车端侧滚减振装置对高速双层动车组动力学性能的影响分析

双层动车组设置较大的二系横向阻尼来抑制一次蛇行引起的共振,而较大的二系横向阻尼会使车辆的横向平稳性变差。针对某型高速双层动车组横向平稳性差的问题,基于车端侧滚减振装置的工作原理建立了车端侧滚减振装置在车体滚摆和摇头运动状态下的数学模型,并将AMEsim软件中建立的减振器仿真模型与台架试验进行验证。最后通过建立车端侧滚减振装置与被试车辆的联合仿真模型,在不改变车辆现有悬挂参数的基础上对车端侧滚减振装置的关键参数进行优化选取。仿真结果表明,车端侧滚减振装置可以在不影响车辆垂向平稳性、保证曲线运行安全性的前提下有效改善双层动车组的横向平稳性。     

基于综合策略的金属簧片阻尼隔振器参数优化

建立了金属簧片阻尼隔振器有限元参数化模型和数学优化模型.通过优化超拉丁方实验设计,分析设计变量对隔振器抗冲击性能影响的变化规律.对隔振器进行优化,采用基于近似模型的组合优化策略:先用多岛遗传算法探索全局最优解所在区域,再用序列二次规划算法逼近精确最优解.建立RSM和Kriging近似模型,并进行误差分析,其中Kriging模型误差平均值为0 127 53,认为其拟合本隔振器非线性响应可靠有效.经过综合优化策略,承载结构最大加速度响应较初始设计时最大加速度响应下降了56.08%,结果表明此优化策略实用、可行.     

基于五次多项式模型的自主车辆换道轨迹规划

针对自主车辆换道时对换道轨迹平稳性和效率性的要求,设计了一种基于五次多项式模型的换道轨迹规划方法。建立车辆的五次多项式换道轨迹模型,并为其增加调节参数。以换道轨迹的平均曲率最小和长度最短为目标设计目标函数,同时考虑换道过程中的舒适性和平稳性,以车辆的横向速度、横向加速度和横摆角速度为约束条件,最后采用序列二次规划算法对参数进行优化求解。对换道轨迹进行跟踪仿真试验,仿真结果证明,轨迹规划的结果满足实际状况下的车辆换道要求,验证了换道轨迹的合理性。     

基于0-1规划模型筛选策略的Kriging组合模型及可靠性优化设计

基于代理模型可靠性优化设计高度依赖于代理模型的精确性。在Kriging模型建模过程中,相关函数的选择往往影响Kriging模型精度。针对相关函数选择不确定情形下Kriging组合模型建模精度和稳健性偏低的难题,提出一种0-1规划模型筛选策略的Kriging组合建模方法。首先,依据期望提高自适应加点准则构建不同相关函数的Kriging模型作为候选模型;其次,通过0-1规划模型筛选策略对候选模型进行优化筛选以剔除预测性能不佳的候选模型;最后,加权平均筛选出的Kriging模型获取最佳Kriging组合模型。以复杂精密机械产品为研究载体验证了Kriging组合建模方法的有效性。研究结果表明,Kriging组合建模方法比单个Kriging模型的预测性能更加精确和稳健。     

基于Isight-AMESim的工程车液压机械传动装置参数设计

液压机械传动(HMT)装置作为一种双功率流传动装置,其参数设计是一个非线性、有约束和多目标参数优化问题。在对车辆液压机械传动装置优化参数、评价目标和约束条件理论分析的基础上,采用Isight-AMESim联合仿真的方法对液压机械传动装置参数进行多目标优化求解,提出了一种基于Isight优化软件中非支配排序遗传算法(NAGA-II)和序列二次规划算法(NLPQL)的工程车液压机械传动装置参数组合优化方法。根据组合优化的思想,选择非支配排序遗传算法进行全局寻优,将优化变量锁定在最优解区域,然后利用序列二次规划算法进行局部最优解的求解。结合实例样车,优化出了工程车液压机械传动装置的参数,优化后的参数可满足设计需求,表明所给出的优化方法可用于工程车液压机械传动装置参数设计。     

高寒动车组-40℃环境下动力学性能

低温环境对高速动车组动力学性能影响显著,需要掌握低温下的车辆参数变化范围,针对-40℃或极低温工况鲜有研究。基于悬挂元件低温特性试验结果,建立高寒动车组非线性动力学仿真模型,并将常温环境下的动力学仿真结果与线路试验结果进行对比验证;将车辆系统悬挂参数、轮轨匹配、轮轨界面参数考虑为正态随机分布,采用拉丁超立方采样方法组合得到300种计算工况,仿真研究高寒动车组在-40℃低温环境运行时的动力学性能。300 km/h速度条件下,车辆运行稳定性和安全性能满足标准要求,但新镟修车轮在直线运行工况下的横向平稳性较常温环境下差,主要是由于车辆发生了横向低频晃动;低温引起橡胶元件和减振器的刚度和阻尼增大,导致在与车体上心滚摆接近的频率范围内,前后转向架同向蛇行运动的阻尼比降低,引发以车体滚摆为主的横向晃动,因此高寒动车组需要注意预防新镟轮后的车体晃动现象。为低温环境下的高速动车组悬挂参数使用范围和动力学性能设计提供了参考。     

质子交换膜燃料电池引射器结构参数优化

对PEMFC氢气引射器结构参数组合进行正交试验设计并仿真分析引射效果。采用Kriging代理模型作为参数优化预测模型，并基于拉定超立方检验预测精度良好。基于Kriging模型进行主效应分析，证明引射器结构参数与引射效果存在复杂非线性关系。基于多岛遗传算法(Multi-island Genetic Algorithm, MIGA),以最大二次回流质量流量为优化目标，完成目标优化设计，并通过贡献度分析确定尺寸参数权重排序。通过帕累托最优解得到最佳结构参数组合并仿真求出最大二次回流质量流量为0.0037 kg/s,最大引射比2.64,对比正交试验最优结果提高了8.8%。     

基于Kriging模型的在役高速列车悬挂参数近似贝叶斯估计

高速列车在长期服役情况下,车辆悬挂部件参数与其初始设计值之间会产生较大差异。车辆物理参数识别方法操作复杂、费用较高,参数估计只需要利用少量的传感器获取车辆振动状态信息,就能估算出车辆关键部件实际参数值。结合实测轨检数据和多体动力学仿真模型,提出一种基于Kriging模型的近似贝叶斯计算(ABC)方法对在役高速列车的悬挂参数进行估计。首先,利用Kriging模型代替多体动力学模型作为近似贝叶斯计算中的数值模型;然后,以单目标优化代替多目标处理以简化ABC中参数估计,得到不同加权因子组合下悬挂参数的后验分布,后验分布中最大相对概率所对应的参数值即为悬挂参数的估计值;最后,将得到的悬挂参数的估计值输入多体动力学模型中进行车体加速度的预测,并与实测车体加速度进行对比。结果表明,相比于依据车辆初始参数进行仿真计算的结果,以车体垂向加速度作为优化目标时,预测垂向加速度值与实际值功率谱密度曲线的皮尔逊相关系数增加了0.919;以车体横向加速度作为优化目标时,预测横向加速度与实际值的相关系数增加了0.427;同时以车体垂向、横向加速度作为优化目标时,预测垂向、横向加速度与实际值的相关系数分别增加了0....     

区间不确定多目标优化算法在薄板冲压成形中的应用研究

提出一种薄板冲压成形不确定多目标优化方法,该方法将冲压成形中的摩擦因数作为不确定参数,采用区间描述,以厚度不均最小和起皱最小为目标函数,以压边力和拉深筋阻力作为设计变量。基于非线性区间数值规划将不确定多目标优化问题转换为确定的多目标优化问题。采用Kriging近似模型提高优化效率,基于多目标遗传算法和序列二次规划算法的混合优化算法取得Pareto解集。应用算例说明了该算法的有效性。     

基于拓扑优化和Kriging模型的前中盾结构轻量化设计

前中盾是盾构机的重要部件,其结构尺寸大、服役环境复杂,因此,在保证结构强度的前提下进行轻量化设计至关重要。针对某型号泥水平衡盾构机的前中盾,通过拓扑优化和尺寸优化实现轻量化。对现有前中盾结构进行拓扑优化设计,并根据拓扑优化结果进行二次设计;针对二次设计后的前中盾结构,构建尺寸优化模型,利用正交试验和方差分析筛选出对性能响应(前中盾质量、最大变形和最大应力)影响较大的结构参数作为设计变量,并通过最优拉丁超立方采样和有限元分析获得45组样本点,由此构建设计变量-性能响应隐式关系的Kriging代理模型;通过序列二次规划算法对前中盾尺寸优化模型进行求解获得最优的尺寸参数组合。验证结果表明,前中盾经过拓扑优化和尺寸优化后,质量减小约30 t,降幅达3.1%。     

基于组合优化方法的UUV耐压壳体优化设计研究

无人水下航行器(UUV)的壳体重量大小直接影响到其整体性能。只采用一种优化方法进行耐压壳体结构优化设计很难得到真正的全局最优解,笔者以自适应模拟退火算法、多岛遗传算法和序列二次规划算法为基础,建立了两种不同的组合优化方法,在一定程度上能够确保解的全局最优性。基于该组合优化方法,利用iSIGHT软件,集成自编的肋骨加强薄壁壳体结构的应力及稳定性计算程序,对无人水下航行器(UUV)耐压壳体结构进行优化设计。通过对优化设计前后耐压壳体结构的强度、稳定性及重量进行比较分析,结果表明:采用组合优化算法优化设计得到的无人水下航行器(UUV)耐压壳体在满足壳体结构强度和抗压稳定性要求下,壳体重量极大程度地降低,实现了结构优化。     

改进的小生境遗传算法在铁道车辆优化设计中的应用

选取合适的优化方法对铁道车辆转向架悬挂参数进行优化,能有效提高车辆的动力学性能。遗传算法是一种多参数多目标优化方法,提出了采用改进的小生境遗传算法,以某铁道车辆转向架悬挂参数为设计变量,针对车辆的稳定性进行了优化设计。结果显示,通过改进的遗传算法优化出的悬挂参数能有效提高车辆的稳定性,优化后车辆的临界速度到达了600 km/h,而通过基本遗传算法和单目标优化方法得到的临界速度分别仅为500 km/h和520 km/h。研究表明,改进的小生境遗传算法能很好的实现悬挂参数间的合理匹配,优化出良好的动力学性能。     

EW组合近似模型在概念铝车架断面轻量化设计中的应用

首先提出一种组合近似模型的建立方法——EW法,并将其用于铝合金车架弯、扭刚度和弯、扭模态性能的预测中,对比其与另外3种单一近似模型Kriging、RBF、RSM以及两种组合近似模型EI、EG的预测性优劣,结果表明,采用EW法建立的近似模型在组合近似模型中有最高的预测精度与预测稳定性,且与单一近似模型RBF在具有相近预测稳定性的情况下比较,弯曲刚度、扭转刚度、弯曲模态及扭转模态预测精度R 2的均值分别高出1.33%、0.50%、1.76%和4.97%,RMAE的均值分别减小56.3%、58.0%、41.0%和25.6%。基于上述分析,选择预测能力最强的EW法建立组合近似模型,采用退火算法对概念铝车架断面尺寸进行轻量化设计,结果表明,在弯曲刚度和扭转刚度分别提升1.79%、2.67%,弯曲模态和扭转模态分别提升3.47%、1.04%的情况下,质量降低4.98 kg,轻量化效果明显。     

基于二次回归模型的本安型液压车载钻机性能优化

最大钻速是判定本安型液压车载钻机工作能力的关键指标。基于二次回归模型，考虑二次交互效应，将最大钻速作为优化目标，将钻刀扭矩、钻杆推力、刀盘转速和螺旋机转速等工作参数作为设计变量构建优化数学模型，根据拟合误差判定近似模型具有较高的精度和稳定性。针对不同的样本数目，采用二次规划算法搜索Pareto最优解集。结果表明，性能优化后的钻机最大钻速为1.16 m/h，相比于工程经验法，在满足连续工作温度和噪声条件下提升了23.4%以上。     

改进粒子群算法在LQR半主动悬架的应用

针对车辆半主动悬架LQR控制中Q矩阵和R矩阵往往由经验取值的问题,提出一种基于改进粒子群算法的LQR控制方法。该算法采用随机惯性权重代替了传统粒子群算法的固定惯性权重,提高了求解精度和效率,得到了更加具有适应性的LQR控制矩阵系数。为验证此方法的有效性,基于天棚阻尼模型建立1/4车被动悬架模型和半主动悬架模型,利用线性二次最优控制建立LQR控制器,并利用优化算法得到新的控制矩阵。通过仿真对比被动悬架、LQR控制的LQR半主动悬架、改进粒子群算法优化后的优化LQR悬架的各项性能参数,发现优化LQR悬架在悬架动挠度没有受到影响的前提下,使车辆的垂向加速度和轮胎动载荷得到有效降低,提高了车辆的行驶平顺性和操纵安全性。     

两挡纯电动汽车多目标参数解耦优化方法

提出了一种采用分层方法的解耦优化算法。外层采用多目标粒子群算法对整车动力部件参数进行优化，同时引入对电池以及逆变器的效率优化，将得到的不同优化结果实时提取并传递给内层；内层采用Bellman动态规划算法，根据外层优化得到的动力部件参数求解，建立优化后的换挡策略。在此基础上，通过广义回归神经网络提取动态规划的换挡优化结果，利用所得到的换挡策略建立了自适应驾驶员模型和整车正向仿真模型，以动力性和经济性为目标，通过整车正向仿真分析对分层优化结果进行进一步选择。研究结果表明，该优化算法实现了换挡控制策略与动力部件参数的解耦，有效提高了优化效率，同时能够获得全局优化结果，明显提高了整车经济性。     

主动悬架和电动助力转向系统机械与控制参数集成优化

在建立汽车悬架和转向动力学模型的基础上,设计主动悬架和电动助力转向的集成控制系统。针对传统先设计结构参数后设计控制器易造成系统失去全局最优性能的特点,提出一种基于模拟退火的结构和控制器集成优化设计方法,将主动悬架和电动助力转向系统的主要机械结构参数和控制器的部分参数作为设计变量,以汽车的综合动力学指标为目标函数,进行同时优化。仿真计算和试验结果表明此方法与传统设计方法相比,对提高汽车操纵稳定性、行驶平顺性、操纵轻便性和安全性等综合性能具有较好的效果。     

基于组合优化算法的6R机器人逆运动学求解

针对逆运动学求解存在的多解、精度低及通用性差等问题,提出了一种适用于各类6R工业机器人求逆解的组合优化算法.根据经典D-H法建立了机器人运动学模型,以最小化位姿误差为目标,结合运动平稳性原则构造了逆解问题的目标函数,以线性加权和法设计了适应度函数.通过混沌映射初始化种群、收敛因子非线性更新、自适应惯性权重位置调整及引入...     

考虑疲劳寿命的某中型商用车车架轻量化设计

为提升某国产商用车车架可靠性、经济性设计水平,对其进行抗疲劳轻量化仿真研究。首先基于多体动力学软件ADAMS/Car建立整车刚柔耦合装配,模拟整车满载时在B级路面以50km/h速度行驶的工况,提取车架与悬架连接处的载荷-时间历程,结合惯性释放法得到的单位载荷下的应力响应,基于车架材料的S-N曲线对疲劳寿命进行预测;分析结果表明:车架疲劳寿命为62.99×10^4km,符合国家《机动车强制报废标准规定》关于中型商用车安全行驶里程为60×10^4 km的要求。其次结合Morris全局灵敏度分析进行商用车车架疲劳寿命显著因子的筛选。最后基于最优拉丁超立方法进行实验设计,Kriging近似模型进行拟合,ASA自适应模拟退火算法进行优化,使商用车车架在满足《机动车强制报废标准规定》疲劳寿命的基础上减轻其质量,达到轻量化的目标。     

重型牵引车驾驶室悬置与悬架参数的集成优化设计

针对汽车多变量集成优化平顺性和操纵稳定性的问题,以某重型车为研究对象,建立了带有驾驶室悬置和空气悬架的整车模型。以驾驶室悬置参数和悬架参数为变量,建立了多目标协同优化模型。利用理想参数修改法确定了6个最佳优化参数,运用响应面方法拟合出4个回归模型,并进行加权,得到优化目标的最优解和权重因子大小。与仅选择悬架参数进行优化设计的结果对比,集成优化后的驾驶室悬置与悬架参数更理想,平顺性和操纵稳定性改善较明显。