基于遗传算法的转向垂臂结构优化设计

提出了以体积(质量)最小和多工况下应力最小为优化目标,建立了转向垂臂的拓扑优化模型。以转向轮左、右转向极限工况和原地转向工况作为设计载荷,以垂臂模型的控制参数作为设计变量,建立了垂臂的多目标数学模型。采用第二代非劣排序遗传算法(NGSA-II)对所建立的数学模型问题进行优化求解,得到各自的Pareto优化解集,并参考Pareto解集对垂臂进行尺寸优化。结果表明,在不影响各项性能的前提下,转向垂臂减重17. 87%,取得了较好的轻量化效果。     

基于混合灵敏度的某自卸车车厢结构优化设计

基于HyperMesh对某款自卸车车厢结构进行有限元建模,选取了水平弯曲工况和扭转工况进行有限元分析,得到了不同工况下的最大应力和变形,验证了模型的有效性;并对进行了自由模态分析,选取前10阶的固有频率和振型。在分析结果的基础上,以弯、扭刚度及一阶弯、扭模态频率为约束;以车厢结构总质量最小为优化目标,对34组设计变量进行直接灵敏度分析和混合灵敏度分析,得到了4组对结构性能敏感变量及16组不敏感变量,并对4组变量进行厚度增加及16组变量进行减薄处理。最后对选取的20组变量进行模型重构,对优化前后的结构性能进行对比,结果表明在不影响其他性能的前提下,减重9.8 %,取得了较好的优化效果。