本發明涉及多目標拓撲優化，具體地說，尤其涉及一種綜合賦權的汽車尾門結構多目標拓撲優化設計方法。
背景技術：
1、拓撲優化作為一種常用的結構設計方法，其本質是在給定的設計域內尋找材料的最佳分布，是實現結構輕量化和高性能的關鍵技術，目前已經在航空航天、汽車等領域有著廣泛的應用。在實際工程中，設計目標往往具有相互沖突性，即構成多目標拓撲優化問題。需要考慮結構的靜動態等多種性能指標，并合理規劃各個設計目標之間的關系，設計出性能更為均衡的拓撲結構。
2、目前對于多目標拓撲優化問題的研究，主要是通過加權求和的方法將其轉化為單目標優化問題進行求解。其中較為常見的一種方法是折衷規劃法，通過賦權、求和的方式得到的最終結果受到賦權合理性的影響。主觀賦權法可能過于依賴設計者的經驗，具有主觀因素的影響，而客觀賦權法完全依賴于客觀試驗數據，可能由于數據差異的影響，導致各子目標獲得不合理權重。因此，有必要開發一種將主客觀賦權相結合的綜合賦權方法，以減少主客觀因素導致的不合理賦權，獲得性能更為優異的拓撲結構。
技術實現思路
1、本發明的目的在于克服現有技術的缺陷與不足，提供一種綜合賦權的汽車尾門結構多目標拓撲優化設計方法，通過將變異系數法和層次分析法相結合并應用到折衷規劃法的賦權之中，得到更為科學合理的權重組合，提高拓撲結構的綜合性能。
2、為了實現上述目的，本發明所采用的技術方案如下：
3、一種綜合賦權的汽車尾門結構多目標拓撲優化設計方法，包括如下步驟：
4、s1.根據汽車尾門結構，建立汽車尾門結構有限元模型，劃分出汽車尾門結構進行拓撲優化的設計區域和非設計區域；
5、s2.確定拓撲優化設計工況，根據拓撲優化設計工況施加邊界條件和載荷約束，對各個靜態工況和動態工況分別進行單目標拓撲優化；
6、s3.確定多目標拓撲優化的設計變量、優化目標和約束條件，建立汽車尾門結構的多目標拓撲優化模型；
7、s4.對各個靜態工況進行賦權，利用變異系數法進行客觀賦權得到客觀權重，利用層次分析法進行主觀賦權得到主觀權重，綜合客觀權重和主觀權重，得到各個靜態工況權重；
8、s5.綜合考慮靜態工況和動態工況對汽車尾門結構性能的影響，分別對靜態工況和動態工況進行賦權，得到靜態工況總權重和動態工況總權重；
9、s6.基于各個靜態工況權重、靜態工況總權重和動態工況總權重，對多目標拓撲優化模型進行多目標拓撲優化求解，直至滿足收斂條件，得到汽車尾門結構的拓撲優化結構。
10、進一步地，驟s2中，以各靜態工況下結構柔順度值最小化為目標進行單目標拓撲優化，獲取在各靜態工況下結構柔順度值的初始值和最小值，初始值作為結構柔順度值的最大值；以結構動態工況的平均特征值最大化為目標進行單目標拓撲優化，獲取結構動態工況平均特征值的初始值和最大值，初始值為平均特征值的最小值。
11、進一步地，平均特征值計算公式為：
12、；
13、式中，、為調整參數；為第階特征值；為第階特征值的權重；l為特征值階數。
14、進一步地，步驟s3中，多目標拓撲優化的設計變量為汽車尾門結構的拓撲優化設計區域，約束條件為設計區域的體積分數，一個拓撲優化工況對應一個子目標，子目標的數量和拓撲優化工況的數量相等，優化目標為綜合優化函數值最小。
15、進一步地，基于折衷規劃法，建立汽車尾門結構的多目標拓撲優化模型為
16、設計變量為：
17、；
18、式中，為設計變量，即設計區域的單元密度；為第1個單元的密度；為第2個單元的密度；為第h個單元的密度；
19、綜合優化函數為：
20、；
21、式中，為綜合優化函數；為第e個靜態工況下的結構柔順度；為第e個靜態工況優化前后結構柔順度的最大值；為第e個靜態工況優化前后結構柔順度的最小值；k為靜態工況數；為第e個靜態工況對應的權重；為動態工況平均特征值；為平均特征值的最大值；為平均特征值的最小值；為靜態工況對應的權重；為動態工況對應的權重；
22、約束條件為：
23、；
24、式中，為設計區域優化后體積；表示第z個單元的密度；表示第z個單元的體積；為體積分數約束；為初始設計區域的體積；為全局剛度矩陣；表示第e個工況下的位移向量；表示第e個工況下的載荷向量；表示第階特征向量；為質量矩陣；為單元密度最小值。
25、進一步地，步驟s4中，變異系數法對于子目標性能取值差異越大，賦予的客觀權重越大，客觀權重計算過程如下：
26、有m個試驗方案，而每個試驗方案有n個子目標性能，則構建評價指標矩陣為：
27、；
28、式中，表示第1個試驗方案的第1個子目標性能；表示第1個試驗方案的第2個子目標性能；表示第1個試驗方案的第n個子目標性能；表示第2個試驗方案的第1個子目標性能；表示第2個試驗方案的第2個子目標性能；表示第2個試驗方案的第n個子目標性能；表示第m個試驗方案的第1個子目標性能；表示第m個試驗方案的第2個子目標性能；表示第m個試驗方案的第n個子目標性能；
29、第個子目標性能在個試驗方案中的平均值為：
30、；
31、式中，表示第1個試驗方案的第個子目標性能；表示第2個試驗方案的第個子目標性能；表示第m個試驗方案的第個子目標性能；
32、第個子目標性能在個試驗方案中的標準差為：
33、；
34、第個子目標性能在個試驗方案中的變異系數為：
35、；
36、則計算得到各個子目標的客觀權重，計算公式為：
37、；
38、式中，為第個子目標的客觀權重，即第個靜態工況對應的客觀權重。
39、進一步地，層次分析法將復雜的問題分解為多個層次和指標，通過構建判斷矩陣，量化各指標間的相對重要性，主觀權重計算過程如下：
40、采用1-9標度法進行量化各個工況之間的相對重要性，并構建判斷矩陣：
41、；
42、式中，表示第1個工況與第1個工況的相對重要性；表示第1個工況與第2個工況的相對重要性；表示第1個工況與第n個工況的相對重要性；表示第2個工況與第1個工況的相對重要性；表示第2個工況與第2個工況的相對重要性；表示第2個工況與第n個工況的相對重要性；表示第n個工況與第1個工況的相對重要性；表示第n個工況與第2個工況的相對重要性；表示第n個工況與第n個工況的相對重要性；
43、計算判斷矩陣的最大特征根，并對判斷矩陣進行一致性檢驗；
44、計算一致性指標，計算公式為：
45、；
46、計算一致性比率，計算公式為：
47、；
48、式中，表示隨機一致性指標；
49、當時，則認為建立的判斷矩陣具有完全一致性；
50、利用幾何平均法求解判斷矩陣的正則化特征向量，其中向量中的各元素即為各子目標的主觀權重，計算公式為：
51、；
52、式中，表示第個子目標的主觀權重，即第個靜態工況對應的主觀權重；表示第1個子目標的主觀權重；表示第2個子目標的主觀權重；表示第n個子目標的主觀權重；表示第i個工況與第j個工況的相對重要性。
53、進一步地，變異系數法得到的客觀權重和層次分析法得到的主觀權重，引入基于最小熵原則的組合賦權方法，得到各個靜態工況權重，計算公式為：
54、；
55、式中，表示第個靜態工況對應的權重。
56、一種電子設備，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器中并可在處理器上運行的計算機程序，處理器執行計算機程序時，實現上述任一項所述的綜合賦權的汽車尾門結構多目標拓撲優化設計方法。
57、一種存儲介質，計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執行時，實現上述任一項所述的綜合賦權的汽車尾門結構多目標拓撲優化設計方法。
58、與現有技術相比，本發明綜合賦權的汽車尾門結構多目標拓撲優化設計方法，有效解決了傳統客觀賦權方法過于依賴試驗數據結果和主觀賦權方法過于依賴設計經驗的問題，將兩者優點結合起來，客觀權重對主觀經驗的誤差具有一定的修正作用，主觀權重能夠體現設計意圖，得到更為科學合理的權重組合，使最終的拓撲優化結構性能更加均衡。