车辆减振器Kriging模型的结构参数寻优及试验验证

为对某款液压筒式减振器进行结构参数的优化,建立了压缩、复原行程的数学模型,并进行台架试验,以活塞复原孔直径、复原节流阀片缺口高度、复原阀弹簧预紧力3个结构参数为优化变量,复原行程最大阻尼力为优化目标,仿真分析了开阀后优化变量与优化目标间的关系,建立了Kriging近似模型并利用多岛遗传算法对3个结构参数进行寻优。将优化前后的结构参数进行仿真分析和试验验证,与预期值相对误差分别为0.446%和1.82%,表明该近似模型可靠且减振器能量耗散性能得到了提升,为其他结构参数的分析设计及性能的优化提供了一种方法。     

某轻卡前保险杠骨架开裂问题研究与改进

针对某轻卡车型在可靠性路试过程中前保险杠骨架开裂问题,对前保险杠进行了优化设计。利用CATIA软件和HyperMesh软件分别建立了前保险杠3D模型和有限元仿真模型,通过模态和频率响应分析获得前保险杠优化前后的模态和频率响应结果。研究结果表明:通过动力学结构优化的方法可以解决前保险杠骨架开裂问题,对轻卡关键性安全部件的设计有指导作用,对提高轻卡的安全性具有参考意义。     

基于L0范数约束非相邻系数FIR数字滤波器设计

传统有限冲击响应滤波设计时,均默认滤波器系数相邻。该文提出了采用L0范数约束的非相邻系数有限冲击响应滤波器设计模型,保持其线性相位特性,通过增加滤波器设计的自由度,以少量的系统延时为代价来提高滤波器性能。并采用遗传算法来解该非凸优化模型,进一步推导出近似解的求解方法,降低了算法复杂度。计算机仿真结果表明,在相同的阶数下,该滤波器模型较传统模型有更小的逼近误差。     

汽车吸能盒诱导槽结构多目标优化设计

吸能盒作为防撞系统的主要吸能组件,能在短时间内吸收大部分的能量,从而保护驾驶员和乘客的生命安全。为了研究诱导槽的布置位置以及诱导槽深度等参数对吸能盒能量吸收性能的影响,分别建立了无诱导槽以及具有均布诱导槽的两种吸能盒模型。以吸能盒的压缩位移和峰值碰撞力为优化目标,以诱导槽的深度和槽间距为设计变量,采用最优拉丁超立方试验设计选取样本点,用二阶多项式响应面模型构建其近似代理模型,选用存档微遗传算法对吸能盒诱导槽的参数进行多目标优化设计。优化结果表明:在满足吸能盒各设计要求的前提下,优化后吸能盒的能量吸收性能得到了进一步的提升,从而为汽车吸能盒的设计提供一定的理论基础。     

支持向量机替代模型的遗传优化设计

针对实际工程中常见的性能函数不能显式表示的优化问题,提出一种基于支持向量机替代模型的遗传优化设计方法。利用试验设计选取合适的设计参数样本点,通过实验或数值仿真获得响应输出,结合遗传算法构建具有参数优化功能的支持向量机替代模型;将支持向量机模型作为目标性能函数,结合其他约束条件完成优化模型的建立,并应用遗传算法进行优化,形成一套准确、高效、适应性强的优化方法。以典型电子装备功分器的结构尺寸优化为例,采用均匀试验设计和高频电磁场仿真软件HFSS获取替代模型训练的学习样本,建立功分器模型的幅度比、相位差和驻波3个响应面目标函数,并对该多目标优化问题进行遗传寻优。     

动态多目标无功/电压规划的Pareto最优集的求取

动态多目标无功/电压规划问题是一个复杂的多目标非线性优化问题。广泛使用的先评价方法通常只能得到这一问题的单一解,并且在确定各目标间的权重关系时难以给出统一的标准,因而不利于作为实际控制的参考。该文通过创建该问题的多目标数学模型,将动作次数限制归纳为优化目标之一,并应用改进的非支配遗传算法(NSGA-II),实现了动态多目标无功优化问题的Pareto近似最优集的求解。通过IEEE14、30节点电网模型及实际电网模型的计算,验证了该方法的有效性。     

压铸机合模机构的正交回归优化设计

在对压铸机合模机构的优化设计中,采用正交回归设计法建立结构性能与设计变量的近似函数,对近似函数进行优化,从而有效地解决了结构优化设计过程中优化方法需要反复进行三维有限元分析而引起的超大计算量问题;这种方法对实际应用中大量存在而又无法得到解析式的结构优化问题有着普遍的意义。     

FSEC赛车前悬架系统仿真与优化

利用Adams/Car构建FSEC赛车前悬架系统的刚体动力学模型,对模型进行运动学仿真,得到车轮跳动时各项参数的变化规律,并分析得出赛车前悬架设计方面存在的缺陷。通过Adams/Insight扩展模块针对各类参数开展对应的灵敏度分析,得到最合理的性能组合。针对优化操作前后的模型开展对应的仿真对比,分析优化前后的性能差异,结果表明:优化后的整车操纵稳定性得到极大的的改善与提高。     

采用GT-POWER仿真的发动机进气性能优化

进气系统是发动机的重要组成部分,进气性能严重影响了发动机和整车的性能,因此设计充气效率高的进气系统是汽车工程和学术界长期以来追求的目标。利用GT-power建立了某4缸汽油发动机的工作过程模型,在验证了该模型的准确性后,通过对进气系统管道长度与直径的改变,找出了充气效率的影响规律,对进气系统进行了优化,并验证了该优化方案的准确性。     

基于反变形和CAE的手机前壳翘曲优化

为提高手机前壳的成型质量,减小翘曲变形,提出了基于反变形和CAE的优化方法。介绍了手机前壳的平面度 误差要求和反变形设计原理,利用CAE软件Moldflow对手机前壳的注塑成型过程进行数值模拟,得到了翘曲变形的Z 方向位移分量,从而获得变形补偿量;对原始设计模型进行反变形设计和模拟验证,预测的平面度误差符合质量要求。 按反变形设计模型进行模具设计和制造,对生产样件进行平面度和外形尺寸检测,平面度误差为0.180 0 mm,比平面度 公差要求小0.170 0 mm,外形尺寸误差均在公差范围之内。研究表明该方法可以通过变形补偿来提高塑件的尺寸精度。     

低温空气源热泵研究进展

为解决空气源热泵在低温环境下供热量不足、压比大和结霜严重等问题,许多学者进行了理论和实验研究,提出了外加辅助热源、优化压缩机性能和自动除霜等解决方案。笔者总结了部分学者在太阳能空气源热泵、两级压缩与单级中间补气以及除霜技术方面的研究成果,同时介绍了热声热泵技术在低温下提升系统性能,展望了无霜热泵技术在抑制结霜方面的应用前景,以期为低温空气源热泵的继续研究和推广提供参考。     

基于节约算法的多车型车辆路线优化

以单车场、多车型、非满载的车辆路线优化为研究内容,综合考虑多车型和载重量的限制,建立数学模型。在节约算法流程中加入载重量的选择进行求解,利用MATLAB编程工具得到了满意的结果。通过1个配送中心12个需求点2种可选择车型的算例研究,得到了3条路径,第1条和第2条路径使用7t车辆,第3条路径使用载重量为11t的车辆。验证了该方法的可行性,实现了运送成本最小化以及车辆的最短路径安排。     

程度与精度的逻辑差粗糙集模型

基于程度与精度的逻辑差需求,提出了程度与精度的逻辑差粗糙集模型,并定义了粗糙集区域概念。通过变精度近似与程度近似的转化公式,得到了粗糙集区域的基本结构,提出了计算粗糙集区域的常规算法和结构算法,进行了算法分析与比较,探索并得到了模型在决策表中的应用方向。通过该模型拓展了程度粗糙集模型和经典粗糙集模型。     

基于静动态特性的数控带锯床仿真与优化

针对某型号带锯床在锯切材料过程中存在着振动较大等问题，对其动静态特性进行仿真研究。通过对该带锯床整机锯架部 位的受力平衡分析，确定了双立柱式为该带锯床最合理的布置方式。利用专业有限元分析软件对该带锯床进行了模态以及谐响应分析，得到该带锯床的主要振型 以及整机由于激励的作用而造成的响应，据此对该带锯床进行了优化设计。结果表明：该型号带锯床的单立柱结构布局方式需重新设计为双立柱式；该带锯床一 阶频率较低，需对其进行优化设计；优化后的带锯床性能优于改进前的带锯床。大部分带锯床均可采用文中针对该型号带锯床的静动态特性进行分析与研究的方 法来提高其抗振性能，最终达到提高锯切效率和锯切精度的目的。课题组的研究成果在工程上具有比较高的应用价值。     

侧面碰撞头胸双气室气囊的设计与优化

为了减小乘员在侧面碰撞事故中的损伤,提高对侧面乘员的保护效果,运用MADYMO软件建立包含车体、假人、气囊等在内的某车型侧面碰撞的乘员约束系统PSM子结构模型,并对其进行验证。以已验证的汽车侧面碰撞模型为基础,建立一个装有头胸双气室气囊的侧面碰撞模型。通过模拟安全气囊在侧碰条件下的响应过程,利用正交试验对双气室气囊的气体发生器质量流率、气囊点火时间的参数进行优化设计。结果表明:在保证头部HIC值满足法规要求下,优化后综合伤害评估值WIC下降了10.32%,进一步提高了约束系统的安全性能。     

求解约束优化问题的混沌类电磁算法

针对约束优化问题,提出了基于混沌优化的一种新的类电磁机制算法。采用多目标优化的约束处理技术,将约束优化问题转化为无约束的双目标优化模型来求解;对于转化后的新模型,设计粒子的电荷和粒子间的受力公式。同时,为了加快算法的收敛速度,结合混沌优化改进种群中的粒子。采用标准的Benchmark函数对新类电磁机制算法的性能进行了仿真测试,并将测试结果与已有算法的结果进行比较,结果表明,新算法能够快速找到问题的全局最优解或近似最优解,是一种非常有竞争力的优化算法。     

复杂渐变线的分析与综合

给出了一种渐变线分析和综合的数值方法，该方法考虑了传播常数沿渐变线变化的因素以及色散效应，能对ＴＥＭ波和非ＴＥＭ波传输线的渐变结构作较好的近似处理，得到分析和综合复杂渐变线的普遍表达式。通过计算机优化方法，可直接得到渐变线的设计尺寸。在优化设计中，通过取不同的目标函数，能实现任意频率响应的渐变线。     

应用小生境和反向学习策略的量子粒子群算法

针对粒子群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷,提出一种应用小生境和反向学习策略的量子粒子群算法。以可拓理论为基础构造算法模型,在群体中划分出小生境,并设置共享区,对共享区粒子实施适应度动态共享,可有效防止算法过早收敛,增强全局搜索能力;为深度挖掘全局最优粒子,引入精英反向学习策略,增强解空间的开发,提高算法精度。通过测试函数评估算法性能,实验结果表明算法的优化性能得到了改善。     

离心泵内部流场性能优化

为了提高离心泵的工作效率，课题组根据设计要求对其进行水力计算，利用CFturbo软件对离心泵进行三维造型设计，将模型导入ANSYS ICEM进行网格划分，利用FLUENT求解器对不同流量工况进行数值模拟计算，比较不同工况下的流场分布。此外，通过数值模拟方法对水泵进行扬程、轴功率和效率等性能参数计算，并将结果与CFturbo的预测值进行对比，结果显示二者的性能曲线趋势基本一致，运用遗传算法对离心泵的水力性能进行优化，对比优化前后的性能曲线，结果表明优化后离心泵的工作效率得到提高。     

坚实信号处理的半无穷维二次优化方法

采用普通方法设计的传感器阵列处理器对有用信号参量的变化极为敏感,有用信号参量的微小变化均可能引起处理性能严重下降。本文讨论阵列处理器的一种坚实性设计方法。这种方法将阵列处理器设计问题转化为半无穷维二次优化模型。该模型使输出功率最小化,通过选择约束来确保有用信号响应,从而允许有用信号可在一定范围内变化以实现坚实性。最后,文中给出了一个用该方法设计的天线阵列处理器的例子,证明了该方法的有效性。