被动悬架系统的多目标模糊优化设计

以汽车座椅和悬架系统的阻尼与刚度作为设计变量，详细分析了车辆的乘坐舒适性指标和对路面的损坏性指标，以座椅加速度均方根值和轮胎相对动载荷均方根值作为目标函数，建立被动悬架参数的两目标优化设计模型。应用模糊理论辛立多目标评价函数，对实际算例进行了两目标模糊优化设计，计算结果显示了该方法的有效性。     

桥式起重机箱型主梁模糊可靠性优化

随机性是现实世界中不可回避的非确定性,为使桥式起重机主梁的设计更符合实际,充分考虑到设计中所存在的模糊随机,结合模糊可靠性与优化设计,以主梁的截面几何参数为设计变量,以主梁重量最轻为目标函数,以强度、刚度和几何限制为模糊约束条件,建立桥机主梁模糊可靠性优化数学模型。在优化过程中,建立对应的隶属函数,用最优水平截集将模糊问题清晰化,并通过编写MATLAB程序获得优化结果。新设计方法可以在可靠度不降低的情况下获得比常规可靠性优化设计减少1.81%,比传统设计方法减少7.27%的主梁结构。     

基于不确定性和模糊理论的汽车平顺性优化

以整车八自由度振动模型为对象,建立某车行驶平顺性的MATLAB/SMULINK模型,根据仿真结果构建了Kriging模型。以座椅加权加速度均方根值为目标函数,以悬架的刚度和非线性阻尼系数、座椅的刚度和阻尼为设计变量,以簧上质量、轮胎的刚度和阻尼为不确定模糊变量,运用模糊理论和多种群遗传算法对该仿真模型进行双层嵌套的不确定性优化。对比表明:不确定性量在一定范围变化时,确定性优化的目标函数恶化到2.0 m/s2,远远大于不确定性优化时目标函数的最小值(1.5 m/s2),即不确定性优化的结果对行驶过程中的不确定性量变化更加不敏感,适应性更好。     

基于NSGA-Ⅱ的汽车车门外板多目标结构优化设计

针对汽车车门外板这一冲压成形零件,从其使用性和制造性两方面综合考虑强度刚度、冲压成形、碰撞安全以及质量最轻进行跨学科的多目标结构优化设计。以结构厚度尺寸为设计变量,以最小下沉刚度、最大减薄率、最大侧碰入侵量以及质量作为目标函数,结合均匀设计法以及最小二乘法构建以上目标函数的近似数学模型。选用自适应过程的优化方法,获得了较为连续的Pareto解前沿,最优厚度尺寸值在保证刚度、侧碰安全性以及良好冲压成形性的同时,实现了5%的结构轻量化,这为工程应用中结构CAD机械设计和结构CAM工艺设计两方面提供了数据支持,并且缩短了产品的开发周期。     

机床横梁结构神经网络与算法优化研究

通过正交试验法确定网络训练样本,在MATLAB中利用神经网络对有限元分析得出的样本数据建立了激光切割机横梁结构设计参数与各输出参数的非线性全局映射,利用模糊解法得到多目标优化模型的目标函数,并通过遗传算法对激光切割机横梁进行结构优化。仿真结果表明,采用基于神经网络和遗传算法,并与模糊解法相结合的多目标优化技术,可实现激光切割机横梁结构设计的优化,使得横梁的质量和刚度得到改善。     

链轮结构静/动态多目标拓扑优化及敏度分析

为增强链轮结构的静态刚度及有效抑制外界激励的影响,将多目标理论并结合拓扑优化理论引入到链轮结构的设计。依据链轮的真实工况,分别对其进行静态刚度和动态固有频率最大化的优化设计。基于折衷规划法定义静态刚度和动态固有频率的多目标函数,并以体积分数为约束条件构建链轮结构的SIMP拓扑优化模型,基于OptiStruct的优化准则算法进行多目标优化求解。运用伴随变量法求解多目标函数相对设计变量的灵敏度,为结构整体性能改善及优化提供准确的梯度信息。最后,以链轮多目标优化结果为参考,基于SolidWorks进行二次设计,并对其进行静力学和模态分析用以验证优化前后结果的正确性。该方法对考虑多个目标的工程结构优化设计具有实际意义。     

考虑多工况油箱支架结构拓扑优化研究

为保证油箱支架结构能更好地满足不同行驶工况下的承载要求,需要在设计阶段考虑其在多工况下的静态刚度特性,对整个支架结构进行合理的多目标拓扑优化设计。基于固体各向同性材料惩罚函数优化理论,运用折衷规划法定义了车辆在不同行驶工况下的静态刚度拓扑优化目标函数,根据优化结果,设计出了一种满足刚度要求的新支架结构。     

汽车车架结构多目标拓扑优化方法研究

为了研究以静态多工况下刚度和动态振动频率为目标函数的车架拓扑结构,提出了一种结构的多目标拓扑优化研究方法。基于实体各向同性材料惩罚函数的拓扑优化方法,采用折衷规划法定义多目标拓扑优化和多刚度拓扑优化的目标函数,而振动固有频率拓扑优化的目标函数则采用平均频率法定义。通过优化得到了同时满足静态刚度和振动低阶频率要求的汽车车架结构拓扑。该方法避免了单目标拓扑优化无法考虑其他因素的缺点,适合连续体结构的多目标拓扑优化。     

车门结构多目标轻量化研究

针对现有结构多目标轻量化设计采用单一变量(如板件厚度为优化变量)的不足,将网格变形技术创建的形状变量引入到了车门结构多目标轻量化设计中,建立了以板件厚度与车门结构形状同时作为设计变量的参数化有限元模型。对该车门进行了动态试验测试,验证了有限元模型及计算结果的可靠性;考虑到该车门一阶频率过低的问题,将一阶频率最大、车门质量最小作为优化目标,垂向刚度、窗框刚度为约束,进行了试验设计(DOE),通过Kriging函数模型拟合了要优化的目标及约束,经过精度校验,验证了该近似函数模型符合精度要求;最后利用多目标遗传算法进行了寻优计算。研究结果表明:在垂向刚度、窗框刚度满足约束值的情况下,车门质量最终降低2.84 kg(减重达13%),一阶频率提高了25.8 Hz。     

汽车车架结构多目标拓扑优化方法研究

为了研究以静态多工况下刚度和动态振动频率为目标函数的车架拓扑结构,提出了一种结构的多目标拓扑优化研究方法。基于实体各向同性材料惩罚函数的拓扑优化方法,采用折衷规划法定义多目标拓扑优化和多刚度拓扑优化的目标函数,而振动固有频率拓扑优化的目标函数则采用平均频率法定义。通过优化得到了同时满足静态刚度和振动低阶频率要求的汽车车架结构拓扑。该方法避免了单目标拓扑优化无法考虑其他因素的缺点,适合连续体结构的多目标拓扑优化。     

基于MATLAB的弹簧优化设计

针对传统方法设计弹簧,时间长,工作量大,而且设计结果不一定是最优的的情况。建立圆柱螺旋弹簧优化设计的数学模型,将弹簧的基本结构参数作为设计变量,轻量化作为目标函数,强度、刚度、空间尺寸等要求作为设计约束条件,运用MATLAB编制弹簧优化设计程序,方便快速计算出了符合设计要求且重量最轻的弹簧。     

并联机构敏感性分析和多目标优化设计方法

为了解决并联机构全局性能指标高计算成本引起的敏感性分析和多目标优化设计困难,提出了一种结合多项式响应面模型、基于方差的敏感性分析方法和智能优化算法的高效计算方法。首先,确定并联机构的目标函数和设计参数,增加节点密度以提高目标函数的计算精度,基于拉丁超立方体抽样方法和最小二乘多项式拟合技术建立全局目标函数与设计参数之间的响应面解析映射模型,并结合基于方差的Sobol’敏感性分析方法得到对目标函数有重要影响的设计参数。然后,结合敏感性分析结果简化设计参数并建立并联机构的多目标优化设计模型,包括目标函数、约束函数和设计参数,结合响应面模型与智能优化算法开展并联机构多目标优化设计。最后,考虑规则工作空间体积、运动学性能和动力学性能指标为目标函数,以DELTA并联机构为例实现了本文提出的方法。优化前后的结果对比证明了算法的有效性。     

高速电主轴结构的改进

对高速电主轴轴承的配置和预紧方式的选择进行了分析研究,并建立了高速电主轴轴承-主轴系统的参数化有限元模型,运用ANSYS有限元分析软件的优化设计功能,以提高主轴刚度为目标,通过指定参数作为设计变量、状态变量和目标函数来建立分析程序,并以设计变量为自变量,不断改变其数值,迭代计算直至目标函数值达到最小,迭代过程中,状态变量用于控制自变量取值。结果表明:主轴支承跨距优化后,刚度和一阶固有频率得到了一定程度的提高,从而为电主轴结构的改进提供了理论基础。     

桥式起重机箱型主梁周期性拓扑优化设计

桥式起重机主梁长度方向尺寸远大于高度和宽度方向,常规的拓扑优化方法无法获得清晰的、周期性的拓扑形式或求解困难。为了实现桥式起重机主梁的拓扑优化,得到具有周期性的、易于加工的结构拓扑形式。把主梁优化域划分成若干个子域,构建子域与优化域之间的关系。建立以优化域内单元相对密度为设计变量、以体积约束下最小柔度为目标函数的主梁周期性拓扑优化数学模型。在主梁强度和静态刚度准则下开展主梁周期性拓扑优化应用研究。结果表明,在优化过程中,各子域内同时出现孔洞,且具有周期性。直到周期性拓扑优化结束,获得具有类似“桁架式”结构的拓扑形式。子域数目取值不同时,均可获得周期性的拓扑形式,且具有良好的一致性和工艺性。为桥式起重机结构轻量化研究提出一种可行的方法。     

基于多目标非耦合优化策略的可靠性稳健优化设计

以实现多目标问题的可靠性稳健优化设计为目标,通过对目标函数和约束条件进行灵敏度分析,生成目标函数和约束函数的灵敏度附加项,建立了基于灵敏度附加目标函数的可靠性稳健优化设计模型;基于独立公理,使用正交试验和方差分析技术确定设计变量对各个设计目标的影响程度,将设计参数按无耦合或准耦合设计形式分组,把多目标优化问题单目标化,避免多个设计目标之间的反复权衡;结合增广乘子法,应用MATLAB的优化和符号工具箱来实现钳形盘式制动器的可靠性稳健优化设计。算例表明,提出的稳健设计方法具有较高的精度和可靠度。     

NEW MULTIOBJECTIVE SIMULATED ANNEALING ALGORITHM AND ITS APPLICATION TO TURBINE CASCADES’ DESIGN

０ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＳｉｍｕｌａｔｅｄａｎｎｅａｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｋｉｎｄｏｆｅｆｉｃｉｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓｆｏｒｓｏｌｖｉｎｇｌａｒｇｅｓｃａｌａｒｃｏｍｂｉｎａｔｏｒｉａｌｏｐｔ...     

基于遗传算法的交互式齿轮优化设计方法研究

常规的齿轮设计方法通常需要花费大量时间，通过数次试算才能得到一个较好的设计结果，采用一般的非线性和线性优化方法注解起来也比较困难。为此，本文以渐开线标准直齿圆柱齿轮为例，提出了一种基于遗传算法的交互式优化设计方法，对于设计原始数据，设计要求及设计过程中的经验型中间结果采用交互式输入，而对其他主要设计变量采用遗传算法进行优化。     

基于拓扑与形状优化的柴油机机体低振动设计

为实现机体的低振动优化设计,在试验验证有限元模型正确性的基础上,采用拓扑优化和形状优化方法,保证不同层次优化模型的承接性,以机体模态频率和整机振动烈度值作为优化设计目标,采用数值模拟方法对机体进行振动响应分析,为机体的优化设计识别出机体振动状况分布。以四缸柴油机机体的虚拟样机为设计对象,通过拓扑优化与形状优化得到设计变量最优解,并综合考虑相关因素确定全部布局和细节设计的最终优化方案。优化结构分析结果表明,优化后各阶模态频率均得到了提高,同时整机振动烈度值降低了34.8%,优化后的机体在满足结构刚度和强度条件下实现了机体振动烈度处于安全区域。研究表明所提出的拓扑优化和形状优化在设计效率和精度都有所提高,在机体的低振动设计中可行且有效。     

基于性能稳健偏差的区间型参数稳健设计优化

提出了基于系统性能稳健偏差的稳健设计优化方法。该方法针对区间型参数非梯度性能函数的稳健设计问题，应用性能稳健偏差概念评估目标性能函数和约束性能函数的稳健性，形成了三层次稳健设计优化模型：①搜索优化设计点；②迭代策略搜索设计点的目标函数和约束函数的稳健偏差；③优化寻求给定性能偏差所对应的稳健性指数。该方法可获得同时满足约束条件和目标值稳健性要求的优化设计，并输出目标值及其稳健偏差。用三杆桁架结构稳健设计优化说明了该方法的用法和特点。     

NEW MULTIOBJECTIVE SIMULATED ANNEALING ALGORITHM AND ITS APPLICATION TO TURBINE CASCADES'' DESIGN

A new kind of multiobjective simulated annealing algorithm is proposed,in which the concept of non-dominate d character is introduced and a new multiobjective acceptance criterion is set u p.The optimization example of a typical mathematical problem with two minimum ob jective functions indicates that all of the solutions contract to the set of the non-dominated points,and the variation trend of the optimal solutions is verif ied to be identical with that obtained using Genetic Algor thms.The ne w developed algorithm is then applied to the multiobjective optimization design of turbine cascades,in which it is coupled with the aerodynamics computation of the cascade flow fields and performance and the calculated loss coefficient and work potential of the cascade are considered as the objective functions,thus set ting up a technique to the engineering optimization design for the cascades.The optimization results,by the view of a group of optimal solutions,show that the a lgorithm is superior to the traditional technique of multiobjective optimization design and can be applied to more than two objective optimization cascade desig n problem or other engineering multiobjective optimization designs.