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。
