基于遗传算法的货箱多目标优化

论文摘要

为了实现货箱轻量化,建立了货箱有限元模型,通过仿真与试验结果的对比,验证了有限元建模方法的准确性.利用相对灵敏度分析确定轻量化的关键部件,以货箱关键部件的板厚为变量,设计拉丁超立方试验,并基于一阶响应面函数,建立高精度的近似模型.最后,基于近似模型利用遗传算法以货箱质量最小、扭转刚度最大为目标、货箱弯曲刚度与模态性能不降低为约束,建立多目标优化模型.优化结果表明,在满足弯曲刚度的情况下,货箱质量降低19 kg,扭转刚度增大3.5%,模态性能也有提升,轻量化效果显著,为货箱轻量化研究提供思路与方法.

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类型: 期刊论文

作者: 杨健康,张代胜

关键词: 轻量化,相对灵敏度,近似模型,遗传算法,多目标

来源: 车辆与动力技术 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 汽车工业,自动化技术

单位: 合肥工业大学汽车与交通工程学院

分类号: TP18;U463.84

DOI: 10.16599/j.cnki.1009-4687.2019.04.007

页码: 31-36

总页数: 6

文件大小: 3127K

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标签：轻量化论文;  相对灵敏度论文;  近似模型论文;  遗传算法论文;  多目标论文;