这篇文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下为针对该研究的学术报告：
1. 研究作者与发表信息
本研究的作者包括Jens Triller（Altair Engineering GmbH）、Marta L. Lopez（Altair Engineering GmbH）、Matthias Nossek（BMW Group）和Moritz A. Frenzel（Altair Engineering GmbH与BMW Group共同通讯作者）。研究于2023年发表在期刊《Scientific Reports》，标题为《Multidisciplinary optimization of automotive mega-castings merging classical structural optimization with response-surface-based optimization enhanced by machine learning》。
2. 学术背景
科学领域：本研究属于汽车轻量化设计与多学科优化（Multidisciplinary Design Optimization, MDO）领域，涉及结构力学、铸造工艺、机器学习等交叉学科。
研究动机：传统车身结构（Body-in-White, BIW）通常由大量钢制冲压件组装而成，而“巨型铸造”（mega-castings）技术通过高压铸造（High Pressure Die Casting, HPDC）可减少零件数量、降低制造成本并释放轻量化潜力。然而，巨型铸造需同时满足结构性能（如刚度、碰撞安全性）和铸造工艺性（如材料流动性）等多学科需求，传统设计流程因学科割裂易导致非最优解。
研究目标：提出一种生成式多学科优化流程，结合拓扑优化、响应面法（Response Surface Method, RSM）和机器学习，实现汽车巨型铸造部件的轻量化设计。
3. 研究流程与方法
研究分为两阶段，具体流程如下：
阶段一：基于拓扑优化的概念设计
- 输入：设计空间包含超过600万个设计变量，涵盖壳体厚度与拓扑结构。
- 多学科载荷线性化：将非线性动态载荷（如碰撞、NVH噪声振动粗糙度）转化为120个线性静态等效载荷（Equivalent Static Loads, ESLs），例如通过测量碰撞接触力或位移场。
- 制造约束集成：引入铸造工艺约束，包括拔模方向、最小/最大构件尺寸和最小间隙，以避免模具过热或填充缺陷。
- 优化算法：采用商业软件OptiStruct的SIMP（Solid Isotropic Material Penalization）拓扑优化方法，结合多模型优化（Multi-Model Optimization, MMO）框架，平衡不同学科载荷权重。
- 结果：生成多个候选设计方案，通过质量与性能评估选择最优拓扑结构，并转化为参数化壳模型（如肋骨高度与厚度）。
阶段二：基于响应面法与机器学习的详细优化
- 设计变量：约20个关键结构参数（如肋骨厚度分布）。
- 实验设计（DOE）：对非线性碰撞和铸造仿真进行150次采样，生成训练数据。
- 机器学习增强：
- 聚类分析：根据材料失效模式（如局部开裂或整体坍塌）对仿真结果分类，形成3类失效模式簇。
- 分类约束：在RSM优化中嵌入分类器，确保设计满足目标失效模式（如局部失效吸收能量但不坍塌）。
- 铸造工艺优化：通过流体仿真优化浇口系统设计，减少浇口数量（从16个降至8个）并缩短填充时间，同时确保关键区域（如前角）材料质量。
4. 主要结果
- 轻量化效果：最终设计比传统方法减重25kg，且满足所有性能指标（如碰撞安全性与NVH）。
- 失效模式控制：通过聚类约束，优化后的前角结构在碰撞中呈现理想的局部失效模式，避免了整体坍塌。
- 工艺优化：浇口配置优化使填充时间减少20%，且材料流动更均匀，降低缺陷风险。
- 效率提升：两阶段流程将开发周期缩短至数周，而传统迭代方法需数月。
5. 结论与价值
科学价值：
- 提出了一种融合线性化等效载荷、多学科优化和机器学习分类的创新流程，解决了巨型铸造中多物理场耦合的优化难题。
- 证明了聚类约束在非线性优化中的有效性，弥补了传统标量目标函数的不足。
应用价值：
- 为汽车行业提供了一种高效的轻量化设计方法，尤其适用于电动汽车电池包等对重量敏感的结构。
- 方法可扩展至航空航天等其他领域的高复杂度部件设计。
6. 研究亮点
- 方法创新：首次将机器学习分类与RSM结合，实现仿真结果的自动化专家评估。
- 跨学科整合：同时优化结构性能与铸造工艺性，突破了传统学科界限。
- 工业适用性：案例基于BMW真实部件，验证了方法的工程可行性。
7. 其他有价值内容
- 研究对比了传统设计流程与生成式优化的性能差异（图25），量化了轻量化与安全性的提升。
- 展望中提出可进一步改进线性化方法（如采用DI