基于自适应近似模型的液压挖掘机轻量化设计

为解决挖掘机工作装置传统设计保守,导致大量能源资源消耗以及严重的环境排放问题,提出一种基于自适应近似模型的结构轻量化设计方法。计算结构设计参数对质量、变形和应力的综合贡献度,筛选作用显著的参数作为设计变量。构建近似模型资源池,根据最大的决定系数自适应构建近似模型的响应面。在此基础上建立以最小质量为目标,应力与变形为约束的优化模型,结合遗传算法开展结构轻量化设计。结果表明所提方法实现某型号液压挖掘机动臂减重9.38%,并通过仿真验证应力和变形满足动臂的设计要求。     

基于Kriging近似模型的车架轻量化优化

为了在减轻车架重量的同时尽可能提高其动、静态结构性能,以车架纵梁、横梁结构参数为设计变量,特别采用最优拉丁实验设计方法进行了样本数据设计,并运用Kriging方法构建了车架NVH、扭转刚度、弯曲刚度及车架质量等性能参数的多目标优化系统的近似模型,利用模糊多目标粒子群算法对近似模型进行了优化,得到了Pereto最优解集。结果表明,所建立的Kriging近似模型适合解决组合优化问题,在多个性能指标满足设计要求的同时,成功实现了车架结构的轻量化。     

基于神经网络和响应面近似模型的车门性能多目标优化

通过优化前车门模态、刚度以及轻量化,以改善整车性能和车内舒适性是车辆NVH的研究热点之一。以某乘用车左前车门为研究对象,计算分析其模态和刚度性能。以关键零部件厚度为设计变量,通过最优拉丁超立方试验设计获取样本数据,构建车门模态、刚度及质量的神经网络和响应面近似模型。以车门一阶弯曲模态频率最大化、质量最小化为优化目标,其余性能为约束,运用NSGA-II遗传算法进行性能多目标优化。结果表明:车门一阶弯曲模态频率提高1.24Hz;车门质量减少3.63kg,轻量化率为13.57%,其余性能均达标。基于多种类近似模型的多目标优化方法可有效提升车门性能。     

基于近似模型的城市客车车架轻量化设计研究

传统新能源客车车架的设计过于保守,为减轻车架结构自重,减少制造成本,提出一种基于近似模型的城市客车车架轻量化设计方法。以某城市客车车架为研究对象,构建有限元模型,利用ANSYS有限元软件对车架最危险的扭转工况进行有限元分析。根据车架有限元分析结果,利用Isight软件构建车架的Kriging近似模型,对车架的主要承载梁进行尺寸优化设计。优化结果表明,在保证汽车各方面的性能要求下,优化后的车架总质量减轻了14.2%,强度有所提高。     

基于近似模型的C96翻车机轻量化设计

针对大型翻车机多工况多变量强隐式约束的优化问题。文中建立了翻车机在不同工况下的有限元模型,并通过仿真评估确定了设计工况,同时借助主因素和主效应分析法分层筛选了优化设计变量,压缩了优化设计空间,基于拉丁超立方试验设计,构建了响应函数与设计变量间的近似模型以及翻车机整体结构的轻量化设计优化模型,最终实现了C96型翻车机的轻量化设计,相对原始设计质量减少12.9%。该方法可为多工况多变量的工程优化问题提供参考。     

EW组合近似模型在概念铝车架断面轻量化设计中的应用

首先提出一种组合近似模型的建立方法——EW法,并将其用于铝合金车架弯、扭刚度和弯、扭模态性能的预测中,对比其与另外3种单一近似模型Kriging、RBF、RSM以及两种组合近似模型EI、EG的预测性优劣,结果表明,采用EW法建立的近似模型在组合近似模型中有最高的预测精度与预测稳定性,且与单一近似模型RBF在具有相近预测稳定性的情况下比较,弯曲刚度、扭转刚度、弯曲模态及扭转模态预测精度R 2的均值分别高出1.33%、0.50%、1.76%和4.97%,RMAE的均值分别减小56.3%、58.0%、41.0%和25.6%。基于上述分析,选择预测能力最强的EW法建立组合近似模型,采用退火算法对概念铝车架断面尺寸进行轻量化设计,结果表明,在弯曲刚度和扭转刚度分别提升1.79%、2.67%,弯曲模态和扭转模态分别提升3.47%、1.04%的情况下,质量降低4.98 kg,轻量化效果明显。     

桥式起重机主梁轻量化设计方法研究

采用有限元软件Ansys对桥式起重机轻量化设计存在以下问题:大多以静态指标为设计准则,忽略了动态性能;整个过程耗时较长;且优化后常要对参数进行圆整,弱化了优化效果。以20 t—22.5 m桥式起重机为例,综合利用Ansys和多学科设计优化软件Isight,以拉丁超立方设计、BP神经网络、Hooke-Jeeves算法为理论基础,提出一种效果较好且计算成本较低的桥机主梁优化设计方法。通过这种方法,缩短了优化时间,主梁质量减少了14.84%。     

基于移动最小二乘响应面方法的整车轻量化设计优化

汽车轻量化是汽车产业发展方向之一,也是一个汽车厂商和国家技术进步、先进程度的重要标志。优化汽车的结构设计是实现汽车轻量化的有效途径之一,文中采用拉丁方试验设计方法进行样本数据设计,同时,为了提高了计算效率,将基于移动最小二乘拟合的响应面近似模型引入到整车正碰优化设计的复杂系统中,并利用序列响应面优化方法对近似模型进行优化,避免了整车碰撞传统优化设计方法计算量大,且在碰撞非线性系统优化中常常易导致收敛缓慢甚至不收敛的缺点。在满足了CMVDR294安全法规的同时,使汽车车身一些部件的板厚达到合理的配置,从而达到使汽车重量得到一定程度的减轻的目的。     

基于多目标优化的乘用车后排座椅轻量化设计

提出第二代非劣排序遗传算法(NSGA-II)结合响应面法(RSM)-径向基神经网络方法(RBF)混合近似模型和逼近理想解排序(TOPSIS)方法对某乘用车后排座椅进行结构-材料一体化多目标轻量化设计研究。结合有限元理论建立仿真模型,并通过行李箱碰撞试验验证仿真模型的正确性,根据工程经验和座椅靠背骨架吸能分析确定了6个优化部件厚度、材料的设计变量及取值范围;采用RSM-RBF混合近似模型方法拟合设计变量与响应之间的关系;利用NSGA-Ⅱ算法对优化问题进行求解,得到Pareto最优解集。最后采用基于熵权TOPSIS方法对Pareto最优解集进行排序确定最佳折中解。结果表明:在满足各项安全性能法规的前提下,乘用车后排座椅减重3.57 kg。     

基于响应面法的燃料电池商用车储氢系统多目标优化设计

以某燃料电池商用车储氢系统为研究对象,为提升其抗冲击能力和满足结构轻量化设计要求,利用HyperMesh软件建立储氢系统有限元模型,对其结构进行多目标优化设计。依据GB/T 26990—2011要求对储氢系统进行仿真分析,仿真分析结果表明,氢气瓶与固定部件的相对位移小于13 mm,固定部件强度、刚度均满足国标要求;但氢气瓶受向上8g冲击力时储氢系统框架的最大应力超过材料屈服强度。结合储氢系统结构质量分布情况,选取储氢系统框架关键部件厚度作为设计变量,以储氢系统质量和氢气瓶受向上8g冲击力时框架最大应力为优化目标,运用最优拉丁超立方试验设计,建立响应面近似模型,最后采用第二代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-Ⅱ)进行多目标优化。结果表明,优化后储氢系统的质量减少了3.6%,氢气瓶受向上8g冲击力时储氢系统框架最大应力减小了20.2%,满足强度、刚度要求,优化后的框架设计更加合理,储氢系统结构安全性和轻量化程度均得到提升。     

基于TOPSIS法的大型床身优选设计

以球形蜗杆砂轮磨齿机的床身为研究对象,设计了不同的床身结构作为备选方案,并建立了各方案参数化模型,对其进行了灵敏度分析和多目标优化计算确定其最优尺寸参数,通过对其进行有限元分析获得了优选决策的初步数据。建立了床身优选评价的TOPSIS数学模型,经计算求解优选出最佳方案。对比分析了优选前后床身的静态和动态性能,验证了床身的优选结果的有效性,完成了球形蜗杆砂轮磨齿机床身的优选设计。     

改进熵权逼近理想解排序法的航空发动机限寿件模糊风险评估

以航空发动机限寿件典型故障模式为评估对象,将风险指标模糊化,并以信息熵权作为属性权重,对逼近理想解排序（TOPSIS）方法进行改进,提出一种新的限寿件风险评估方法。以故障模式的严重度、发生频度和被检测难易度这3个参数为主要风险指标,建立三角模糊数决策矩阵,并进行规范化处理;在限寿件故障数据为小子样的情况下,运用熵权法,集成相关专家和工程人员的决策信息计算风险指标的熵权,并作为加权向量对规范决策矩阵进行修正;利用TOPSIS法进行评估。应用实例分析与计算,用正负理想解、欧氏距离和相对接近度等数据对5种故障模式进行模糊风险评估。结果表明,改进熵权TOPSIS的模糊风险评估方法可以实现评估对象的精确排序,比危害性矩阵作图法分析效率更高,能够为故障模式影响分析（FMEA）方法中制定预防措施和降低风险提供可靠依据。     

基于灰数逼近理想解排序法的夹具设计方案评价

夹具设计的优劣直接影响着工件的质量和精度。分析了定位基准的选择方法,构造了定位基准指标因子表达式,并建立了定位方案层次结构模型。在此基础上,建立了基于约束自由度因子、加工刚度因子和工艺成本因子等指标的夹紧方案评价模型。采用灰数逼近理想解排序法方法对定位方案进行了评价,并利用其评价结果对夹紧方案进行了评价。最后,通过实例验证了所提方法的可行性并确立了最优夹具设计方案。     

基于组合赋权的机床加工工艺参数多目标综合决策方法

针对机床加工过程的复杂性,提出了考虑传统决策指标和资源环境属性决策指标的多目标决策方法。依据层次分析法和指标相关性的指标权重确定方法对各指标进行主客观组合赋权,采用TOPSIS设定正负理想序列,分别采用欧氏距离法和灰色关联法对各实验组(工艺参数组合)进行排序,剔除两种方法下排序差异大的方案,得到了折中的最优工艺参数。最后,以平面磨床磨削实验为例对该方法进行了论证。     

基于贝叶斯网络和理想解动态群决策的故障诊断方法

为综合利用多属性信息和历次故障搜索结果反馈信息进行故障诊断,提出一种基于贝叶斯网络和理想解动态群决策的故障诊断方法。以砼泵分配阀液压系统为例,利用贝叶斯网络对系统进行分析并求解根节点的后验概率和关键重要度;根据本次诊断成功与否对下次最优搜索决策影响程度的大小,定义出启发函数求解启发式信息价值;考虑后验概率、关键重要度和启发式信息价值等因素,利用基于熵权的理想解法求取搜索方案的群体理想解和逆理想解,得到故障搜索最佳方案;考虑历次故障搜索最佳方案对当前搜索方案的影响,最终求得故障搜索的最佳方案序列。该方法克服了单属性决策和群决策方法的不足,提高了故障诊断的可行性和诊断效率。       

基于相对距离尺度TOPSIS法的机床结构优选设计研究

为了合理、高效地进行结构改进及优选设计,提出了采用相对距离尺度的改进TOPSIS评价方法,以对多种备选方案进行综合分析和优选。首先确定评价指标,建立原始数据矩阵;然后得出各评价指标的权重系数,根据可适应设计原则建立多个评价目标,并基于三种距离尺度的综合性能进行评价,总结三种距离尺度方法的特点;最后以某大型立式磨床的横梁设计方案为例,将它的12种变型作为评价目标,采用有限元分析,将其质量及动静热态特性作为评价指标,计算出三种方法下的12种评价目标的评价结果向量,并通过对比,选出综合考虑三种方法的最优评价方案。实践表明,基于相对距离尺度的TOPSIS方法能明确区分方案优劣,且与实际生产所选择方案相符合。     

多学科优化在后背门改进设计中的应用

在某SUV车型的背门模态分析中,背门1阶固有频率与发动机及路面的激振频率过于接近,这种情况会导致在日常行驶工况中车门产生共振,影响车门的NVH性能。本文中以对车门质量及1阶固有频率的灵敏度较高的几个构件的材料厚度为设计变量,采用最优拉丁方试验设计方法获得样本数据,并用响应面法构建了背门质量及1阶固有频率的近似模型,利用序列二次规划法对该两个近似模型进行多学科并行优化,在保证背门质量不增加的情况下,显著提高了背门的1阶固有频率。     

[数据驱动的产品设计]复杂产品设计方案的数据驱动多属性优化决策

At present, the quality of product design scheme mainly depended on the experiences and levels of designers, to solve this problem, a data-driven multi-attribute decision-making method for product design schemes was proposed, which might be applied to the evaluation of the best program at all stages of product design. Each group of reviewers used the TOPSIS method to evaluate the scheme, for the weight of decision criteria, the entropy weight method was used to determine the weights, the Borda function method was applied to assemble the decisions of each group, the final decision results were obtained, and the comprehensive evaluations of the design scheme were completed. This method was more fully used for data, avoiding subjectivity to the greatest extent, and the evaluation results were more reasonable. Finally, the method was applied to the design of oilfield polymer injection devices, and the opinions of designers, processors and managers are gathered to provide more comprehensive optimization decision results.     

高速干切滚齿工艺参数的多目标优化与决策方法

为降低高速干切滚齿加工能耗、提高滚齿加工质量,提出一种基于改进多目标灰狼优化(MOGWO)算法和逼近理想解排序法(TOPSIS)的高速干切滚齿工艺参数多目标优化与决策方法.分析了滚齿工艺参数,将切削参数和滚刀参数作为优化变量,构建了面向最小加工能耗和最优加工质量的多目标优化模型,采用改进MOGWO算法对所建的模型进行迭...     

基于领地行为的多目标粒子群算法及在板翅换热器设计中的应用

针对多目标粒子群算法易于陷入局部最优解的问题,提出基于领地行为的多目标粒子群算法。通过模仿动物领地行为中的领地占领、自我完善和寻找新领地三种子行为,提出领地半径动态更新技术来扩大种群搜索范围,采用交叉操作和高斯变异增加种群多样性和增强搜索能力,提出定总概率和期差概率提高粒子寻优的有效性,实现对多目标粒子群算法的改进。同时采用改进的逼近理想解法群体多属性决策方法,实现对Pareto最优解的多属性模糊评价与优选。将算法应用于板翅式换热器多目标综合设计,可以快速、准确地获得合理的结构参数。