风力机翼型气动噪声优化设计研究

为获得高升阻比、低噪声水平的风力机翼型,将气动噪声引入到风力机专用翼型的设计中.为评价翼型气动噪声水平,对翼型自身噪声进行讨论和研究,应用NASA基于大量试验而得到的翼型自身噪声模型进行建模.采用型函数扰动法对翼型廓线进行表示,以翼型自身噪声水平作为优化目标,将气动特性作为性能约束,建立翼型的优化设计模型.设计过程中,采用XFOIL获取翼型边界层参数,及对翼型的气动性能进行评价.将流场求解程序和直接优化方法相结合,采用复合形法进行搜索寻优,用Matlab编制优化程序.以NACA4415作为原始翼型进行优化设计,得到一种具有高气动性能、低噪声水平的风力机专用翼型.     

风力机翼型多目标优化及尾缘加厚研究

采用多目标遗传算法与类别形状函数变换（CST）方法相耦合的方法对翼型外形进行多目标优化设计,在攻角工作范围内,以实现高升阻比、低阻力为目标,最终得到一系列Pareto最优解集。采用指数混合函数法对优化后得到的翼型在尾缘处进行非对称加厚。通过求解二维雷诺平均纳维-斯托克斯方程（RANS）获得翼型的气动参数,结果显示：优化后的翼型与原始翼型相比具有更优的压力分布,有效提高了升力系数,减小了阻力系数。优化翼型尾缘经过加厚处理后,所有攻角下的升力系数以及升阻比系数都得到了提高,流动情况进一步改善,涡心与失速点均有一定程度的后移,表明钝尾缘翼型具有比原始翼型和优化翼型更好的升阻力特性。     

多模块协同仿真的翼型优化设计研究

基于粒子群算法的研究基础,提出了基于粒子群算法的多模块协同的翼型优化设计方法。在高速风力机中被广泛应用的航空翼型在某些方面存在一定的不适应性。针对此问题,建立了基于多软件协同仿真且以翼型的升阻比为目标的自动化优化设计方法,并运用该方法对风力机中常用的NACA4412翼型进行优化设计。设计结果表明,用该方法优化后的翼型在气动性能方面有较大提高。     

典型霜冰条件下的风力机翼型优化设计

以翼型型线的表达方法为基础,提出结冰条件下风力机翼型设计方法,并在典型霜冰条件下,基于原始翼型WT180优化设计出一种相对厚度为18%的风力机专用翼型ICE180。在自然转捩情况下,用Rfoil计算了ICE180、WT180及NACA63418三种翼型在不结冰以及霜冰条件下的气动性能;在结冰条件下,用计算流体力学(Computational fluid dynamics,CFD)方法对三种结冰翼型的气动性能进行验证。研究表明,相对于原始翼型WT180,新翼型ICE180既保持了无结冰条件下的良好气动性能,又在主攻角范围内,大幅提高了霜冰条件下的气动性能,且翼型前缘结冰厚度更小。故此,提出的翼型优化设计方法对于霜冰条件下的风力机专用翼型设计具有重要意义。     

基于QPSO的重载齿轮多目标优化设计

粒子群优化算法(PSO)是一种基于群智能的优化方法,量子粒子群优化算法(QPSO)是基于PSO进行改进的算法,规则简单、收敛速度快、易于编程实现。对于多目标、多约束条件的重载齿轮的优化设计,本文提出了一种基于QPSO优化求解的设计方法;实践表明能够快速、有效求得优化解,是求解重载齿轮优化设计问题的一个较好方案。     

基于改进粒子群算法的刨煤机多目标优化设计

针对刨煤机载荷波动率、刨削比能耗及生产能力问题,根据刨煤机刨削参数和刨头结构参数,并借助改进粒子群算法对刨煤机多目标进行优化设计。优化结果表明:刨煤机载荷波动率降低了20%、刨削比能耗降低了9.8%,生产能力升高了2.5%,极大地优化了上行刨削深度、下行刨削深度、上行刨速、下行刨速、刨刀数量和刨刀间距,有效地提高了刨煤机的整机工作性能。对比不同的优化算法,采用改进粒子群算法优化的刨煤机的综合性能优于其他算法。     

基于粒子群算法的蜗杆传动多目标优化设计

以蜗杆传动接触点处的最小油膜厚度最厚、滑动速度和中心距最小为目标函数,采用粒子群算法对所建数学模型进行求解。优化结果与传统设计相比,获得了较大的最小油膜厚度和较小的滑动速度,提高了蜗杆传动的综合性能和摩擦学性能。     

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.     

基于气动性能与刚度特性的风力机翼型优化设计

结合翼型泛函集成理论与叶片截面刚度矩阵数学计算模型,提出了风力机中等厚度翼型气动性能与结构刚度特性的一体化设计方法,实现了翼型气动性能与叶片截面刚度特性的同时提高。对考虑叶片截面铺层参数变化设计的WQ-B300翼型与DU97-W-300翼型进行了气动性能与结构刚度特性对比分析,结果表明:相比于DU97-W-300翼型,WQ-B300翼型的气动性能与叶片截面刚度性能均有显著提高,其挥舞刚度和摆振刚度分别提高了6.2%和8.4%,验证了该设计方法的可行性,给风力机中等厚度及大厚度翼型设计提供了一种思路。     

基于粒子群算法的螺旋输送机多目标优化设计

以螺旋输送机的重量最小和输送效率最大作为数学模型的2个目标函数,螺旋体的结构参数为设计变量,建立了螺旋输送机的多目标优化模型,并用粒子群算法编程求解数学模型。求解优化结果表明,螺旋输送机的重量减少8.2%,输送效率提高4.5%,对螺旋输送机的优化设计具有一定的指导意义。     

掘进机回转台螺栓组多目标优化设计

为提高掘进机的动态可靠性,建立其刚柔耦合虚拟样机模型,基于破岩理论,结合实际工况,利用项目组开发的"纵轴式掘进机截割头辅助设计及载荷计算软件"获得了掘进机的载荷文件,通过ADAMS仿真得到了回转台的应力云图,基于可靠性理论构造了疲劳寿命-可靠度隶属函数,利用NSOFT软件对回转台进行疲劳寿命可靠性分析。以螺栓组的可靠度作为训练样本,利用粒子群算法(PSO)对回转台进行优化设计,得到了最优的回转台螺栓组参数。结果表明,优化后的回转台最大应力值降低了31.669%,最小疲劳寿命由1.706×10~3提高至2.487 4×10~6次,满足设计要求。     

基于响应面法的风力机翼型气动优化设计

以某风力机翼型为研究对象,选择其设计点升阻比作为优化目标,采用基于均匀设计的响应面法对其进行气动优化设计。首先用B样条曲线对该翼型拟合并求其控制点,然后利用均匀试验设计方法建立计算试验样本点分布表并进行各样本点的CFD计算,最后建立响应面模型,进行优化设计,使设计点升阻比提高12.13%,而且在所有攻角下升力和升阻比都有所提高。算例表明,本文进行风力机翼型优化的方法节省时间,优化效果明显。     

基于序列响应面法的汽车结构耐撞性多目标粒子群优化设计

汽车结构的耐撞性及碰撞吸能优化是一个涉及到多变量、多约束和多目标的优化过程.为克服常规响应面法在整个设计空间进行逼近导致精度低和传统的单目标优化设计只能针对其中的一个目标进行优化的缺陷.提出采用逐次逼近方法,通过移动、缩放等方式在设计空间中不断更新兴趣域,在不同的兴趣域中将试验设计、能代表实际碰撞过程精度较高的近似模型和多目标粒子群优化算法相结合,获得一组最小化各目标函数的非劣解.利用最小距离选解法快速有效地从非劣解集中挑选出一组耐撞性效果最好的解并以此解作为下一迭代步兴趣域的中心,直到收敛至最优解,最终优化解的各个目标函数值均得到提高.数字算例表明,该方法具有较高的精度和较强的工程实用性.     

SR型振动输送机的多目标优化设计

本文以SR型振动输送机的功能效率和生产率为双目标函数,对其工作参数和结构参数的优化设计进行了探讨,通过实例设计证实了本方法的优越性。     

复合材料机翼结构多约束优化设计

复合材料在航空领域的使用比重在逐年增长,飞机结构的轻量化设计可以通过优化复合材料铺层的厚度及结构的尺寸实现.在对某型飞机机翼结构有限元建模与分析的基础上,以质量轻量化为目标,通过控制结构的位移、应变和扭角等约束条件,结合Nastran的优化设计功能,对机翼结构蒙皮、梁、肋的复合材料铺层厚度和梁缘条的尺寸进行优化设计.结...     

基于灰色粒子群算法的飞机装配公差多目标优化设计

为全面考虑公差对制造成本的影响,将装配成本引入飞机装配公差优化设计模型,针对典型的飞机装配工艺方法,提出一种基于制造成本和质量损失的公差多目标优化设计模型,进而实现不同装配方法约束下的公差优化设计。将灰色关联理论与粒子群优化算法相结合应用于公差优化设计,根据公差设计特点提出改进策略,使其能够有效实现模型的求解。以某飞机典型组件为例,验证了该方法的有效性,并对不同装配方法的公差设计结果进行了对比分析。     

基于灰色粒子群算法的发动机悬置系统多目标优化设计

动力总成悬置系统悬置参数的优化可以通过移频、解耦、降低支撑处响应力等多种途径来进行,因此,悬置参数的设计是一个多目标优化问题.运用灰色理论中的关联分析的方法,选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,并结合稳健设计思想,提出了适合于多目标模型的灰色粒子群稳健优化算法,并将该算法应用到动力总成悬置系统的优化设计中.计算结果表明,该算法不仅能够很好地协调从不同角度提出的悬置参数的优化目标,获得满意的综合效果,而且可以使优化后的悬置参数有更好的鲁棒性.     

燃料电池离心压缩机转子多目标结构优化设计

针对车用燃料电池离心压缩机转子振动、强度和轻量化的结构设计问题,实现了多目标带约束的燃料电池空压机转子结构优化设计方法。针对某燃料电池离心空压机转子,基于不平衡力的谐响应分析获得转子样本的结构性能目标参数,运用神经网络程序建立有限元分析近似模型,以转子结构在150%设计转速范围内最大等效应力和挠度为目标、转子质量为约束,运用多目标灰狼算法程序进行了转子结构设计的多目标全局寻优。结果表明：描述性能目标与设计变量关系的神经网络近似模型准确度较高,与有限元计算所得性能目标的最大误差均小于8%,优化计算找到了压缩机转子在质量约束下的最优构形参数;优化后转子在前两阶临界转速附近的最大等效应力和最大挠度显著降低,转子的最大等效应力下降46.3%,最大挠度下降7.35%。     

车辆前轴的多目标可靠性稳健优化设计

应用车辆零部件可靠性稳健优化设计的理论方法，对车辆前轴进行了可靠性稳健优化设计。通过模糊多目标粒子群算法求出所有满足约束性条件的pareto解集，结合实际情况，依据pareto解集确定零部件的设计规格。实验证明该方法能迅速有效地获得可靠性稳健设计的信息。     

锥蜗杆传动的多目标优化设计

在锥蜗杆传动设计中，由于计算较复杂，不易获得优良的设计结果。本文提出用双目标优化设计方法根据齿轮啮合原理进行精确的计算，并用线性加权组合法建立统一的目标函数，并做成CAD软件。使不熟悉锥蜗杆传动的技术人员也能设计出优良的锥蜗杆传动副。