基于Cruise-Isight联合仿真的乘用车变速器速比优化

为了在动力性满足目标的前提下进一步提升经济性,建立了Cruise和Isight的联合仿真模型,应用多岛遗传优化方法,在确定的动力性和结构设计约束条件下对变速器的各挡位速比参数进行优化,得出满足性能指标要求的基础优化方案。依据驾驶平顺性和齿轮结构的要求对基础优化方案从工程化的角度进行调整,最终得出满足动力性和工程化要求的工程化可行方案。工程化后的最终方案动力性刚好满足目标要求,NEDC(New European Driving Cycle)循环工况综合油耗比原方案降低0.26 L/100km,经济性改善了3.86%,并且等转速换挡的平顺性较原始方案有所改善。     

货车传动系参数优化匹配分析

汽车动力装置参数对其动力性和燃油经济性有很大影响。对汽车发动机与传动系的优化匹配进行了理论分析并采用偏置等比级数分配变速器速比;并以某轻型货车为例,基于GT-drive建立仿真模型,分析几种优化方案;最终选取最佳优化方案,相较原车在保证动力性基础上提高了燃油经济性。     

基于GT-drive的多目标汽车传动系统匹配与优化

利用GT-drive软件建立汽车整车模型,并利用遗传算法与直接搜索工具箱(Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox,GADST)和GT-drive软件联合建立多目标汽车传动系统优化模型。结合某款5挡手动变速汽车,以汽车动力性和燃油经济性为指标,对汽车传动系参数进行了优化,得到一组最优的传动系参数,在保持汽车原有动力性能的基础上,达到了降低汽车燃油消耗的目的。该优化结果为车辆的进一步改进设计提供了重要参考依据。     

发动机与液力变矩器匹配多目标优化

针对目前发动机与液力变矩器匹配精确度不高的问题,提出多目标优化匹配方案。在有关特性曲线的基础上,以二者共同工作的启动性能、功率利用率、燃油经济性为目标,建立了发动机与液力变矩器匹配的多目标优化数学模型,通过Matlab求解得出变矩器有效循环圆直径的优化参数。最后给出了具体算例并分析了优化结果。     

基于Cruise的纯电动客车动力传动系统优化匹配研究

电动公交传动系统布置方式直接影响着整车的动力性和经济性,同时对电机的参数选择有较大的影响。采用多档传动系统可以提高电动公交车性能,降低对电机的要求,延长续驶里程。根据Cruise的仿真要求,建立了纯电动公交车的整车、电机、离合器、变速器、车轮和驾驶室的数学模型。对"电机+离合器+五挡AMT"的传动系统进行了动力性和经济性的仿真,并与"电机直驱"和"电机+两挡变速器"的传动系统动力性和经济性进行了对比。对比表明"电机+离合器+五挡AMT"方案明显优于其他方案。     

基于多目标优化的矿用救援机器人动力匹配

目前,矿用救援机器人只有通过动力系统参数的合理匹配解决其在复杂恶劣的井下环境中无法随时补充能源及防爆电池组对机器人动力性能影响严重的问题。为此,提出基于多目标粒子群优化算法的动力匹配设计方法。该方法根据矿用救援机器人动力性能要求,确定了其动力系统参数匹配的优化目标和约束条件;基于履带行驶动力学,并考虑防爆电池组对机器人动力性能的影响,建立矿用救援机器人动力匹配模型,确定动力系统参数匹配多目标优化的决策变量;通过多目标粒子群优化算法确定了矿用救援机器人动力系统参数匹配的合理取值范围。通过试验与优化前的设计相比,机器人的总质量降低了24.36%,续航时间增加了1倍,进而验证了该方法能够有效、快速地解决矿用救援机器人动力系统参数的合理匹配问题。     

基于可靠性的斜齿轮传动多目标优化

在可靠性的基础上建立斜齿轮传动的多目标优化教学模型,结合实例,对减小体积和保证传动平稳的两个目标联合进行优化,并用MATLAB优化工具箱进行了求解,优化结果令人满意,这对于齿轮传动的设计具有很大的参考价值.     

基于多目标遗传算法的齿轮传动优化

针对某牵引机车齿轮常出现齿面胶合、点蚀等问题,采用遗传算法,以重合度,齿面接触应力和齿根弯曲应力为优化目标,对齿轮的啮合参数进行了优化。为节省计算成本,在齿轮参数化有限元模型仿真计算的基础上,建立了齿面接触应力和齿根弯曲应力的代理模型。结果表明:遗传算法在多维区域内能快速有效的搜索Pareto解集,实现多目标的优化。以优化的结果对齿轮进行重新设计后,经有限元仿真验证,轮齿齿面接触应力及齿根弯曲应力均得到有效降低。     

基于遗传算法的行星传动多目标模糊优化

遗传算法是一种模拟生命进化机制的搜索和优化方法,其全局优化和隐含并行性使得遗传算法适合求解大规模的复杂优化问题。并在介绍遗传算法的基础上,提出了基于遗传算法的行星传动多目标模糊优化方法。算例计算表明,遗传算法在机械多目标优化方面具有较好的应用前景。     

两挡纯电动汽车传动系换挡规律及速比优化研究

以提高电动汽车动力性与经济性为目标,对两挡纯电动汽车传动系速比进行优化设计。以0~80 km/h加速时间和ECE-EUDC-LOW循环工况百公里耗电量分别作为电动汽车动力性与经济性的两个分目标函数,建立了双目标函数下的速比优化模型。考虑到换挡规律在速比优化过程中的耦合效应,确定了与速比关联的兼顾动力性与经济性的换挡规律制定准则。设计一种具有非支配比较筛选功能的枚举算法,求取双目标函数的Pareto最优解集。结果表明,相对于初始速比,电动汽车采用某组优化速比时加速时间缩短了3.5%,百公里耗电量降低了2.4%,电动汽车动力性与经济性得到了提高。     

基于遗传算法的行星传动多目标模糊优化

遗传算法是一种模拟生命进化机制的搜索和优化方法 ,其全局优化和隐含并行性使得遗传算法适合求解大规模的复杂优化问题 ,并在介绍遗传算法的基础上 ,提出了基于遗传算法的行星传动多目标模糊优化方法。算例计算表明 ,遗传算法在机械多目标优化方面具有较好的应用前景     

应用多目标粒子群算法的车辆传动系参数优化仿真研究

利用多目标粒子群算法研究了车辆传动系参数优化问题。首先根据目标车辆的结构搭建了整车模型,通过台架试验对整车模型进行验证;其次以车辆传动系参数作为设计变量,以车辆动力性和经济性作为优化目标,建立多目标优化模型;然后运用多目标粒子群算法对传动系参数进行优化计算,得到Pareto最优解集;最后运用基于信息熵的多属性决策方法,确定了最优传动系参数。研究结果表明:优化后的整车的动力性能和燃油经济性均得到提升,其中燃油经济性提高了4.83%,全负荷0~100 km/h加速性能提升了2.03%。     

基于Isight平台NSGA-Ⅱ方法的3-PRS并联机构多目标优化

把Isight软件运用到3-PRS并联机构的多目标参数优化中,分析并建立3-PRS并联机构的工作空间、灵巧度、刚度和承载能力的指标。采用蒙特卡洛方法对多目标指标函数进行编程求解,以Isight软件为平台,集成Matlab软件,构建多目标优化基本流程,用Isight软件中封装的NSGA-Ⅱ方法对3-PRS并联机构的五个目标函数进行优化。得到分布性良好的Pareto解集及Pareto前沿,目标指标得以分析,并得出参数与目标之间变化规律。可根据优化信息,在Pareto解集中选取适合实际工况的最优解,最后给出优化算例。     

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Cruise和Isight的两挡电动汽车传动系统匹配与优化

针对两挡电动汽车动力传动系统匹配与优化问题,根据整车设计参数及目标要求,通过理论计算对纯电动汽车驱动电机、动力电池、变速器等核心部件进行动力性匹配,运用Cruise仿真软件建立目标车辆的整车模型,并对匹配结果进行仿真验证.在动力性满足设计要求的前提下,为进一步改善经济性,搭建Cruise和Isight联合仿真模型,采用...     

基于多目标形貌优化方法的低噪声油底壳研究

为了有效降低油底壳的辐射噪声，在设计阶段对初始油底壳的振动噪声水平进行了预测和评估，据此提出了以下结构优化方案：结合模态试验技术建立准确的初始油底壳辐射噪声预测数值模型，根据噪声预测结果，识别出对油底壳整体辐射噪声贡献度较大的峰值频率;结合油底壳自身固有频率，以降低油底壳整体辐射噪声为总目标，以降低预测噪声频谱中各主要峰值频率成分为子目标，建立多目标优化函数，进行油底壳结构形貌优化设计。结果表明,优化前整体噪声声压级为100.23 dB,在合理布置板材冲压加强筋后，整体噪声降低了2.79dB。此优化方案减少了单目标形貌优化“设计-试验-改进设计”的重复性和主观性，降低了产品设计的成本，缩短了产品开发周期。     

基于汽车悬架的多目标优化方法的研究

为了解决汽车悬架的平顺性和操稳性相互耦合的问题,根据万向集团提供的W1车型的相关数据,利用多体动力学仿真软件Adams/car对海马W1车型进行了整车建模,并对该车型进行了平顺性和操稳性仿真.根据国标的评价指标对海马W1车型进行了评价,从而得到汽车平顺性和操稳性的初始性能水平.利用多学科优化软件iSight-FD和多体...     

混合动力汽车传动参数匹配与优化方法研究

为解决传统混合动力汽车传动参数匹配率过低的问题,在明确混合动力汽车传动系统结构的基础上,设计了混合动力汽车传动参数匹配与优化方法.通过选择混合动力汽车发电机,计算混合动力汽车传动系速比,匹配混合动力汽车传动参数,采用电力辅助控制的方式,实现混合动力汽车传动参数优化.设计实例分析,结果表明,使用该设计方法的混合动力汽车传...     

基于GAPSO算法的转台齿轮传动多目标优化研究

针对某航空发动机叶片五轴加工机床转台传动系统多目标优化设计问题,以五轴加工机床转台的齿轮总体积和总重合度建立了目标函数,在齿轮的接触应力和弯曲应力为约束条件下建立了优化数学模型。提出了结合PSO算法与GA算法各自优点的GAPSO方法,利用GAPSO算法既有GA算法的强大全局搜索能力又有PSO算法的快速收敛能力的特点,求解了转台齿轮传动系统的多目标优化数学模型,并分别使用PSO算法、GA算法对数学模型进行了寻优求解,最后将3种算法的结果进行了对比分析。研究结果表明:相比PSO算法与GA算法,GAPSO算法的优化效果最佳,转台的齿轮传动系统体积减少27.26%,重合度增加8.10%;优化目标实现了转台的轻量化与提高传动平稳性的目的,为转台的齿轮传动系统的多目标优化设计提供了理论依据。     

机械制造中的多目标模糊优化方法

最优化方法在机械制造中正被广泛地应用。在进行优化计算时,其设计变量x_f.单目标函数f_k(x)和约束条件g_t(x)一般认为是精确的,即求: 然而,在生产实践中,x_f、f_k(x)和g_t(x)绝大部分都具有程度不同的模糊性。例如,磨削温度θ不大子临界值θ_(max)=500℃,就不会发生表面烧伤。但θ_(max)=500℃和θ_u=500.1℃并无差别,而在θ_(max)和θ_u之间往往包含着丰富的工艺参效信息,并有可能在θ∈[θ_(max),θ_u]上,使目标函数(如:生产率、加工成本