随机激励下基于Kriging模型的车辆悬架多目标优化

为改善车辆行驶的舒适性并减小轮胎动载荷对道路的损伤,以某型客车为研究对象,建立多目标优化模型.在路面不平顺激励下,采用虚拟激励法求解车辆悬架随机振动响应,构建Kriging模型,并用求解多目标结构优化的中心法对车辆悬架参数进行优化.算例结果表明,虚拟激励法与Kriging模型相结合,能较好地求解车辆悬架优化问题,具有更好的效率和稳定性.     

基于ADAMS的货车悬架参数多目标性能优化

以多体动力学理论为基础,利用机械动力学分析软件ADAMS建立某轻型货车的整车虚拟样机模型,研究悬架系统对乘员舒适性及车辆对道路破坏程度的影响.对行驶平顺性和道路友好性各自的评价指标进行了数值计算,分析了行驶车速、悬架弹簧刚度和减振器阻尼对车辆平顺性和道路友好性的影响, 最后得到了优化的悬架参数.通过比较优化前、后车辆对道路的动载荷,提出了对车辆悬架设计与使用方面的有益建议.     

基于动态加点Kriging模型的机床立柱多目标优化

为改善机床性能,提出一种将拉丁超立方实验设计、动态加点准则Kriging模型、NSGA-Ⅱ遗传算法相结合的多目标优化方法.通过特性分析表明机床立柱是整机静动态特性的薄弱环节,选取立柱尺寸参数为设计变量,通过拉丁超立方实验设计法抽取样本点构建机床立柱多目标优化的动态加点Kriging代理模型,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对响...     

Kriging模型改进的多目标优化算法研究

将基于模糊C均值聚类改进的多目标优化算法(A fuzzy c-means clustering based evolutionary algorithm, FCEA)与高价单目标优化算法(Efficient global optimization,EGO)进行融合,基于Kriging模型提出了一种改进的多目标优化算法(FCEA-EGO)。在FCEA-EGO算法寻优过程中,利用模糊C均值聚类算法从整个种群中选择相似个体进行遗传操作,引导算法进行寻优;基于EGO算法的校正点选择机制,逐步修正校正点,提高Kriging模型精度。实验结果表明,FCEA-EGO算法相对于典型的高价多目标优化算法MOEA/D-EGO、ParEGO、SMS-EGO具有更优异的求解能力。最后,基于FCEA-EGO算法对某轻型飞机的齿轮减速器进行了优化设计,验证了其求解实际工程优化问题的能力。     

基于Kriging模型的多目标代理优化算法其收敛性评估

为提高黑箱系统优化设计的效率,基于Kriging模型、期望超体积改进和可行性概率准则,提出一种改进的多目标代理优化算法.该算法的可行域探索准则包含考虑试验点间距离的项,对可行域非连通的优化问题也有效;Pareto解集改进准则以同时优化期望超体积和可行性概率准则为目标,在改进Pareto解集的同时兼顾了对可行域边界的刻画;最后,结合条件模拟方法和随机集理论,提出一种不依赖真实解集的算法收敛性评估方法.通过两个算例将提出的优化算法与已有算法进行对比分析,结果证实了所提算法的高效性及算法收敛性评估方法的可行性.     

基于Kriging模型的多目标代理优化算法及其收敛性评估

为提高黑箱系统优化设计的效率,基于Kriging模型、期望超体积改进和可行性概率准则,提出一种改进的多目标代理优化算法。该算法的可行域探索准则包含考虑试验点间距离的项,对可行域非连通的优化问题也有效;Pareto解集改进准则以同时优化期望超体积和可行性概率准则为目标,在改进Pareto解集的同时兼顾了对可行域边界的刻画;最后,结合条件模拟方法和随机集理论,提出一种不依赖真实解集的算法收敛性评估方法。通过两个算例将提出的优化算法与已有算法进行对比分析,结果证实了所提算法的高效性及算法收敛性评估方法的可行性。     

基于Kriging模型的斯特林发动机密封腔压力多目标优化

为提高斯特林发动机活塞杆动密封结构的密封性能,减少密封结构的磨损量,以某型斯特林发动机为对象,将其密封腔压力作为优化变量,分别以动密封环的磨损量,密封环与活塞杆的接触应力为响应指标,构建活塞杆密封环的磨损性能和密封性能Kriging模型;以提高密封结构密封性能,降低密封结构磨损量为优化目标,以构建的Kriging模型为目标函数,建立斯特林发动机密封腔压力多目标优化模型。使用NSGA-Ⅱ算法对密封腔压力值进行多目标寻优,得到斯特林发动机密封腔压力的优化值为6.95 MPa。利用斯特林活塞杆密封性能试验平台进行试验,结果表明:优化的密封腔压力在保证活塞杆密封结构密封性能的同时,能够有效减少密封环的磨损量。     

轻型货车车架的多目标稳健优化设计

建立轻型货车车架的有限元模型,把稳健优化设计方法和有限元方法相结合,在保证车架强度、刚度和一阶扭转模态达到设计要求的前提下,实现轻型货车车架的轻量化.并且使得车架的刚度、强度和一阶扭转模态对于设计变量不敏感,提高车架的稳健性.     

Kriging模型并行加点策略的多目标优化方法

针对复杂机械装备多学科多目标优化设计成本高、周期长等问题,提出一种近似模型与并行加点策略相结合的多目标优化方法。基于Kriging模型,将添加更新样本点定义为同时考虑Pareto最优解和预测误差的动态多目标优化问题,应用改进NSGA-II优化算法和极大极小距离准则,确定最优的并行更新样本点,在提高Kriging模型精度的同时实现多目标优化。测试函数验证和实例结果表明,该方法可有效提高复杂系统多目标优化效率,同时获得收敛性和分散性俱佳的Pareto最优解。     

基于仿真试验和Kriging模型的多目标优化问题全局优化算法

针对复杂工程系统的多目标仿真优化问题,基于Kriging模型,提出一种将优化过程与试验过程相结合的全局多目标优化算法。该算法利用构造的加点准则序贯选取能应对约束和逼近真实Pareto解集的试验点,只需少量仿真试验就能得到优化问题的高精度Pareto解集。考虑试验点的可行性概率、间隔距离和Kriging模型的不确定性,设计亦能有效辨识非连通可行域的加点准则;提出以最大化试验点的期望超体积改进和可行性概率为目标的近似Pareto解集改进准则,使新试验点兼顾改进近似Pareto解集的质量和精确刻画可行域边界。通过三个数值算例将所提算法与已有算法进行比较,计算结果验证了所提算法的有效性和高效性。     

基于Kriging模型的发动机罩多目标优化设计

为提高轿车CNCAP行人保护性能,应用拓扑优化方法对某款轿车的发动机罩内板进行结构改进,以达到降低行人头部损伤值的目的。先以发动机罩内板、外板、加强板及铰链的壁厚为设计变量,采用最优拉丁方法生成样本数据,通过仿真分析,构建了关于发动机罩质量、头部损伤值及模态的Kriging近似模型;然后利用NSGA-Ⅱ（非劣分层遗传算法）多目标进化算法寻优求解。结果表明：改进后的发动机罩不仅安全性和防振性得到改善,而且质量减小,模态值提高,实现了安全、防振及轻量化的设计目标。     

基于Kriging近似模型的轨道主冷叶轮多目标遗传优化

为最大限度地减小叶轮质量,通过反求模型和网格密度精度的分析,对叶轮结构进行数值计算,并构造了拉丁超立方试验设计模型和Kriging近似模型,得到叶轮结构的采样空间和高精度的近似模型用来代替数值分析,提出了轨道轴流风机叶轮结构多目标遗传优化方法。采用该方法分析了主要技术参数对叶轮结构受力的灵敏性,并找出了对叶轮结构应力影响最大的参数。叶轮结构通过优化后,质量减小了31.7%,大大节省了材料的成本,最大应力值也由初始方案的21.5MPa变为16.5MPa,有效地提高了叶轮的力学性能。优化后通过滑环引电器和动静态应变测试系统对风机叶轮进行动静态试验,并设计了叶轮旋转机械的工艺工装和试验方案,试验结果与计算结果十分吻合,且动应力相对很小,因此,叶轮具有良好的力学和振动性能,在工程应用中具有较高的价值。     

电控空气悬架系统参数的多目标优化

针对传统悬架将结构参数与控制参数分开设计,易造成系统失去全局最优的不足,本文以电子控制空气悬架为例提出一种对其结构/控制参数多目标优化的方法。首先建立了带附加气室空气弹簧和电磁阀式减振器空气悬架数学模型,运用台架试验的方法验证了所建模型的精度。设计了LQR控制器对减振器阻尼力控制,选取带附加气室空气弹簧节流孔尺寸作为优化结构参数,控制器与振动加速度有关的权系数作为优化的控制参数,运用多种群遗传算法分别对系统结构/控制参数多目标优化,控制参数优化,结构参数优化。优化结果显示,相对于系统结构参数与控制参数分开优化,悬架系统结构/控制参数多目标优化后系统性能得到进一步提升。     

基于Kriging近似模型的某轿车前悬架不确定性优化

针对前悬架确定性优化没有考虑参数不确定性时存在的问题,提出了一种考虑不确定性因素的前悬架不确定性优化方法。应用ADAMS/Car建立了某轿车麦弗逊式前悬架模型,在ADAMS/In-sight中进行了悬架设计硬点参数的灵敏度分析,针对灵敏度较大的设计硬点参数和所考虑的不确定性量,建立了车轮定位参数在车轮跳动过程中的Kriging近似模型,简化了优化过程。针对该近似模型进行了动力学分析,运用经过改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和隔代遗传算法(IP-GA)进行了多目标不确定性优化求解。优化结果表明,该不确定性优化方法具有较高的有效性和精确性。与确定性优化结果的对比表明,不确定性优化具有更好的鲁棒性。     

某后独立悬架硬点坐标的多目标优化

基于悬架结构特点和空间解析几何方法,根据连接硬点建立梯形多连杆独立悬架的运动学理论模型和虚拟样机模型,对比分析悬架的运动特性,确定了待优化的设计目标。然后利用Adams/Insight模块分析硬点坐标的灵敏度,确定了优化问题的设计变量。分别采用基于虚拟样机模型的DOE试验优化设计、基于理论数学模型的多目标遗传算法和基于响应面近似模型的多目标遗传算法处理悬架多变量多目标优化问题,对比分析了它们的优化精度和在后悬优化问题上的应用特点,确定了最佳硬点调整方案,使后轮前束角、外倾角和单侧车轮跨距变化量的变化范围分别减小了62.5%、30.8%和11.8%。     

货车车架多目标拓扑优化

为了减轻货车车架质量,并提高车架结构的刚度和低阶频率,基于固体各向同性材料惩罚模型材料密度插值法与折中规划法,建立了以柔度最小化和低阶频率最大化为目标的模型,对车架进行拓扑优化,得到最佳传力路径。根据最佳传力路径重新构造车架模型,并进行静动态分析。与原模型相比,新模型减轻了质量,提高了刚度与低阶频率,实现了优化目标。     

悬架参数多目标性能优化

以多体动力学理论为基础,利用机械动力学分析软件ADAMS建立某轿车的整车虚拟样机模型。研究悬架系统对乘员舒适性及车辆对道路破坏程度的影响规律。根据行驶平顺性和道路友好性各自评价指标进行了数值计算,分析了行驶车速、悬架弹簧刚度和减振器阻尼对车辆平顺性和道路友好性的影响,最后得到了优化的悬架参数。通过比较优化前后的车辆对道路的动载荷,提出了对车辆悬架设计与使用方面的有益建议。     

基于Kriging模型的并联机器人机构的多目标优化设计

为了提高并联机器人机构的性能特性,对机构参数进行优化设计分析,以达到性能指标最优的目的。先对应用于盾构拼装机的并联机构进行了运动学分析,利用封闭矢量法建立了逆解方程,并在此基础上求解了表征驱动关节输入和动平台输出映射关系的雅可比矩阵。引入衡量并联机构性能的全域运动灵巧度和全域承载能力指标,并以结构参数为设计变量,性能指标为优化目标,基于Krigring近似模型,利用多岛遗传算法对并联机构进行多目标优化,最终得到Pareto解集,并选取了机构参数的最优解。结果表明,基于Kriging模型的多目标优化对机构性能有明显的改善。     

基于Kriging模型的快速拆装叶轮轮盘多目标优化设计

为了降低叶轮安装端面变形量以及减轻叶轮质量,对快速拆装形式的叶轮轮盘结构进行多目标优化设计,使用拉丁超立方试验设计和有限元分析生成初始样本数据并构造出Kriging近似模型,运用遗传算法对近似模型进行寻优。对优化后的参数值进行工程取整并进行有限元分析得出叶轮轮盘结构设计模型,最终优化结果显示叶轮质量减小了15%,叶轮摩擦端面轴向变形量降低了29%。优化后的叶轮模型可提高拉杆螺栓连接转子结构的可靠性。     

基于COMSOL的某轻型货车排气消声器设计

针对传统消声器设计存在的样件试制与试验周期长、成本高等问题,提出了一种基于正交优化设计思想,结合COMSOL软件设计发动机排气消声器的方法。首先,基于某轻型货车发动机的相关参数,匹配设计了排气消声器的相关结构参数;其次,利用COMSOL软件建立了消声器的声学仿真分析模型,并进行了传声损失分析研究;最后,基于正交优化设计理论对消声器的相关结构参数进行了正交优化试验研究。研究表明,结构参数优化设计后的消声器平均消声量可达32dB。