本文關(guān)鍵詞：結(jié)構(gòu)穩(wěn)健綜合優(yōu)化設(shè)計方法研究及其在交通路錐收放車中的應(yīng)用

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【摘要】：本文重點探究了結(jié)構(gòu)穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計所涉及的有關(guān)技術(shù)與方法,摸索出了一套適合工程應(yīng)用的結(jié)構(gòu)穩(wěn)健綜合優(yōu)化設(shè)計方案,并將此方案應(yīng)用到了路錐車的收放回轉(zhuǎn)機構(gòu)中,獲得了比較滿意的效果。 研究的主要內(nèi)容包括：(1)建立了滾珠絲杠參數(shù)化有限元二次開發(fā)平臺,鞏固了Python編程及其在Abaqus中的應(yīng)用,為后文Isight優(yōu)化集成打下堅實基礎(chǔ)。(2)根據(jù)幾種典型試驗設(shè)計方法的采樣點分布對比情況,確定了一種基于ESE算法與φp準則的優(yōu)化拉丁超立方設(shè)計方法,增強了對初始設(shè)計空間的探索能力。(3)根據(jù)傳統(tǒng)構(gòu)建代理模型的不足之處,提出了一種基于連續(xù)采樣技術(shù)的橢球基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型,提高了構(gòu)建代理模型的精度與效率,也為后續(xù)的優(yōu)化設(shè)計與穩(wěn)健設(shè)計節(jié)省了大量的計算時間。(4)運用Isight的二次開發(fā)技術(shù),對傳統(tǒng)模式搜索算法進行了改進,同時為提高尋找全局真正最優(yōu)解的機會,本文提出了一種基于存檔的微遺傳算法與改進的模式搜索算法的組合策略。(5)用FEA方法對路錐車的初始收放回轉(zhuǎn)機構(gòu)進行了剛強度分析,依據(jù)分析結(jié)論對機構(gòu)進行了部分改善。在Isight環(huán)境中搭建了改進的收放回轉(zhuǎn)機構(gòu)優(yōu)化集成平臺,并將本文提出的6σ結(jié)構(gòu)穩(wěn)健綜合優(yōu)化設(shè)計方案應(yīng)用到其中,不僅具有良好的優(yōu)化結(jié)果,而且當(dāng)設(shè)計變量存在不確定性變差時,結(jié)構(gòu)性能仍能保持穩(wěn)定。 本文的研究工作與方法可以有效地應(yīng)用在各種典型機械結(jié)構(gòu)中,能夠顯著提高設(shè)計人員的工作效率,在理論和工程實用性角度上具有一定的意義。
【關(guān)鍵詞】：路錐收放車 收放回轉(zhuǎn)機構(gòu) 綜合優(yōu)化設(shè)計 穩(wěn)健設(shè)計 Isight二次開發(fā)
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U418.32;TH112
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 課題背景與意義8-9
• 1.2 交通路錐收放車的發(fā)展概述與結(jié)構(gòu)簡介9-10
• 1.3 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計的發(fā)展與現(xiàn)狀10-12
• 1.4 穩(wěn)健設(shè)計的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢12
• 1.5 本文主要研究工作12-14
• 2 結(jié)構(gòu)穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計相關(guān)原理與技術(shù)14-25
• 2.1 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計簡述14-16
• 2.2 穩(wěn)健設(shè)計簡述16-19
• 2.2.1 基本原理16-17
• 2.2.2 實現(xiàn)方法17-19
• 2.3 結(jié)構(gòu)穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計簡述19-20
• 2.4 多學(xué)科多目標優(yōu)化軟件Isight簡介20-22
• 2.4.1 Isight起源與發(fā)展20
• 2.4.2 Isight主要功能20-21
• 2.4.3 Isight優(yōu)化設(shè)計流程21-22
• 2.5 本文結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計及穩(wěn)健設(shè)計方法22-24
• 2.6 本章小結(jié)24-25
• 3 滾珠絲杠參數(shù)化有限元分析二次開發(fā)平臺25-35
• 3.1 概述25-26
• 3.2 Python語言簡介26-27
• 3.3 Abaqus腳本接口及與Abaqus/CAE的交互27-28
• 3.4 滾珠絲杠參數(shù)化有限元分析平臺28-34
• 3.4.1 滾珠絲杠有限元二次開發(fā)流程28-29
• 3.4.2 滾珠絲杠三維模型的創(chuàng)建29-31
• 3.4.3 滾珠絲杠有限元參數(shù)的設(shè)定31-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 4 結(jié)構(gòu)穩(wěn)健綜合優(yōu)化設(shè)計方法與應(yīng)用35-78
• 4.1 概述35-36
• 4.2 收放回轉(zhuǎn)機構(gòu)方案的確定36-40
• 4.2.1 初始設(shè)計方案36-39
• 4.2.1.1 收放回轉(zhuǎn)機構(gòu)原理36-37
• 4.2.1.2 初始設(shè)計方案有限元模型37-38
• 4.2.1.3 初始設(shè)計方案有限元分析結(jié)果38-39
• 4.2.2 改進設(shè)計方案39-40
• 4.2.2.1 收放回轉(zhuǎn)機構(gòu)改進設(shè)計方案39
• 4.2.2.2 改進設(shè)計方案有限元分析結(jié)果39-40
• 4.3 收放回轉(zhuǎn)機構(gòu)的優(yōu)化集成平臺40-45
• 4.3.1 收放回轉(zhuǎn)機構(gòu)初始設(shè)計變量的選擇40-42
• 4.3.2 收放回轉(zhuǎn)機構(gòu)參數(shù)化有限元建模42-43
• 4.3.3 優(yōu)化集成與數(shù)學(xué)模型43-45
• 4.4 試驗設(shè)計45-53
• 4.4.1 拉丁方陣設(shè)計(LSD)45-46
• 4.4.2 隨機拉丁超立方設(shè)計(RLHD)46-47
• 4.4.3 優(yōu)化的拉丁超立方設(shè)計(OLHD)47-48
• 4.4.4 試驗設(shè)計方法的對比與選擇48-49
• 4.4.5 本文試驗設(shè)計方法——基于ESE算法的OLHD(ESE-OLHD)49-51
• 4.4.6 收放回轉(zhuǎn)機構(gòu)試驗設(shè)計分析結(jié)果51-53
• 4.5 代理模型53-58
• 4.5.1 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(RBFNN)54-56
• 4.5.2 橢球基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(EBFNN)56-57
• 4.5.3 本文代理模型方法——基于連續(xù)采樣技術(shù)的EBFNN模型57-58
• 4.6 組合優(yōu)化策略58-69
• 4.6.1 基于存檔的微遺傳算法(AMGA)58-62
• 4.6.1.1 遺傳算法的相關(guān)概念58-59
• 4.6.1.2 多目標優(yōu)化問題的相關(guān)概念59
• 4.6.1.3 AMGA算法的基本原理59-62
• 4.6.2 改進的模式搜索算法(IPSA)62-65
• 4.6.3 本文組合優(yōu)化策略(AMGA-IPSA算法)65-66
• 4.6.4 基于代理模型和AMGA-IPSA算法的收放回轉(zhuǎn)機構(gòu)確定性優(yōu)化66-69
• 4.7 6Sigma結(jié)構(gòu)穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計69-77
• 4.7.1 6Sigma穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計的相關(guān)概念69-71
• 4.7.2 本文6Sigma穩(wěn)健分析方法71-72
• 4.7.3 收放回轉(zhuǎn)機構(gòu)6Sigma穩(wěn)健分析結(jié)果72
• 4.7.4 收放回轉(zhuǎn)機構(gòu)6Sigma穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計72-77
• 4.8 本章小結(jié)77-78
• 5 總結(jié)與展望78-80
• 5.1 全文總結(jié)78
• 5.2 工作展望78-80
• 致謝80-81
• 參考文獻81-84

【參考文獻】

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本文編號：576018