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基于近似模型的车架不确定性多目标优化
| 论文题名： | 基于近似模型的车架不确定性多目标优化 |
| 关键词： | 车架;区间不确定性;遗传算法;多目标优化;结构性能 |
| 摘要： | 不确定性广泛存在于工程实际中，考虑不确定性因素对目标响应的影响有着重要的意义。目前不确定性优化方法主要有概率优化、模糊优化、凸模型优化以及区间优化。概率优化和模糊优化需得到不确定量的大量分布信息，以构建变量的精确概率分布或模糊隶属度函数。但是获取不确定量的大量分布信息在工程实际中往往非常困难或者成本太高。而区间优化只需获得不确定量的上下界信息，因此，区间优化具有更好的经济性和方便性。 车架是汽车上重要的承载部件，车辆所受到的载荷最终都会传递给车架，因此车架的结构性能直接影响到整车的设计成败。由于车架材料在加工制造过程中，不可避免地存在着与材料性质、边界条件、初始条件、测量偏差等有关的误差或不确定性。这些误差或不确定性虽然在多数情况下数值较小，但耦合在一起可能使系统响应产生较大的偏差。因此考虑车架参数的不确定性影响对车架的设计有重要的理论和实际意义。 本文在考虑车架参数的不确定性因素影响下，对车架进行多目标优化设计。首先构建了车架设计变量和不确定量与目标函数之间的近似模型，采用区间数描述不确定变量，建立了车架的不确定多目标优化模型，并且利用区间序关系将其转化为确定性多目标优化模型。然后在近似模型的基础上，将加入精英保持策略和去除重复个体的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和隔代遗传算法(IP-GA)结合起来，求解此双层嵌套优化问题。由于双层嵌套效率较低，本文利用区间分析方法进一步将双层嵌套优化问题转化为单层嵌套优化问题。同样采用NSGA-Ⅱ作为外层多目标优化算法，在近似模型的基础上，再次求解车架不确定性多目标优化问题。将两种方法得到的优化结果进行对比，得出区间分析方法的优越性。最后选取采用区间分析方法得到的一组解集进行有限元分析，验证了优化结果是有效可行的。 |
| 作者： | 谢锋 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 李伟平 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 湖南大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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