基于Kriging近似模型的汽车乘员约束系统稳健性设计

在汽车乘员约束系统的设计过程中,其设计变量具有一定的不确定性.传统的优化设计由于忽略了不确定因素的影响,当设计变量产生波动时,往往会导致目标超出约束边界或目标函数对设计变量的波动极为敏感,从而使设计失效.针对某款微型客车,通过乘员损伤分析软件建立该车的正面碰撞乘员约束系统仿真模型并对模型进行验证.基于该模型将试验设计、Kriging近似模型和蒙特卡罗模拟技术相结合,构造基于产品质量工程的6σ稳健性优化设计方法,实现对设计目标的优化并提高了设计变量的可靠性和目标函数的稳健性.工程算例表明,该方法在乘员约束系统设计方面具有较强的工程实用性.     

基于径向基函数神经网络的白车身减重优化研究

针对白车身变量多、性能响应复杂问题,在车身结构的板厚优化设计中引入近似模型方法,提高设计效率。以某轿车车身结构为轻量化设计对象,通过灵敏度分析确定优化设计变量,基于径向基函数神经网络近似模型进行全局优化,在不降低刚度和模态性能的情况下实现白车身减重目标。通过最优拉丁超立方试验设计构造样本点,用径向基函数神经网络法构造刚度和模态的近似模型,并用自适应模拟退火法进行优化求解。结果表明,径向基函数神经网络模型能较好地模拟车身结构刚度和模态响应问题,提高了整体的设计效率。通过有限元模型的验证,基于近似模型的优化结果精度较高,实例白车身减重达5.73%。     

基于OSF和RSM的轻轨独立轮轴桥优化设计

基于目前机械结构优化设计未充分考虑结构动态特性对综合性能的影响以及工程优化设计效率低下的问题,提出了响应面模型仿真实验方法。通过结合最优空间填充设计和Kriging插值思想构建机械结构优化设计初始代理模型,并利用试验设计方法、误差较大区域加密优化、近似最优解局部加密处理以及内外层更新迭代思想,建立了在局部区域和全局空间内都具有较高近似精度的Kriging模型。在此基础上,基于筛选优化算法和多目标遗传算法得到目标函数的Pareto最优解。最后用轻轨用轴桥结构优化设计实例验证了该方法的有效性。     

不确定参数结构的区间优化方法

针对不确定参数结构,提出一种结构区间优化设计方法.由于区间优化问题一般要比确定性优化问题的求解复杂得多,因此,通过优化结构动力响应区间值的上界,将区间优化问题转化为近似的确定性优化问题.区间优化方法可以得到比传统确定性优化方法更多的优化信息.把该方法应用于典型桁架结构,优化结果表明,区间优化方法不仅能得到与传统优化方法大致相当的设计变量最优值,还能得到目标函数相应于设计变量最优值波动时的一个变化范围.     

基于序列响应面法的汽车结构耐撞性多目标粒子群优化设计

汽车结构的耐撞性及碰撞吸能优化是一个涉及到多变量、多约束和多目标的优化过程.为克服常规响应面法在整个设计空间进行逼近导致精度低和传统的单目标优化设计只能针对其中的一个目标进行优化的缺陷.提出采用逐次逼近方法,通过移动、缩放等方式在设计空间中不断更新兴趣域,在不同的兴趣域中将试验设计、能代表实际碰撞过程精度较高的近似模型和多目标粒子群优化算法相结合,获得一组最小化各目标函数的非劣解.利用最小距离选解法快速有效地从非劣解集中挑选出一组耐撞性效果最好的解并以此解作为下一迭代步兴趣域的中心,直到收敛至最优解,最终优化解的各个目标函数值均得到提高.数字算例表明,该方法具有较高的精度和较强的工程实用性.     

基于径向基组合近似模型技术的立柱结构优化设计

针对实际工程复杂优化问题,通常难以获得优化设计变量与优化目标之间的显示函数关系表达式,以SZJY-14型加工中心的立柱作为研究对象,研究了一种基于径向基组合近似模型技术的立柱结构优化设计。首先,针对径向基近似模型预测精度较低等问题,研究了一种基于多策略的径向基近似模型技术,并以改进径向基近似模型技术为基础,构建了组合近似模型技术。其次,利用有限元分析软件Abaqus对立柱三维结构进行网格划分,并对其进行静动态性能分析确定优化目标,采用灵敏度分析法确定优化设计变量,利用组合近似模型技术建立了立柱优化设计模型。最后,采用改进回溯搜索优化算法实现了立柱结构优化设计。求解结果表明,与立柱原结构相比,优化后质量减小了3.77%,最大变形量降低了5.14%,一阶频率提高了5.9%,达到了预期效果。     

区间不确定多目标优化算法在薄板冲压成形中的应用研究

提出一种薄板冲压成形不确定多目标优化方法,该方法将冲压成形中的摩擦因数作为不确定参数,采用区间描述,以厚度不均最小和起皱最小为目标函数,以压边力和拉深筋阻力作为设计变量。基于非线性区间数值规划将不确定多目标优化问题转换为确定的多目标优化问题。采用Kriging近似模型提高优化效率,基于多目标遗传算法和序列二次规划算法的混合优化算法取得Pareto解集。应用算例说明了该算法的有效性。     

基于iSIGHT平台的主轴箱多目标优化设计

针对工程实际中复杂的多目标优化设计问题,常遇到性能目标与设计变量之间不具有显式的函数关系式,难以直接运用优化方法进行设计计算,因此提出基于i SIGHT平台的多目标集成优化设计方法。以主轴箱多目标优化设计问题为例,在i SIGHT平台上集成ANSYS软件并进行建模和分析,采用响应面法构建近似模型,利用邻域培植遗传算法获得多目标优化问题的Pareto最优解集,根据工程实际的不同需求,从中选出最合适的优化方案。     

RBF近似模型在汽车碰撞变复杂度建模中的应用

针对汽车正面碰撞过程中考虑到车身后部部件结构几乎不发生明显变形的特点,采用最优拉丁超立方试验设计,利用较少的样本点数据在简化模型和高精度模型中建立一个差值补偿近似模型,在此模型和简化模型基础上构造新的样本点数据,利用RBF近似模型建立新的近似模型。利用该方法对以汽车前部7个主要吸能部件的板厚作为设计变量,以整车质量和整车碰撞加速度峰值aB作为优化目标函数的汽车100%正面碰撞的多目标优化问题进行仿真研究,结果表明该方法在保证模型精度的同时能够快速地得到优化值。     

基于Kriging函数的序贯近似建模方法

多学科设计优化过程中需要多次调用高精度学科分析模型,从而造成计算复杂性问题.为解决上述计算复杂性问题,首先提出基于最优LHD的逆序贯试验设计方法,在此基础上结合模型验证,建立了基于Kriging函数的序贯近似建模方法,提出了序贯近似建模收敛准则,通过权衡训练样本数据数量和近似精度,得到精度与效率折衷的近似模型.数学算例证明了该方法的有效性.     

瑞风商务车托架拉延成形数值模拟及工艺参数优化

基于逆向工程建立瑞风商务车托架零件的几何模型,并基于Dynaform软件平台对不同工艺参数下该零件的拉延成形过程进行数值模拟。在此基础上,以压边力、拉延筋高度和拉延筋圆角半径作为设计变量,以零件不发生破裂为优化目标,以有限元数值模拟结果作为虚拟样本,建立目标函数的人工神经网络预测模型;将人工神经网络预测模型作为优化算法的知识源,采用遗传算法对压边力、拉深筋几何参数等工艺参数进行了优化设计。试验结果表明,数值模拟、神经网络预测和工艺优化是可靠的,从而可为制定金属板料最佳的冲压成形工艺提供一条先进、合理的途径。     

基于动态序列响应面方法的钣金成形过程参数优化

为得到钣金成形最佳工艺方案，结合有限元方法将设计转化为特定目标和约束的待优化问题；针对成形模拟易受干扰和强非线性特点，提出采用逐次逼近模型，分解复杂设计函数为显式简单函数组合，进行递进全局寻优，避免出现局部最优解和过程发散现象；并利用动态多项式序列响应面方法构造目标和约束的简单近似响应面，用以去除噪声干扰及最大程度减少精确分析计算量。该方法无需求解复杂函数敏度，经实例验证具有很高的精度和效能。     

基于Dynafarm多角弯曲成型模拟及模具设计

板料成型数值模拟技术在工艺方案预测、毛坯尺寸估算和优化模具设计等方面具有重要的作用。板料成型模拟软件 Dynaform 具有强大的板料成型分析功能及前、后处理功能,主要用于板料成型工艺中模具的设计与开发。本文以汽车多角弯曲件为研究对象,根据板料成型特点,采用 Dynaform 软件,对零件冲压过程进行了成型模拟和回弹分析,确定了最佳工艺参数,优化了模具结构,完成了模具设计,改变了传统的依靠经验或反复试验和试模的模式,缩短了开发周期,提高了设计可靠性,降低了模具成本。     

基于Kriging插值和回归响应面法的冲压成形参数的优化及对比分析

首先采用拉丁方试验设计方法进行样本数据设计,同时,为了提高计算效率,将基于Kriging插值和响应面近似模型引入板料成形优化设计的复杂系统中,并基于初始化变量进行优化,采用Kriging插值和响应面近似方法对样本点和优化过程中形成的优化点重新进行响应面构造,以确定优化范围内新的初始值并将约束减小到一定范围;随后采用遗传优化算法对更新的设计变量初始值和约束范围进行优化。如此循环,直至得到最优解。计算结果表明,在汽车覆盖件行李箱盖的压边力、拉延筋阻力最优设置以及避免出现拉裂、起皱现象方面,Kriging插值近似建模技术优于多项式回归响应曲面近似建模技术,其预测精度高,自由度高,建模效率高。     

基于有限元逆算法的板料成形模拟拉深筋的灵敏度优化

基于有限元逆算法和灵敏度优化的BFGS （Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法，提出一种以成形极限曲线和起皱极限曲线作为目标函数，优化拉深成形中的拉深筋位置和大小的拉深筋灵敏度优化算法。优化算法综合考虑冲压件成形过程中起皱和破裂对成形性的影响因素，比只考虑板厚变化更能准确地反映板料的成形性，而且基于逆算法的灵敏度优化算法计算速度很快，可以应用于大型复杂冲压件的工艺参数优化过程模拟。通过两个典型的零件验证了该算法的优化结果符合实际工艺。     

基于数控渐进成形技术的车身装饰件成形工艺

基于数控渐进成形技术进行板科成形工艺研究,提出完整的渐进成形工艺规划,并将其成功应用于车身装饰件成形.对影响成形的主要参数成形工具头直径d和每层进给量△h进行了分析.为今后完善和发展金属板料数控渐进成形技术起到重要作用.     

Multi-objective optimization of sheet metal forming die using FEA coupled with RSM

Present study describes the approach of applying response surface methodology (RSM) with a Pareto-based multi-objective genetic algorithm to assist engineers in optimization of sheet metal forming. In many studies, finite element analysis and optimization technique have been integrated to solve the optimal process parameters of sheet metal forming by transforming multi objective problem into a single-objective problem. This paper aims to minimize objective functions of fracture and wrinkle simultaneously. Design variables are blank-holding force and draw-bead geometry (length and diameter). Response surface model has been used for design of experiment and finding relationship between variables and objective functions. Forming limit diagram (FLD) has been used to define objective functions. Finite element analysis applied for simulating the process. Proposed approach has been investigated on a cross-shaped cup drawing case and it has been observed that it is more effective and accurate than traditional finite element analysis method and the ‘trial and error’ procedure.     

金属直壁简形件数控渐进成形工艺研究

介绍了金属板料数控渐进成形工艺的成形原理、变形分析、直壁筒形件成形的工具路径设计、实验条件及结果分析.根据正弦定律,金属板料数控渐进成形工艺,不能一次成形出直壁筒形件,要成形直壁筒形件,必须进行多次成形.为了尽快逼近直壁筒形件,设计了平行直线型等三种工具路径方案,通过实验和结果分析,找到最佳方案.     

金属直壁筒形件数控渐进成形工艺研究

介绍了金属板料数控渐进成形工艺的成形原理、变形分析、直壁筒形件成形的工具路径设计、实验条件及结果分析。根据正弦定律 ,金属板料数控渐进成形工艺 ,不能一次成形出直壁筒形件 ,要成形直壁筒形件 ,必须进行多次成形。为了尽快逼近直壁筒形件 ,设计了平行直线型等三种工具路径方案 ,通过实验和结果分析 ,找到最佳方案。     

考虑接触演变的板材回弹过程建模与优化

回弹是由工件在卸载后的弹性变形引起的。板料成形过程中为了控制成形件的最终形状,必须进行回弹设计优化。准确预测回弹对于板料成形过程的模具设计非常重要。降低回弹模拟结果与试验结果的偏差是设计过程中的难题。基于NUMISHEET’02的自由弯曲标准考题考虑板材与模具间的接触演变过程,建立了一个有限元模型来预测回弹。采用一个常规的优化方法对有限元分析中的材料和单元模型进行了分析,研究发现不同模型对回弹结果有较大影响。模拟结果与参考文献中的试验结果比较表明了模型的正确性和可行性。