汽车传动系参数优化的改进遗传算法

研究了六工况试验条件下,取主减速比和变速器传动比为设计变量,根据传动系的特点构造初始方程和变量分组准则,利用改进GA算法对汽车传动系参数优化问题建立数学模型.进而调整各参数,实现各参数优化匹配问题多解的求解方法,并用MATLAB软件来实现,实现了汽车设计中"确保经济性,提高动力性"的优化目标.     

汽车动力传动系参数的优化方法

在讨论分析普通的汽车传动系参数的普通优化方法和汽车传动系参数的模糊优化方法的基础上，提出了汽车传动系参数的区间优化方法。在这一模型里，设计变量变为区间数，优化目的是在保证一定的汽车基本性能的前提下，求设计变量的最大可行区间。它可以解决变速器优化设计中齿轮配齿问题。实例对比表明，采用区间优化方法更加符合工程实际。     

汽车动力传动系参数的优化方法

在讨论分析普通的汽车传动系参数的普通优化方法和汽车传动系参数的模糊优化方法的基础上 ,提出了汽车传动系参数的区间优化方法 在这一模型里 ,设计变量变为区间数 ,优化目的是在保证一定的汽车基本性能的前提下 ,求设计变量的最大可行区间 它可以解决变速器优化设计中齿轮配齿问题 实例对比表明 ,采用区间优化方法更加符合工程实际     

汽车传动参数的模糊优化设计

汽车传动系对整车的动力性和经济性有很大的影响。该文在汽车动力性和经济性模拟计算的基础上，应用模糊优化理论对汽车传动参数进行了全面的模糊优化。由于考虑了设计要求和路面附着因数的模糊性，所建立的模糊优化模型能够全面而真实地体现设计者的决策思想，兼顾了汽车动力性和经济性两方面的要求，从而实现传动参数与整车及发动机的优化匹配。以某旅行车传动参数的优化为例，证明了采用该文的优化方法可得到比常规优化方法更好的设计结果。     

汽车动力传动系参数优化分析软件的开发

汽车动力传动系的模拟计算和优化匹配是汽车设计的一个重要组成部分。文章介绍了使用Visual C 与MATLAB语言开发的一套以PC机为基础的汽车动力传动系参数影响分析及优化设计软件;分析了软件各组成模块的结构及功能特征,介绍了综合优化模块的实现原理和思想;实际应用表明并利用该软件对某型客车的动力传动系进行优化,获得了较好的效果。     

商用汽车动力传动系参数的优化设计

为了对商用汽车动力传动系参数进行优化设计,在汽车动力性和经济性模拟计算的基础上,应用优化设计理论及方法,以汽车能量利用率为目标函数,提出了一种商用汽车传动系参数的优化设计方法.以某商用汽车传动系参数的优化为例,经过优化传动系参数后的计算结果表明:燃油经济性提高了3.82%;0～95(km/h)加速时间为57.45(s),动力性提高了1.63%.研究结果为商用汽车动力传动系参数的合理匹配提供了一种新的方法.     

汽车CAE软件系统的开发及应用

基于汽车理论、有限元分析和优化设计方法,为解决工程实际问题,开发了汽车CAE软件系统.论述了系统的设计计算功能和技术关键.应用表明,该软件实现了汽车动力性、经济性预测和参数灵敏度分析;车身车架结构参数优化设计和汽车发动机与传动系优化匹配,进而可缩短产品的生产周期,减少实验次数,提高产品质量.     

汽车行驶工况的统计分析

用双参数法（车速和驱动轮转矩）对汽车行驶工况进行统计分析，能全面反映汽车行驶过程中的实际负荷状况，有利于进行汽车动力传动系统优化和传动系疲劳寿命设计。     

汽车行驶工况的统计分析

用双参数法（车速和驱动轮转矩）对汽车行驶工况进行统计分析，能全面反映汽车行驶过程中的实际负荷状况，有利于进行汽车动力传动系统优化和传动系疲劳寿命设计．     

基于遗传算法的自卸汽车T式举升机构优化设计

提出了自卸汽车举升机构设计对举升机构的特性要求,以举升初始时刻机构各铰点坐标为设计变量,以初始举升力系数为优化目标,考虑机构的传动性、油压特性等方面的约束,采用遗传算法对自卸汽车举升机构进行了合理的优化。最后利用MATLAB遗传算法工具箱编制了优化设计程序,通过实例表明遗传算法在自卸汽车举升机构参数优化问题上是一种行之有效的方法。达到了提高举升机构的动力、经济性能,避免设计阶段的盲目性、缩短了产品开发研制时间。     

Parameter optimization of electric bus transmission system based on dynamical evolutionary algorithm

The transmission ratio is the key parameters influence power performance and economic performance of electric vehicle (EV). As a class of heuristic algorithms, Dynamical Evolutionary Algorithm (DEA) is suitable to solve multi-objective optimization problems. This paper presents a new method to optimize the transmission ratio using DEA. The fuzzy constraints and objective function of transmission ratio are established for parameter optimization problem of electric bus transmission. DEA is used to solve the optimization problem. The transmission system is also designed based on the optimization result. Optimization and test results show that the dynamical evolutionary algorithm is an effective method to solve transmission parameter optimization problems.     

基于动态设计变量优化算法的非线性模型参数估计

为消除在传统非线性模型参数估计中由于线性化引起的模型误差,提出了一种基于动态设计变量优化的非线性模型参数估计算法·该算法以每个待估计的参数为设计变量,以与设计变量相关的误差函数为目标函数,并将参数约束条件构造在目标函数中,建立参数估计的最优化问题·针对圆形轨道倒立摆动力学模型进行参数估计,证明该算法具有很高的计算精度和较快的收敛速度,是解决非线性模型参数估计的有效方法之一·     

基于可靠性稳健优化设计的齿轮轮齿修形量

在可靠性高阶矩理论基础上,将优化设计、灵敏度设计与稳健设计相融合,建立了圆柱齿轮传动的齿轮修形参数可靠性稳健设计模型,提出了一种以修形参数为设计变量,以修形参数的灵敏度和齿轮质量为目标函数的圆柱齿轮优化修形方法.从可靠性稳健设计角度解决了齿轮修形参数确定方法的问题.研究了轮齿修形参数的改变对齿轮传动可靠度的影响,通过计算机程序进行验证并获得了理想的数值计算结果.数值算例表明所提出的方法是一种非常方便和实用的改善轮齿修形量的方法,为确定齿轮轮齿最佳修形量提供了一种理论依据.     

遗传算法在桁架优化设计中的应用

用遗传算法处理设计变量为杆件中离散型材截面的桁架最轻重量优化问题。将离散的截面参数用二进制的遗传因子表示，利用染色体的遗传繁殖和自然淘汰等特点，可以在较广的参数域内对优化解进行搜索。并将满强度设计与遗传算法相结合，加速了收敛速度。算例表明，在不大的计算量下可获得相当良好的全局性优化解。     

细长机械臂的刚度灵敏度分析与参数优化

针对细长机械臂的结构优化问题,提出了一种基于刚度灵敏度分析的参数优化方法.以三自由度固体火箭发动机内壁打磨机器人为例,首先给出了系统结构模型并建立了机械臂的刚度模型;其次,针对机械臂上7个关键部位的壁厚对弯曲刚度的影响进行了灵敏度分析,确定出对机械臂刚度敏感的4个部位壁厚变量;最后,以该4个壁厚变量为设计变量进行优化设计,得出了最优方案.仿真结果表明,经过参数优化后的机械臂刚度提高7.04%.该研究结果为此类机械臂的结构优化问题奠定了理论基础.     

单筒式磁流变减振器多目标优化与试验研究

为了研究结构参数对磁流变减震器性能的影响。基于Pareto集多目标方法和NSGA-Ⅱ遗传算法,以阻尼力和动力可调系数为优化目标,设定7个优化变量,建立了车用磁流变减振器多目标优化模型与实现算法,分析了7个设计变量对阻尼力和动力可调系数的设计敏感性。通过试验得到不同条件下自制减振器输出阻尼力与减振器运动位移和速度的关系曲线。结果表明：参数优化后的减震器,在0A、速度最大时,复原力提高了15.7%,压缩力提高了36.8%;在3A、速度最大时,复原力提高了3.5%,压缩力提高了21.5%。验证了优化解的可靠性,为今后磁流变减振器的设计提供参考。     

齿轮传动系统冲击载荷抑制与动态参数优化

针对重载高速齿轮传动系统冲击载荷大、影响系统可靠性和使用寿命等特点,以某采煤机齿轮传动系统为例,建立了包含电机动态模型、耦合轮系和行星轮系动力学模型的采煤机动力传动系统机电耦合模型,研究了在采煤机运行过程中通过优化运动参数来降低截割传动系统冲击载荷的方法.仿真结果表明:在负载突变工况下,运动参数动态优化使截割传动系统中的冲击载荷减小.搭建了截割动力传动系统实验台架,通过台架试验研究了运动参数优化对截割传动系统冲击载荷的影响,实验与仿真所获得的传动系统冲击载荷的趋势相似,调速持续时间相近,验证了运动参数优化的有效性.     

Swarm intelligence for mixed-variable design optimization

Many engineering optimization problems frequently encounter continuous variables and discrete variables which adds considerably to the solution complexity. Very few of the existing methods can yield a globally optimal solution when the objective functions are non-convex and non-differentiable. This paper presents a hybrid swarm intelligence ap-proach (HSIA) for solving these nonlinear optimization problems which contain integer, discrete, zero-one and continuous variables. HSIA provides an improvement in global search reliability in a mixed-variable space and converges steadily to a good solution. An approach to handle various kinds of variables and constraints is discussed. Comparison testing of several examples of mixed-variable optimization problems in the literature showed that the proposed approach is superior to current methods for finding the best solution, in terms of both solution quality and algorithm robustness.     

代理模型参数率定方法在TOPKAPI模型中的应用

为提高复杂水文模型参数优化效率,通过Morris参数敏感性分析确定敏感参数,随后将多目标自适应代理模型优化(MO-ASMO)算法应用在TOPKAPI模型的参数率定中,通过最小欧几里得距离筛选Pareto解集中的相对最优解,从解集分布和每场洪水模拟效果两个维度与传统多目标优化方法NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ进行比较。结果表明：在相同模型运行次数下,MO-ASMO相较于NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ具有更优的Pareto前沿;无论是率定期还是验证期,MO-ASMO算法的评价指标均表现较好,综合表现优于NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ算法,MO-ASMO算法有效提升了模型参数优化效率。