基于多目标遗传算法的罐车主车架疲劳寿命优化

以某40t罐车主车架为研究对象,在Matlab/Simulink中建立路面仿真模型,采用积分白噪声法模拟随机路面的输入,获取时域路面激励信号并施加在Adams动力学仿真模型中,进而得到主车架疲劳分析的载荷谱。采用名义应力法对罐车主车架进行疲劳寿命分析,确定第一根纵梁与横梁的焊接点是主车架易出现疲劳破坏的位置。建立考虑重量和最小疲劳寿命的多目标优化数学模型,以主车架纵梁、横梁厚度为设计变量,施加疲劳分析的载荷谱,开展基于多目标遗传算法的主车架耐疲劳轻量化优化设计。结果显示,优化后主车架最小疲劳寿命由5.62×10^(4)次提高到7.76×10^(5)次,耐疲劳特性显著提升;同时主车架总重量由385.64kg减少到347.93kg,减重率达到9.78%。