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.     

基于主动转向与差动制动最优控制客车侧翻研究

客车载客量大、重心高,在高速转弯行驶工况下易发生翻车事故,客车防侧翻控制研究对提高其行驶安全性有着重要的现实意义.在建立客车整车多自由度系统模型、理想二自由度以及Dugoff非线性轮胎模型的基础上,利用横向载荷转移率作为侧翻危险状况的评价指标,基于差动制动和主动转向两种控制技术的防侧翻控制机理设计模糊控制器,通过叠加转角与各个车轮不同的制动力矩的共同作用,对客车进行快速有效的防侧翻控制.利用Matlab/Simulink软件建立最优控制力矩防侧翻控制系统仿真模型,分别针对不同附着系数路面、客车满载工况进行相关仿真.结果表明,该控制系统方案可行,可对大客车侧翻危险状况进行有效控制.     

变截面梁的抗撞性分析及应用

在研究多种不同截面形状薄壁梁碰撞吸能特性的基础上,提出了一种有效的变截面梁结构。选取变截面梁的主要设计参数作为研究对象,将有限元分析与试验设计、响应面法等结合起来,对变截面梁的抗撞性能进行分析,建立了变截面梁的抗撞性多目标优化模型;采用优化算法进行求解,得到了变截面梁的最优设计参数和多目标优化后的Pareto最优解,并通过有限元分析对最优设计参数进行了验证;最后将优化后的变截面前纵梁结构应用于某越野车40%偏置碰模拟中。试验结果表明,碰撞侧A柱的加速度峰值显著降低,整车的被动安全性得到提高。     

动静刚度约束下客车骨架的轻量化设计

对由矩形管梁拼焊而成的客车骨架结构进行轻量化研究.首先计算了矩形管梁单元的截面特性,并定义了客车骨架的静态弯扭刚度响应与动态频率刚度响应.其次建立了客车结构优化数学模型:目标函数是车身骨架质量;设计变量是矩形管截面宽度、高度与厚度;约束是弯扭刚度与频率刚度.然后推导了响应对设计变量的灵敏度信息,并采用序列线性规划求解了该非线性优化模型.最后通过数值算例验证了该模型能在满足约束条件的前提下高效地获得轻量化的客车最优结构.     

优化集成系统平台的建立及其应用研究

通过隐式参数化软件SFE CONCEPT进行参数化建模,利用多学科设计优化软件iSIGHT集成SFE CONCEPT、求解器LS-DYNA和数据处理器Matlab,建立优化集成系统平台,以实现产品开发过程优化的快速、自动化.以新开发车型前保险杠横梁为例,在保证碰撞安全性的前提下针对保险杠横梁的轻量化问题,对横梁空间形状、截面高度、宽度以及厚度进行优化.以质量最小为优化目标,碰撞压缩量与车体加速度峰值为约束条件,采用最优拉丁超立方试验设计和模拟退火算法,通过优化集成系统平台对模型进行40%偏置、刚性墙、刚性柱三类低速碰撞仿真分析,得到了满意的效果.     

考虑碰撞安全性的电动客车车身截面尺寸优化

针对承载式车身结构的客车在正面碰撞中安全性较差的问题,结合有限元网格变形技术对客车前端管梁结构进行碰撞安全性和轻量化多目标优化设计。建立了客车碰撞分析有限元模型并对碰撞后的评价指标进行了分析,选取了在正面碰撞中吸能量占比较大的管梁结构作为优化区域,以选取出的管梁截面的长度、宽度和厚度作为设计变量,引入驾驶舱4个关键位置的侵入量、前端结构的吸能量、峰值侵入速度和设计区域总质量作为优化响应,通过灵敏度分析得到各设计变量对优化响应的贡献度值,基于熵权法和TOPSIS综合权重方法,筛选出对优化响应综合贡献度较高的设计变量,最后结合拉丁超立方实验设计、响应面法(RSM)和NSGA-Ⅱ算法对客车前部区域结构进行了多目标优化,研究结果表明：多目标优化后,驾驶员胸部生存空间提升6.28%,腿部生存空间提升9.7%,选取点峰值侵入速度降低6.1%,客车前端吸能结构吸能量提升8.3%,同时实现客车前端结构质量减轻15.187kg,减重率为6.58%。     

遗传算法在铁路客车横向稳定性多参数优化中的应用

以典型铁路客车的动力学模型为研究对象,以车辆最大可行速度为目标函数,采用遗传算法对其横向稳定性参数进行了最优化的计算研究．结果表明：遗传算法在求解车辆动力学系统的参数优化问题中具有很好的适用性．尤其是对于多参数、多峰的非线性问题,该法提供了求解问题全局最优解的可能性．     

基于Lagrange乘数法的钢筋混凝土矩形截面单筋梁截面优化

以工程成本为目标函数,以截面有效高度为设计变量,考虑弯矩设计值、截面尺寸、配筋率等约束条件,建立了钢筋混凝土矩形截面单筋梁的优化模型.采用Lagrange乘数法对优化模型进行求解,通过算例证明该方法的有效性,为优化提供新的思路.     

采用遗传算法的复合材料板簧多目标优化方法

为了使某客车复合材料板簧的性能达到最优,提出了一种针对复合材料板簧的多目标优化方法。综合应用遗传算法中的权重系数变换法和混合法,调用编写的复合材料板簧各项性能的Matlab计算程序,采用Matlab遗传算法工具箱建立了以铺层参数为设计变量,以复合材料板簧的刚度、强度和质量为子目标的多目标优化模型。优化结果表明,簧身的宽度应取最大值,从长度渐变铺层区域末端到中部凸起结构的簧身厚度应以抛物线规律增加。对优化得到的设计方案进行样件试制和台架试验。试验结果表明,优化得到的复合材料板簧质量为钢板弹簧的40%,疲劳寿命是钢板弹簧的3倍,同时也满足整车对板簧刚度和强度的要求。     

一种新型上部结构的客车侧翻安全性分析

以某传统"五大片"式客车车身上部结构为基础,设计一种新型整体式"U"型梁客车车身上部结构.根据ECE R66法规要求,建立了2种车身上部结构方案的整车侧翻有限元模型.对客车车身局部骨架刚度试验进行模拟分析,检验了模拟计算的可靠性.采用显式非线性有限元求解器LS_DYNA对客车侧翻过程进行模拟分析.利用ADAMS软件计算出客车侧翻撞击地面时的线速度和角速度,作为侧翻模拟分析的初始条件.研究结果表明,两种车身上部结构方案的客车都能满足ECE R66法规关于乘员生存空间的要求;与传统"五大片"式客车相比,整体式"U"型梁客车车身上部结构将更多的碰撞能量传递给顶盖骨架和非碰撞侧侧围骨架,使得碰撞侧侧围骨架吸能减少,侧窗立柱的变形量减小,提高了客车的侧翻安全性.     

浅析关系数据库性能优化技术

在数据库系统的运行过程中,随着数据量的增加,各方面性能都会逐渐下降。为了提高数据库性能,可以从优化数据库设计、存储方案、索引设计和并发控制等多个方面入手来解决。适当程度的非规范化可以改善系统的查询性能;将数据均匀分布在磁盘上可以提高I／O利用率,提高数据的读写性能;建立索引和编写高效的SQL语句能有效避免低性能操作;在编程过程中充分考虑并发控制可能导致的不一致性问题,会有效避免死锁的发生,解决性能的瓶颈。     

多峰函数寻优的微粒群算法

某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解，即求解多峰寻优问题，为了求解多峰优化问题，提出了改造的微粒群优化算法．尽量减少微粒群算法中的全局因素，从而增大其局部因素，同时采用变步长方法增加微粒的多样性．并给出了该算法的原理和步骤．仿真实验表明该算法概念清楚，计算简单，具有很好的局部寻优特性，可应用求解于多峰寻优问题．另外还给出了几个运算实例和与其它优化算法的比较．图表，表1，参9．     

企事业过程模型自动模拟和优化算法

使用适合的优化算法,并依靠计算机的不断模拟执行,企事业过程模型可以得到一定程度的改善和提高。简要介绍了最优化方法和常用的优化算法,着重阐述了企事业过程模型的参数优化问题中所采用的优化算法。     

多目标混合混沌优化算法研究及应用

为了求解多目标优化问题,提出一种基于混沌搜索的多目标模糊混沌优化算法．将混沌优化方法与模糊优化方法有机地结合起来,应用混沌优化算法求出各个单目标的最优解;将各最优解模糊化;应用模糊非对称方法的思想和模糊集合理论中的最大满意度原理,将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;最后应用混沌优化算法求解单目标优化问题,得到满意度最大的解．结果表明,所提出的多目标模糊混沌优化算法是可行和有效的,为求解多目标优化问题提供了一种新的有效方法．     

平面绞链四杆机构的改进微粒群算法优化设计

文章介绍了微粒群优化算法的原理，提出了增加种群多样性和算法随机性的改进微粒群算法及实现过程，并把该算法应用于复杂机械优化问题。实例表明，该方法全局收敛性好，是解决工程设计中复杂线性优化问题的可行方法。     

机械结构多级优化的问题与对策

本文讨论了结构优化,尤其是结构方案阶段优化中所存在的问题,指出了结构系统优化与多级优化的区别与联系,分析了研究结构多级优化的必要性与可能性。接着以系统科学及设计方法学的思想为指导,提出将结构优化分为截面、形状、布局、拓扑及形式优化五个层次,并总结了一种解决复杂机械结构多级优化问题的一般对策,讨论了开展结构多级优化所需工具软件等相关问题。     

结构拓扑及参数优化研究的发展

首先介绍了关于结构优化的基本问题,然后按其分类方式阐述了各种优化方法的研究现状,最后对结构拓扑优化中的常用算法及其常见的数值不稳定现象进行了分析.     

电力系统多目标无功优化研究

在传统无功优化模型的基础上,引入了静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、静态电压稳定裕度最大和电压水平最好的多目标无功优化模型.基于Pareto最优概念的改进多目标粒子群算法应用到多目标无功优化的求解中,对IEEE30节点统进行了仿真计算.优化结果表明,该模型在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定同时求得的一组最优解能够为优化方法的决策提供更多的有效参考,具有实际意义.     

结构多目标模糊优化初探

将结构设计中的多目标优化和模糊优化结合起来,试图寻找一种处理这类问题的数学模型及求解的方法。     

一种改进PSO算法的电力系统无功优化方法

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论,PSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化．该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用．本文将粒子群优化算法应用到电力系统无功优化问题的研究中,给出了具体的实施流程．为提高PSO的搜索能力,对PSO进行了改进,在算法中加入了第3种极值指导粒子搜索方向．对IEEE-6节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性．