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基于Kriging模型的动力总成悬置系统多目标稳健性优化研究
| 论文题名： | 基于Kriging模型的动力总成悬置系统多目标稳健性优化研究 |
| 关键词： | 动力总成悬置系统;Kriging模型;稳健性优化;装载机;工程机械 |
| 摘要： | 在工程机械中，动力总成悬置系统作为隔离动力总成振动的重要元件，对整车NVH性能有着重要的影响，如何有效的优化设计悬置系统是目前动力机械振动控制领域的重要课题之一。论文开展装载机多体动力学建模、多目标优化研究方法的一系列基础应用研究。利用Adams软件对装载机进行整车模型建模，采用Kriging近似模型和NSGA-II多目标优化算法联合的方法，对动力总成悬置系统进行确定性优化和稳健性优化研究，为动力总成悬置系统的优化设计提供了新的思路。 论文首先对某国产装载机进行振动测试，以怠速工况为例对动力总成悬置系统进行隔振性能分析，为整车模型的建立和验证提供了数据支持。在此基础上，利用CAE软件和Adams软件建立了包括驾驶室、底盘、动力总成和轮胎的多体动力学模型；分析了发动机激励形式，并添加到整车模型中以模拟装载机怠速。仿真分析了动力总成悬置系统的解耦率和整车的振动情况。随后，对比仿真数据和试验数据，验证了整车模型的准确性。 然后，针对传统多体动力学模型优化方法耗时长、效率低的缺点，提出利用Kriging近似模型与NSGA-II多目标优化算法相结合的技术。该方法首先利用最优拉丁超立方试验设计得到采样点，利用建立好的整车模型得到采样点的输出。得到这些数据后，建立相关Kriging近似模型，并用其代替装载机整车多体动力学模型。采用 NSGA-II多目标优化算法，以动力总成悬置系统解耦度、驾驶室地板垂向振动加速度均方根值和底盘动能为优化目标，进行确定性优化研究。随后，又考虑悬置系统的不确定性，建立悬置系统不确定性模型，利用蒙特卡洛模拟进行稳健性检验，对悬置系统进行稳健性研究，并将稳健性优化解与确定性优化解进行比较。最终结果表明，基于Kriging模型的动力总成系统多目标稳健性优化方法可以缩短优化时间，提高优化效率，得到稳健性的优化解较确定性优化解在悬置系统不确定性的条件下更具有稳定性。 |
| 作者： | 刘建飞 |
| 专业： | 动力工程 |
| 导师： | 毕凤荣 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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