考虑大件荷载的桥梁网络可靠度分析及路径优化研究

为研究大件运输车辆荷载对桥梁安全性能的影响,提出了一种基于支持向量机和改进灰狼算法的可靠度计算模型,并以此设计了考虑桥梁网络可靠度的大件运输路径优化方法。首先依托大件运输车辆荷载分布统计数据建立了大件运输车辆荷载-桥梁结构响应的机器学习算法映射模型,通过支持向量机拟合大件车辆荷载下的结构功能函数,其次采用融合指数型非线性收敛和柯西变异的改进灰狼算法对可靠度进行求解,计算了某35 m预应力钢筋混凝土T型梁桥在大件运输荷载下的时变可靠度,设计了考虑大件运输荷载下桥梁网络可靠度的路径优化方法。研究结果表明：支持向量机对大件车辆荷载下的桥梁结构响应拟合良好,平均相对误差仅为1.74%;考虑大件运输荷载下的桥梁时变可靠度曲线下降趋势更加明显,且越接近桥梁服役后期,可靠度指标退化速率越快;改进灰狼算法在对功能函数求解时收敛速度极快,寻优稳定性极高;考虑桥梁网络可靠度的路径优化方法可以准确选择当前大件运输荷载下可靠度较高的通行路径。     

含概率-区间混合不确定性的汽车正面碰撞可靠性优化设计

针对汽车正面碰撞中某些参数的概率分布函数中包含不确定的区间变量的问题,构建了一种汽车正面碰撞混合不确定可靠性优化模型,将基于误差比例选择技术的最优多项式模型引入整车碰撞分析中。由于存在区间参数,内层通过限制可靠度的区间下界建立概率约束,从而保证车身结构的安全性。采用了一种基于漂移向量的高效解耦算法,将嵌套优化问题转换为确定性优化和混合可靠性分析的序列迭代过程,避免了内外层嵌套寻优,实现了汽车正面碰撞可靠性优化的高效性。结果表明:优化后防撞梁、吸能盒和前纵梁的总质量减轻了2.35%,所有约束可靠度指标均得到满足,实现了保证车身轻量化要求下的车身和乘员安全性可靠性优化的目标。     

基于可靠度的城市道路网络优化模型与算法

分析了城市道路网络可靠性,并根据城市道路网络可靠性基础理论,提出了基于可靠度的城市道路网络优化方法,将用户平衡模型作为下层模型,以建设投资费用和用户出行费用最小为上层模型目标函数,可靠度作为上层模型约束条件建立双层城市道路网络优化设计模型,并采用遗传算法进行求解。实例表明,该模型对城市道路优化设计有较好效果。     

模拟退火算法在桥梁结构可靠度分析中的应用

针对目前现有可靠度计算方法存在的缺点,基于可靠度指标的几何涵义,运用模拟退火算法原理,建立可靠指标的优化模型,提出一种计算桥梁结构可靠度指标的全局优化算法。该方法利用模拟退火思想与原理,能有效克服传统算法容易陷入局部最优解而无法自拔的弊端,而且对于复杂性和非线性的功能函数,避免了繁琐的求偏导数工作,是一种求解复杂桥梁结构可靠度问题的有效方法,并通过实例来证明了该方法的有效性。     

基于响应面优化的边坡三维可靠性评估

边坡可靠性评估一般是将其简化为二维平面问题进行处理，忽略了实际边坡的三维特性。针对以上问题，在考虑每一“条柱”3个方向力的平衡以及侧面和底面安全储备存在差异的条件下，构建一种改进的三维极限平衡分析法，进而推导出边坡三维可靠性分析功能函数表达式；针对功能函数形式复杂、常规可靠度计算方法难以求解问题，建立考虑随机变量间耦合效应的二次多项式响应面基本模型，同时基于参数重要程度的判别对拟合模型进行优化，最终形成一种操作性较强的边坡三维可靠性评估方法，规划出其关键执行步骤。结合工程实例，展示了所述方法解决边坡结构三维可靠性分析问题的能力；基于误差对比，验证了方法的精确性；同时研究了单参数变异性和双参数变异耦合效应对边坡可靠性的影响。     

结构四阶矩可靠度计算的分步迭代法

在结构四阶矩可靠度理论中，较为关键的一步是求解由最大熵原理确定的功能函数随机变量概率分布密度的待定参数，这需要求解由无穷积分表示的五元非线性方程组，解这种方程组较为有效的方法是线性迭代法，但计算中选择合适的初始点相当困难。因为找不到合的初始点而使计算不能收敛。本文提出一种可行的办法，圆满地解决了这一问题，从而为四阶矩可靠度方法的应用创造了条件。     

轿车白车身隐式全参数化建模与多目标轻量化优化

利用SFE-Concept参数化设计软件,建立了某轿车白车身隐式全参数化三维几何模型,在此基础上建立了参数化白车身的有限元模型,计算分析了其低阶固有振动特性和白车身的扭转与弯曲刚度,并通过试验验证了分析结果的有效性。利用相对灵敏度分析方法选出66个白车身零件板厚作为轻量化设计变量,以白车身的总质量、扭转和弯曲刚度为优化目标函数,白车身的1阶弯曲和1阶扭转模态频率为约束条件,利用遗传优化算法对白车身进行了多目标轻量化优化。结果表明,轻量化后的白车身1阶扭转频率和1阶弯曲频率的变化均小于1%,虽然扭转刚度降低了4.5%,弯曲刚度降低了1.8%,但仍满足设计要求。而在不改变用材的情况下,白车身总质量降低了19.4kg,即减轻了6.4%,取得了明显的轻量化效果。     

多目标遗传算法在车身动态性能优化中的应用

建立了某SUV白车身有限元模型,对车身静态刚度和模态分布进行优化,改善了白车身的振动性能。通过灵敏度分析筛选白车身关键部件的厚度并将其作为优化变量,以车身的扭转刚度和质量作为目标,建立其径向基函数模型,将静态刚度、车身1阶扭转和1阶弯曲模态频率作为约束条件,并利用多目标遗传算法对车身性能进行优化。试制了优化后白车身关键部件,并进行模态试验,验证了优化结果的正确性。优化后在总质量增加0.55%的情况下,提升了车身整体刚度,改善了模态频率分布,后排左、右侧座椅安装点的传递函数峰值分别下降了47.50%和49.37%,极大地改善了车身振动性能,为整车NVH性能的提升打下良好基础。     

基于isight响应面模型的白车身轻量化研究

在保持车身结构性能不变的情况下,对白车身进行灵敏度分析,根据灵敏度分析结果,选取58个零件厚度作为设计变量,在isight中采用优化拉丁超立方方法对样本采样,对白车身弯扭刚度及1阶扭转模态进行分析,采用1阶响应面方法建立白车身弯扭刚度、1阶扭转模态及质量近似模型,近似模型拟合优度值R2均大于0.9,具有高可信度,最后通过近似模型优化方法 SQP(Sequential Quadratic Programming,序列二次规划法)完成白车身减重。优化后的弯扭刚度及1阶扭转模态都达到设计要求,在材料不变的情况下,质量减轻约23.6kg;基于isight多学科优化方法结合相应有限元分析软件在车身减重方面具有很好效果。     

基于序列Kriging模型的汽车车身轻量化可靠性优化设计CSCD

为减少汽车车身轻量化可靠性优化设计的计算量并提高优化设计的精度,提出一种序列Kriging可靠性优化设计方法。以整车质量作为优化目标,选取整车耐撞性指标作为可靠性约束,建立可靠性优化设计模型。采用Latin超立方试验设计生成汽车正面碰撞有限元仿真模型的样本数据进行计算,根据有限元仿真结果构建目标和约束函数的Kriging近似模型;采用序列优化与可靠性评定方法 (SORA)将该嵌套优化问题解耦为单层次优化问题;优化每一迭代步,基于Kriging模型采用功能度量法评定概率约束。结果表明:所提方法满足工程设计所需的效率和精度要求,满足了整车安全性、轻量化和可靠性设计要求,整车质量减少约1.4%。     

基于Kriging算法的隧道衬砌稳定可靠度分析

根据以往的变形压力理论增加了塑性-分离阶段,由此提出了围岩变形压力发展过程的4个阶段,并在上述理论基础上建立了隧道衬砌结构稳定的功能函数,指出了该功能函数的隐式特征在求解可靠度时的困难.利用Kriging算法中变异函数对随机变量特征的表达能力和Kriging算法的插值技术,结合拉丁超立方试验设计抽样方法,推导出了隧道围岩最小支护阻力的变异函数建立方法以及隧道衬砌结构稳定功能函数的插值方法,并给出了建立变异函数和实现隐式函数插值的具体操作流程,从而解决了当隧道衬砌结构稳定功能函数为隐式函数时无法直接求解其可靠度的问题.将此算法分析结果与Monte-Carlo算法精确解相比较,其迭代次数大大减少,而失效概率的绝对误差仅为0.0049%,相对误差为2.523 8%,表明Kriging算法不仅计算效率高,并且能够满足计算结果的精度要求.     

基于高斯过程模型的结构可靠性优化设计研究

数值仿真模型相较于传统的工程试验方法具有运算速度快、试验成本低、操作简单等优点,已经在机械工程、车辆工程、土木工程等领域被广泛使用。然而,在基于数值仿真模型的设计过程中,由于知识缺乏或信息不全等因素,会产生大量的不确定性。传统的优化设计或可靠性分析只考虑了随机不确定性,而常常忽视模型不确定性对设计结果造成的影响。基于此,本文提出了一种考虑模型不确定性的可靠性优化算法。该方法利用高斯过程模型中的协方差函数度量了设计过程中的模型不确定性,并通过蒙塔卡洛方法获取结构可靠性指标,并在求解过程中使用了序列优化可靠性分析方法,使得优化求解与可靠性分析交替进行,从而实现了对双层嵌套的可靠性优化问题进行解耦,极大提高了可靠性优化算法求解效率。最后通过某车型的正面碰撞安全性设计,验证了本算法的可行性,并进一步证明了在优化设计或可靠性设计中引入模型不确定性的重要性。     

白车身的有限元模态及其灵敏度分析

建立了车身结构的有限元模型,采用相关模态提取算法计算其前10阶自由模态和振型,通过分析车身不同阶的模态频率和振型,以及车身局部振动特性,再结合模态灵敏度分析,为使车身具有较合理的动态特性,提出相应结构或尺寸改进措施。     

基于性能劣化分析的钢桥维护策略优化研究

为保证桥梁的安全性与适用性,同时合理控制全寿命期总成本,在桥梁性能劣化分析的基础上,对钢桥维护策略优化的多目标动态优化方法进行研究.用可靠度指标与状态指标表征桥梁性能状态,考虑环境、荷载及材料特性的影响,提出基于损伤累积的桥梁可靠度指标与状态指标劣化模型;以全寿命成本最小为目标、以可靠度指标和状态指标为约束条件,分别建立加固策略及维修策略的优化模型.通过引入改进的Logistic动态粒子群优化算法结合Monte-carlo模拟与"乘大数"的惩罚策略实现多目标优化求解.通过对钢拱梁组合体系的天津海河国泰桥主桥运营期维修加固策略进行优化,证明了该方法的有效性和适用性.     

基于可靠性的城市组团间运输通道优化方法

为了科学解决城市组团间运输通道优化问题,首先对传统美国公路局(BPR)函数进行改进,通过引入通行能力影响因子以及区分交通流类型的方法,建立了组团间运输通道的行程时间可靠性测算模型;其次构建以运输通道可靠性最大为上层模型,用户平衡最优为下层模型的双层优化模型,并设计模型求解算法;最后将理论方法应用到南京市组团间运输通道优化案例中。研究结果表明:基于改进BPR函数的可靠性测算方法更适用于高等级、中长距离路段可靠性的计算,能客观反映出组团间运输通道通行能力易受过境车流影响的特征;采用双层优化模型后,南京市组团间运输通道整体可靠性水平提升了约11%,其中,原有运输通道可靠性的差距明显降低,中心城区以及江宁区周边路段可靠性提高了约15%,有效解决了中心城区路段可靠性偏低的问题;新方案与原方案对比分析显示,新方案可靠性比原方案提高了约6%,路段流量降幅约为4%,新方案对提升道路可靠性效果更好,而原方案则更有利于路段流量降低。采用提出的方法有效缓解了路段可靠性分布不均,中心城区路段可靠性偏低的问题,能够为城市组团间运输通道优化方案决策提供理论依据。     

带时效性约束的物流中心选址研究

论述设施选址的时效性约束问题,构造带时效性约束的物流中心选址模型,分析求解重心选址模型传统迭代算法的局限性,提出一种新的基于Matlab优化函数的精确算法,并给出算例,验证模型和新算法的可行性。模拟分析表明,基于Matlab函数的新算法,编程简单,功能强大,能够求解传统迭代算法无法求解的带时效性约束选址问题。     

双层规划法路网通行能力模型改进算法优化研究

对基于双层规划法的路网通行能力模型改进算法进行算法优化研究。其中,主要对底层模型进行流程改进与算法优化,并通过求解方法的合理设计从迭代上优化模型算法。最后,通过算例分析证明了算法优化后的效率较优化前有显著的提高。     

双层规划法路网通行能力模型改进算法优化研究

对基于双层规划法的路网通行能力模型改进算法进行算法优化研究。其中,主要对底层模型进行流程改进与算法优化,并通过求解方法的合理设计从迭代上优化模型算法。最后,通过算例分析证明了算法优化后的效率较优化前有显著的提高。     

被动天棚阻尼悬架降阶与优化

采用基于Routh稳定判据的Pade逼近法对被动天棚阻尼悬架系统进行降阶,寻找阶次低、元件少的ISD悬架结构。建立四分之一悬架模型,运用统一目标函数的遗传算法优化结构的参数,对比分析了传统被动、被动天棚阻尼和降阶ISD三种悬架系统的性能。结果表明,与被动天棚阻尼悬架相比,降阶ISD悬架的车身加速度、轮胎动载荷和悬架动行程均方根值都不同程度逼近被动天棚阻尼悬架,能够实现被动天棚阻尼悬架的主要性能,说明经降阶优化的ISD悬架综合性能可以接近被动天棚阻尼悬架,研究结果从理论上验证了基于Routh稳定判据的Pade逼近法的有效性。     

基于分析驱动设计的封闭白车身轻量化多目标优化

本文旨在进行基于分析驱动设计的封闭白车身轻量化多目标优化。首先建立隐式参数化封闭白车身模型,以快速实现有限元模型的变化与更新。进而对生成的有限元模型进行模块化设置。结合参数化模型和模块化设置实现了封闭白车身后台全自动运算的功能。以封闭白车身质量最小、扭转刚度最大为目标,车身1阶弯曲模态、弯曲刚度和弯扭工况强度为约束,板件厚度、主断面位置和主断面形状等54个参数为设计变量,采用NSGA-Ⅱ算法,对封闭白车身进行轻量化多目标优化。优化算法根据性能梯度变化和相应的搜索功能实现了"分析驱动设计"的理念。优化结果表明,封闭白车身质量降低32.41kg,轻量化率达7.63%。除白车身静态弯曲刚度降低0.74%之外,其他性能均得到提升,最大的改善率为2.69%。