转子系统动力学优化方法对比及相关因子研究

为提高转子系统动力学特性优化的精度及效率,针对某型航空发动机转子系统,开展了多目标粒子群算法(MOPSO)和非支配排序遗传算法(NSGA-II)的优化效果对比研究。为保证变异因子、交叉因子以及惯性权重的取值合理,引入了最优拉丁超立方设计方法(OMLHD),针对各因子组合取值对优化效果的影响规律进行了较为全面的分析。结果表明:1)NSGA-II算法在转子动力学优化设计中的表现优于MOPSO算法;2)变异因子和交叉因子的取值对NSGA-II的优化效率有较大影响,当变异因子取较大/小值,同时交叉因子取较小/大值时,可提高NSGA-II的优化效果。

基于Kriging模型的发动机罩多目标优化设计

为提高轿车CNCAP行人保护性能,应用拓扑优化方法对某款轿车的发动机罩内板进行结构改进,以达到降低行人头部损伤值的目的。先以发动机罩内板、外板、加强板及铰链的壁厚为设计变量,采用最优拉丁方法生成样本数据,通过仿真分析,构建了关于发动机罩质量、头部损伤值及模态的Kriging近似模型;然后利用NSGA-Ⅱ(非劣分层遗传算法)多目标进化算法寻优求解。结果表明:改进后的发动机罩不仅安全性和防振性得到改善,而且质量减小,模态值提高,实现了安全、防振及轻量化的设计目标。

基于参数化的水下航行器外形稳健性优化

为提高设计方案的稳健性和设计效率,本文将参数化设计和稳健性引入到某型水下航行器外形设计中。在设计了水下航行器阻力参数化分析流程的基础上,采用最优拉丁超立方法选取样本点进行阻力计算,利用响应面模型对样本点进行拟合,得到精度满足工程需要的艇体阻力近似模型。建立了水下航行器外形多目标优化模型,采用NSGA-Ⅲ多目标优化算法进行确定性多目标优化求解。在考虑了外形设计过程中典型制造误差的基础上,开展外形稳健性优化求解。结果表明:稳健性优化与确定性优化相比,艇体阻力上升了12.34%,总包络体体积增加了51.98%,提高了水下航行器的稳健性。

基于驾乘人员热感觉的车内空调送风参数设计

由于车内热环境的高度不均匀性,适用于均匀热环境的平均热感觉(PMV)评价方法无法对乘员热舒适状态做出客观评估。等效均匀温度(EHT)评价方法则考虑了不均匀热环境对人体的影响。通过建立计算流体力学(CFD)与人体热调节模型的耦合模型,采用最优拉丁超立方设计法,建立乘员舱空调送风参数和太阳参数与EHT和PMV等参数之间关系的近似模型。基于两种评价方法,通过序列二次规划优化算法(NLPQL),对不同热舒适需求下的送风参数进行设计。对比两种评价方法所设计的送风参数下,人体平均皮肤温度、人体与车内热环境的潜热/显热交换量等参数的区别。发现同一热舒适需求下,相较于PMV评价方法,基于EHT评价方法设计出的送风状态更偏向高风温及高风速。

神经网络球磨机出力软测量模型的建立

为了准确地获得球磨机的制粉出力,提出了用灰熵关联分析法分析球磨机制粉出力的影响因素,选择对球磨机制粉出力影响较大的几个因素作为辅助变量建立模型,以最优拉丁超立方法选取的数据作为训练样本,基于BP神经网络建立球磨机出力软测量模型,并选出几组样本验证所建模型的可靠度.结果表明:所建立的球磨机出力软测量模型预测输出误差较小,有较强的泛化能力,具有很好的测量性能.