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中巴车铝合金立柱截面多目标优化

来源期刊:机械设计与制造2019年第1期

论文作者:熊会元 罗志鹏 黄心深 王尽沙

文章页码:158 - 161

关键词:铝合金立柱;Kriging算法;响应面;MOGA算法;多目标优化;

摘    要:立柱是轻量化中巴车身的核心构件,其综合力学性能取决于型材截面形态。提出一种基于响应面的截面特征参数多目标优化方法,首先进行6063铝合金材性试验及立柱构件的拉伸和弯曲试验,测得材料的力学性能参数、立柱轴向和侧向的极限承载力。试验结果表明立柱构件的侧向受力能力远小于轴向受力能力。为提高立柱综合性能,采用最优拉丁超立方试验设计分析,选取敏感度大的截面特征参数作为设计变量,以质量、最大变形位移、最大应力的最小化为综合设计目标,建立多目标优化的数学模型。基于Kriging算法构建最大变形位移和最大应力的响应面仿真模型,应用多目标遗传优化算法(MOGA)全局寻优得到最优解。优化方案最大变形减小0.62%、最大应力减小11.06%、质量减小12.48%。

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中巴车铝合金立柱截面多目标优化

熊会元,罗志鹏,黄心深,王尽沙

中山大学工学院

摘 要:立柱是轻量化中巴车身的核心构件,其综合力学性能取决于型材截面形态。提出一种基于响应面的截面特征参数多目标优化方法,首先进行6063铝合金材性试验及立柱构件的拉伸和弯曲试验,测得材料的力学性能参数、立柱轴向和侧向的极限承载力。试验结果表明立柱构件的侧向受力能力远小于轴向受力能力。为提高立柱综合性能,采用最优拉丁超立方试验设计分析,选取敏感度大的截面特征参数作为设计变量,以质量、最大变形位移、最大应力的最小化为综合设计目标,建立多目标优化的数学模型。基于Kriging算法构建最大变形位移和最大应力的响应面仿真模型,应用多目标遗传优化算法(MOGA)全局寻优得到最优解。优化方案最大变形减小0.62%、最大应力减小11.06%、质量减小12.48%。

关键词:铝合金立柱;Kriging算法;响应面;MOGA算法;多目标优化;

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