采用响应面法的轿车驾驶员座椅的模态优化

建立某轿车驾驶员座椅结构的有限元模型,并分析模型的模态特性。针对座椅Y向横摆模态频率低于目标值的问题,为保证优化过程不增加座椅总质量,将参数化后的座椅有限元模型基于响应面法进行模态优化。采用板件模态灵敏度分析的方法,选取对座椅模态和质量影响较大的钣金件厚度作为设计变量,通过拉丁超立方实验设计采集样本点,构造Kriging响应面模型并检验响应面的精度。以座椅的Y向横摆模态频率最大化为目标,总质量为约束,结合遗传算法对响应面模型进行优化计算,得到座椅模态优化的最优方案。优化后座椅的Y向横摆模态频率由22.69 Hz提高到24.60 Hz,同时质量降低了5.2%(0.891 kg),从而实现了座椅的模态优化和轻量化,且验证了所提出的优化方法的有效性。     

某混动SUV排气系统向车身的振动传递研究

通过动态特性试验,分析了某插电式混合动力SUV排气系统模态以及被动侧吊钩的动刚度.建立该排气系统有限元模型,对其自由模态进行仿真计算并与试验模态对比,最大误差小于5%,模型可靠.为减小排气系统向车身的振动传递,提高整车NVH性能,引入平均驱动自由度位移法进行吊钩位置优化.对优化后的吊钩进行主动侧模态分析并与目标值350 Hz对标;对优化后的排气系统进行约束模态及频率响应分析,其固有频率、峰值频率均避开了发动机常用转速激励频率范围93～107 Hz,证明优化方案可行,可用于工程实践.     

形貌优化在驾驶室支架NVH设计中的应用研究

形貌是零部件的关键特征,它不仅影响零部件的质量,更影响零部件的动态特性,如NVH(噪声、振动、声振粗糙度)特性。为了提高驾驶室的NVH性能,提出将形貌优化技术应用到驾驶室支架的NVH设计中,通过改变支架的形貌,提高其动态特性,降低支架上端振动加速度,从而提高驾驶室的舒适性。在Hyperworks建立支架有限元模型,再根据试验测试的数据分析了当前驾驶室支架的NVH传递特性,并进行有限元模型校正。在二阶频率处,仿真结果为10.23 m/s~2,试验结果为9.79 m/s~2,相对误差为4.49%;在三阶频率处,仿真结果为4.24 m/s~2,试验结果为4.48 m/s~2,相对误差为5.35%,各阶相对误差均小于5.5%,表明模型具有较高的准确性。再以支架本体为设计变量,以支架上端振动加速度最小值为优化目标,进行形貌优化,得到三种优化方案。最后根据优化方案进行CAD(计算机辅助设计)建模,对新建模型进行模态频率响应分析,选取较优方案。结果表明,支架加强筋的分布方式对其模态频率及刚度有较大影响,三种优化方案均达到了不同程度的优化效果,其中方案三优化效果较为明显,第二、三阶的振动加速度降低幅度达到59.7%、61.2%,关键频率避开了激励较大的频率区域。优化结果表明,通过合理的设计零件的形貌能够达到改善汽车NVH的性能,为类似汽车零部件NVH性能的改善提供一种新的思路与方法。     

基础隔震结构连续化模型研究

根据建筑的变形特征,基于连续化分析方法将规则基础隔震结构的上部结构等效为悬臂Timoshenko梁进行分析.根据铁木辛柯梁理论建立基础隔震连续化模型运动方程,求解隔震悬臂梁的周期和振型,推导连续化模型的正交条件,利用振型叠加方法求解结构的地震响应.连续模型基本动力参数分别采用粒子群优化算法和差分进化法进行计算,优化目标取上部结构前两阶周期等效.分析表明,粒子群算法、差分进化法的前期收敛速度较快;到优化迭代中期,粒子群算法收敛速度比差分进化算法快;在优化迭代后期,粒子群算法和差分进化算法优化结果相近.最后,对工程算例的有限元模型和连续化模型进行动力特性及地震作用分析,结果表明,两种模型位移时程、加速度时程、峰值位移、峰值加速度的分布规律基本一致.基于Timoshenko梁理论建立的连续化模型适用于多层和高层基础隔震结构分析.采用连续化模型进行分析计算精度高、算法简洁、便于参数分析及地震响应预测.     

风电增速齿轮箱动力学性能优化方法

建立增速齿轮箱动力学分析有限元模型,利用Lanczos法求得齿轮系统的振动模态;以齿轮副时变啮合刚度激励、齿面综合误差激励和轮齿啮合冲击激励为内部作用激励,采用直接积分法求得箱体表面节点的动态响应。选取箱体上12个主要结构参数作为动力学性能优化的设计变量,齿轮箱体积为状态变量,以齿轮箱表面振动加速度的均方根值最小为动力学性能优化的目标函数,利用零阶与一阶优化算法求得最优设计变量。结果表明:优化前后箱体均不产生共振,且满足静力学条件;优化后目标函数减小37.5%,箱体各计算点的振动响应均有较大幅度的减小,最大减小量为54%。     

海洋平台局部振动模态分析

应用有限元分析软件,建立了W12 1上压缩机局部安装平台的有限元模型,并根据压缩机安装平台局部振动响应的周期与压缩机振动周期呈现较强一致性的现场测试结果,对模型进行了合理的简化。利用此有限元模型进行了振动模态分析。结果表明,平台结构的不合理所造成的平台局部刚度不足引起平台模态振动畸变,是引起平台振动过大的主要原因。增加平台横梁刚度和改变平台底部斜撑位置等措施能消除模态振动畸变,有效地抑制平台过大的振动。增加平台横梁刚度抑振措施适合已建平台的改造,而改变平台底部斜撑位置的抑振措施只适合在建平台。     

移动简谐荷载下浮置板轨道-隧道-地基模型二维振动响应研究

为分析地铁隧道中浮置板轨道的减振特性，基于轨道-隧道-地基二维耦合模型，通过引入位移势函数和双重傅里叶变换，推导了移动简谐荷载作用下二维耦合模型的位移响应解答，研究了浮置板轨道参数敏感性.研究表明，二维耦合模型存在3个自振频率，地层的位移响应以低频为主，峰值频率在1Hz左右，不同荷载频率下地层竖向位移沿深度的变化规律不同.地层加速度响应以中低频为主，第二自振频率对应的地层加速度峰值最大，采用浮置板轨道并不能减少地层振动位移，但可以有效降低1.414倍第二自振频率以上地层振动的加速度响应.增加浮置板质量和降低钢弹簧刚度可以减少地层的加速度响应达到减振目的，改变钢轨扣件刚度和浮置板抗弯刚度对地层加速度响应的影响很小.研究可为地铁环境振动的快速评估提供参考.     

基于双目标优化的某转向系统轻量化设计

基于某国产纯电动汽车转向系统的有限元模型,分析其模态频率是否满足企业大于等于35 Hz的设计要求.针对与目标值相差较大的垂向模态,同时考虑到纯电动汽车的轻量化,对其转向系统分为两个阶段进行优化.第一阶段通过引入模态应变能分析法并结合工程经验提出了优化方案,虽然横向模态满足了目标要求,但质量增加了4.6%(5.54 kg)且垂向模态不满足要求.第二阶段采用正交实验设计和最优拉丁超立方实验设计相结合的方法,构建了径向基函数神经网络模型,采用多目标遗传算法对转向系统的尺寸进行优化.最终优化后的转向系统垂向模态频率由21.9 Hz提升至35.4 Hz,质量仅增加了1.9%(2.27 kg),在实现转向系统模态优化目标的同时,还尽量减少了增重(减少增重2.7%),实现了转向系统的模态和质量的双目标优化.     

基于应变能分析的双目标白车身模态优化

建立某混合动力SUV带挡风玻璃白车身的有限元模型,分析白车身的模态特性,并通过试验模态验证其可靠性。针对未达到35Hz目标值的后部扭转模态,通过改进白车身焊点、结构、板件厚度等步骤进行优化。在板厚优化之前引入模态应变能分析法,缩减模态灵敏度分析样本,提高优化效率。最终,白车身后部扭转模态频率由34.42Hz提升至37.39Hz,而车身质量仅增加0.2%(0.75kg),在实现白车身模态优化目标的同时还尽量减少了车身增重。     

海洋平台局部振动模态分析

应用有限元分析软件，建立了W12—1上压缩机局部安装平台的有限元模型，并根据压缩机安装平台局部振动响应的周期与压缩机振动周期呈现较强一致性的现场测试结果，对模型进行了合理的简化。利用此有限元模型进行了振动模态分析。结果表明，平台结构的不合理所造成的平台局部刚度不足引起平台模态振动畸变，是引起平台振动过大的主要原因。增加平台横梁刚度和改变平台底部斜撑位置等措施能消除模态振动畸变，有效地抑制平台过大的振动。增加平台横梁刚度抑振措施适合已建平台的改造，而改变平台底部斜撑位置的抑振措施只适合在建平台。     

MATLAB优化工具箱在结构优化设计中的应用

MATLAB优化工具箱具有强大的科学计算能力,在工程设计领域得到了广泛的应用.简要介绍了MATLAB优化工具箱,通过对MATtAB优化工具箱中fmincon函数的语法进行分析,提出了结构优化设计的通用求解方法.首先,合理设置优化目标函数和约束条件.然后,使用MATLAB优化工具箱进行编程计算.结果显示,与其他方法相比,使用MATLAB优化工具箱进行优化,不仅可以提高计算精度,而且可以减少计算时间.因此,在结构工程设计领域有较强的实际应用价值.     

求解约束优化问题的微粒群算法

微粒群算法(简称PSO算法)是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了非常成功的应用。本文以约束优化问题为对象,首先介绍了采用罚函数法将约束优化问题化为无约束优化问题,和将约束优化问题转化为minmax问题,然后对无约束优化问题和minmax问题,采用PSO算法进行进化求解;在此基础上,以目标函数和约束满足分别为优化目标提出了一种双微粒群的PSO算法。仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性。     

不可微优化和大系统优化

近年来,不可微优化的理论得到了很大的发展。这种理论经常出现在大系统优化的分析和求解之中。本文将讨论和大系统优化有关的不可微优化问题的理论、结构和解法。     

流程系统优化的简约微粒群算法

针对流程系统优化中的非线性规划问题,提出了一种新的混合优化算法--简约微粒群优化算法,并对其求解.利用实例对其进行测试并与其他算法所得的结果进行比较,结果表明,简约微粒群算法是一种有效的求解具有线性约束的NLP问题的方法.     

一种求解约束优化问题的微粒群算法

约束保持法是目前求解约束问题时处理约束的主要方法之一,该方法的思想是确保进化过程中所有粒子始终在可行域范围内。本文借鉴复合形法的思想,提出一种求解约束优化问题的新方法。当粒子超出可行域范围时,通过反射、扩张、收缩等操作,为粒子重新产生一个可行位置。通过对标准函数仿真实验表明,该算法实现原理简单,而且能得到较优的解。     

搜索引擎优化(SEO)的认识误区及优化技巧

本文首先探讨了搜索引擎优化的相关概念及目标,指出当前搜索引擎优化的一些认识误区,同时,提出了对网站进行搜索引擎优化的一些方法及技巧。     

最优化理论

最优化理论是指数学上对这样一类问题的研究：对给定定义域上的目标函数求解其在该域上的最小或最大值。这包括研究解的存在性、解的结构性质及求解算法等各方面。最优化理论的重要性是不言而喻的，在应用数学、计算机科学、工程、经济等很多领域都有重要应用。根据目标函数定义域的性质，可以分为离散最优化和连续最优化。本书的一个重要特色就是对这两类最优化的重要概念和方法都作了介绍，     

一种求解非线性约束优化问题的粒子群优化算法

提出一种新的基于粒子群优化算法求解非线性约束优化问题的方法.通过引入自适应的退火罚因子和不可微精确罚函数来处理约束条件,可以使算法逐渐搜索到可行的极值点.数值实验证明了算法是有效的.     

编译中的循环优化

讨论了循环优化的目标和循环优化的各种程序变换方法．程序变换可大大减少下标变量的访问时间；消除某些类型的相关，提高软件流水的“深度”；合并多个循环，有利于进行代码压缩．