汽车主动空气循环控制机构壳体优化设计

针对汽车主动空气循环控制机构壳体应力集中和共振问题,采用变密度法的拓扑优化技术对壳体进行结构优化设计。建立控制机构壳体有限元模型,根据应力分析结果,以减轻质量为约束条件对壳体进行拓扑优化分析,得到壳体应力集中和表面材料富余位置。优化壳体过渡曲面,去除壳体多余材料部分,构建加强筋,对优化后壳体进行模态分析。结果表明:壳体优化后应力和质量都得到有效降低,且避免了与外部激励发生共振。     

摩托车脚蹬板的拓扑优化分析

应用有限元分析理论模拟了摩托车脚蹬板在极限支撑驾乘人员载荷工况下的强度和刚度特性。在此基础上,以内部加强筋区域作为设计空间,采用变密度法对结构进行拓扑优化,同时依据优化结果对模型进行了重新设计及方案可行性的验证,解决了原始结构强度和刚度不足的问题。拓扑优化技术的应用缩短了该产品的研发周期,并为同类产品的设计提供了有效的方法借鉴。     

压缩式垃圾车滑板结构的载荷模型与结构优化

滑板是压缩式垃圾车的主要运动部件,滑板载荷对滑板结构精确计算十分重要。文中在分析了滑板动态应力试验数据的基础上,提出了滑板工作过程的危险工况,并建立了该工况下的滑板载荷模型。在此基础上,基于变密度法以滑板应变能为目标、滑板质量为约束条件,对滑板进行了拓扑优化;以滑板板厚为设计变量,对其进行尺寸参数优化,从而确定了滑板的最终设计方案。经验证,该结构在原方案的基础上减重20.5%,且有效地改善了力传递特性,消除了应力集中现象。     

分动器箱体结构拓扑优化设计

针对分动器箱体复杂结构,将基于变密度的拓扑优化分析方法应用到汽车变速箱箱体的结构设计。将结构的最小柔度作为优化目标,以体积分数、位移、应力、模态频率和加工方式为约束条件,分别展开了箱体结构外廓和内部加强筋板结构的拓扑优化分析,并对优化设计的箱体结构进行了静强度和模态分析。结果表明:箱体结构静强度和模态频率均高于设计指标,实现了复杂箱体结构的拓扑优化设计。     

机载SAR天线座连接支架的拓扑优化设计

拓扑优化方法在雷达天线座的减重设计中具有突出优势,特别适合于大型精密雷达和机载雷达天线座的结构优化设计。文中建立了连接支架的拓扑优化模型,以单元密度为设计变量,体积分数上限为约束条件,加权应变能最小化为优化目标,对机载SAR天线座连接支架进行了拓扑优化设计。考虑到结构美观和制造性,添加了对称平面约束和拔模约束。结果表明:拓扑优化结果符合仿生学原理,在减轻质量的同时,也提高了结构性能。     

变载荷铣削力影响下的加工中心床身结构优化设计

针对加工中心工作过程中变载荷铣削力对床身结构性能的影响问题,对加工中心床身的材料密度分布以及构成床身的基本结构单元尺寸进行了研究。提出了以床身低阶固有频率和最小柔度为目标,体积分数为约束条件的多目标拓扑优化设计方法;采用折中规划法结合平均频率法,构建了变载荷铣削力影响下的多目标拓扑优化数学模型;依据变密度法拓扑优化指导的材料去除方案,获得了加工中心床身的最佳结构布局;同时结合经过优化的拉丁超立方采样,构造了单元标准二阶响应面,使用多目标遗传算法对床身进行了多目标尺寸优化。研究结果表明:优化后床身固有频率增加16.9%,床身质量减少17.4%,最大变形量降低14.4%,最大应力降低18.8%;该优化方案使加工中心床身的结构布局更加合理,实现了轻量化设计。     

大型振动筛侧板加强筋拓扑优化布局研究

为了优化大型振动筛侧板加强筋的布局,提出一种基于拓扑优化的侧板加强筋布局方法。建立以侧板刚度最大为目标的侧板加强筋布局的拓扑优化模型,根据拓扑优化所得伪密度分布云图对加强筋重新布局。对优化前后侧板进行模态分析和谐响应分析对比。与原侧板相比:新结构侧板的动应力下降56.5%,振动位移下降55.3%,一阶固有频率提高72.03%,各阶固有频率有效远离工作频率。     

集装箱吊架结构优化设计

采用拓扑优化、形状优化和尺寸优化对集装箱吊架进行优化设计。首先利用基于变密度法的拓扑优化,以柔度最小为优化目标,体积分数作为约束条件,得到设计空间内最优的材料分布路径。然后根据得到的拓扑结构重新设计,并在局部再一次进行拓扑优化,改善局部的拓扑结构。利用最终得到的吊架的拓扑结构建立新的有限元模型,综合运用形状优化和尺寸优化;以质量最小为优化目标,吊架的刚度和强度为约束条件,实现吊架的减重。通过综合三种优化方法,不仅提高了吊架的性能,而且大大降低了吊架的质量。     

基于拓扑优化法的副车架概念设计

副车架是连接悬架与车身的重要连接件。为避免传统副车架设计中穷举设计方案后校核的繁复研发流程、缩短开发周期和在新副车架早期开发设计中提供参考,现将变密度法的拓扑优化技术引入乘用车副车架概念设计中[1-7],提出1种正向设计思路。首先使用hypermesh对某乘用车副车架典型工况下的受力情况进行有限元分析。参照乘用车副车架与周边零件相对位置关系,在空间上划分设计区域。然后以设计区域为拓扑优化空间,以单元密度为设计变量,以体积上限为约束条件,定义在多工况条件下的多目标等权重的拓扑目标函数,并通过添加加工约束改善云图。最后依据拓扑云图所示副车架材料分布进行副车架概念设计。通过对该设计方案进行限元分析并与标杆副车架对比发现该副车架设计方案不仅各工况下应力水平低于原方案,而且重量更轻,验证了拓扑优化概念设计方案可行。     

深孔钻床床身的拓扑轻量化设计

为了实现深孔机床的轻量化设计,运用有限元分析和拓扑优化相结合的方法,对Z8016深孔钻床床身进行了结构优化设计。首先,利用UG对Z8016的床身初始结构进行了三维建模并导入HyperWorks进行模态分析,然后,根据变密度法的基本思想,建立以床身结构的相对密度为设计变量,以体积分数(质量)最小化为目标函数,一阶固有频率为约束条件的拓扑优化模型,并以HyperWorks/OptiStruct软件为工具,对其进行拓扑优化,得到了床身材料的最优分布图,最后根据优化方案对初始结构进行了重构设计。研究结果表明,改进后的床身结构,一阶固有频率基本保持不变,质量减少11.2%,满足设计要求。     

用遗传算法提高协同优化方法的可靠性

分析了协同优化方法可靠性不好的根源。提出了用遗传算法来替代系统级优化问题中的基于梯度的优化算法的策略。实例表明所提出的策略是可行有效的。     

蚁群优化算法研究综述

介绍了蚁群优化算法的基本原理、流程和研究现状,重点评述了近年来蚁群优化算法在组合优化和连续优化两个领域的研究现状,并展望了这一领域的研究方向。     

多工况悬架下摆臂结构优化设计方法研究

采用了多种优化设计方法,以某悬架结构为例进行了结构优化设计方法研究.通过对车辆行驶工况和对车体空间布置的分析,建立了拓扑优化可设计域和非可设计域,完成了悬架结构的拓扑优化设计,并建立了工程结构.基于强度分布与应力干涉理论,将可靠性理论和优化方法相结合,进行了可靠性优化设计.其优化结果与尺寸优化和形状优化结果进行了对比,证明了优化设计方法的有效性和可行性,为工程结构提供了一种新设计思路.     

利用双向渐进结构优化法对结构固有振型的优化

利用双向渐进结构优化法研究结构的固有振型优化问题，双向渐进结构优化法(bi—directional evolutionary struetural optimization，简称BESO)是一种拓扑优化方法，它基于这样一个简单的优化程序：从结构中一步步地删去对结构目标性能低效或无效的材料，同时增加对结构目标性能高效的材料，从而使材料布局趋于优化。文中分别采用近似重分析思路的方法和基于变分法推导的公式计算单元特征向量灵敏度，并简单阐述BESO法对结构固有振型(特征向量)进行拓扑优化的一般过程。数值算例表明，用该方法对结构固有振型的优化是行之有效的，且用变分法计算特征向量灵敏度进行优化较之近似重分析法效率更高。     

机械系统可靠性优化设计的实现策略

提出机械系统可靠性优化设计的３种实现策略：一是直接求解系统可行性优化设计整体数学规划模型的耦合优化策略;二是将单元可靠性优化设计模型和系统可靠性优化分配模型联立迭代求解的分解协调经策略;三是将单元可靠性优化分配模型分别独立求解的分散优化策略。前者适用于规模不大的机械系统的可靠性优化设计,后二者适用于规模较大的机械系统的可靠性优化设计。     

DISCRETE OPTIMIZATION APPROACH FOR 3-D SPACE PLATE-SYSTEM STRUCTURE

ＤＩＳＣＲＥＴＥＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮＡＰＰＲＯＡＣＨＦＯＲ３－ＤＳＰＡＣＥＰＬＡＴＥ－ＳＹＳＴＥＭＳＴＲＵＣＴＵＲＥ￥ＮｉｅＳｈａｏｍｉｎ；ＪｉｎＭｉａｏ（ＹａｎｓｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎｅｗｎｏｎｌｉｎｅａｒｏｐｔｉｍ...     

双向渐进结构拓扑优化设计研究

双向渐进结构优化法（BESO）是近年来兴起的一种懈决各类结构优化问题的数值方法。其原理是通过同时删除和增补单元,使剩下的结构逐渐趋于优化。文章提出了基于应力约束的渐进结构优化方法,与其它优化方法相比,该方法原理简单,计算效率高,工程应用方便,并通过算例证明该方法的有效性和可行性。     

基于应力的双向渐进结构拓扑优化设计

双向渐进结构优化法（BESO）是近年来兴起的一种解决各类结构优化问题的数值方法,其原理是通过同时删除和增补单元,使剩下的结构逐渐趋于优化。提出了基于应力约束的渐进结构优化方法,与其它优化方法相比,该方法原理简单,计算效率高,工程应用方便,并通过算例证明该方法的有效性和可行性。     

基于过滤器技术的约束粒子群优化算法

工程设计中处理约束优化常采用罚函数法,但其优化结果敏感于惩罚因子,针对特定的实际问题往往需要多次试验以得到合适的罚因子取值。为了避免反复的参数选取测试过程,将过滤器约束处理机制和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)相结合用于求解约束优化问题。过滤器方法基于多目标规划中的支配思想,以一组互不支配点所对应的目标值与违背度对构成过滤器,利用其处理约束可以避免使用罚函数。基于过滤器的约束PSO算法在粒子进化过程中,对各粒子历史最优解和粒子群历史最优解分别构造滤器,并依据可行性优先的粒子比较准则从对应的过滤器中选择最优解从而实现粒子的更新。然后,利用工程优化设计标准算例和翼型优化设计实例,将过滤器PSO算法和罚函数PSO算法、遗传算法进行比较研究,结果表明过滤器PSO算法能够获得较好的约束优化设计结果,是求解约束优化问题的一种有效方法。     

最优控制理论的现状与发展

概述了控制中的最优化方法，阐述了基本优化方法的特点以及优化方法的最新研究领域和发展趋势。