基于耐撞性的多学科近似模型预测精度研究

以整车100%正面碰撞有限元模型为基础研究了三种近似模型的预测精度,分析并选取前部结构中对汽车碰撞安全性影响较大的12个部件厚度为变量,利用最优拉丁超立方试验设计方法生成80个样本数据并进行计算,应用多学科优化中常用的二次多项式响应面(Quadratic Polynomial Response Surface,QPRS)、Kriging以及径向基函数(Radial Basis Function,RBF)三种近似方法分别对选取部件的总质量、吸收总能量、B柱最大加速度和踏板侵入量建立近似模型。结果表明:RBF近似方法对部件总质量、吸收总能量、B柱最大加速度预测精度高于其他两种方法,Kriging近似方法对踏板侵入量预测模型具有较好的精度,QPRS近似方法适合于部件总质量的近似建模。

基于分位点的广义Pareto分布函数最小二乘拟合方法

广义Pareto分布函数(GPD,generalized Pareto distribution)是一种针对随机参数尾部进行渐进插值的方法,能够对高可靠性问题进行评估.应用该函数进行随机参数尾部近似时,需要对函数中的两个重要未知参数进行拟合确定.最常用的拟合方法是最大似然拟合和最小二乘拟合,需要将所有的尾部样本进行计算;需要大量尾部样本,计算效率低.该文提出依据少量的分位点进行最小二乘拟合,既保证了尾部样本空间足够大,同时又降低了计算成本;进一步提出了Kriging模型的两阶段更新,实现了分位点求解的快速收敛.算例表明,该文提出的方法能够快速提高模型精度,求得指定的分位点,而且与基于大量尾部样本的最大似然拟合结果精度一致.

基于Kriging模型的调心滚子轴承优化设计

为了提高调心滚子轴承的综合性能,对其结构参数进行分析和优化设计。首先,建立满足精度要求的轴承单个滚子静力学模型。然后,选取接触角、滚子半径、滚子长度和滚子轮廓半径作为设计变量,以接触应力最小、切应力最小和质量最小为目标函数,考虑几何结构的约束,采用最优空间填充设计(OSF)进行试验设计。基于试验设计的结果,采用Kriging模型建立目标函数的响应面优化模型,并通过自适应细化和手动细化两种方法来提高模型的精度。最后利用多目标遺传算法(MOGA)得到最佳优化结果,并通过设计变量对目标函数的影响分析和目标函数对设计变量的局部敏感度分析来验证优化结果的可靠性。结果表明:优化结果可靠且优化后模型的接触应力、切应力和质量分别降低了15.17%、32.13%和0.47%。

高速列车头部外形多目标气动优化设计（英文）

目的:为改善高速列车明线运行时的气动性能,提出一种基于近似模型的高速列车头部外形多目标气动优化设计方法。创新点:1.建立包含转向架区域的高速列车参数化模型;2.基于近似模型并结合遗传算法,对高速列车头部外形及转向架区域进行多目标气动优化设计。方法:1.建立包含转向架区域的原始头型高速列车模型(图2和3),并基于CATIA脚本文件和MATLAB自编程序对列车头部外形进行参数化处理;2.通过最优拉丁超立方设计方法在设计空间内对优化设计变量进行采样,并采用计算流体动力学方法对样本点中新头型列车气动性能进行计算;3.基于样本点的列车头型优化设计变量及优化目标(表4),建立优化目标与设计变量之间的近似模型;4.基于近似模型和多目标遗传算法,对高速列车头部外形进行多目标优化设计,选取其中的一个优化头型与原始头型进行比较,并验证横风下优化头型的可行性。结论:1.相较于原始头型列车,无横风时,优化头型列车的整车气动阻力减小2.61%,尾车气动升力减小9.90%;2.横风下,优化头型列车的整车气动阻力减小2.98%,头车气动侧力减小0.24%;3.横风下,优化头型列车的头车气动载荷波动幅值有所减小。