基于改进的Pareto遗传算法的车身气动多目标优化

把气动性能和空间性能作为优化目标,用改进的Pareto遗传算法求解得到流线型车型和普通车型无轮车身的Pareto波阵面。通过二维车身优化算例验证,以小家族为单位进行进化的邻点交叉法、分象限外推法和单目标预测法配合使用,可以有效提高子代的分布性能和进化效果,解决三维车身气动优化中计算量过大的问题。流线型车型与普通车型的Pareto波阵面相比,在中低阻区,前者的综合性能更优秀,在高阻区则反之。     

遗传算法在汽车动力传动系参数多目标优化中的应用

针对汽车的动力性和燃油经济性，提出了汽车动力传动系参数的多目标优化设计的数学模型，在设计过程中，应用了一种高效的寻优算法-遗传算法，并给出了计算实例，结果表明，该方法可以获得令人满意的效果。     

人工神经网络与遗传算法在发动机性能优化中的应用

利用BP神经网络的自学习以及非线性逼近能力对发动机性能的影响因素和性能进行拟合和预测,再 用遗传算法强大的全局寻优能力对影响因素进行优化,最终得到满足发动机燃油经济性的最佳动力性组合。二者 的有机结合,为发动机性能优化提供了新的途径。     

全承载式大客车车身结构多目标优化

建立了全承载式大客车车身骨架的有限元模型,对车身骨架结构进行了振动模态和静力学分析.然后对车身骨架结构进行设计参数灵敏度分析,得出车身骨架扭转刚度和一阶扭转频率对各部件设计参数的灵敏度.在此基础上,以车身骨架杆件厚度为设计变量,通过两阶段结构优化设计,在整车骨架质量增加很少的条件下,提高了整车结构的扭转刚度和一阶扭转频率值;同时,一轮悬空工况下的整车结构应力峰值明显下降,应力分布更加均匀,整车骨架结构设计更为合理.     

遗传算法在汽车性能评价及参数优化中的应用

遗传算法是一种全局优化算法，本文以时域内的车－－路闭环系统操纵稳定性综合证件了小的为目的；地汽车评价对汽车评价参数和结构参数进行优化，并以四自由度汽车模型作为仿真模型，在单移线条件下对某型小轿车进行仿真研究。仿真研究结果是人车闭环系统跟随预期路径的精度提高约５１．７％；而使综合评价指标下降约３６．６5.     

基于多目标遗传算法优化和研究CIASI保险指数安全性能

以CIASI保险指数的正面25%偏置碰撞、侧面碰撞和车顶抗压为例,对如何提高乘员舱耐撞性强度和车身轻量化进行研究。将有限元整车碰撞模型解耦成乘员舱简易模型,对乘员舱简易模型主要结构件进行DOE试验设计并构建Kriging近似代理模型,基于非支配排序遗传算法对乘员舱强度和车身质量进行多目标确定性和可靠性优化。结果表明,优化后乘员舱强度提高10.18%,并且相比初始设计减重10.0%,为对应保险指数提供参考建议。     

基于多目标遗传算法的高速公路多目标路面养护决策优化

高速公路多目标路面养护决策优化是高速公路路面养护决策优化未来发展的趋势,也是目前研究的热点。针对传统数学规划方法用于高速公路多目标路面养护决策优化的不足,引入了目前在多目标优化领域应用较多的带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ。将NSGA-Ⅱ应用于高速公路多目标路面养护决策优化问题中,仿真结果表明其性能优于传统的数学规划方法,具有广阔的应用前景。     

公路路线多目标遗传算法优化设计研究

公路路线设计是一个多目标的问题,传统将多目标转换为单目标优化方法存在目标统一准确性差的缺点,考虑多目标间的冲突性,提出采用多目标遗传算法进行路线优化。主要思想是通过建立多目标模型和路线线形模型,进行平面线形设计,经过纵断面优化后计算各目标函数值。采用快速非支配排序法对目标值进行排序,满足分布性的要求下构造非支配集,反复迭代计算后,输出满足终止条件的非劣解集。利用此算法进行实例验证,结果表明能在兼顾安全、经济、舒适、环保的目标下,给出一序列最优解,为路线方案决策提供直接依据。     

多目标优化方法在公路养护中的应用

针对如制定公路养护决策等多目标优化问题难以用单一的目标优化函数求解的特点,在分析了传统数学规划优化方法的不足及遗传算法的适用性等基础上,提出了利用NSGA-II遗传算法优化公路养护决策问题,以提高公路养护决策的制定质量,合理安排养护成本,使其与收益、质量达到最优的模式。通过模拟分析得出:NSGA-II算法能很好地找出一系列最优组合,供决策者参考采纳。因此,这种算法能很好地解决公路养护等多目标优化问题。     

轻量化车身性能目标的研究和应用

汽车车身的轻量化已经广泛的应用于国内外各主机厂的车身设计中。轻量化的车身结构可以有效的减轻整车质量,以应对国家日益严苛的节能减排和环保等法规要求。文章基于车身开发的实践经验,总结了在车身的开发前期阶段,如何对车身的主要性能目标进行定义,是对自主车身正向设计的一次深入探索和应用研究。     

拓扑优化在白车身概念设计中的应用

将碰撞工况转化为等效的线性工况,并与刚度、耐久性、NVH工况等通过加权应变能的方法组合为优化设计的目标函数,充分兼顾了车身各方面的结构性能.对优化后的拓扑结构进行解读,转化成了工程上可实现的设计方案.实践证明,运用车身拓扑优化方法,既可以保持质量大大提高车身结构性能,也可以保持性能进行车身轻量化设计.本文所做工作属于前者.     

基于多目标优化的白车身结构轻量化设计

白车身轻量化研究有利于提高整车性能和减少研发成本,首先建立了某乘用车白车身的有限元模型,接着根据仿真模型分别计算出与NVH、静刚度及正面碰撞安全性能相关的参数,模型各项指标均满足要求。其次,依据综合灵敏度分析思路筛出与碰撞安全无关的设计变量,并且参照能量吸收曲线图选出正面碰撞安全板件的设计变量。针对白车身非碰撞安全相关板件的轻量化设计,根据试验设计方法设计出样本点,对比各类近似模型的精度,采用了椭圆基近似模型,将白车身质量最小、低阶模态最大作为设计目标,把白车身的静态扭转刚度以及静态弯曲刚度作为设计的约束条件,并采用遗传算法对非碰撞安全板件进行多目标优化。针对白车身正面碰撞安全相关板件的轻量化设计,根据试验设计方法设计出样本点,对比各种近似模型的精度,采用了响应面模型,将白车身质量最小、乘员舱加速度峰值最小作为设计目标,将一阶弯曲和一阶扭转模态频率、静态弯曲扭转刚度作为设计的约束条件,并采用遗传算法对碰撞安全板件进行多目标优化。最后,对轻量化前后的性能参数进行比较分析,实现了白车身质量降低13.4kg,降幅3.32%,轻量化系数减小了1,不仅保证了静态弯曲刚度和扭转刚度、白车身的模态频...     

基于多目标可靠性优化平台的车身前部结构设计

为了在保证精度的同时考虑不确定性因素高效开展车身结构优化设计,建立了多目标可靠性优化平台.采用径向基函数(RBF)代理模型代替仿真模型,基于概率充分因子法将概率约束转化为单一确定性约束,选取自适应加权多目标优化算法高效获取帕累托最优前沿(POF),基于智能补点方法生成补充样本点持续更新RBF模型,提升优化精度直至收敛....     

基于SIMP理论的电动汽车车身多目标拓扑优化

为在电动汽车车身概念设计阶段得到合理的承载结构,综合考虑静动态特性,进行了多目标拓扑优化.基于带惩罚的实体各向同性材料(SIMP)理论,采用折衷规划法定义静态多工况目标函数,用平均频率法定义动态振动频率目标函数,并通过对各目标函数归一化消除其数量级差异;利用优化准则法更新设计变量进行优化迭代,得到同时满足静态刚度和动态振动频率要求的电动汽车车身拓扑结构.     

遗传算法在公交车调度优化中的应用

针对一条公交线上的公交车调度方案，分别照顾顾客和公交公司各自的利益，以此建立多目标优化模型，针对给出的条件和数据，应用遗传算法进行求解，并在仿真过程中，设计了杂交和变异算子，得出了较优的结果。     

多目标物流配送优化问题建模及其遗传算法设计

建立了带有公共交货期的多目标物流配送优化模型,考虑了3层配送网络中物品分配和运输模式选择,并对迟到完成的任务给予惩罚,所优化的目标为总费用最小化和分拣中心负载的平衡。建立了一种遗传算法求解过程,对染色体采用了两部分编码,分别表示对分拣中心和运输模式的选择决策,并采用了可变的交叉和变异概率,以防止求解陷入局部最优。最后通过数值仿真试验表明了多目标问题求解的有效性。     

基于遗传算法的盘式制动器多目标优化模型

介绍了盘式制动器混合多目标优化问题数学模型的建立，提出以制动摩擦力矩和制动时间为主要优化目标的多目标函数，为求得全局最优解，引进了遗传算法进行优化，结果表明，方法简便可行。     

基于多目标遗传算法的混合电动汽车参数优化

动力系统和控制器参数的同时优化是提高混合电动汽车(HEV)燃油经济性并降低排放的关键。这类优化问题涉及多个相互冲突的优化目标和非线性约束,是典型的多目标优化问题。文中采用多目标遗传算法求解该优化问题的Pareto最优解集,并应用ADVISOR对实际算例的优化结果进行比较分析。结果表明,应用该方法可找到多组可行解,在满足原车动力性要求的前提下能有效提高燃油经济性,降低排放。     

田口法在汽车车身骨架刚度优化中的应用

以有限元限分析为基础，运用以正交设计为基础的田口法，在保持车身骨架整体质量不变的情况下，研究了提高车身整体扭转刚度和弯曲刚度的途径，探索了参数优化和拓扑优化相结合的统计优化方法。对双层客车所作的实例分析，证实了用田口结构优化是有效的。     

灵敏度分析在车身结构优化设计中的应用

应用灵敏度分析的方法对车身结构进行优化设计。首先,根据有限元分析,获得车身的模态和刚度性能;再次,以车身模态和刚度为约束条件,车身质量最轻为优化目标进行灵敏度分析,根据灵敏度分析结果选择合理设计变量,进行车身结构优化。优化后,不但实现了车身轻量化,还提高了车身模态频率和刚度。