基于NSGA-Ⅱ算法的两挡AMT换挡规律多目标优化

两挡变速器通过合理的挡位切换改善纯电动汽车的性能.以纯电动汽车两挡电控机械式自动变速器(AMT)为研究对象,兼顾整车的动力性和经济性,提出一种综合换挡规律.建立两挡变速系统的动力性和经济性换挡规律数学模型,以百公里加速时间和单位里程能耗作为优化目标,通过NSGA-Ⅱ算法优化求解得到换挡规律的Pareto最优解,将电机效率作为最优解的选取条件,得到综合性能最优的换挡规律.在MATLAB/Simulink中搭建换挡规律仿真评价模型,对比评价最佳动力性、最佳经济性和综合性能最优换挡规律.结果表明:所提出的对换挡规律多目标优化的方法是有效的,综合性能最优换挡规律能够同时兼顾动力性和经济性.     

基于交叉熵算法的电动车辆复合电源参数优化

为了提升电动汽车动力性能、降低车辆成本,以复合电源成本和车辆电耗最小为目标,通过交叉熵（cross- entropy,CE）算法对车载复合电源的参数优化进行了研究. 首先,以某款纯电动汽车为研究对象,根据能量与功率性能指标确定锂离子电池和超级电容的容量范围;其次,选取复合电源成本和车辆电耗建立多目标优化函数,并在ADVISOR环境中搭建车辆仿真模型;接着,采用CE算法,通过种群的不断迭代,更新高斯概率密度函数的均值和方差,找到复合电源参数的Pareto最优解集;最后,从最优Pareto解集中选取典型的匹配参数,分析复合电源成本、车辆电耗和整车性能. 研究结果表明:在满足基本约束的前提下,得到了由100个解组成的Pareto最优解集. 与第二代非劣排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）比较,CE算法有更好的收敛性与分布性;复合电源成本平均降低了9.49%,车辆电耗平均降低了22.81%; 此外,城市道路循环工况（urban dynamometer driving schedule,UDDS）下车速误差最大值降低16.15%,整车动力性也有显著提升,百公里加速时间缩短7.81%,最高车速提升1.98%.      

基于RSM的空心立铣刀多学科多目标优化设计

为了解决无模砂型数字化切削加工过程中不易及时排除砂屑问题,基于气力输送原理设计了一种气动排屑空心立铣刀.首先,结合仿真分析和响应面法,建立了空心立铣刀的多学科多目标优化模型,以获得空心立铣刀的良好静动力学性能和气动排砂性能;其次,采用第二代非支配解排序遗传算法(NSGA-II)得到Pareto优化解集;最后,通过仿真和加工实验验证了优化结果的可靠性.Parero优化结果与初始设计相比,刀尖相对工件总变形量平均减小0.1%,一阶固有频率平均提高0.8%,型腔出口平均风速平均提高10.2%,提高了空心立铣刀综合性能.      

城市公共交通系统中双目标换乘优化模型及实证研究

城市公交换乘是多目标约束路径问题,具有重要应用价值和实际意义. 基于小生境复制技术的遗传算法利用染色体之间的相异性来保持种群的多样性,并保持针对多目标的多个较优染色体,从而可得到问题的Pareto解集.基于这一思想, 建立了城市公交换乘的一种双目标优化模型,并用基于小生境复制技术的遗传算法求其Pareto解集.最后,给出了一个计算分析实例.     

横风下高速列车动力学参数的多目标优化

为改善高速列车横风下运行的动力学性能, 提高运行平稳性和安全性, 以轮轴横向力和轮重减载率为优化目标, 对高速列车动力学模型的悬挂参数进行多目标优化设计; 建立高速列车多体动力学参数化模型, 依照大风限速标准, 加载列车在横风下以不同速度运行的气动力数据, 选取了止挡间隙、一系悬挂纵向和垂向刚度、二系悬挂纵向和垂向刚度、一系垂向减振器刚度、二系横向和垂向减振器刚度、抗蛇形减振器刚度及阻尼11个变量; 搭建高速列车动力学模型优化平台, 对高速列车多体动力学参数化模型的设计参数与轮轴横向力和轮重减载率的相关性进行分析, 得到列车各悬挂参数对轮轴横向力和轮重减载率的影响趋势; 基于相关性结果, 采用NCGA、AMGA和NSGA-Ⅱ遗传算法对高速列车的动力学参数进行优化设计。分析结果表明: 采用NSGA-Ⅱ算法的优化结果最为理想; 与轮轴横向力和轮重减载率相关性最大的参数为抗蛇形减振器刚度, 为反效应; 优化后列车的动力学性能得到明显的改善, 轮重减载率从原始的0.78整体优化到0.63以下, 且最小可以优化到0.49, 最高可降低37.2%;轮轴横向力从原始的16.8 kN整体优化到9.6 kN以下, 且最小可以优化到5.79 kN, 最高可降低65.5%;得到了优化目标的Pareto前沿最优解, 确定了列车各动力学参数设计变量的最优解集, 并对最优解集在其他列车速度和风速组合下的运行工况进行验证, 适用性较好。      

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为了研究道路客运站场规划的站场选址优化,提出了一种基于多目标优化的道路客运站场选址方法。首先,将道路客运站场规划区域的道路网简化为有向赋权图,使选址优化问题转化为0-1规划问题;然后,以道路客运站场的建设投资、网络总运输成本以及乘客的总出行距离为优化目标,同时把道路客运的实际条件转化为优化目标的约束条件;最后,利用基于目标值排序组合选择的多目标遗传算法求解模型的Pareto最优解集合,并通过客运站场选址优化算例阐述了模型的求解过程。     

有容量约束车辆路径问题的多目标遗传算法

针对有容量约束车辆路径问题,提出了基于Pareto方法的多目标优化遗传算法.该算法引入基于擂台法的Pareto锦标赛选择算子,避免了求解非凸解的困难.采用最邻近算法和扫描算法构造初始种群及引入启发式交叉算子来加快算法的收敛速度.通过E-n30-k3算例实验表明:应用该算法得到的Pareto解集,为决策者提供了多种途径有效解决有容量约束车辆路径问题.     

基于Hyperstudy电动车前端结构碰撞性能多目标优化

采用整车正碰过程中关键的吸能薄壁构件为研究对象,以碰撞中前端结构质量比吸能最大、加速度峰值最小以及最大压缩位移最小为目标,进行多目标优化。基于近似模型寻优,取7个前端各部件壁厚为设计变量,利用拉丁超立方采样提取径向基近似模型样本,在近似模型的基础上进行全局多目标寻优,得到多目标优化的Pareto解集,给出不同优化结果,最终选择合适的优化方案完成了电动车前端结构的碰撞性能多目标优化。     

城市轨道交通列车追踪间隔与牵引能耗优化

针对城市轨道交通高峰小时列车密集追踪运行的特点，将降低列车牵引能耗和提升线路通过能力同时作为优化目标，研究列车运行操纵优化问题.给出移动闭塞条件下列车牵引能耗和最小追踪间隔的计算方式，考虑列车安全、正点运行约束，构建双目标优化模型. 结合 ε -约束法，提出一种基于动态规划的搜索算法求解模型.以亦庄线为优化算例，求解得到一组列车最优操纵Pareto解，体现两优化目标之间的均衡关系：列车进站过程采用两次制动操纵策略可有效压缩最小追踪间隔，为弥补两次制动过程额外消耗的运行时间，列车需付出更多的牵引能耗提升进站以前的运行速度以满足正点运行约束.     

并联基础隔震体系多目标优化研究

隔震性能评价是并联基础隔震研究的重要内容,在多目标优化的理论框架下,进行了并联基础隔震体系地震反应优化研究。隔震反应目标包括上部结构最大层间剪力和隔震层最大位移,隔震层决策变量为屈服系数、名义周期和阻尼比。优化的约束条件为上部结构层间剪力不均匀系数在0．85—1．00之间。针对一特定结构,通过NSGA—Ⅱ算法分别进行有约束和无约束条件下的多目标优化研究。研究给出了并联基础隔震多目标优化Pareto最优前沿的一般特征及相关量之间的关系。