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基于改进EHO算法的主轴承组合结构多结构特性协同优化设计方法
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作者 赵鑫 苏铁熊 +2 位作者 马富康 史建华 柴常 《兵工学报》 北大核心 2025年第1期270-287,共18页
随着柴油机功率密度的提升,主轴承组合结构将面临主轴承变形加剧、关键部件强度下降等可靠性问题。以主轴承组合结构作为优化设计对象,将强度、刚度、接触强度和轻量化表现作为优化目标,构建多结构特性协同优化设计数学模型。针对传统... 随着柴油机功率密度的提升,主轴承组合结构将面临主轴承变形加剧、关键部件强度下降等可靠性问题。以主轴承组合结构作为优化设计对象,将强度、刚度、接触强度和轻量化表现作为优化目标,构建多结构特性协同优化设计数学模型。针对传统快速和精英保留多目标遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)在求解小种群规模、有限进化代数的复杂工程问题时计算效率低的问题,基于Pareto优化理论,引入自适应策略及固定候选集随机测试算法,提出改进的大象放牧优化(Elephant Herding Optimization,EHO)算法用于求解多结构特性协同优化设计数学模型,并对算法性能及协同优化设计方案进行试验验证。研究结果表明:在小种群规模和有限进化代数下,改进EHO算法的求解能力更强,计算效率更高;在质量波动仅为0.6%的情况下,机体和主轴承座的应力分别降低18.67%和11.06%;各考察截面失圆度平均值降低14.39%;机体与主轴承座接触面最大接触压力降低18.92%。 展开更多
关键词 主轴承组合结构 多目标优化 协同设计 改进EHO算法
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