基于稳健性多目标优化的微客尾门轻量化设计

针对微客尾门结构的轻量化设计问题,提出了一种基于稳健性多目标优化的尾门轻量化设计方法。首先通过灵敏度分析方法筛选出了对尾门性能贡献量较大的尾门零件厚度作为设计变量,并建立了尾门各个工况响应的近似模型,其次以尾门扭转刚度、下垂刚度、尾门前三阶模态频率和抗凹分析点为约束条件,以尾门质量最小和第一阶模态频率最大和弯曲刚度位移量最小为目标,利用NSGA-Ⅱ算法对尾门进行了多目标优化,通过蒙特卡洛模拟技术对尾门进行了6σ质量水平和可靠度分析,并进行了6σ稳健性多目标优化。最终结果表明:优化设计后尾门结构在满足各性能要求的情况下实现了轻量化,质量减轻了2.28 kg,且弯曲刚度和第一阶模态得到提高;同时尾门结构各工况性能的稳健性也得到改善,达到6σ质量水平。     

基于6σ稳健性方法的滑移门平顺性优化研究

针对国内外滑移门平顺性优化的目标多为单目标,且没有考虑到不确定因素对优化结果影响的问题,提出了一种基于6σ稳健性设计的滑移门平顺性多目标优化方法。基于ADAMS/View建立了滑移门系统的刚柔耦合多体动力学模型,对其运动机构进行了参数化设计,通过灵敏度分析筛选出对滑移门动力学特性影响较大的结构参数作为设计变量;建立了滑移门系统的二阶响应面近似模型,采用遗传算法对滑移门运动机构进行了多目标确定性优化,采用蒙特卡洛抽样法对确定性优化结果进行了6σ质量分析;对滑移门平顺性进行了6σ稳健性优化。研究结果表明:优化后的中导向轮载荷峰值和滑移门质心加速度峰值相比初始值分别降低了36. 3%和23. 8%,在提升了滑移门平顺性的同时,稳健性和可靠性也得到了提高。     

基于RSM近似模型的客车车架稳健性设计

为提高客车性能的稳健性和约束的可靠性,选取城市客车最危险的扭转工况,对客车车架进行了有限元分析计算,利用最优拉丁超立方试验设计对初始变量进行灵敏度分析,筛选出对响应影响较大的15个设计变量;基于RSM近似模型,采用下山单纯形法算法对车架进行确定性优化,得到一组最优解;以确定性优化解作为初始值,结合最优拉丁超立方试验设计方法与下山单纯形算法,以质量最小以及它们的标准差和均值最小为目标进行多目标稳健性优化,可供汽车车架轻量化设计参考。     

基于拓扑优化与6σ稳健性的检修工装支撑座轻量化设计

为了充分发挥踏面制动单元(TBU)检修工装支撑座的轻量化潜力和提高优化设计的可靠性与稳健性,提出将拓扑优化与6σ稳健性优化相结合的优化策略。通过基于变密度法的拓扑优化设计,提取支撑座的拓扑结构。基于中心组合试验设计方法和有限元数值模拟技术建立系统的响应面模型。基于该模型建立支撑座的6σ稳健性优化设计模型,并采用序列二次规划法进行优化求解,利用均值一次二阶矩法获得优化结果的可靠度并转化为相应的σ水平。结果表明,优化后的支撑座各设计变量、强度和刚度的可靠度均为1,均达到了8σ水平,减重率达67. 0%,轻量化效果显著;且与拓扑优化后对其进行传统的确定性轻量化设计相比,该方法不仅使支撑座的强度和刚度得到了增强,而且还提高了优化设计的可靠性、强度与刚度的稳健性和重量的一致性。证明了该方法的有效性。     

基于协同优化和多目标遗传算法的车身结构多学科优化设计

在汽车车身结构NVH和侧面碰撞安全性研究中,实施多学科多目标优化的可行性设计。通过试验设计制定试验方案并进行数据采样,构建考虑整车侧撞安全性、白车身模态、静态弯曲刚度、扭转刚度和轻量化等性能的响应面近似模型,然后对车身结构分别进行确定性和可靠性轻量化单目标设计。最后,运用多目标遗传算法结合多学科协同优化对车身结构进行多目标优化设计,获取Pareto最优化解集。研究结果表明:可靠性优化设计较确定性优化设计而言,能考虑产品设计和生产过程中的不确定性因素,保证产品稳健性;车身结构的多目标优化设计全面考虑了车身结构轻量化、NVH和碰撞安全性能等多学科之间的耦合和解耦;设计者可按需选择其满意的优化结果,这将大幅缩减产品开发周期、降低产品开发成本。     

稳健性和轻量化在车门结构优化设计中的应用

目前多数的轻量化研究,通常基于尺寸、形状、位置等某一单方面的设计因素展开,而忽略了各因素之间的交互性。另外,设计变量在制造生产过程中不可避免的存在一定范围内的波动。针对现有车门产品,结合多种类的设计因素,并考虑设计变量的波动对产品性能的影响,采用试验设计方法构造高精度的响应面模型,结合多岛遗传算法、蒙特卡罗模拟技术,对车门结构进行6σ稳健性与轻量化改进设计。结果表明,本研究在减轻车门质量的同时显著提高了产品性能及性能的稳健性。     

基于IRSM和IP-GA的车架非概率可靠度优化

以某牵引车车架为研究对象,对车架进行有限元分析,求车架结构的强度值。制造车架材料的密度和弹性模量存在不确定性,在求解可靠度时,要考虑这些参数的不确定性。运用改进响应面法(IRSM)构建不确定变量、设计变量与强度值之间的近似模型,求得车架原厚度的非概率可靠度指标。以设计变量相关车架部件的质量最轻为目标函数,车架原厚度可靠度指标为约束构建非概率可靠度优化模型。运用隔代遗传算法求解不确定性优化,并与确定性优化相比较。计算结果表明:在不降低车架原厚度可靠度指标的基础上,确定性优化和不确定性优化都能够做到轻量化,且不确定优化比确定性优化多减轻20 kg质量,有重要的优化设计价值。     

基于6σ稳健设计的轿车侧碰车身B柱轻量化研究

考虑不确定性因素的稳健设计是提高轿车设计中结构可靠性与碰撞安全性的有效途径。传统的轿车车身优化设计,由于忽略加工、制造和环境等不确定性因素,导致设计目标如碰撞性能或者轻量化效果不稳健。研究了考虑不确定性因素干扰下的6σ稳健性设计,以某轿车侧面碰撞为实例,首先根据相关碰撞法规建立了准确的有限元模型并进行了验证,然后在建立了确定性优化模型以及代理模型后,采用序列二次规划算法求得了最优解并进行可靠性分析,最后采用6σ稳健性设计方法对原车身B柱进行了轻量化研究和改进并与确定性优化结果以及原车身B柱进行了对比分析。分析结果表明,优化后的轿车车身B柱碰撞工况下性能稳健性得到全面的提高,且质量相比于原车身B柱减小了3.2%。     

门式启闭机门架结构6σ稳健优化设计

以重量减轻为目标,对启闭机门架结构的确定性优化结果进行可靠性分析,优化结果的可靠度为86.5％,可靠度不高.针对传统确定性优化设计中没有考虑不确定因素对产品性能和质量的影响,其优化结果可靠性和稳健性往往较低的问题.基于6σ质量设计方法、蒙特卡洛模拟法、多岛遗传算法,采用多学科设计优化软件ISIGHT对门架结构进行6σ-稳健优化设计.计算结果表明,经6σ稳健优化后门架结构自重降低了21.6％,其可靠性和稳健性显著提高,可靠度达到98％,为门式启闭机门架优化设计提供理论指导.     

基于响应面的码垛机器人承载体多目标优化

针对4自由度码垛机器人承载体结构轻量化设计的需要,在对码垛机器人腕部旋转部分结构设计和受力体末端执行器承载体动态性能分析的基础上,建立了一种将多目标优化和响应面优化相结合的优化算法,以承载体的尺寸作为设计变量,以承载体的刚度δ、强度σ、一阶频率f、质量M最轻为优化目标进行优化设计,优化的结果表明:优化后的质量的到明显减少,一阶固有频率有所提高,变形量有所减小,强度有所增大,但不影响其性能,达到轻量化的优化效果。