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。     

电动轮自卸车车架结构抗疲劳轻量化设计

针对传统经验式设计的电动轮自卸车车架结构存在刚度不足、焊缝开裂、重量冗余,以及自身固有频率与非簧载质量激励频率接近而可能发生共振等问题,开展车架结构性能多目标优化设计的研究。首先,基于变密度法和SIMP插值模型对原始车架结构进行了考虑疲劳寿命约束的多目标拓扑优化设计,得到了满足静态多工况下柔度最小和多阶低阶固有频率最大的拓扑优化结构。再次,基于Kriging近似模型的抗疲劳轻量化设计,利用非支配排序多目标遗传算法进行全局寻优,优化后的车架结构质量比原始车架结构质量减少4.24%,且车架结构在同样载荷作用下的应力分布更加均匀,车架强度、刚度、动态特性和疲劳寿命等性能均得到改善。     

基于二次优化法的铝合金车架可靠优化设计研究

针对基于可靠性的多目标优化过程中,解收敛过早且计算效率低下的问题,提出了基于可靠性的二次优化法。根据Pareto前沿解单位法向量来计算多个优化目标的权系数,使用序列二次规划法对多目标优化结果进行了二次优化,并通过矩方法进行了可靠性分析;以某铝合金新能源汽车车架为例,结合试验设计、近似建模、二次优化法和矩方法,以零件壁厚为设计变量,一阶弯扭模态频率和弯曲刚度为约束,铝合金车架质量和扭转刚度作为优化目标,进行了多目标可靠性优化设计。研究结果表明:二次优化法使最优解落在约束边界,解决了基于可靠性的多目标收敛过早的问题;矩方法在保证可靠性优化精度的同时提高了优化效率;与原设计相比,优化后的铝合金车架扭转刚度提高12.96%,车架总质量减小5.41 kg。     

基于OSF和RSM的轻轨独立轮轴桥优化设计

基于目前机械结构优化设计未充分考虑结构动态特性对综合性能的影响以及工程优化设计效率低下的问题,提出了响应面模型仿真实验方法。通过结合最优空间填充设计和Kriging插值思想构建机械结构优化设计初始代理模型,并利用试验设计方法、误差较大区域加密优化、近似最优解局部加密处理以及内外层更新迭代思想,建立了在局部区域和全局空间内都具有较高近似精度的Kriging模型。在此基础上,基于筛选优化算法和多目标遗传算法得到目标函数的Pareto最优解。最后用轻轨用轴桥结构优化设计实例验证了该方法的有效性。     

多学科优化设计在热成形车架轻量化中的应用

采用最优拉丁方试验设计方法进行样本数据设计,采用移动最小二乘响应面方法构建白车身扭转刚度、白车身关键区域强度、整车正碰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优化,将热成形板的前中后大梁厚度、大梁内部加强板厚度作为设计变量,在满足正碰设计要求、白车身强度刚度要求的同时,显著减小了车架的质量。     

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。     

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。     

牵引车架结构强度优化设计与仿真

为了实现牵引车车架结构强度优化,采用近似模型-多目标优化算法组合方法。首先,用非线性有限元分析方法对车架的强度进行分析。由于构建的有限元模型较复杂,非线性强,故采用非线性映射能力强的径向基神经网络构建近似模型,然后利用粒子群多目标优化算法对其优化。与优化前的车架进行对比,优化后车架的应力值和质量得到明显改善,验证了方法的可行性,并为今后牵引车架的结构优化设计提供了借鉴。     

基于刚度和模态的某自卸车车架轻量化设计

利用有限元模态分析理论,分析了某自卸车车架的动态特性,结合车架模态试验验证了模型的合理性。在已验证的模型基础下求解了车架的弯曲和扭转刚度。进行灵敏度分析以确定有效的设计变量。以车架总质量为目标函数,以刚度和1阶固有频率为约束条件,建立轻量化优化模型。通过拉丁方试验设计方法选取样本点,运用径向基函数构造模型各响应的近似模型,采用遗传算法求解近似模型。获得的优化结果参数代入实际模型后结果表明车架总质量在满足刚度和1阶模态频率约束要求下下降了18.37 kg。     

响应面和多目标遗传算法结合的副车架优化

为实现副车架设计过程中,质量和第一阶模态频率同时达到最优,在模态分析和三种工况副车架强度分析的基础上,首先应用Hyperworks进行了副车架参数化,建立了11个厚度尺寸变量。然后应用试验设计分析方法对尺寸变量进行筛选,去掉了3个对质量、最大应力和第一阶模态频率影响都不显著的因子,将基于移动最小二乘法构建响应面近似模型引入到副车架优化设计的复杂系统中。最后,基于副车架近似模型利用多目标遗传算法进行多目标优化,获得了副车架质量和第一阶模态频率的Pareto最优解。研究结果表明:通过获得的Pareto最优解的边界,可以指导副车架优化设计,将大幅缩减产品开发周期、降低产品开发成本。