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基于Kriging模型和粒子群算法的双横臂悬架稳健优化设计
| 论文题名： | 基于Kriging模型和粒子群算法的双横臂悬架稳健优化设计 |
| 关键词： | 车辆工程;双横臂悬架;优化设计;克里金模型;粒子群算法 |
| 摘要： | 悬架作为车辆的重要组成部分，它的性能直接影响着车辆的平顺性、操作稳定性和安全性。在传统的优化设计中，通常将设计变量作为一个定值，对悬架的性能进行优化。但是在实际的制造、装配和使用过程中往往存在一些不可控的因素，这将会导致悬架性能偏离设计值，严重的将会使悬架因不能满足设计性能要求而失效。因此，在产品设计的过程中，必须充分的考虑不确定性因素的影响。稳健性优化设计作为质量工程的一部分，能够有效地提高产品的可靠性，越来越得到设计人员的重视。 本文在对双横臂悬架优化设计的国内外发展现状进行分析的基础上，提出了基于Kriging模型和粒子群优化算法的双横臂悬架稳健优化设计方法。首先，在Adams中建立双横臂悬架多体动力学参数化模型，通过在试验台上施加正弦的垂向激励来模拟不平路面，对悬架的性能进行了仿真分析，得到了悬架的初始设计运动学性能；其次，选取了悬架硬点坐标作为设计变量，通过安排试验设计进行敏感性分析，获得了对于悬架性能影响较大的一组悬架硬点的坐标，简化了优化设计的规模；为了缩短仿真时间，利用优化拉丁超立方试验技术，在样本空间范围内合理地采样，建立了精度较高的Kriging（克里金）近似模型，并通过Isight集成Adams对初始悬架进行了蒙特卡洛分析，得到了悬架原始设计方案的稳健性性能；最后，考虑悬架硬点位置坐标所具有的的不确定性，建立了悬架性能分析的稳健性优化模型，将设计变量的变动设置为在名义值附近的正态分布，将车轮的定位参数和侧滑移量的均值和方差作为设计目标，在蒙特卡洛分析的基础上运用多目标粒子群优化算法，完成了悬架的稳健优化。通过对稳健性优化得到的结果进行验证分析，悬架的稳健性得到了很大的改善，说明了所用方法的可行性。 |
| 作者： | 林彧群 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 程贤福 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华东交通大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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