基于Taguchi方法的车门结构稳健性优化

以某桥车左前门为研究对象,将稳健设计方法应用于车门结构优化设计,运用Taguchi方法中的参数设计法进行稳健设计。将车门板件厚度作为控制因素,材料特性以及载荷作为误差因素,通过正交试验、SN比试验以及方差分析,找出对车门下垂刚度和一阶固有频率最敏感的控制因素,获得控制因素的最佳组合。算例结果表明,采用稳健设计方法,不仅可提高车门结构性能的稳健性,而且可减轻车 门的重量,具有较强的工程实用性。     

基于HyperStudy的车门结构多目标优化方法研究

运用Optistruct求解器对某国产车门的静态刚度和模态性能进行分析,经与该公司的目标值进行对比,发现车门的刚度性能分配不合理且模态性能不满足要求。根据分析结果,以降低车门质量、满足车门性能要求为目的,提出基于Hyper Study通过Hammersley试验设计构造出各工况响应的Kriging模型并对车门结构进行多目标优化。优化后的车门提高了模态性能、合理分配了刚度并取得了良好的轻量化效果。最终用实验对该优化方法的精度和可靠性进行了验证。     

基于TOPSIS-熵的计量泵设计方案优选

计量泵广泛应用于石油、化工、制药、食品、饮料、冶金、电力等行业,它的设计方案直接影响整个系统的设计周期、成本和质量。为获得合理的设计方案,在逼近理想解的排序法(TOPSIS)基本理论的基础上,建立新型计量泵设计方案评价模型,充分利用了决策信息,使评价结果更为合理;对于指标权重,应用熵法确定,避免了传统的专家直接给出的指标权重不够客观的弊端;计量泵设计方案评价指标体系则通过广泛调研和分析而建立。实例表明此方法具有可行性和有效性。     

离散多目标优化问题的研究

现有优化方法大多针对连续变量,用于离散变量优化的方法较少,尤其离散多目标问题的优化的方法更少。总结了离散多目标问题的优化方法,并指出了其发展趋势。     

基于灰色理论的车门系统参数多目标优化

针对车门系统设计参数选择问题,提出了一种基于灰色理论的参数多目标优化方法。对车门系统设计参数中的可控因子进行正交试验设计,利用有限元方法获取车门下沉量和车门质量在不同参数组合下的响应值,并依据不同参数组合下的车门制造工艺确定车门成本。采用灰色相关理论对试验结果进行计算和分析,得到各因子在不同水平下与车门下沉量、车门质量、车门成本的关联系数和关联度,确定了一组各因子的优选组合,经试验验证,取得了较好的效果。     

基于多目标优化的电动汽车车门防撞梁通用化开发

为解决电动汽车开发中防撞梁尺寸、材料、质量、性能都不一致的情况,实现其通用化开发,提高车门总成的设计开发效率和性能集成水平,以电动汽车车门防撞梁通用化开发为例,采用试验设计、虚拟仿真和多目标优化方法,对车门防撞梁参数进行多目标优化。结果表明：优化后的电动汽车车门防撞梁满足耐撞性和轻量化要求,同时提高了通用化水平,为车身部件通用化开发提供了有效的参考。     

基于多目标优化策略的螺旋弹簧可靠性稳健优化设计

应用可靠性稳健优化设计理论和多目标决策方法,将车辆螺旋弹簧的可靠性稳健优化设计转化为多目标问题.运用层次分析法选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出基于层次分析法的多目标粒子群算法,并将该算法应用于可靠性稳健优化设计的多目标模型求解中.与传统方法相比,该方法简便、易行,并能迅速准确地得到车辆螺旋弹簧的可靠性稳健优化设计信息.     

基于车门结构的多目标优化设计方法研究

为了同时考虑车门结构多响应的最优性和响应对可控因子波动的稳健性问题,文中基于车门的1阶频率、侧向刚度、垂直刚度、侧面碰撞多种工况,提出了一种多目标优化设计方法。通过对整车碰撞模型的简化,提高设计效率,采用拉丁超立方试验设计和响应面方法得出各响应的近似数学模型,并在此基础上构建包括最优性和稳健性在内的总体多目标优化模型,最后利用遗传算法对其进行求解。最终优化结果在车门质量不增加的情况下,各个响应的最优性和车门结构整体稳健性都有提高,达到了预期优化效果。     

基于多目标优化的车辆转向机构稳健设计

汽车的转向机构一般应用传统的确定性优化方法设计,没有考虑不确定因素对汽车运动轨迹的影响。然而,不确定因素破坏了转向机构的运动轨迹,加重了轮胎的磨损。为了减小不确定性运动误差对车辆整车性能的影响,应用响应面模型建立了某型车整体式转向机构的多目标稳健设计模型。通过与原车数据的对比分析,得出该方法改善了汽车的整车性能,提高了各优化目标的稳健性。     

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。     

基于损失模型汽车传动轴Taguchi稳健设计的研究

稳健设计是一种新型的现代设计方法，它以提高产品品质、降低产品成本为宗旨。通过对Taguchi稳健设计方法的研究，借助于信噪比和正交实验两个工具，求出了目标函数的Taguchi稳健设计解，完成了汽车传动轴的稳健设计。     

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。     

基于梯度法的多目标稳健设计研究

针对多目标稳健设计问题,提出了基于梯度信息的稳健性设计方法。首先构建了多目标稳健性数学模型,在模型中把目标之一的均值作为约束,而把目标之二的稳健性作为优化目标。进一步地,针对复杂系统的多目标稳健设计中梯度难以计算的问题,提出了利用基于近似梯度的方法来进行稳健设计,并引用一个活塞的实例来验证所研究方法的有效性,与其他的稳健设计方法进行了对比。研究结果表明这种近似梯度能够很好地解决复杂系统的多目标稳健设计问题,实现多个目标之间的权衡。     

基于梯度法的多目标稳健设计研究

针对多目标稳健设计问题,提出了基于梯度信息的稳健性设计方法。首先构建了多目标稳健性数学模型,在模型中把目标之一的均值作为约束,而把目标之二的稳健性作为优化目标。进一步地,针对复杂系统的多目标稳健设计中梯度难以计算的问题,提出了利用基于近似梯度的方法来进行稳健设计,并引用一个活塞的实例来验证所研究方法的有效性,与其他的稳健设计方法进行了对比。研究结果表明这种近似梯度能够很好地解决复杂系统的多目标稳健设计问题,实现多个目标之间的权衡。     

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。     

基于灰熵关联分析的表面贴装多目标优化

为了解决表面贴装工艺优化问题,构建以喂料器、贴放顺序和吸嘴更换次数为子目标的表面贴装多目标优化模型.将信息熵理论引入灰关联分析,建立灰熵关联分析法,把普通灰关联度转化为灰熵关联度,进一步基于灰熵关联分析法建立表面贴装三个子目标的灰熵关联度函数,提出基于灰熵关联的多目标差分算法.采用实数向量—位置排序的编码方式实现差分算法在表面贴装工艺优化中的应用.实验结果表明,差分算法得到的Pareto最优解集中的三个子目标函数值至少有两个好于遗传算法,且解集分布更均匀,说明灰熵关联分析法能够有效地实现贴装工艺的多目标优化.     

基于离散Fréchet距离的多目标优化方法

针对多目标优化问题中目标间相互冲突的情况,运用相似性理论客观地挖掘目标值间的信息,基于离散Fréchet距离构建一种新的多目标优化方法,建立Z-score标准化—Max值归一化的二元映射组合,用此二元映射组合处理Pareto前沿及理想解对应的各项子目标函数值,将其映射为离散有序点串,并构建多个比较曲线和一个参考曲线。用离散Fréchet距离度量参考曲线与比较曲线的相似程度实现多目标优化,并以该值为适应度值引导遗传算法进化。与另外3种算法进行仿真比较的结果表明,新算法求得的优化解和各项性能指标多数优于其他算法,证明了新算法的可行性和有效性。     

基于熵权与响应面模型的DPVC工艺多目标优化

为解决真空差压注型成形工艺参数优化问题,提出基于熵值权重法、响应面模型及多种群的改进遗传算法的真空差压注型工艺参数优化方法。采用正交试验设计和数值模拟方法获取试验样本数据,引入熵值权重法,从数理角度确定各项质量指标对产品综合质量的影响权重;结合中心复合实验设计和响应面模型,建立真空差压注型产品的综合质量评价模型;针对传统遗传算法的不足,提出一种基于多种群的改进遗传算法,从而完成对产品综合质量评价模型的优化求解;在自主开发的差压式数字控制V500-ND原型机上,通过对某摩托车前车灯灯罩的工艺参数优化实验,验证了所提方法的有效性,为真空差压注型成形工艺过程的制定提供了一种可行的工艺优化方法。     

基于熵权-改进TOPSIS法的驾驶室多目标优化

为了提升商用车轻量化优化效果,文中提出了一种基于熵权-改进逼近理想解排序法(TOPSIS)的驾驶室多目标决策方法。首先,对驾驶室有限元模型进行性能分析,并通过试验模态与仿真模态进行对比,验证了模型的准确性;其次,采用区域灵敏度分析,筛选出20个厚度和4个截面形状变量,并建立2阶响应面近似模型验证其精度;最后,采用第三代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)对驾驶室进行多目标优化设计,再联合熵权-改进TOPSIS法求得非支配帕累托解的相对贴进度,并以此作为多目标决策的最终结果。结果表明：与优化前相比较,驾驶室质量减小了24.9 kg,减幅达到8.1%,能够满足轻量化和性能需求。     

基于熵权TOPSIS方法的整车动力学性能多目标优化

为提高汽车行驶平顺性和操纵稳定性等整车动力学性能优化匹配效率,提出基于TOPSIS(Technique for ordering preferences by similarity to ideal solution,TOPSIS)方法的设计变量筛选策略。首先建立考虑下控制臂和扭转梁柔性的整车刚柔耦合虚拟样机模型,并通过下控制臂和扭转梁自由模态试验以及整车行驶平顺性和操纵稳定性实车道路试验验证所建整车刚柔耦合模型的正确性。采用试验设计方法研究下控制臂和扭转梁各结构参数分别对前后悬架性能的影响程度,提出基于熵权法和TOPSIS方法的结构综合贡献系数计算方法,以此为评价指标筛选出对悬架性能影响较大的结构参数作为整车性能匹配优化的设计变量,结合Kriging近似模型和NSGA-II算法(Elitist non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)对整车行驶平顺性和操纵稳定性进行多目标优化设计,获取Pareto最优解集,并确定出前后悬架系统的优化方案。研究结果表明,与优化前相比较,悬架系统优化后的整车行驶平顺性和操纵稳定性均有所提高,能够实现汽车性能的整体改善。