本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法的汽車(chē)外形優(yōu)化

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【摘要】：本文以快背式汽車(chē)車(chē)身外形為研究對(duì)象,通過(guò)對(duì)汽車(chē)外形五個(gè)重要角度參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì),搜尋滿(mǎn)足三個(gè)目標(biāo)(氣動(dòng)阻力最小、氣動(dòng)升力為0、天窗后緣壓強(qiáng)最小)要求的車(chē)身外形。再采用數(shù)據(jù)挖掘的方法揭示設(shè)計(jì)變量與目標(biāo)函數(shù)以及各目標(biāo)函數(shù)之間潛在的關(guān)系。本研究的主要內(nèi)容分為兩大部分:一、建立某快背式汽車(chē)數(shù)字模型,并對(duì)該模型汽車(chē)外流場(chǎng)的數(shù)值模擬結(jié)果進(jìn)行分析;二、采用遺傳算法對(duì)該模型的車(chē)身外形進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,并對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行數(shù)值模擬以及風(fēng)洞試驗(yàn)驗(yàn)證。論文首先采用計(jì)算流體力學(xué)的方法對(duì)該汽車(chē)模型外流場(chǎng)進(jìn)行數(shù)值模擬,通過(guò)分析汽車(chē)外流場(chǎng)氣流流動(dòng)狀態(tài)與車(chē)身表面壓力分布等細(xì)節(jié),加強(qiáng)了對(duì)汽車(chē)外流場(chǎng)特的認(rèn)識(shí)與理解,為分析汽車(chē)車(chē)身外形對(duì)汽車(chē)氣動(dòng)力學(xué)性能的影響奠定了理論基礎(chǔ),也為優(yōu)化汽車(chē)車(chē)身外形和改善汽車(chē)空氣動(dòng)力性能提供了依據(jù)。其次采用多目標(biāo)優(yōu)化的方法對(duì)該模型的車(chē)身外形進(jìn)行優(yōu)化。在多目標(biāo)設(shè)置時(shí),考慮到以整車(chē)阻力、升力來(lái)衡量汽車(chē)空氣動(dòng)力學(xué)性能,同時(shí)用天窗后緣壓強(qiáng)來(lái)衡量汽車(chē)通過(guò)天窗換氣性能的好壞,因此,本文以整車(chē)阻力最小、升力為0以及天窗后緣壓強(qiáng)最小為優(yōu)化目標(biāo),采用拉丁超立方取樣的方法(即在規(guī)定設(shè)計(jì)范圍內(nèi)取出能代表整個(gè)設(shè)計(jì)空間的樣本)進(jìn)行初始樣本的選取,對(duì)選取的樣本進(jìn)行數(shù)值模擬計(jì)算,再利用克里金(Kriging)代理模型的遺傳算法對(duì)設(shè)計(jì)空間內(nèi)的目標(biāo)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè),以此來(lái)獲得整個(gè)設(shè)計(jì)空間內(nèi)的最優(yōu)解方案。數(shù)據(jù)挖掘的重要意義就是使設(shè)計(jì)變量與目標(biāo)函數(shù)之間復(fù)雜的關(guān)系更直觀化、扁平化,這有利于讓設(shè)計(jì)人員抓住影響目標(biāo)函數(shù)的主要設(shè)計(jì)變量。本研究通過(guò)遺傳算法得到帕雷托(Pareto)最優(yōu)解集為設(shè)計(jì)方案提供參照和選擇空間,再應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的方法評(píng)價(jià)五個(gè)設(shè)計(jì)變量與三個(gè)目標(biāo)函數(shù)的影響關(guān)系,包括目標(biāo)函數(shù)之間影響關(guān)系,單個(gè)或者多個(gè)設(shè)計(jì)變量與目標(biāo)函數(shù)之間的影響關(guān)系。這就揭示了設(shè)計(jì)變量對(duì)于目標(biāo)函數(shù)的部分影響規(guī)律,同時(shí)也揭示了目標(biāo)函數(shù)之間是相互獨(dú)立還是正負(fù)相關(guān)的影響關(guān)系,為后續(xù)開(kāi)發(fā)或者研究提供便利。最后通過(guò)汽車(chē)模型風(fēng)洞試驗(yàn)驗(yàn)證優(yōu)化后的車(chē)身外形空氣動(dòng)力學(xué)性能,同時(shí)對(duì)比優(yōu)化模型數(shù)值模擬結(jié)果,驗(yàn)證本研究所采用的多目標(biāo)優(yōu)化方法的準(zhǔn)確性。結(jié)果表明,該多目標(biāo)優(yōu)化方法具有較高的預(yù)測(cè)精度和適應(yīng)度。本文的研究成功地將多目標(biāo)優(yōu)化方法運(yùn)用于汽車(chē)空氣動(dòng)力學(xué)設(shè)計(jì),為今后的汽車(chē)車(chē)身外形設(shè)計(jì)及優(yōu)化提供重要的理論指導(dǎo)。
【關(guān)鍵詞】：汽車(chē)外流場(chǎng) 數(shù)值模擬 車(chē)身外形優(yōu)化 拉丁超立方取樣 數(shù)據(jù)挖掘
【學(xué)位授予單位】：重慶理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U462
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1.緒論10-16
• 1.1 研究背景和研究意義10-11
• 1.2 汽車(chē)外流場(chǎng)及車(chē)身外形優(yōu)化的研究現(xiàn)狀11
• 1.3 多目標(biāo)優(yōu)化與數(shù)據(jù)挖掘方法11-14
• 1.3.1 多目標(biāo)優(yōu)化11-12
• 1.3.2 數(shù)據(jù)挖掘12-14
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.5 本章小結(jié)15-16
• 2.理論基礎(chǔ)與車(chē)身流場(chǎng)特性16-22
• 2.1 基本控制方程16-17
• 2.2 數(shù)值計(jì)算的主要方法介紹17-18
• 2.3 網(wǎng)格方案18-19
• 2.4 湍流模型19-20
• 2.5 車(chē)身流場(chǎng)特性的主要研究?jī)?nèi)容20-21
• 2.5.1 氣動(dòng)力和氣動(dòng)力矩20
• 2.5.2 汽車(chē)表面壓力20-21
• 2.6 本章小結(jié)21-22
• 3.汽車(chē)外流場(chǎng)的數(shù)值模擬22-28
• 3.1 汽車(chē)幾何模型的建立22-23
• 3.2 計(jì)算域的確定與網(wǎng)格劃分23-24
• 3.2.1 網(wǎng)格劃分23-24
• 3.3 邊界條件的設(shè)置24-25
• 3.3.1 計(jì)算流體力學(xué)軟件Fluent簡(jiǎn)介24
• 3.3.2 邊界條件的設(shè)置24-25
• 3.4 數(shù)值模擬結(jié)果分析25-27
• 3.4.1 汽車(chē)外流場(chǎng)分析25-26
• 3.4.2 車(chē)身表面壓力分析26-27
• 3.5 本章小結(jié)27-28
• 4.優(yōu)化算法與數(shù)據(jù)挖掘28-36
• 4.1 遺傳算法簡(jiǎn)介28-30
• 4.1.1 遺傳算法的運(yùn)算流程28-30
• 4.1.2 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的解30
• 4.2 拉丁超立方取樣與克里金模型30-35
• 4.2.1 拉丁超立方取樣30-31
• 4.2.2 建立克里金（Kriging）代理模型31-35
• 4.3 數(shù)據(jù)挖掘35
• 4.4 本章小結(jié)35-36
• 5.汽車(chē)外形的優(yōu)化36-48
• 5.1 建立優(yōu)化模型36-38
• 5.2 優(yōu)化具體步驟38-41
• 5.2.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)流程38-40
• 5.2.2 基于 NSGA-Ⅱ法收尋最優(yōu)解集40-41
• 5.3 數(shù)據(jù)可視化處理分析41-46
• 5.3.1 敏感度分析41-42
• 5.3.2 SOM神經(jīng)元網(wǎng)格圖分析42-45
• 5.3.3 數(shù)據(jù)挖掘總結(jié)45-46
• 5.4 本章總結(jié)46-48
• 6.優(yōu)化結(jié)果與試驗(yàn)驗(yàn)證48-58
• 6.1 汽車(chē)風(fēng)洞試驗(yàn)驗(yàn)證48-49
• 6.1.1 吉林大學(xué)風(fēng)洞48-49
• 6.2 優(yōu)化汽車(chē)模型風(fēng)洞試驗(yàn)49-51
• 6.2.1 試驗(yàn)?zāi)Ｐ头桨高x取49-50
• 6.2.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)比對(duì)分析50-51
• 6.3 試驗(yàn)結(jié)果與優(yōu)化模型數(shù)值模擬結(jié)果對(duì)比51-55
• 6.3.1 測(cè)壓試驗(yàn)51-52
• 6.3.2 油膜法與優(yōu)化模型數(shù)值模擬結(jié)果對(duì)比52-54
• 6.3.3 煙流試驗(yàn)54-55
• 6.4 本章小結(jié)55-58
• 7.總結(jié)與展望58-60
• 7.1 全文總結(jié)58-60
• 致謝60-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的研究成果66

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