基于RSM模型及NSGA-Ⅱ算法的低地板车辆曲线通过性能优化

为了提高优化效率并改变通过单一参数变化对车辆动力学性能进行优化的方式,提出一种基于RSM近似模型及NSGA-Ⅱ遗传算法的车辆曲线通过性能优化方法,以获得更加精确的结果并缩短设计周期。通过建立70%低地板有轨电车动力学模型,以悬挂参数为设计变量,以曲线通过性能指标为响应拟合其RSM近似模型,在近似模型的基础上对曲线通过性能进行多参数、多目标优化。优化结果表明,与原始设计优化方式相比,轮轨横向力、轮轴横向力、脱轨系数及轮重减载率均有不同程度的降低,且优化效率得到大幅提高。