基于空间收缩回归的汽车耐撞性优化

选择汽车正面碰撞耐撞性为优化目标,结合最优拉丁超立方样本点设计、RBF模型以及NSGA-Ⅱ多目标优化对设计变量进行优化。为了加快目标值收敛速度并寻求可能存在的初始设计域之外的最优解,引入空间收缩回归法在迭代过程中对设计域进行动态更新。优化迭代过程最终收敛到一组最优解,使得在未增加车身总质量的条件下提升了车身正面碰撞耐撞性。通过与有限元模型计算结果进行对比分析,验证了该方法具有收敛速度快和寻优精度高的特点。     

耦合碰撞工况下的车辆前部结构耐撞性优化设计

针对两种耦合正面碰撞工况在耐撞性优化时相互影响的问题,将两种工况的设计变量和优化模型进行统一,建立多目标优化模型并进行优化。首先以两种正面碰撞所涉及的主要部件厚度为变量,选取了每个工况下能够体现整车耐撞性能的参数为目标;然后以两个碰撞工况下的加速度峰值和整车吸收的最大能量为目标函数,以车辆前部7个部件总质量和A柱的侵入量为约束函数,建立两种正面碰撞工况耐撞性优化的数学模型并进行精度验证;最后,在结构轻量化约束条件下,结合多岛遗传算法和非支配排序遗传算法对车辆前部部件进行耐撞性优化设计。对比优化前后结果表明:各个耐撞性优化目标均有一定程度的改善,有效地提高了车辆在两种工况下的耐撞性,为耦合碰撞工况要求下的结构设计提供了一种设计参考。     

基于逐步回归模型的汽车碰撞安全性多目标优化

汽车结构的耐撞性及碰撞吸能优化是现代汽车工业的重要研究内容。面对传统优化方法难以找到汽车结构耐撞性问题多目标参数最优解的难题,在汽车结构碰撞安全性问题的研究中,结合试验设计、响应表面模型和有限元仿真程序提出一种基于逐步回归模型的多目标优化设计方法。利用该方法对以汽车前端结构的加强件作为设计变量,以整车质量、脚踏板在碰撞过程中的侵入量和整车碰撞加速度积分值作为目标函数的汽车100%正面碰撞以及40%正面偏置碰撞的多目标优化问题进行仿真优化研究,结果表明该方法对于汽车结构碰撞安全性的优化具有明显的效果。     

基于连续响应表面法的汽车结构耐撞性仿真优化

汽车结构的耐撞性及碰撞吸能优化是现代汽车工业重要的研究内容.耐撞性的优化涉及到材料与结构的众多参数,传统的设计、仿真及碰撞试验往往只能在一定程度上改善结构的碰撞性能,而无法达到限定条件下的最优状态.为解决汽车碰撞的优化问题,文中采用连续响应表面方法,通过变量筛选技术和一阶线性响应表面模型,并结合非线性有限元程序进行全局寻优.汽车前端结构的耐撞性优化表明,该方法具有较高的精度和稳定性.     

基于仿方竹结构的薄壁管耐撞性分析及优化

薄壁金属管是发生碰撞时为安全性所设置的关键吸能构件.为了提高薄壁管结构的耐撞性,结合方管的易安装性和圆管的稳定性,基于方竹结构对薄壁管截面进行耐撞性分析和仿生优化设计.通过对方竹结构的原型分析,利用ABAQUS搭建了仿方竹结构薄壁管有限元分析模型,在对模型进行试验验证的基础上,以壁厚、肋长为研究参数对仿方竹薄壁管耐撞特性进行了仿真分析.在此基础上,采用全因子试验设计方法来构建响应面模型,以比吸能和初始峰值载荷为目标函数,运用多目标粒子群优化算法进行优化求解并获得最优解的Pareto集.研究结果表明:仿方竹结构薄壁管有较好的耐撞性和稳定性,壁厚0.892 mm、肋长2.995 mm为仿方竹结构的最优解,此时初始峰值载荷和比吸能分别为10 kN和7.936598 kJ/kg.研究结果对薄壁管的结构设计和尺寸优化具有重要意义.     

基于鲁棒性的概率优化设计在薄壁构件耐撞性中的应用

汽车结构的耐撞性及碰撞吸能优化是现代汽车工业重要的研究内容。耐撞性的优化涉及材料与结构的众多参数，传统的确定性优化设计、碰撞仿真及实验往往只能在一定程度上改善结构的碰撞性能，而无法评估设计参数的可靠性和目标函数的鲁棒性，以及在给定可靠性约束条件下使目标函数的鲁棒性达到最优状态。将实验设计、响应面模型和蒙特卡罗模拟技术相结合，构造了基于产品质量工程的6σ鲁棒性优化设计方法，实现了对设计目标的优化，并提高了设计变量的可靠性和目标函数的鲁棒性。     

多目标粒子群优化算法在薄板冲压成形中的应用

有限元分析与优化算法相结合来提高板料的成形质量、缩短设计周期己在板料成形领域得到广泛的研究.传统的优化方法主要是将多目标问题转化为单目标问题进行研究,然而,评价一个板料的成形质量应该是多方面的(如拉裂、起皱和成形不足等)并且各个质量特性之间可能会发生相互冲突.因此直接采用多目标优化算法来提高板料的成形性具有非常重要的现实意义.采用自主开发的STLMesher软件建立模具的参数化模型,在此基础上将试验设计、能代表实际冲压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,获得了一组最小化起皱和拉裂缺陷的非劣解.在板料成形优化过程中调用的是近似模型,大大减少了调用有限元模型的次数,提高了优化效率.为指导工程设计人员快速有效地从非劣解集中挑选出一组成形效果最好的解,提出最小距离选解法,选出的解实现了对起皱和拉裂缺陷的优化,提高了板料的成形性能.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.     

车辆前端吸能部件多目标耐撞性遗传优化

车辆耐撞性是一个涉及多因素的强非线性问题,而传统响应面模型柔韧性又不足.为克服传统响应面法在拟合车辆耐撞性问题输入与输出之间的映射关系所带来的不精确性和耗时性,这里通过建立一个经试验验证准确性的耐撞性仿真模型,提出采用均匀设计法来提高车辆耐撞性仿真试验的代表性并减少仿真试验次数.通过采用一个具有良好韧性的三层神经网络来拟合车辆耐撞性问题输入与输出之间的映射关系,并基于多目标遗传优化算法NSGA-Ⅱ,得到了一组以峰值加速度、B柱最大位移以及吸能比为耐撞性指标的Pareto解集.优化结果显示,所提方法能够高效、精确的完成车辆耐撞性优化.     

考虑制造成形质量的保险杠系统多目标优化设计

针对保险杠系统设计制造质量-成本与耐撞性的要求,文中提出了一种考虑制造成形质量的保险杠系统多目标优化设计方法。该方法首先建立了以拉裂和起皱程度为制造成形质量评价准则的保险杠系统主要吸能部件的冲压成形模型,以及以吸能、受力和侵入量为耐撞性评价准则的保险杠系统正面碰撞模型。将防撞梁和吸能盒的壁厚作为连续型设计变量,材料型号的选择作为离散型设计变量,结合质量和成本要求建立了多目标优化设计函数关系。然后通过径向基函数构建代理模型,并采用微型多目标遗传算法求得Pareto最优解集,再由TOPSIS决策方法从该解集中选取最优设计方案。最后对某保险杠系统进行多目标优化设计,结果验证了该方法的有效性。     

汽车前防撞梁的耐撞性与轻量化优化设计

为改善汽车的耐撞性、提升汽车的轻量化程度,从结构改进的角度对汽车前防撞梁进行优化设计。建立汽车前防撞梁正面100%碰撞模型,以前防撞梁横梁和吸能盒厚度为设计变量,以碰撞力峰值作为约束条件,构建以前防撞梁总成吸能量最大化、质量最小化的多目标优化模型。采用哈默斯利法进行试验设计,通过拟合得到近似模型。近似模型与仿真值误差不高于5%。采用全局响应面法对多目标问题进行优化,得到Pareto最优解集。结果表明,优化后前防撞梁吸能量提高了15.8%,质量降低了6%,碰撞力峰值降低了20.3%,比吸能提高了23.1%。优化设计显著改善了汽车的耐撞性并提升了汽车的轻量化程度。     

基于特征变量的复杂机械系统优化方法的最优性条件

复杂系统优化设计方法研究是优化设计的一个重要方面，目前，复杂机械系统的优化设计方法主要有直接法和分解协调法，均没有解决复杂系统的优化问题。提出了基于特征变量的优化设计新方法，这种方法在实践中得到了应用，证明是有效的，但该优化方法缺乏理论指导。对基于特征变量的优化方法进行了理论分析，提出了基于特征变量的分级优化结果是原问题最优解的条件，并从必要务件和充分务件两方面论证了该方法优化的结果就是原优化问题的最优解。     

并行产品开发过程的时间模型及其优化方法

针对并行开发过程中设计活动间存在迭代和重叠的情形,提出一个时间计算模型及其优化方法。依据矩阵规划后的设计结构矩阵,将设计活动组划分为多个耦合活动块和非耦合活动块,按信息流方向依次计算活动重叠造成的设计修改时间,进而建立产品开发的时间模型。在给定成本约束下,将开发时间最短问题转化为有约束的最优化问题,并给出相应的求解算法。最后通过实例运算表明了时间模型及其优化方法的有效性。     

Constrained and non-constrained aerodynamic optimization using the adjoint equations approach

In this research, the continuous adjoint method is applied to optimize an airfoil in subsonic and transonic flows. An inverse design problem is solved to evaluate the ability of the optimization algorithm and then, two types of optimizations, constrained and non-constrained, are investigated in a drag minimization problem. In the non-constrained drag minimization problem, the optimization is performed in a fixed angle of attack with neither geometric nor aerodynamic constraint, but in the constrained drag minimization problem, the optimization is performed in a fixed lift coefficient. Comparison of the results of these two optimizations shows the effects of the constraint on the optimization trend and the optimized geometry. Moreover, imposing the aerodynamic constraint increased the computational costs of the adjoint method. In constrained and non-constrained drag minimization problems, the surface points are adopted as design variables to show the performance of the adjoint equations approach in problems with numerous design variables.     

一种变胞式工业机器人时间最优轨迹规划

根据变胞式工业机器人工作原理,建立了其工作轨迹模型,并基于该模型提出了一种变胞式工业机器人时间最优的轨迹规划方法。该方法着重考虑机器人构态变换过程,将轨迹规划问题转化为内外层嵌套的优化问题进行分析。分别给出该优化问题的设计变量、目标函数以及约束条件,得到了变胞式工业机器人时间最优轨迹规划问题的数学模型。运用所提出的方法对本课题组自研制的变胞式码垛机器人进行轨迹规划研究,根据其工作轨迹模型,建立了优化设计问题数学模型,在给出关节角度插值函数系数的确定方法后,采用嵌套粒子群算法对该优化问题进行求解,得到了优化后的关节角度函数以及理论工作轨迹,与实验所得的实际工作轨迹进行对比,验证了所提方法的可行性。该研究工作为变胞式机器人的运动规划研究提供了参考。     

基于NSGA-II算法的超轻型火炮摇架多目标优化设计

针对超轻型火炮摇架减小质量、提高刚度的设计要求,基于有限元法和多目标优化设计方法,建立了摇架多目标优化数学模型。以摇架质量和刚度为优化目标,以摇架强度为约束条件,选择了摇架外形结构尺寸和摇架钢板厚度为设计参数,采用改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)作为优化方法。通过优化得到了摇架Pareto最优解集,优化结果对超轻型火炮摇架设计具有指导意义,同时,该优化设计方法为处理薄壁结构优化问题提供了一种新的设计思路。     

Cam profile optimization for a new cam drive

A complex cam shape optimization problem is studied to optimize a unique cam mechanism for a new cam drive engine. First, the optimization problem is defined through analyzing the unique cam mechanism. Multiple design specifications are included in the optimization problem by defining the output torque of the engine as the objective function and the contact stress, radius of curvature, and pressure angle as the constraints. Second, an analytical scenario is designed to find the best ever cam profiles through manipulating the different combinations of cam profile representations and optimization methods. Two types of curve representations, including general polynomial spline and B-spline, are employed in cam profile synthesis. In addition, both a classical optimization technique and a genetic algorithm (GA) based method are applied to solve the complex optimization problem. Finally, comparative studies are performed among the initial profile and the optimal profiles to demonstrate the effectiveness of these proposed design approaches on solving the cam profile optimization problem. Results show that the best profiles are obtained from a combination of the B-spline representation and the GA-based method. In addition, compared to the initial design, the engine performance is improved greatly by the proposed optimization approaches.     

基于可靠性稳健优化设计材料选择

针对工程实际中零部件设计时的选材方法不固定,理论不完善等问题,提出了一种将预选材料的强度作为选材设计变量,以稳健优化设计为选材原则的新方法。基于可靠性四阶矩理论和灵敏度分析,建立目标对象的可靠性稳健优化模型,并利用数学计算软件MATLAB优化工具箱提供的fmincon函数对有约束优化问题进行求解,最终得出零部件可靠性保持在0.9999的情况下,稳健性得到增强的要求中给出最适合的设计材料。随后通过一个实例验证了本方法的可行性和有效性。     

基于多目标遗传算法的水陆两栖可变形机器人结构参数设计方法

水陆两栖可变形机器人是一种兼具变形能力与两栖环境适应能力的新型移动机器人。在其机构设计中,结构参数直接影响该机器人在任务环境中的各项机动性能。针对水陆两栖可变形机器人工作环境复杂性和任务多变性,提出一种基于多目标遗传算法的机器人结构参数设计方法,以得到该型机器人在两栖环境中的最优的综合性能。在水陆两栖可变形机器人陆地环境和水环境中运动学和动力学模型基础上,建立两栖环境中机器人的机动性能指标函数与结构参数的映射关系,并在此基础之上构建面向水陆两栖可变形机器人的结构参数设计的多目标优化问题。利用多目标遗传算法得到该多目标机构参数设计问题的Pareto最优解集,并且通过组合赋权方法确定各目标决策属性的权重,从Pareto最优解集中得到符合设计要求的水陆两栖可变形机器人的各项机构参数最优解,进而指导机器人最终结构参数设计。根据最终得到的结构参数研制出水陆两栖可变形机器人样机Amoeba-II,并在两栖环境下进行样机的各项性能试验,最终验证了基于多目标遗传算法的机器人结构参数设计方法的有效性以及在机器人设计中的适用性。     

二级圆柱齿轮减速器优化的数学模型

对二级圆柱齿轮减速器进行多目标优化。建立了以二级圆柱齿轮减速器结构参数的多目标优化数学模型。该问题是一个具有四个设计变量、八个不等式约束、三个分目标函数的多目标函数的优化设计问题。采用复合形法对实例进行了结构参数的优化计算,结果表明优化计算是可行的,效果是显著的。     

微机电系统多学科设计优化

多学科设计优化是一种针对于涵盖多个学科领域的复杂系统进行设计优化的方法,强调各子学科系统在独自设计优化的基础上的相互之间的并行协作。鉴于微机电系统(Micro electro mechanical systems,MEMS)设计中存在多学科交叉耦合等问题,将多学科优化设计方法引入到MEMS的设计中,研究分析MEMS本身的多学科特性和设计现状,建立面向MEMS的多学科设计优化系统(Micro electro mechanical multidisciplinary design optimization system,MMDOS),提出四种多学科设计优化方法,对提升MEMS的设计水平和产品质量具有积极意义。