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61T集装箱平车车体结构形状优化策略研究
作 者: 余成树
导 师: 吴作伟
学 校: 北京交通大学
专 业: 车辆工程
关键词: 结构优化 轻量化 试验设计 近似建模 组合优化
分类号: U272.3
类 型: 硕士论文
年 份: 2006年
下 载: 174次
引 用: 1次
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内容摘要
本文以结构优化设计理论和方法为基础,利用ISIGHT软件对集装箱专用平车车体结构进行了轻量化的优化设计。整个优化流程调用了两个仿真程序—ANSYS及HYPERMESH,其中ANSYS软件用来建立车体底架的有限元模型,HYPERMESH软件移动底架各梁的位置,而ISIGHT则驱动ANSYS和HYPERMESH仿真程序,在循环过程中修改设计变量,直到搜索到满足车体强度和刚度要求的最优设计。针对大型工程结构设计变量多、设计空间复杂、结构分析所需时间长的困难,本文研究了结合试验设计和近似模型的技术来降低优化规模,缩短优化时间,本文通过正交试验设计找到了对质量刚度影响较大的17个板材厚度设计变量和3个形状位置变量,并找到了粗略的优化解,然后在此基础上基于多种群遗传算法进行了全局寻优,优化结果减重达26%,但刚度下降较大。为了提高刚度,本文采用ISIGHT提供的多目标遗传算法NSGAⅡ对质量和刚度两个目标进行寻优搜索,优化结果比用多种群遗传算法的结果好,并且多目标遗传算法的结果为设计者提供了一组PARETO最优解,为设计者提供了更大的选择空间。本文还尝试使用近似模型替代仿真程序,基于近似模型优化,虽然优化过程不必调用仿真程序进行分析,缩短了优化时间,但优化结果却没有前两种方法好。本文研究的成果可为货车车体底架的设计提供一定的参考价值,为结构优化设计在机车车辆中的深入研究打下了一定的基础。
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全文目录
中文摘要 6-7 ABSTRACT 7-10 1 绪论 10-17 1.1 结构优化设计概述 10-11 1.2 结构形状优化的发展趋势及困难 11-12 1.3 ISIGHT 集成综合优化方案 12-13 1.4 基于ISIGHT 平台的结构形状优化策略的实施 13-15 1.5 本论文主要内容 15-17 2 离散变量多目标优化设计 17-28 2.1 离散变量优化问题 17-19 2.2 多目标优化问题 19-22 2.3 遗传算法 22-26 2.3.1 遗传算法的基本原理 22-23 2.3.2 遗传算法的改进及多目标遗传算法 23-26 2.4 小结 26-28 3 结构重分析中的近似技术 28-36 3.1 人工神经网络近似模型 29-30 3.1.1 人工神经网络结构近似分析 29 3.1.2 BP 神经网络在结构近似分析中的应用 29-30 3.2 响应面近似模型 30-33 3.2.1 响应面法的基本思想 31-32 3.2.2 响应面法在工程学中的应用 32-33 3.3 KRIGING 近似模型 33-35 3.3.1 Kriging 模型原理 33-35 3.3.2 Kriging 模型在工程结构中的应用 35 3.4 近似模型的比较[30] 35-36 4 结构形状优化的实施策略 36-45 4.1 连续体的结构形状优化概述 36-37 4.2 有限元法及结构分析软件的选择 37-38 4.3 车架结构形状优化 38-43 4.4 小结 43-45 5 集装箱平车车体尺寸及结构形状优化 45-69 5.1 建立车体有限元模型 45-47 5.1.1 集装箱平车简介 45 5.1.2 结构离散模型 45-46 5.1.3 约束处理 46-47 5.1.4 优化工况的确定 47 5.2 车体结构形状优化的数学模型 47-49 5.2.1 优化设计变量 47-48 5.2.2 目标函数 48 5.2.3 约束条件 48-49 5.3 试验设计在综合优化策略中的应用 49-50 5.3.1 试验设计概述 49 5.3.2 试验设计的类型 49 5.3.3 正交试验设计的基本步骤 49-50 5.4 集成优化方案及优化结果 50-68 5.4.1 变量解析机制 52-53 5.4.2 车体轻量化单目标综合优化结果 53-62 5.4.3 多目标优化 62-65 5.4.4 基于近似模型的优化 65-68 5.5 小结 68-69 6 全文总结 69-72 参考文献 72-74 附录 74
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中图分类: > 交通运输 > 铁路运输 > 车辆工程 > 货车 > 平车
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