基于多目标优化的某驱动桥壳轻量化设计

为降低某重型自卸车驱动桥壳的质量,对其进行有限元静力学分析,通过解析桥壳结构确定了12个设计参数。利用拉丁超立方抽样法选取60个样本点,根据样本模型有限元分析结果对相关设计参数进行相对灵敏度分析,并构建了桥壳质量、变形、应力、固有频率的Kriging代理模型。以桥壳总成质量和整体最大应力最小化为目标,采用NSGA-II多目标优化算法对所建代理模型进行求解,得到驱动桥壳轻量化设计的最优方案。优化后驱动桥壳质量降低了12.1%,并且桥壳变形、应力和固有频率等性能指标均符合设计要求,验证了所提出的驱动桥壳轻量化设计方法的有效性。     

基于近似模型的汽车除霜出风口参数优化设计

文章将空调出风口几何尺寸和出风角度参数定义成设计变量,设计目标为风窗玻璃A、B区平均努塞尔数.通过设计实验选取30个样本点,采用Kriging模型建立近似模型,并利用多岛遗传算法对该近似模型进行优化设计.优化结果表明,优化后风窗玻璃A、B区平均努塞尔数分别了提高16.70％.和14.30％.     

基于Kriging模型的挡风墙优化设计

将基于Kriging模型的近似技术引入到挡风墙的优化设计,其关键步骤为:采用最优拉丁超立方试验设计,选取均匀、随机和正交的参数试验样本点,用初始样本点的目标值建立Kriging近似模型,结合优化算法,得到最优参数;在挡风墙的优化设计中,选取路堤和挡风墙为设计变量,倾覆力矩为目标值,建立Kriging模型,应用序列二次规划算法,得到不同路堤下的最优挡风墙高度.研究结果表明:本文方法在挡风墙的优化设计中是高效、可行的,并得到了不同路堤高度下,最合理的挡风墙高度;路堤高度越高,倾覆力矩对挡风墙高度变化的灵敏度越高,最优挡风墙的高度越小.     

基于变可信度近似的设计优化关键技术综述

利用变可信度近似模型进行设计优化,可以发挥不同可信度分析模型的优势和特点,大幅减少复杂工程产品设计过程中的计算量,提高计算效率,是解决复杂工程产品设计优化计算复杂度难题的有效途径之一。分析和阐述了基于变可信度近似的设计优化方法的基本思想, 总结归纳了主要研究内容和关键技术,并对适用于变可信度近似的实验设计方法、变可信度近似模型构建方法及设计优化策略进行了综述,指出了今后的主要研究方向：结合自适应采样的变可信度近似模型实验设计,CoKriging类带有误差信息的变可信度近似模型建构,基于空间映射的变可信度近似模型建构,以及变可信度近似模型在多学科设计优化、不确定性优化等各个领域的应用。     

交通需求组合模型的不确定性分析

交通需求预测中会有很多不确定性因素.系统的不确定分析可以分析模型输出的可信程度,并且界定影响不确定性的关键因素.采用了基于敏感性分析的方法(SAM)分析交通需求组合模型(CTDM)的不确定性.CTDM基于出行者的理性行为,并可描述为一个非线性规划问题,从而分析敏感性.不确定性分析包括模型输入的不确定性和模型参数的不确定性.与基于随机抽样的分析方法相比,基于敏感性分析的方法在大大减少计算量的同时,可以得到近似的精度,并且可以同时或分开考虑输入的不确定性和参数的不确定性.研究认为,提高参数精度比提高输入精度能更有效地提高输出结果的可信水平.     

基于复合优化方法的导向架结构设计

以履带车辆台架试验平台的关键部件导向架为研究对象,结合拓扑优化与多目标优化方法,提出导向架的优化策略.首先,在设计初期为了达到快速减轻其质量的目的,基于变密度法对导向架进行拓扑优化;然后,利用Workbench建立导向架的参数化模型,通过中心复合设计法选取有限元结构分析样本点,并通过样本点和响应值建立最大应力、最大变形...     

基于近似模型和数值模拟的连杆热锻成形工艺设计优化

提出了基于近似模型和数值模拟的设计优化方法.在利用有限元分析连杆热锻成形过程的基础上,以降低锻件成形过程中变形损伤为目标,以飞边槽形状参数为设计变量,采用响应面法近似模型建立了设计变量与目标函数的初始近似模型.在设计优化过程中,用近似模型代替实际的数值模拟程序,计算锻件内部的损伤值,对连杆热锻成形工艺参数进行了优化计算,取得了较为理想的效果.     

低比转速离心叶轮的POD代理模型优化方法

针对离心泵叶轮水力优化过程中须不断预估叶型控制参数扰动对内流场变化的敏感性、计算量随控制参数的维数呈指数倍增长等不足,提出了基于本征正交分解(POD)代理模型的低比转速离心叶轮优化方法.采用泰勒多项式对离心泵叶片型线进行参数化控制,由控制参数扰动得到叶片型线的初始样本集,由叶片型线参数及叶轮CFD内流场数据构建样本快照集.采用POD方法预测各控制参数扰动下的流场,由此预估目标函数对控制变量的敏感性,并沿梯度矢量方向不断优化更新叶片型线.分析结果表明:POD代理模型能够快速地对流场进行精确的预测,大大减少离心泵优化设计的计算量.     

基于可靠度敏感性的神经网络法研究边坡稳定性

针对边坡工程结构功能函数不能显式表达的可靠性分析问题和非线性问题计算量大的弊端．研究结构可靠度敏感性,提出参数的相对敏感性分析方法,并基于该方法提出了神经网络法分析边坡稳定性。具体思路：由可靠指标对随机变量分布参数的相对敏感性分析,确定边坡可靠度主要影响参数;用神经网络模型近似替代响应量与基本变量间的隐式极限状态函数,根据蒙特卡罗模拟法,对网络模型进行可靠度分析,求解结构可靠度指标。基于可靠度敏感性的神经网络法．对均值和成层边坡进行稳定性分析,与传统可靠度计算方法相比．结果表明：该方法分析边坡稳定性是准确的且具有较高的计算效率。     

基于自由变形技术的Ahmed模型气动减阻优化

针对目前汽车气动减阻中基于工程师经验的试凑法所存在的盲目性和低效率,以及气动优化设计中车身曲面难于参数化等问题,将自由变形方法引入汽车气动减阻优化设计中,为减阻优化设计提供一种快速、有效的参数化方法.文中以外形简单的Ahmed模型为研究对象,根据正交试验设计构建样本空间,采用FFD方法对各样本点模型进行参数化,通过CFD仿真获得各样本的气动阻力系数;建立3种常用的近似模型,选择可信度最高的RBF模型构建近似模型,采用多岛遗传算法求解近似模型的最优值,根据优化结果重新构建最优模型并采用CFD计算其气动阻力系数.计算结果显示优化后的Ahmed模型气动阻力系数减少了51.96%.