以使用现有的结构优化软件，例如：Autodesk Generative Design、Frustum和Altair Inspire来计算近似优化的底盘结构。这些软件中的大多数使用密度惩罚法（Solid Isotropic Material with Penalization），而Autodesk Generative Design使用水平集方法（Level-Set）。水平集方法的优点是其最终解决方案是平滑的，不会有密度惩罚方法中的体素化效果。
底盘受到几种复杂的负载条件，了解负载条件的最佳方法是实际测试。通过将传感器连接到电动车底盘，并在恶劣的道路条件下行驶车辆获得不同工况下的数据（如图7）。这些复杂的负载条件使得优化求解器很难实现收敛结果，会导致最终结构非常重。因此，可以将底盘的负载条件进行简化，底盘的优化结果如图8所示。
2.3制造优化法
由于优化后模型的部分结构太细太薄，一些局部结构过于复杂，这些模型并不符合电弧增材制造的要求，因此需要继续进行二次优化以达到电弧增材制造的要求。Mehdi Nourbakhs等人在設计HackRod概念车车架时，运用了二次优化方法把拓扑计算后的方案重新优化成能够被金属管焊接制造的模型。这种方法对于电弧增材制造同样有效，并且可以制造比金属管焊接更为复杂的模型。二次优化方法主要在拓扑优化结构的表面分布一定数量的点，把这些点相互连接，通过优化算法计算出效率最高的点的连接方式和点的分布方式。最后依据电弧增材制造的生产要求（如杆件半径、长度等）把线转换为实体（如图9）。
使用二次优化方法得到的结构虽然能够满足制造的要求，但是与原始的拓扑优化结构有一定的差异，降低了结构的性能。
2.4手工优化法
不同于全自动化的结构优化方法，手工优化方法不仅能有效地解决工程设计问题，而且高度灵活。同时设计师能够交互的修改设计，快速和有效的满足工业设计需求。首先由拓扑优化软件计算出电动车底盘的结构，然后参照这个结构和电弧增材制造的生产要求，由设计师重新建模绘制模型。设计师主要使用T-splines方法对优化模型进行重新绘制。T-splines结合了曲面建模和细分表面建模技术的特点，极大地减少了模型表面上的控制点数目，可以生成复杂的曲面模型。T-splines主要集成在Rhino和Fusion360等工业建模软件中。另外一种方法是使用细分建模算法，细分建模算法是Maya等动画软件中主要的建模方式，通过增加模型的面数来平滑网格，适用于有机形态和非线性形态的模型构建。细分建模经常被先锋设计师所用，其生成出的形态没有生硬的边角，有机感十足，底盘的手工形态优化结果如图10。设计师仅对优化方案做出相对较小的干预，改进设计，而不会从根本上改变最终设计。
这个办法需要设计师消耗大量的时间去重新设计电动车底盘的模型，设计的效率不高。但是这个方法能够融入一定的美学因素，让底盘结构的形态更有工业设计感。
3结语
工程领域的优化程序只能处理容易定量的因素，如：结构的应变能、应力、体积等。在可制造性、形态美学、功能性等很多无法量化的方面却很难用数字来概括。因此，能够满足电弧增材制造要求的电动车底盘设计，不能只用传统的工程优化方法去解决，设计形态学研究的融入是非常必要的。本文基于工程优化方法与设计形态学理论，以电动车底盘为研究对象，探索满足电弧增材制造技术的高强度轻量化底盘设计方法。研究实现了不同的数字设计方法，并探讨了每种方法的优劣。将新的数字设计方法与电弧增材制造结合，有助于迅速缩短电动车底盘设计与原型开发的周期，降低环境污染，减少能源与材料的消耗。当然研究还有待于进一步完善，如，研究中的数字设计方法没有考虑到电弧增材制造技术的角度约束，后续研究会考虑将结构角度的优化加入其中。
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