汽车曲轴终锻模阻力墙新型结构参数试验

提出曲轴锻模阻力墙新型结构,分析阻力墙结构中三个重要参数(高度、间隙、斜度)对终锻成形载荷的影响,运用有限元分析软件Deform3D对曲轴终锻过程进行数值模拟仿真,并采用最小二乘法拟合得到了它们之间的影响规律曲线,为阻力墙的优化设计和提高曲轴终锻模具寿命提供了理论参考。分析影响规律曲线发现：终锻最大成形载荷随终锻模阻力墙高度的增加而升高,在同时考虑曲轴锻件成形质量和模具寿命的情况下,终锻模阻力墙高度的合理取值范围为[10, 30] mm;终锻最大成形载荷随终锻模阻力墙间隙值的增加而降低,合理取值范围为[2.0, 3.5] mm;随着终锻模阻力墙斜度增加,终锻最大成形载荷随之升高,而终锻模阻力墙根部的磨损能得到有效控制,合理取值范围为[0°, 20°]。通过试验对上述结论的合理性与可行性进行了验证。     

基于多目标遗传算法的磁轴承结构优化设计

基于ANSYS Workbench的Exploration模块,在已知转子外径、工作气隙和工作电流的情况下,为最大限度提高磁轴承的承载力,利用多目标遗传算法对磁轴承的结构参数进行了优化设计。优化后的仿真结果表明,磁轴承承载力相比优化前有较大提升。     

基于多目标遗传算法的汽车玻璃升降器结构优化设计

卡滞、振动噪音等不正常现象时常会出现在叉臂式玻璃升降器结构的运行过程中,基于Catia和ANSYS Workbench平台并结合实践,采用多目标遗传算法对玻璃升降器的机械结构参数优化设计,以减轻玻璃升降器质量、提高结构强度,从而降低卡滞、振动等现象产生。优化结果表明,升降器的两侧凹槽处均可以作为升降器结构优化的Pareto优解集,在满足升降器结构强度、刚度、变形的情况下,设计轻量化玻璃升降器结构,最终为汽车玻璃升降器的整体优化设计提供理论依据。     

基于Kriging模型的并联机器人机构的多目标优化设计

为了提高并联机器人机构的性能特性,对机构参数进行优化设计分析,以达到性能指标最优的目的。先对应用于盾构拼装机的并联机构进行了运动学分析,利用封闭矢量法建立了逆解方程,并在此基础上求解了表征驱动关节输入和动平台输出映射关系的雅可比矩阵。引入衡量并联机构性能的全域运动灵巧度和全域承载能力指标,并以结构参数为设计变量,性能指标为优化目标,基于Krigring近似模型,利用多岛遗传算法对并联机构进行多目标优化,最终得到Pareto解集,并选取了机构参数的最优解。结果表明,基于Kriging模型的多目标优化对机构性能有明显的改善。     

基于遗传算法的差速器多目标优化设计

以某重型货车差速器为研究对象,提出了以体积最小与齿轮单位齿宽所受载荷最小相结合的多目标优化方法,建立了目标函数、设计变量和约束条件.基于遗传算法,运用Matlab软件编写了优化设计软件,得出了优化结果.通过比较优化前后目标函数值,可知优化后的结果明显好于优化前.和传统的设计方法相比,该方法提高了设计的精度和效率.     

基于Kriging模型多目标遗传算法的高功率动力电池包冷却性能研究

电芯温度对动力电池包性能的影响极大,为了降低某液冷型动力电池包在高倍率放电工况下的最高温度以及提升电池包的能量密度,对电池包模组进行冷却结构参数优化.首先建立了单体电芯放电发热模型和电池模组计算模型,并对电芯放电发热模型进行试验标定.接着以电芯间距和冷却液进口温度为优化变量,电池模组最高温度和体积为优化目标,最大温差、电芯间距和冷却液进口温度为约束条件,利用拉丁超立方法对优化变量进行参数化组合样本的建立,结合Kriging代理模型和多目标遗传算法对电池模组进行寻优求解,优化结果显示:相比于原始的最高温度下降了9.7％,最大温差下降了12.5％,电芯间距体积减小了7.1％.最后依照优化结果进行样件的试制并完成台架试验,优化结果与试验测试值具有良好的一致性,验证了优化方法的有效性,为提升电池包的散热性能和能量密度提供理论参考.     

基于近似模型管理的微小卫星结构多目标优化设计

针对某型号微小卫星结构多目标优化的特性,在基于信赖域近似模型管理的基础上,提出了一种新型的近似模型管理框架。选取正交试验法和Kriging近似法用于构建近似模型,选取基于拥挤距离的粒子群多目标优化算法作为核心算法,并通过最大最小距离策略来保证信赖度计算的准确性与合理性,从而确保获取与高精度模型一致的非劣解集。所选的五组优化结果显示,卫星结构质量均有不同程度的减小, 最大减幅达到14.1%,同时整星前三阶固有频率较优化前明显提高。该近似模型管理框架在微小卫星结构多目标优化设计中的成功运用验证了其有效性及合理性,对于复杂工程多目标优化问题具有一定的工程应用价值。       

基于遗传算法的汽车驱动轴多目标轻量化优化设计

驱动轴是汽车传动系统的重要零部件之一,它对汽车驱动性能和运行稳定性有重大影响。依据汽车轻量化技术的发展趋势,提出了一种基于数值优化和有限元模拟技术相结合的多目标轻量化设计方法。以汽车驱动轴的内径值为设计参数,在满足驱动轴刚度和强度约束条件下,利用拉丁方试验设计和最小二乘方法建立了驱动轴多目标轻量化设计的响应面预测模型,并采用多目标遗传算法计算得到了驱动轴多目标轻量化设计函数的Pareto解集,结合实际产品设计的需要,研发了一种新型全空心驱动轴结构,运用有限元法对新型驱动轴的模态振型和等效应力等力学特性进行了分析。仿真结果表明:新型驱动轴等效应力最大值发生在花键末端圆角过渡部位,低于驱动轴材料的抗扭强度,满足强度设计要求;驱动轴的前10阶非零振型主要为弯曲变形,新型驱动轴固有频率与实心驱动轴固有频率相近,在使用过程中可有效避免共振。为驱动轴以及其它机械产品的多目标轻量化设计提供了一种新的理论方法,在汽车行业轻量化设计方面具有重要参考价值。     

基于响应面的轿车主减速齿轮多目标优化设计研究

为获得某轿车主减速齿轮尺寸参数对其啮合性能的影响,利用显式有限元法得到齿轮啮合响应参数,基于Kriging模型构建齿轮啮合响应参数应对齿轮尺寸参数的响应面模型。以齿根弯曲应力、齿面接触应力和齿轮副体积为目标函数,利用NSGA-Ⅱ多目标优化遗传算法实现了主减速齿轮参数优化,得到最优参数解集。优化后的主减速齿轮啮合应力水平明显降低。     

基于Kriging模型的快速拆装叶轮轮盘多目标优化设计

为了降低叶轮安装端面变形量以及减轻叶轮质量,对快速拆装形式的叶轮轮盘结构进行多目标优化设计,使用拉丁超立方试验设计和有限元分析生成初始样本数据并构造出Kriging近似模型,运用遗传算法对近似模型进行寻优。对优化后的参数值进行工程取整并进行有限元分析得出叶轮轮盘结构设计模型,最终优化结果显示叶轮质量减小了15%,叶轮摩擦端面轴向变形量降低了29%。优化后的叶轮模型可提高拉杆螺栓连接转子结构的可靠性。     

基于协同优化和多目标遗传算法的车身结构多学科优化设计

在汽车车身结构NVH和侧面碰撞安全性研究中,实施多学科多目标优化的可行性设计。通过试验设计制定试验方案并进行数据采样,构建考虑整车侧撞安全性、白车身模态、静态弯曲刚度、扭转刚度和轻量化等性能的响应面近似模型,然后对车身结构分别进行确定性和可靠性轻量化单目标设计。最后,运用多目标遗传算法结合多学科协同优化对车身结构进行多目标优化设计,获取Pareto最优化解集。研究结果表明:可靠性优化设计较确定性优化设计而言,能考虑产品设计和生产过程中的不确定性因素,保证产品稳健性;车身结构的多目标优化设计全面考虑了车身结构轻量化、NVH和碰撞安全性能等多学科之间的耦合和解耦;设计者可按需选择其满意的优化结果,这将大幅缩减产品开发周期、降低产品开发成本。     

基于多目标遗传算法的弧齿锥齿轮多学科优化设计

针对常规设计中弧齿锥齿轮存在的问题,将多学科优化设计引入到弧齿锥齿轮设计中,改善其不足。以大小弧齿锥齿轮体积之和最小、弧齿锥齿轮齿根弯曲应力最小以及工作噪音最小三个方面为目标函数,以齿数、齿宽中点螺旋角、齿宽和大端模数为设计变量,考虑齿面接触疲劳强度、齿根弯曲疲劳强度、环境保护等8个方面约束,建立弧齿锥齿轮的多学科优化设计数学模型。根据该数学模型,运用多目标遗传算法对文中的实例优化求解,计算结果表明该设计方法是合理的,行之有效的。     

基于多目标遗传算法的扭转梁式后悬架分析与设计

通过推导扭转横梁的剪切中心,建立了某扭转梁式后悬架等效侧倾运动学模型,计算得到了前束角、轮距以及侧倾中心随侧倾运动时轮跳的变化关系。利用多目标遗传算法,将悬架横梁的位置、衬套中心位置作为设计变量,以车轮运动的前束角、轮胎侧向滑移量以及静态侧倾中心高度为目标函数对数学模型进行了优化,一次性获得了所有的非支配解。通过获得的Pareto解的边界,选择合适的悬架侧倾运动学特性,可以指导扭转梁式后悬架的设计,大幅提高扭转梁式后悬架的设计效率。     

基于多目标遗传算法的直升机总体参数优化设计

应用多目标优化问题中Pareto最优解集的概念,提出了一种基于多目标遗传算法的直升机总体参数优化设计方法。算法引入了个体的序和密度的概念,改进了变异操作算子,使用精英策略,确保能够搜索到具有较高贴近性、均匀性和完整性的Pareto解集。以UH-1H直升机为优化算例的计算结果表明:多目标遗传算法适用于解决多目标优化问题,能够改善Pareto解的质量和均匀性分布。     

多目标遗传算法的混合动力传动系参数优化

对基于超级电容的混合动力客车(hybrid  electric bus,HEB)进行了混合动力传动系多目标参数优化设计。通过CRUISE建立HEB整车仿真模型和传动系多目标参数优化模型,以等效燃油消耗量和加速时间为优化目标,同时运用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和iSIGHT优化软件对HEB传动系参数进行多目标优化,并进行了HEB性能仿真分析。结果表明,与优化前相比,优化后的等效燃油消耗量降低了
7.8%,连续换挡加速时间减少了6.5%。
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基于多目标遗传算法的爬壁小车底板优化

为保证大型立式储油罐处于安全运行状态,需使用爬壁小车对其进行定期检查,而小车底板的自重将影响小车的吸附力及爬行高度.为实现小车底板轻量化设计,应用Solidworks建立了小车底板的多目标优化数学模型,基于多目标遗传算法对模型进行计算,求解出最优设计点,实现了爬壁小车模型的轻量化设计.     

基于多目标遗传算法的爬壁小车底板优化

为保证大型立式储油罐处于安全运行状态,需使用爬壁小车对其进行定期检查,而小车底板的自重将影响小车的吸附力及爬行高度.为实现小车底板轻量化设计,应用Solidworks建立了小车底板的多目标优化数学模型,基于多目标遗传算法对模型进行计算,求解出最优设计点,实现了爬壁小车模型的轻量化设计.     

基于遗传算法的锻压机床多目标优化设计方法

提出了一种基于遗传算法的锻压机床优化设计方法,并基于该方法开发了一个以多目标参数优化系统为核心的优化设计平台。该设计平台综合运用了Pro/E的建模及分析计算能力和MATLAB的数学分析处理能力,使得在该优化平台上进行的优化设计既可以保证以精确的实体模型的分析结果为指导,又能基于遗传算法进行多参数多目标协同优化,从而提高了锻压机床的设计效率和优化效果。以某锻压机床为实例,验证了该平台的有效性和可靠性。     

基于多目标的刨切机床身结构优化设计

以某数控刨切机床身为研究对象,提出一种基于灵敏度分析与结构优化设计相结合,以床身质量、最大静变形和一阶固有频率为优化目标的床身优化设计方法。建立床身有限元模型,对其进行动静态特性分析,通过对床身主要设计参数进行拉丁超立方试验设计,在此基础上,对各设计参数进行灵敏度分析并建立响应面模型,确定影响床身质量和床身动静态特性的关键参数,运用多目标优化算法对床身进行优化求解,根据优化结果,得到最佳优化方案。结果表明:床身质量减少 5.82% ,最大静变形减小 6.71% ,一阶固有频率提高 6.11% ,该优化方法在提高床身动静态特性的基础上,减轻了床身质量,为床身优化设计提供理论参考。