本文關(guān)鍵詞：基于近似模型的柴油機(jī)活塞熱機(jī)耦合多目標(biāo)優(yōu)化

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【摘要】：考慮到活塞重量、最大等效應(yīng)力、第三環(huán)槽最高溫度、最高溫度梯度之間的不可公度性和矛盾性，因而本文對(duì)某柴油機(jī)活塞展開熱機(jī)耦合多目標(biāo)優(yōu)化。而若直接分析，往往會(huì)存在計(jì)算效率低、仿真結(jié)果缺乏試驗(yàn)修正、基于梯度的傳統(tǒng)優(yōu)化算法難以解決不可導(dǎo)性和黑箱性的結(jié)構(gòu)、直接采用全局優(yōu)化算法優(yōu)化效率低等問題。為此，本文先后展開基于“特征塊”的柴油機(jī)活塞參數(shù)化預(yù)處理、準(zhǔn)確的熱機(jī)耦合分析、主次因子分析、基于近似模型的多島遺傳算法（MIGA）全局多目標(biāo)優(yōu)化研究。 針對(duì)基于“特征塊”的柴油機(jī)活塞參數(shù)化預(yù)處理問題的研究，本文首先引入“主體模型”和“分塊模型”兩個(gè)概念，然后提出和比較了三種新的參數(shù)化預(yù)處理方法，并綜合運(yùn)用方法一和方法二到該柴油機(jī)活塞中，降低了網(wǎng)格數(shù)量，提高了熱機(jī)耦合分析效率和后續(xù)的優(yōu)化效率。 針對(duì)熱機(jī)耦合準(zhǔn)確性問題的研究，本文首先建立經(jīng)過參數(shù)化預(yù)處理的活塞有限元模型，并根據(jù)溫度場(chǎng)試驗(yàn)結(jié)果，不斷修正熱邊界條件，直至符合要求，然后在此基礎(chǔ)上分別進(jìn)行活塞靜態(tài)和瞬態(tài)的熱機(jī)耦合分析，并在典型的考察區(qū)域?qū)烧叩牡刃?yīng)力和變形進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)前者的等效應(yīng)力和在沿活塞運(yùn)動(dòng)方向的變形比后者大，進(jìn)而說(shuō)明基于瞬態(tài)熱機(jī)耦合的多目標(biāo)優(yōu)化具有更大的優(yōu)化空間。但考慮到基于后者在主次因子分析與構(gòu)建近似模型過程中，計(jì)算效率低，因而主次因子分析和基于近似模型的熱機(jī)耦合MIGA全局多目標(biāo)優(yōu)化是建立在靜態(tài)熱機(jī)耦合基礎(chǔ)之上。 針對(duì)活塞熱機(jī)耦合最大等效應(yīng)力、最高溫度梯度、第三環(huán)槽最高溫度、活塞重量與各因子之間主次問題的研究，本文借助ISIGHT軟件，運(yùn)用優(yōu)化的拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法進(jìn)行采樣并分析。首先通過方差分析確保采樣點(diǎn)的準(zhǔn)確性；然后通過Pareto圖、交互效應(yīng)圖和主效應(yīng)圖的綜合分析，得出影響最大等效應(yīng)力的主要因子為X1和X4，以及影響第三環(huán)槽最高溫度、活塞最高溫度梯度和活塞重量的主要因子為X2和X4，從而為各輸出響應(yīng)與相應(yīng)的主要因子之間的RBF三維擬合圖及解空間分布作鋪墊。 針對(duì)基于近似模型的柴油機(jī)活塞MIGA全局多目標(biāo)優(yōu)化問題的研究，本文在某柴油機(jī)活塞熱機(jī)耦合靜力學(xué)分析的基礎(chǔ)上，借助ISIGHT軟件，選擇建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型，并利用MIGA成功地實(shí)現(xiàn)了柴油機(jī)活塞的全局多目標(biāo)優(yōu)化，最終使得活塞整體減重4.2%，第三環(huán)槽最高溫度降低10.56%，活塞溫度梯度降低4.01%，，盡管最大等效應(yīng)力提高3.05%。
【關(guān)鍵詞】：柴油機(jī) 活塞 熱機(jī)耦合 近似模型 多目標(biāo)優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TK423
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 1 緒論11-19
• 1.1 研究背景及意義11-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展動(dòng)態(tài)13-17
• 1.2.1 活塞熱機(jī)耦合分析的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 近似技術(shù)的研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.3 多目標(biāo)優(yōu)化的研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 論文整體策劃與章節(jié)主要研究?jī)?nèi)容17-19
• 2 基于近似模型的柴油機(jī)活塞多目標(biāo)優(yōu)化理論基礎(chǔ)19-30
• 2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法（DOE）理論19-24
• 2.1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法比較19-21
• 2.1.2 試驗(yàn)結(jié)果分析21-24
• 2.2 近似模型理論基礎(chǔ)24-26
• 2.2.1 相應(yīng)面(RSM)模型理論24
• 2.2.2 克里格（Kriging）模型理論24
• 2.2.3 切比雪夫正交多項(xiàng)式模型理論24-25
• 2.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBF）模型理論25-26
• 2.3 多目標(biāo)優(yōu)化問題與 Pareto 解理論26-27
• 2.3.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)描述26-27
• 2.3.2 非劣解（Pareto）解及 Pareto 解集27
• 2.4 多島遺傳算法理論基礎(chǔ)27-29
• 2.4.1 傳統(tǒng)遺傳算法基本思想27-28
• 2.4.2 多島遺傳算法基本思想28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 3 基于“特征塊”的柴油機(jī)活塞參數(shù)化預(yù)處理與熱機(jī)耦合研究30-48
• 3.1 基于“特征塊”的實(shí)體模型參數(shù)化預(yù)處理方法30-33
• 3.1.1 主體模型和分塊模型的提出31
• 3.1.2 面向局部特征優(yōu)化的三種參數(shù)化預(yù)處理方法31-33
• 3.2 活塞參數(shù)化預(yù)處理與有限元模型建立33-34
• 3.3 活塞熱邊界條件確定與穩(wěn)態(tài)溫度場(chǎng)分析34-38
• 3.3.1 活塞熱邊界條件的確定方法34-36
• 3.3.2 活塞邊界條件修正與溫度場(chǎng)分析36-38
• 3.4 活塞耦合系統(tǒng)及其非線性邊界條件的確定38-39
• 3.5 活塞機(jī)械負(fù)荷邊界條件39-40
• 3.5.1 氣體作用力39-40
• 3.5.2 活塞往復(fù)慣性力40
• 3.6 活塞熱機(jī)耦合靜力學(xué)與動(dòng)力學(xué)分析40-47
• 3.6.1 活塞應(yīng)力場(chǎng)考察區(qū)域40-41
• 3.6.2 活塞靜態(tài)與瞬態(tài)應(yīng)力場(chǎng)對(duì)比分析41
• 3.6.3 活塞變形考察區(qū)域41
• 3.6.4 活塞靜態(tài)與瞬態(tài)變形對(duì)比分析41-42
• 3.6.5 應(yīng)力與變形對(duì)比分析42-47
• 3.7 本章小結(jié)47-48
• 4 柴油機(jī)活塞冷卻油腔參數(shù)化與主次因子分析48-58
• 4.1 柴油機(jī)活塞冷卻油腔參數(shù)化48-51
• 4.1.1 面向仿真優(yōu)化的參數(shù)化研究流程圖48-49
• 4.1.2 柴油機(jī)活塞冷卻油腔參數(shù)化49
• 4.1.3 設(shè)計(jì)空間的確定49-51
• 4.2 試驗(yàn)仿真模型建立與試驗(yàn)樣本空間確定51-52
• 4.2.1 試驗(yàn)仿真模型建立51
• 4.2.2 試驗(yàn)方案及樣本空間51-52
• 4.3 基于 ISIGHT 軟件的柴油機(jī)活塞主次因子分析52-57
• 4.3.1 輸出響應(yīng)的方差分析（ANOVA）53
• 4.3.2 輸出響應(yīng)的 Pareto 圖分析53-54
• 4.3.3 輸出響應(yīng)交互效應(yīng)圖與主效應(yīng)圖分析54-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 5 近似模型構(gòu)建與柴油機(jī)活塞 MIGA 全局多目標(biāo)優(yōu)化58-67
• 5.1 優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型58-59
• 5.2 基于熱機(jī)耦合的某柴油機(jī)活塞近似模型構(gòu)建59-60
• 5.3 近似模型的擬合精度評(píng)價(jià)60-62
• 5.3.1 近似模型精度檢測(cè)指標(biāo)60
• 5.3.2 近似模型精度檢測(cè)60-62
• 5.4 基于近似模型的柴油機(jī)活塞多目標(biāo)優(yōu)化62-66
• 5.4.1 基于 ISIGHT 的仿真優(yōu)化模型建立62-63
• 5.4.2 優(yōu)化目標(biāo)的尋優(yōu)歷程63
• 5.4.3 設(shè)計(jì)變量和輸出響應(yīng)的 Pareto 解集 EDM 圖63-64
• 5.4.4 輸出響應(yīng) RBF 三維擬合圖和解分布64-65
• 5.4.5 活塞優(yōu)化目標(biāo)前后對(duì)比65-66
• 5.5 本章小結(jié)66-67
• 6 結(jié)論與展望67-70
• 6.1 全文總結(jié)67-68
• 6.2 研究展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果74-75
• 致謝75-76

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：803179