基于混合试验设计的纯电动车多学科轻量化设计

为实现纯电动汽车结构轻量化设计,常采用基于试验设计和近似模型及优化技术的多学科优化设计。文章为了保证样本矩阵的正交性和均匀性,同时兼顾时间成本,对拉丁方试验设计进行改进,开发了混合试验设计算法。以某纯电动汽车开发为例,根据结构性能特点和工程经验对纯电动汽车白车身进行不同区域不同工况的轻量化设计,并利用混合试验设计方法生成兼顾正交性的均匀样本矩阵,建立近似模型并进行优化,整车减重8.8 kg,中间区域减重5.2 kg,减重率达6.4%。证明了采用混合试验设计方法可以生成具有较好效果的仿真方案,并减少样本数量,表明该算法具有工程实用性。结合分区域解耦优化策略,可以应用较少的资源和较低的时间成本,达到较好的减重效果。

基于混合试验设计生物柴油发动机比油耗优化

在一台国V排放高压共轨柴油机上燃用20%生物柴油混合燃料,通过调节共轨压力、主喷定时、预喷定时、预喷油量、后喷定时和后喷油量等6个喷油控制参数,优化标定生物柴油专用发动机的性能.选择混合试验设计方法制定了6因素同时调节的全局优化试验方案.分别针对低、中、高转速下的低、中、高负荷9个工况点进行试验.通过该方法拟合的发动机油耗数学模型需要的数据样本容量较小且精度更高.以油耗最小为单目标,通过混合优化算法求解各工况下的全局最优喷油参数组合.优化后发动机比油耗(BSFC)相比原机各工况点平均降幅2.71%.混合试验设计标定方法弥补了传统发动机优化标定方法单因素逐一优化所导致的局部最优特性.

多因素多目标国Ⅴ排放生物柴油混合燃料发动机性能优化

在一台国Ⅴ排放高压共轨柴油机上燃用20%生物柴油-柴油混合燃料,通过调节共轨压力、主喷定时、预喷定时、预喷油量、后喷定时、后喷油量6个喷油控制参数研究生物柴油发动机的多因素多目标优化方法。采用混合试验设计方法分别针对低、中、高转速下的低、中、高负荷9个工况点设计试验方案,并进行台架试验采集发动机性能及排放数据。根据试验结果用混合径向基函数神经网络模型(Hybrid RBF)拟合发动机各项性能指标数学模型,设计优化方程并利用组合优化算法求解以比油耗(BSFC)最小和氮氧化物(NO_x)排放最小为目标的全局多目标最优解,弥补了传统发动机优化标定方法单因素逐一优化的局限性。优化结果使得所选取的9个工况点的BSFC平均降幅为1.31%,同时NOx排放平均降幅高达24.59%。

具有仿生距下关节和跖趾关节的完全被动步行机

以人体足部关节为仿生模本,研制了具有仿生距下关节(矢状面内关节轴倾角为45°)和跖趾关节(添加脚趾)的新型完全被动步行机,并实现了稳态行走。通过单因素试验确定了步行机的最佳高度;采用多因素混合正交试验设计,分析了步行机高度、有无足趾、腿间距3个因素对步行机行走性能的影响。结果表明:研究范围内,对步行机行走性能(稳定行走距离和行走速度)影响最大的因素为腿间距;足部有、无脚趾对行走速度具有次要影响,而步行机高度则对行走最大距离具有次要影响。