本文關(guān)鍵詞：基于Isight的集中潤滑系統(tǒng)建模分析及多目標(biāo)設(shè)計優(yōu)化研究

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【摘要】：隨著機械產(chǎn)品的日趨復(fù)雜及市場競爭的加劇,傳統(tǒng)的串行設(shè)計方法越來越難以適應(yīng)時代發(fā)展的迫切需求。上世紀(jì)八十年代逐漸興起與完善的多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化(Multidisciplinary Design Optimization,MDO)思想,通過對復(fù)雜機械系統(tǒng)進行分解,探尋子系統(tǒng)間的耦合作用并對其產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng)充分利用,來實現(xiàn)獲取全局的最優(yōu)方案。集中潤滑系統(tǒng)的設(shè)計涉及了機械結(jié)構(gòu)、傳動、液壓、控制等多個領(lǐng)域,傳統(tǒng)的設(shè)計人為的割裂了各領(lǐng)域之間的聯(lián)系,往往會降低系統(tǒng)的整體性能,所以用MDO理念對集中潤滑系統(tǒng)進行分解耦合、建模分析具有重要意義。本文對集中潤滑系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型及物理仿真模型進行了構(gòu)建與分析,對于復(fù)雜耗時的系統(tǒng)分析過程通過近似技術(shù)獲得其代理模型,基于Isight軟件構(gòu)建MDO集成平臺,運用不同的分解策略和尋優(yōu)算法進行了多目標(biāo)和單目標(biāo)的優(yōu)化分析。具體進行的工作主要包括以下五個部分:(1)對多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化中的分解策略、尋優(yōu)算法進行了詳細(xì)的闡述,對不同的分解策略構(gòu)造原理及特點進行分析,比較了智能算法與數(shù)值算法的優(yōu)劣勢,結(jié)合集中潤滑系統(tǒng)的特征選擇了多學(xué)科可行法(Multidisciplinary Feasibility,MDF)和協(xié)同優(yōu)化法(Collaborative Optimization,CO)策略進行了分析。(2)對集中潤滑系統(tǒng)中的偏心輪機構(gòu)和柱塞機構(gòu)數(shù)學(xué)模型進行了分析,針對潤滑泵在工作中可能產(chǎn)生的振動,對泵座的模態(tài)進行了分析,并對復(fù)雜模型采用了近似代理模型的方法。(3)通過Isight軟件集成各領(lǐng)域的專業(yè)分析軟件,構(gòu)建了集成優(yōu)化平臺,分別用MDF策略與CO策略建立了柱塞-缸體的集成優(yōu)化框架,對比分析兩者結(jié)果的不同。(4)對柱塞機構(gòu)進行了輕量化的設(shè)計,將柱塞機構(gòu)通過改進型協(xié)調(diào)優(yōu)化方法分為了一個系統(tǒng)級和三個子系統(tǒng),運用SolidWorks對子系統(tǒng)進行三維建模,用AnsysWorkbench對其應(yīng)力、應(yīng)變和疲勞壽命的分析;采用最優(yōu)超拉丁法及響應(yīng)面法獲得子系統(tǒng)模型的近似代理模型,并在Isight軟件上進行集成框架構(gòu)建,完成了優(yōu)化分析。(5)針對工程中存在的多目標(biāo)問題,對比了多目標(biāo)算法中的歸一化算法、NCGA算法和NSGA-Ⅱ算法結(jié)果的優(yōu)劣。應(yīng)用NSGA-Ⅱ算法求得柱塞機構(gòu)Pareto解集,決策最優(yōu)Pareto解方案。本論文設(shè)計優(yōu)化方法能夠在保證集中潤滑系統(tǒng)各方面性能的要求下達(dá)到設(shè)計目標(biāo),對集中潤滑系統(tǒng)的設(shè)計有一定的參考價值,同時也為集中潤滑系統(tǒng)研究應(yīng)用提供了一個新的維度。
【關(guān)鍵詞】：集中潤滑系統(tǒng) Isight 多目標(biāo)優(yōu)化 近似技術(shù) 多學(xué)科優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TH117.2
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-23
• 1.1 課題背景11-12
• 1.2 集中潤滑系統(tǒng)概述12-14
• 1.3 MDO技術(shù)研究綜述14-21
• 1.4 主要研究內(nèi)容21-23
• 第二章 集中潤滑系統(tǒng)設(shè)計優(yōu)化模型構(gòu)建與分析23-37
• 2.1 集中潤滑系統(tǒng)的總體設(shè)計23-24
• 2.2 集中潤滑系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型和系統(tǒng)劃分24-26
• 2.2.1 MDO的數(shù)學(xué)模型24-26
• 2.2.2 集中潤滑系統(tǒng)的分解26
• 2.3 集中潤滑系統(tǒng)部件的構(gòu)建與分析26-33
• 2.3.1 偏心輪機構(gòu)的建模分析26-28
• 2.3.2 單向閥數(shù)學(xué)模型的分析28-29
• 2.3.3 泵座的模態(tài)分析29-33
• 2.4 集中潤滑系統(tǒng)模型近似模型簡化33-36
• 2.4.1 試驗設(shè)計的方法33-34
• 2.4.2 近似模型的類型34-36
• 2.5 本章小結(jié)36-37
• 第三章 系統(tǒng)集成優(yōu)化平臺的構(gòu)建37-48
• 3.1 集成平臺所需的環(huán)境37-38
• 3.2 所需軟件38-39
• 3.3 Isight軟件中尋優(yōu)算法39-41
• 3.3.1 數(shù)值型尋優(yōu)算法39-40
• 3.3.2 智能優(yōu)化算法40-41
• 3.4 系統(tǒng)集成優(yōu)化平臺41-47
• 3.4.1 軟件集成過程41-45
• 3.4.2 基于Isight平臺的不同分解策略分析對比45-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第四章 基于Isight集成平臺的柱塞機構(gòu)設(shè)計優(yōu)化與分析48-63
• 4.1 柱塞機構(gòu)建模48-58
• 4.1.1 柱塞模型的建立與分析48-51
• 4.1.2 閥芯-彈簧模型的建立與分析51-53
• 4.1.3 缸體模型的建立與分析53-55
• 4.1.4 近似模型的構(gòu)建55-58
• 4.2 柱塞機構(gòu)的協(xié)同優(yōu)化58-60
• 4.2.1 協(xié)同優(yōu)化58-59
• 4.2.2 Isight中的集成59-60
• 4.3 優(yōu)化結(jié)果分析60-62
• 4.4 本章小結(jié)62-63
• 第五章 集中潤滑系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計63-74
• 5.1 基本概念63-64
• 5.2 向量解的占優(yōu)關(guān)系64-66
• 5.3 多目標(biāo)優(yōu)化算法66-70
• 5.3.1 歸一化算法66-68
• 5.3.2 非歸一化算法68-70
• 5.4 柱塞機構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化70-73
• 5.5 本章小結(jié)73-74
• 總結(jié)與展望74-76
• 參考文獻76-83
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果83-84
• 致謝84-85
• 附件85

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本文編號：1120902