多目标优化在车门轻量化设计中的应用

为提高车门刚度并考虑轻量化的要求,提出以拼焊板车门下沉刚度和质量为优化目标,基于车门下沉刚度和窗框刚度两种工况,采用最优拉丁方试验设计方法进行样本数据设计,使用kriging模型拟合下沉刚度、窗框刚度、塑性变形量响应的近似模型,使用响应面模型拟合质量的近似模型.利用NSGA-II遗传算法进行寻优,得到车门质量和下沉刚度的pareto优化解集,并对优化解进行验证,最终得到理想的优化结果.     

多学科与多材料匹配的客车车身轻量化优化设计

提出基于多材料匹配与模块化设计的客车车身轻量化设计方法.基于车身轻量化设计的多学科特性,结合Kriging近似技术与协同优化设计方法,建立基于侧翻安全性、顶部抗压学科的客车车身多学科优化设计模型,并采用遗传算法进行多学科数值寻优.优化结果表明:基于灵敏度分析的模块化设计能较好地降低车身设计维度,并获得具有较好力学性能的多材料匹配客车车身;多材料车身不仅改善车身的安全特性,而且提高车身顶部的抗压强度,并较好地达到轻量化设计的要求.     

碳纤维增强复合材料汽车保险杠的轻量化设计

针对某款纯电动汽车保险杠轻量化设计的要求与可制造性,设计了一种整体式碳纤维增强树脂基复合材料保险杠,并采用拉丁超立方采样、Kriging近似建模技术与遗传算法进行优化求解.结果表明,优化后的碳纤维增强树脂基复合材料保险杠能够满足耐撞性要求,并达到减重36.4%的轻量化效果.     

基于两种不确定的稳健设计方法及其在车身轻量化设计中的应用

针对传统基于近似模型的稳健设计方法中近似模型预测误差易导致优化解约束失效的问题,综合考虑参数不确定和近似模型预测不确定的影响,建立基于2种不确定因素的稳健设计方法,并通过数学测试案例验证所提方法的优化效果.同时,针对车身轻量化问题进行应用研究,选取非线性程度高、近似模型不确定影响大的耐撞性指标作为稳健约束.结果表明,基于2种不确定因素的稳健方法可以有效保证高维、强非线性问题优化解的可靠性,并在满足碰撞性能指标的前提下,达到车身减重11.06%的轻量化效果,从而验证了所提方法的可行性.     

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％.     

基于遗传算法的客车车身骨架优化设计

提出一种基于遗传算法的桁架式客车车身骨架的优化设计方法.应用有限元分析软件ANSYS建立了车身骨架有限元模型并进行计算,采用遗传算法进行优化.优化后车身总质量减轻719 kg,减重比例接近25%.结果表明,基于遗传算法的优化设计明显优于常规的数学规划方法,实现了某电动大客车车身骨架的轻量化设计.     

基于梯度强度立柱的客车侧翻安全性多目标优化设计

提出一种新型梯度强度立柱结构,使侧翻时客车立柱不同位置的强度与受力匹配.对梯度立柱分析表明:新型梯度强度立柱结构明显提高了客车侧翻安全性能.结合最优拉丁方实验设计和径向基近似技术,构建了设计响应的高精度近似模型,并采用多目标遗传算法对其寻优.优化结果表明:通过对梯度强度立柱结构的强度与壁厚的合理匹配,不仅使得客车的侧翻安全性得到较大的改善,而且达到了客车轻量化设计的目的.     

基于激光拼焊技术的汽车B柱结构优化设计

利用激光拼焊技术对某轿车B柱进行结构材料一体化设计,在轻量化设计的前提下对其入侵位移和入侵速度进行控制以满足整车侧碰安全性能.根据C-NCAP碰撞法规建立该轿车侧碰有限元模型,并验证了模型的准确性.基于网格节点变形技术创建B柱参数化模型并定义3个结构设计变量和2个材料类型设计变量,以其质量、中部最大入侵位移和最大入侵速度为优化目标,以其上部和下部最大入侵位移和最大入侵速度为约束条件,结合径向基（RBF）近似模型和非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）对B柱结构进行多目标优化设计,获得Pareto优化前沿,并讨论妥协方案验证对B柱多目标优化设计的效果.      

汽车板簧支架多目标优化设计模型研究

针对汽车板簧支架多目标轻量化设计问题,提出一种基于最小二乘法拟合的响应曲面近似模型的多目标轻量化设计方法,寻找板簧支架刚度和强度的冗余和不足。同时对一阶Taylor展开式和三种二阶Taylor展开式进行4次拟合比较并与Kriging近似模型进行分析比较,得到更优越的设计模型,为后续汽车重要零部件的静强度及抗疲劳研究提供指导。     

船用螺旋桨优化设计与参数分析

为了提高螺旋桨优化设计的质量和效率,克服传统优化设计方法依赖经验和难以获得理论上最佳设计方案的不足,以KP505桨为例,将试验设计方法、椭圆基(EBF)神经网络近似模型和遗传算法相结合,提出了基于神经网络近似模型的螺旋桨优化设计方法.用试验设计方法为神经网络近似模型的建立提供足量且高质量的训练样本,用神经网络近似模型替代面元法进行螺旋桨水动力性能计算,用遗传算法帮助设计者在设计空间内获得最佳设计方案.结果表明:该优化方法能够同时实现螺旋桨扭矩系数的降低和螺旋桨效率的提高,比面元法设计结果的解集范围更广,优化过程耗费的时间大幅度缩减.     

遗传算法在内燃机凸轮优化设计中的应用

引入一种基于自然选择和自然遗传学机理的全局搜索算法———遗传算法 ,并对基于遗传算法的优化过程进行了全面和简要的说明 ,同时根据内燃机凸轮优化设计的特点和难点 ,提出了基于遗传算法的凸轮优化设计方法 ,对遗传算法用于内燃机中的可能性进行了研究 .数值计算实例表明 :遗传算法用于内燃机的凸轮优化设计可获得比较满意的参数优化设计结果 ;与传统的优化方法相比 ,遗传算法具有一定的优越性     

纯电动汽车白车身拓扑优化设计及性能验证

基于变密度结构拓扑优化方法,以柔度最小化为目标建立了汽车白车身拓扑优化数学模型。对其白车身结构在静载荷、弯曲载荷,以及扭转载荷工况下分别进行拓扑优化设计,得到相应的最优拓扑结构。通过建立基于优化结果的白车身线框模型对其弯曲和扭转刚度进行验证。数值算例结果证明,拓扑优化方法能够得到具有工程实用价值的纯电动汽车白车身最优结构,在满足车身结构刚度要求的同时实现车身轻量化。     

基于混合元胞自动机的铝合金保险杠横梁设计

为提高保险杠横梁的耐撞性并考虑轻量化的要求,提出铝合金横梁结构的设计方法.建立耐撞性有限元仿真模型,基于混合元胞自动机方法进行耐撞性拓扑优化,根据材料分布得到H型梁的结构;采用Kriging近似模型技术,进一步优化拓扑优化后的截面尺寸.结果表明,所提出的结构设计方法可以得到合理的截面形状和尺寸,提高了保险杠横梁耐撞性且实现了轻量化设计.     

基于参数化水平集法的约束阻尼结构动力学拓扑优化

约束阻尼(CLD)结构拓扑优化是轻量化设计下实现振动与噪声控制的有效手段。结合约束阻尼结构的有限元模型,以前两阶模态损耗因子及其加权最大化为目标函数,以参数化水平集函数的扩展系数为设计变量,以约束阻尼材料用量为约束条件,建立了基于参数化水平集法(PLSM)的拓扑优化模型。基于伴随向量法推导了目标函数对设计变量的灵敏度,采用优化准则法更新设计变量。算例结果表明:基于参数化水平集法对约束层阻尼结构进行拓扑优化是可行有效的,且以基板结构应变能分布构建初始构型可提高优化效率。此外进一步讨论了在附加质量保持不变的条件下,约束层材料和阻尼材料厚度变化对约束阻尼材料模态损耗因子和最优构型的影响规律。     

飞机多学科设计优化中改进的径向基神经网络法

用径向基神经网络方法构造近似模型常常难以满足精度要求,提出了一种把二次响应面与径向基神经网络相结合的算法。该方法在样本点相同的情况下减小了近似模型的推广误差,提高了近似精度,增加了适应性。通过2个算例表明该算法提高了近似模型的精度,可在多学科设计优化中提高设计效率和质量。     

一种基于径向基函数的近似模型构造方法

发展了一种基于径向基函数的近似模型建立方法。首先采用试验设计方法对设计空间进行样本选择,采用数据分析方法对样本集进行聚类分类,得到径向基函数中的相关参数。对于近似模型权系数采用能够适应大规模并行计算并且能够在全局解空间的多个区域内寻优的遗传算法进行求解,而不是采用最小二乘法通过线性方程的求解获得。最后通过对一维非线性和多维高阶非线性函数的逼近测试,以及对近似模型的拟合函数与原函数之间的误差分析,表明本文提出的基于径向基函数的近似模型方法具有良好的拟合与预测精度。     

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。     

基于载荷谱的传动箱体轻量化设计研究

针对某特种车辆综合传动箱体强度过剩,质量过重的现状,需要对箱体进行优化.传统的优化方法是基于转速转矩的经验公式计算一个较大的动载系数,减少后续优化空间.此方法主要基于台架试验载荷谱获得动载系数及应力约束.建立箱体应力分布特征,筛选测点位置,对该箱体进行台架试验,测得危险部位的载荷谱.对载荷谱进行处理获得动载系数,对箱体支撑力进行修正.对箱体进行拓扑优化与尺寸优化,达到轻量化的目的.