-
题名铸铝一体化车门的多目标可靠性优化设计
被引量：3
- 1
-
-
作者
吴勃夫
吴姚烨
贝璟
吴宗扬
孙亮
-
机构
合肥工业大学汽车与交通工程学院
-
出处
《工程设计学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期188-200,共13页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(51875150)。
-
文摘
为提升车门的轻量化水平与性能,采用“材料—结构—性能”一体化集成方法设计铸铝一体化车门。基于构建的铸铝一体化车门有限元模型,以车门的厚度为设计变量,采用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络近似模型和二阶响应面近似模型并分别结合二代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)、多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法以及多岛遗传算法(multi-island genetic algorithm,MIGA)对车门的下沉刚度工况位移、上扭转刚度工况位移、下扭转刚度工况位移、一阶弯曲模态频率、一阶扭转模态频率和质量进行确定性优化设计。在此基础上,考虑材料及加工制造等不确定性因素,对确定性优化解的质量水平进行6Sigma可靠性分析与优化。结果表明,二阶响应面近似模型与MOPSO算法的优化组合方案实现了车门的最佳轻量化,RBF神经网络近似模型与MOPSO算法的优化组合方案实现了车门下沉刚度工况位移的最小化。上述2种组合分别实现了车门轻量化与安全化的设计目标。研究结果可为车身零部件的优化设计提供参考。
-
关键词
铸铝一体化车门
轻量化
径向基函数神经网络近似模型
二阶响应面近似模型
多目标粒子群优化算法
6Sigma可靠性
-
Keywords
cast aluminum integrated car door
lightweight
radial basis function neural network approximation model
second-order response surface approximation model
multi-objective particle swarm optimization algorithm
6Sigma reliability
-
分类号
U463.82
[机械工程—车辆工程]
-
