發(fā)布時(shí)間：2021-10-10 18:04

　　汽車技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)和越來越嚴(yán)格的排放法規(guī)決定了電動(dòng)化已是汽車不可逆轉(zhuǎn)的潮流。由于電驅(qū)動(dòng)本身的技術(shù)以及配套的成熟度較低,同平臺(tái)下的電動(dòng)車整備質(zhì)量往往比燃油車更重。為了跨過續(xù)航門檻,電動(dòng)化時(shí)代下的輕量化需求更為迫切。通過先進(jìn)的優(yōu)化算法,使材料、最優(yōu)的結(jié)構(gòu)形狀和尺寸用在汽車結(jié)構(gòu)的合適位置,使每部分材料都能發(fā)揮其最大的承載或吸能作用,是實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)輕量化的重要途徑。在實(shí)際輕量化應(yīng)用中,針對(duì)碰撞安全、振動(dòng)噪聲等結(jié)構(gòu)強(qiáng)非線性性能響應(yīng),直接通過有限元分析開展優(yōu)化難以滿足現(xiàn)代車身設(shè)計(jì)與開發(fā)的要求,利用近似模型擬合并預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)性能響應(yīng)以代替有限元仿真分析可以大幅降低優(yōu)化過程的計(jì)算成本,提高設(shè)計(jì)效率。盡管基于近似模型的優(yōu)化方法被認(rèn)為是解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)問題的最有效途徑之一,但工程實(shí)踐中仍存在諸多不足之處,易引起輕量化方案失效。本文從車身結(jié)構(gòu)輕量化設(shè)計(jì)參數(shù)出發(fā),對(duì)集成近似建模的關(guān)鍵技術(shù)展開研究,立足“模型構(gòu)建-序列采樣-偏差修正-基于模型的優(yōu)化”的設(shè)計(jì)邏輯,建立了面向車身結(jié)構(gòu)強(qiáng)非線性性能響應(yīng)擬合的集成近似建模體系,并將其應(yīng)用于轎車車身輕量化設(shè)計(jì)中。主要研究工作如下:（1）針對(duì)現(xiàn)有的集成近似建模研究通常忽略單元模型選... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：142 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

Taurus整車試驗(yàn)與仿真結(jié)構(gòu)變形對(duì)比

Taurus整車試驗(yàn)與仿真的后Fig.2.3Comparisonofleftandrightrearseatcros

重慶大學(xué)博士學(xué)位論文48圖3.7NJV指標(biāo)示意圖Fig.3.7IllustrationofNJVindicator首先驗(yàn)證NJV指標(biāo)識(shí)別預(yù)測(cè)不確定性較大區(qū)域的有效性。在圖3.7中，上面三個(gè)子圖分別為PRS、K-1P、R-1M三種單元近似模型在設(shè)計(jì)空間個(gè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)誤差值，左下圖為集成近似模型Od的預(yù)測(cè)誤差值，中下圖單元近似模型在各點(diǎn)預(yù)測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差，右下圖為集成近似模型Od在各點(diǎn)的NJV值�？梢悦黠@看出，在{[-10,-5],[0,10]}、{[5,10],[0,10]}、{[-10,-5],[-10,0]}、{[5,10],[-10,0]}四個(gè)區(qū)域，集成近似模型具有較大的預(yù)測(cè)不確定性。但是標(biāo)準(zhǔn)偏差指標(biāo)Std僅識(shí)別出了區(qū)域{[-10,-5],[-10,0]}，而NJV指標(biāo)可以有效識(shí)別出區(qū)域{[-10,-5],[-10,0]}和{[-10,-5],[0,10]}，對(duì)另外兩個(gè)區(qū)域也存在不同程度的指示。這是因?yàn)檩^小的標(biāo)準(zhǔn)偏差值并不意味著近似模型的預(yù)測(cè)精度都很好，有可能是所有單元近似模型在該區(qū)域的預(yù)測(cè)能力都很差造成的，而NJV指標(biāo)保留了傳統(tǒng)方差指標(biāo)的優(yōu)勢(shì)，又考慮了集成近似模型中各單元近似模型的預(yù)測(cè)性能及權(quán)系數(shù)，可以對(duì)預(yù)測(cè)不確定性區(qū)域進(jìn)行更為合理的識(shí)別與評(píng)估。接下來將利用第15次迭代一步步的說明如何選擇新的樣本點(diǎn)。步驟一：根據(jù)式3.11建立多目標(biāo)優(yōu)化問題：(15)(15)R1R21514covcovNJV,NJV14SubjecttMaximio:zatio()()n42:01xx(3.22)利用多目標(biāo)遺傳算法(Multi-objectivegeneticalgorithm,MOGA)求解該優(yōu)化問題(初始種群設(shè)置為30，最大遺傳代數(shù)為500)，獲得當(dāng)前學(xué)習(xí)周期的Pareto解集，所有候選樣本點(diǎn)在設(shè)計(jì)空間中的具體位置如圖3.6中黑色空心圓點(diǎn)所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]基于模型聚合和序列采樣的產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化方法研究[D]. 姜正.華中科技大學(xué) 2016
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[6]基于混合元模型的新型全局最優(yōu)化方法及其在汽車設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[D]. 顧紀(jì)超.湖南大學(xué) 2011
[7]面向汽車輕量化設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 胡朝輝.湖南大學(xué) 2010
[8]近似模型優(yōu)化體系關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用[D]. 李恩穎.湖南大學(xué) 2009
[9]基于近似模型的汽車輕量化優(yōu)化設(shè)計(jì)方法[D]. 張勇.湖南大學(xué) 2009

碩士論文
[1]結(jié)構(gòu)系統(tǒng)穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計(jì)的新方法研究及應(yīng)用[D]. 劉銀江.電子科技大學(xué) 2015
[2]材料和焊點(diǎn)對(duì)碰撞安全性影響的不確定分析和穩(wěn)健性設(shè)計(jì)[D]. 崔杰.湖南大學(xué) 2012
[3]面向轎車車身輕量化的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法及應(yīng)用研究[D]. 施頤.上海交通大學(xué) 2010
[4]偏最小二乘變量篩選法及其應(yīng)用研究[D]. 林燕.廈門大學(xué) 2007



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