基于ISIGHT的轨道板运输车可靠性优化设计

轨道板运输车设计多依赖于经验,机身结构有较大的刚度、强度余量。为了保证结构的可靠性,充分发挥材料的承载性能,提出一种基于ISIGHT的轨道板运输车可靠性优化方法。该方法在原始设计时考虑不确定性因素对结构可靠性的影响,并将其集成到多学科优化软件ISIGHT中,构建神经网络近似模型,通过蒙特卡洛模拟技术,对结构进行6sigma质量分析;在质量分析的基础上引进优化模块,最后采用多岛遗传算法对目标函数寻优。结果表明,原始设计的轨道板运输车结构不满足可靠性设计要求;优化后,在满足结构可靠性的条件下,轨道板运输车结构质量减少了1 900.58kg,与优化前质量相比自重降低了13.89%,优化效果显著,对轨道板运输车的结构设计及改进有重要的实际意义。     

无砟轨道精调车轻量化设计

为使无砟轨道精调车结构悬臂处静刚度满足设计要求,并减少结构自重,对其进行优化设计。考虑到结构动态特性对结构性能的影响,首先,运用ANSYS软件对其进行谐响应分析,得出对精调车结构动态特性影响最大的固有频率;然后,以该阶频率和结构自重为优化目标,利用最优拉丁超立方试验设计方法对各变量进行灵敏度分析,获取最终设计变量;最后,在ISIGHT软件中建立了精调车结构的响应面近似模型,并利用粒子群算法对响应面近似模型进行多目标寻优。优化结果表明,精调车结构自重下降了6. 78%,第5阶固有频率上升为15. 67 Hz,满足了悬臂处静刚度设计要求,研究结果可为类似的精调车结构设计和改进提供参考。     

基于响应面法的龙门混凝土浇灌机优化设计

龙门混凝土浇灌机作为一种新型的混凝土浇灌设备,其设计多依赖于经验,设计的机身结构有较大的刚度、强度余量。为了充分发挥材料的承载性能,减少结构自重,提出了一种以龙门混凝土浇灌机各主要构件板厚为设计变量的优化方法。优化方法基于龙门混凝土浇灌机有限元模型,采用多学科优化软件ISIGHT中的拉丁超立方试验法对有限元模型进行灵敏度分析,筛选出对目标函数和约束函数影响较大的设计变量。利用筛选出的设计变量构建目标函数的响应面近似模型,最后采用多岛遗传算法对目标函数寻优。优化结果表明,在保证结构性能的前提下,龙门混凝土浇灌机结构质量减少了3 979 kg,与优化前质量相比降低了16. 7%,优化效果显著,对龙门混凝土浇灌机的结构设计及改进有重要的实际意义。     

基于响应面法的无轨门机T型架优化设计

针对无轨门机T型架设计存在冗余的现象,在满足设计要求的前提下,对T型架进行优化设计。以某无轨门机T型架的结构尺寸与板厚为初始设计变量,以刚度、强度与结构自重为输出响应,通过ISIGHT中的最优拉丁超立方设计方法生成初始样本点,利用试验分析筛选出最终设计变量。利用ANSYS与ISIGHT软件,建立响应面近似模型,以T型架的刚度与强度为约束条件,其结构自重最轻为优化目标,采用多岛遗传算法进行全局寻优。结果表明:该优化方法使T型架的质量减轻了36.12%,轻量化效果较为明显,为无轨门机T型架的设计与改进提供了一定的理论依据。     

关于液压支架掩护梁结构的改进设计

针对液压支架设计过程中存在的设计保守、设备自重较大、运输和维修困难的问题,基于Simulation对液压支架掩护梁可靠性进行优化设计。介绍了结构可靠性优化设计的流程,选取掩护梁箱体竖筋板、上盖板、下腹板为设计变量,以最大应力不超过材料屈服强度作为强度约束,应用Simulation有限元迭代计算后获取板厚最佳方案。优化后,掩护梁自重减幅达到13.1%,降低了支架生产制造的成本。该设计方案可为这类型的矿用机械结构优化设计提供参考。     

基于响应面法的多节伸缩臂设计优化

伸缩臂作为在施工作业的机械手臂具有广泛的应用,且其自重对支承它的下部构造也有至关重要的影响,故合理的设计伸缩臂结构在相应施工机械研发过程中占有重要地位。对于通常设计的伸缩臂在强度和刚度上有较大的富裕量,在满足力学性能的基础上,通过简化伸缩臂结构,建立有限元参数化模型,以伸缩臂的外形尺寸为设计变量,强度、刚度、承压稳定性为约束条件,整体重量为目标函数,利用ANSYS和ISIGHT软件,建立目标函数的二阶响应面近似模型,并运用遗传算法对模型寻优求解。研究结果表明,伸缩臂整体自重下降19.06%。相对于传统优化设计,效率和精度得到了明显提高,对同类伸缩臂结构优化设计方法对比及优选有一定的指导意义。     

磨床床身结构优化设计

基于参数化建模和结构优化设计理论,建立了某磨床床身的参数化有限元模型;以床身的筋板间距和壁厚为设计参数,在保证导轨刚度的条件下,采用整体优化和分层优化的方法分别对床身结构进行了优化设计,达到降低床身自重的目的,并对优化前后的结构进行了力学性能比较。整体优化是指同时优化所有的设计变量,而分层优化是指将设计变量根据其对设计目标和约束条件的影响进行合理分组,逐步优化。结果表明,采用分层优化技术可有效地解决设计变量较多的复杂结构优化设计。     

基于响应面法的挖掘机三油缸结构动臂轻量化设计

考虑到三油缸结构动臂的结构特殊性,以及传统经验方法在结构设计上的保守性因素,提出了基于响应面法的变厚度轻量化设计方法,并搭建了基于多学科优化软件Isight、有限元软件Nastran以及利用Python语言二次开发的集成优化环境。基于板壳理论与测试数据建立了三油缸结构动臂危险工况的有限元参数化模型,并以其主要板厚尺寸为初始设计变量,以结构强度、刚度及重量为模型响应,结合最优拉丁超立方设计法对初始变量进行了灵敏度分析,使用筛选后的设计变量拟合响应面模型(RSM);以结构强度和刚度为约束条件,动臂质量最小为目标函数,采用多岛遗传算法对响应面模型进行优化。结果表明,在保证结构性能的前提下,该方法轻量化设计后的动臂减重14.7%,优化效率较有限元模型提高84%左右,优化效果显著且大幅度缩短了设计周期。     

副车架侧边纵梁耐撞性优化设计

为了对全框式副车架侧边纵梁结构进行耐撞性优化设计,以副车架侧边纵梁结构参数为变量,建立了该结构耐撞性和轻量化优化问题的数学模型。运用方差分析法（ANOVA）选择对副车架侧边纵梁耐撞性和轻量化影响显著的结构因子作为主要设计变量,采用正交试验设计方法进行试验设计;运用LS-dyna软件进行碰撞模拟;根据有限元仿真结果建立了响应面近似模型,并对该近似模型解决该问题的可靠性进行了验证,结果表明,所建立的响应面近似模型适合解决组合优化问题。优化设计后的副车架侧边纵梁能在提高耐撞性能的同时,保持较好的轻量化水平。     

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。     

多学科优化设计在拼焊板车门轻量化中的应用

采用均匀拉丁方实验设计方法进行了样本数据设计,并且采用移动最小二乘响应面方法构建了拼焊板内板门系统的刚度、强度、侧碰安全性多学科系统的近似模型。利用连续二次规划优化方法对此近似模型进行了优化,将拼焊板内板焊缝线位置及各板件的厚度作为设计变量,在使车门系统的下垂刚度、强度及侧碰性能得到提高的同时,使得车门系统质量得到较大程度的减小。     

基于神经网络的三节伸缩臂参数灵敏度分析

根据设计要求,设计某型湿喷机机械手机构,用于解决在恶劣施工环境下代替人工作业的问题。三节伸缩臂作为该机械手机构的关键部件,设计较为保守,强度、刚度等均有较大余量,为减轻机械手机构的结构自重,使材料的力学性能得到最大化利用,以三节伸缩臂结构为研究对象,进行参数灵敏度分析,为后期的轻量化设计打下基础。以强度、刚度为约束条件,结构自重为设计指标,探究三节伸缩臂的6个设计变量对设计指标的影响。首先运用MATLAB软件构建了6个设计变量与结构的最大应力(Von mises stress)、最大变形、第4阶模态的固有频率和结构自重的BP神经网络模型;然后集成运用软件ISIGHT和MATLAB实现基于描述性抽样法的蒙特卡洛(Monte Carlo)数值模拟,得到了各个设计变量与设计目标的灵敏度关系。参数灵敏度分析结果对同类结构设计具有重要的借鉴意义和参考价值。     

天线形状优化模型的建立

本文主要研究天线结构形状优化垢数学模型问题,首先建立了一般结构单工况及多工况的 经设计模型。其次提出了天线结构在自重、风荷作用下受精度,应力和稳定性约束的多工况优化设计的数学模型。并根据选材的特点将设计变量取为离散变量,对以上模型进行了近似处理,建立了符合工程结构的天线结构多工况离散变量优化设计的数学模型,算例结果表明此模型可以用于实际的天线结构设计中。     

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。     

热结构稳态响应下的敏度分析方法和形状优化

形状优化中的差分敏度分析计算量随设计变量数目的增加而快速增大,为减少结构分析的计算量,提出一种近似－差分敏度计算方法。该方法采用组合近似法对扰动结构进行近似重分析,并运用差分法计算结构响应量的敏度值。由于组合近似法在结构小扰动的情况下具有较好的近似精度,故而近似－差分敏度分析在保证敏度精度的前提下克服了计算量大的缺点。以可动边界关键点的虚拟位移为设计变量,建立热结构稳态响应的形状优化模型。通过数值对所提出的敏度分析方法和形状优化模型进行验证。结果表明,所提出的方法和模型在热结构稳态响应的形状优化设计中具有可行性和有效性。     

机床床身结构优化设计方法

结合基于近似模型的尺寸优化及拓扑优化技术,提出了机床床身结构优化设计的策略.首先以床身结构的刚度和基频为设计目标,以床身内部横隔板间距及厚度、垫铁间距为设计变量,通过中心复合设计法生成实验所需的设计变量的样本点,对生成的样本点进行有限元分析得到样本点的响应,借助最小二乘法建立近似模型二阶响应曲面.采用折衷法建立多目标优化模型,并用遗传算法进行求解.在此基础上,采用密度法对床身结构进行拓扑优化.实例计算结果表明,优化后床身质量减轻了4.45%,而刚度提高了5.8%.     

移车台结构系统分析及轻量化设计

以某移车台车架结构为研究对象,在ANSYS软件中建立其参数化有限元模型并进行分析。针对分析结果中悬臂端刚度不足的问题,除将车架主梁、横梁截面尺寸作为优化设计变量外,增加结构支承位置作为优化设计变量,建立了两种移车台优化数学模型。在Isight软件中建立响应面近似模型,利用多岛遗传算法寻优求解。优化结果表明,改进后移车台车架结构的强度、刚度均满足设计要求,且结构自重下降33. 72%,轻量化效果显著。研究结果可对移车台车架结构方案的合理制定及改进提供依据。     

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。     

基于区间不确定性的车架非线性可靠性优化

采用非线性有限元分析方法,用ABAQUS软件对车架的刚度和强度进行了分析。基于分析结果选取对结构强度和质量影响比较大的梁的厚度作为区间的设计变量,把车架材料的密度和泊松比作为不确定量,利用高维模型（TPS-HDMR）构建了设计变量与应力之间的近似模型,运用Kriging模型构建了设计变量与质量的近似模型。采用遗传算法中的NSGA-Ⅱ方法和隔代遗传算法,对车架应力和质量两目标进行了优化,并加入可靠度作为约束,得到了Pareto最优解集。