李想 · Automotive Mechanical Engineer

作为学生负责人，主导某新能源车型A柱轻量化项目，基于HyperMesh建立20万节点有限元模型，利用OptiStruct完成拓扑优化，实现减重11.2%并提升扭转刚度13.5%，满足C-NCAP碰撞刚度要求。

在拓扑优化基础上，对关键截面进行尺寸优化，通过参数敏感性分析确定12个设计变量，进一步减重4.8%，一阶模态频率提高8.3%。

使用OptiStruct对优化后A柱进行强度与疲劳仿真验证，最大应力下降17.6%，疲劳寿命满足10万次循环标准，形成完整优化报告供设计团队参考。

针对复杂曲面结构，采用HyperMesh手动划分六面体网格，单元质量达0.85以上，单次求解时间控制在3.2小时内，支撑多轮迭代。

通过拓扑与尺寸联合优化，A柱总质量降低15.1%，扭转刚度提升21.3%，侧面碰撞侵入量减少9.8%，项目成果获院内优秀毕业设计提名。

基于实车盘式制动器三维模型，构建热-力耦合有限元模型并定义摩擦材料参数，完成紧急制动工况下50次循环加载的热-机顺序耦合分析，提取制动盘表面最高温度从常温升至382℃的瞬态分布规律。

设置摩擦系数0.35、制动压力1.2MPa，通过ANSYS Workbench求解获得最大等效应力214MPa，定位热应力集中区域位于散热筋根部。

对比三种通风槽结构（直槽/弯槽/螺旋槽）散热效率，优化后螺旋槽方案使制动盘峰值温度降低17.3%，热变形量减小至0.28mm，满足某合资品牌企业热衰退性能阈值标准。

独立撰写30页仿真分析报告，包含网格无关性验证（单元数从8万增至15万时温差波动<1.2%）及1.5万字工况设定与结论论述，被项目组采纳用于制动系统选型参考。

作为项目组长，主导建立1/4车辆半主动悬架动力学模型，基于MATLAB/Simulink搭建含随机路面输入、可变阻尼减振器及控制逻辑的仿真平台，经100次时域仿真验证，使车身垂直加速度均方根值较被动悬架降低22%，满足某新能源车企X的舒适性指标要求。

设计并实现基于天棚阻尼与LQR的混合控制策略，整定6个控制参数使悬架动挠度限制在±9.5mm以内，轮胎动载荷峰值降低15%，ISO2631加权加速度均方根值稳定在0.28 m/s²以下。

开发Simulink自动代码生成接口，将控制模型部署至dSPACE实时仿真系统进行硬件在环测试，在0~15 Hz扫频激励下实测控制器响应延迟≤1.8 ms，确保算法在实车ECU环境下的实时可行性。

建立悬架系统参数敏感性蒙特卡洛模型，对阻尼系数、弹簧刚度等5个变量进行200次随机采样分析，识别出阻尼系数对平顺性影响权重达0.43，为后续轻量化与NVH优化提供关键设计方向。

撰写15页技术报告并组织3次组内评审，项目成果被某主机厂半主动悬架预研项目采纳为候选控制算法，获团队“最佳项目实践”奖。