关键汽车结构性能指标的区间不确定性优化设计
不确定结构的拓扑优化设计及分析
摘要摘要在大量工程实际问题中，测量误差、制造水平及环境条件等诸多不确定性因素将导致材料特性、几何参数和所受载荷等不可避免地呈现不确定性。
结构可靠性拓扑优化设计将结构可靠性作为约束条件之一，在优化求解过程中有机地融合结构可靠性理论和拓扑优化技术。
由于定量地考虑了影响结构性能的各种不确定性因素，从而有效地克服了传统结构优化设计的不足，使得设计结果更趋合理。
然而迄今为止，涉及结构可靠性拓扑优化设计的相关研究主要集中在力场，而温度场中基于可靠性的结构拓扑优化设计研究甚少，对此类问题进行研究无疑具有一定的理论意义和工程实用价值。
此外，诸如纤维增强类的复合材料通常承受热载荷，随机均匀化热分析对于估算承受热应力复合结构的可靠性很重要。
因此，对不确定微观结构特征及其宏观转变的均匀化进行合理描述将有助于非均匀材料性能预测。
综上所述，本文的研究内容主要包括以下方面：第一部分研究了稳态热传导结构非概率可靠性拓扑优化设计问题。
考虑热传导结构的热物性参数和热载荷均为区间参数，基于区间因子法和区间运算法则，推导出散热弱度均值和离差；建立以单元相对导热系数为设计变量、满足散热弱度非概率可靠性约束的稳态热传导结构优化数学模型，并采用渐进结构优化法进行求解；最后，通过算例验证模型和方法的合理性及有效性。
第二部分研究了当热传导结构的热物性参数和热载荷均为随机参数（或者均为模糊参数）时，稳态热传导结构可靠性拓扑优化设计问题。
当所有参数均为随机参数时，基于随机因子法和代数综合法，推导出散热弱度的数字特征（均值和均方差）；建立以单元相对导热系数为设计变量、满足散热弱度概率可靠性约束的稳态热传导结构的拓扑优化设计数学模型，并采用渐进结构优化法求解。
当所有参数均为模糊参数时，根据信息熵相等的原则，将模糊参数转换为当量正态随机参数，建立满足散热弱度模糊可靠性约束的稳态热传导结构拓扑优化设计数学模型并进行求解。
通过算例验证文中优化数学模型和求解方法的合理性、有效性。
基于多目标优化的汽车底盘车架设计
基于多目标优化的汽车底盘车架设计汽车底盘车架是汽车的骨架，具有承载车身重量、支撑车辆传动系统和悬挂系统等重要功能。
在汽车设计过程中，车架的优化设计对于提高车辆性能、降低燃油消耗和改善乘坐舒适度至关重要。
基于多目标优化的汽车底盘车架设计方法能够在不同目标之间找到最佳的平衡点，为汽车的研发和制造提供了有力的支持。
多目标优化方法允许在设计过程中考虑多个不同但相关的目标，并通过权衡不同目标之间的利益来获得最佳解决方案。
对于汽车底盘车架设计来说，常见的目标包括结构强度、重量和刚度等。
在实际设计中，这些目标之间往往存在矛盾关系，例如增加结构强度可能会导致增加车架的重量，从而影响燃油经济性和悬挂系统的性能。
为了解决这些矛盾，基于多目标优化的汽车底盘车架设计方法提供了一种有效的设计策略。
首先，通过建立适当的数学模型来描述车架的性能指标，如结构强度、重量和刚度等。
然后，利用现代优化算法，如遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等，对车架进行优化设计，以寻求最佳的设计参数组合。
在多目标优化设计中，一个关键的步骤是制定适当的设计变量和约束条件。
对于汽车底盘车架来说，设计变量可以包括材料类型、截面形状、连接方式等。
约束条件可以包括结构强度、刚度、自然频率等。
通过调整设计变量和约束条件，优化算法能够在设计空间中搜索最佳解。
另一个重要的考虑因素是对不同目标的权重设置。
在汽车底盘车架设计中，不同的目标对于车辆性能和成本等方面有不同的影响。
例如，强度和刚度可能对车辆安全性和乘坐舒适度至关重要，而重量和成本则会直接影响汽车的燃油经济性和销售价格。
通过设置不同的目标权重，优化算法可以生成在不同目标之间找到最佳平衡点的解。
多目标优化的汽车底盘车架设计方法具有许多优点。
首先，它可以提供多种解决方案，使设计师能够在不同的设计空间中选择最佳方案。
其次，它可以显著提高车辆性能和综合效益。
通过优化设计，可以提高车架的结构强度和刚度，减轻车身重量，降低燃油消耗，提高行驶稳定性和乘坐舒适度。
01一种考虑参数不确定性和相关性的悬置系统固有特性分析方法
多维平行六面体模型(mu
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车身结构轻量化设计及可靠性分析
车身结构轻量化设计及可靠性分析一、引言轻量化已成为当今汽车行业的一个热门话题，它对于节能降耗、减少环境污染以及提升车辆性能都有很大的意义。
而车身结构作为汽车设计中最重要的组成部分之一，其轻量化设计和可靠性分析显得尤为关键。
二、车身结构轻量化设计分析汽车车身结构轻量化设计的目标是通过结构组合优化，使车身整体重量减轻，同时保证其安全性、刚性和稳定性等性能指标。
1. 结构材料的选择材料是车身重量的关键因素，因此在轻量化设计中，选择轻质高强度材料是非常重要的。
常见的轻量化材料有铝合金、镁合金、碳纤维复合材料等。
在选择材料时需要考虑材料的强度、韧性、热膨胀系数、耐磨性等因素。
2. 结构设计的优化结构设计的优化是车身轻量化的关键步骤之一。
优化设计应该针对不同部位进行结构分析，对对称结构进行对称化处理，在不影响车身强度和安全性的前提下，尽可能减少材料用量，从而实现车身的轻量化。
3. 模拟仿真的应用模拟仿真是轻量化设计中非常重要的手段，它可以模拟车身结构负载情况，预测车身在碰撞或者其他情况下的响应情况。
这样可以帮助设计师在设计阶段就发现问题并针对性地进行解决。
三、车身结构可靠性分析车身结构可靠性分析是保证车身性能及安全的重要环节。
它能够准确预估车身结构在长期使用过程中的疲劳寿命和可靠性水平。
1. 可靠性理论的应用在车身结构可靠性分析中，常用的可靠性理论有蒙特卡洛模拟法、极限状态法等。
这些可靠性分析方法可以对车身结构在不同的使用环境下进行可靠性评估，为车身结构设计及维修提供科学依据。
2. 实验测试的重要性在车身结构可靠性分析中，实验测试是一个非常重要的手段。
通过对车身负载载荷、强度、疲劳等进行实验测试，能够判断车身结构的实际情况，为可靠性评估提供实验数据和科学依据。
3. 数值模拟的应用数值模拟是车身结构可靠性分析中另一个重要的手段。
它可以模拟车身结构各部位在使用过程中的受力情况、疲劳寿命等，预测车身在不同使用情况下的可靠性情况，从而为车身结构的设计及维护提供科学依据。
客车车身骨架结构优化设计与先进技术应用
客车车身骨架结构优化设计与先进技术应用发布时间：2021-09-14T06:44:01.537Z 来源：《科学与技术》2021年第14期5月作者：龙宪阁[导读] 随着我国与出行安全相关的法律法规越来越完善，乘用车的整体设计越来越受到重视。
优化车身框架结构设计方案与用料是增加客车的安全性的一种重要方法，龙宪阁辽宁大连 116000 宁波吉利汽车研究开发有限公司摘要：随着我国与出行安全相关的法律法规越来越完善，乘用车的整体设计越来越受到重视。
优化车身框架结构设计方案与用料是增加客车的安全性的一种重要方法，通过合理的设计可以有效的提升客车的安全性。
公交车设计还必须融入更先进的技术，以便公交车设计随着时间的推移而发展并满足现代出行理念的要求。
本文对客车车身设计及先进技术应用进行深入分析，希望对相关人员有所启发，鼓励客车设计的发展。
关键词：客车车身；骨架结构；优化设计；先进技术；应用现阶段，人们越来越重视乘用车的安全性能，能源使用问题也越来越紧张，乘用车的设计过程不仅要注重提高安全性，更要注重采用更先进的技术使乘用车能够运行新的使用能源来减少废气排放总量。
车身框架结构的优化和改进已成为当前汽车制造商的核心研究内容，相关科研机构也在不断加大研究力度。
对这一内容进行深入分析可以帮助广大科研工作者更加清晰的认识车辆的结构特点。
1车身结构机械控制的理论分析客车结构分为非承重、半承重和全承重三种。
全车身结构将成为未来乘用车结构设计的中流砥柱。
非承重或半承重车身与全承重车身最大的区别在于，它有自己的大规格车架，而是用特殊形状的钢管焊接而成的全承重车身，相对较小的横截面总载荷承载结构。
力学分析表明，杆体（薄件）承受轴向变形能力强，抗弯曲性能相对较弱，因此必须保证杆体（框架）具有足够的刚度，一般可以采用增大面积与增加加强筋等方式来祈祷提高强度的作用，通过对局部车架的补强，可以有效提高车辆的整体承载能力的同时不会大幅的增加车辆的自重。
结构优化设计中的模型参数优化研究
结构优化设计中的模型参数优化研究随着科技和工程领域的不断发展，结构优化设计在工程领域中的重要性越来越被重视。
模型参数优化是结构优化设计过程中的关键环节之一，它能够通过调整模型参数的值来优化设计方案，使得结构的性能指标得到最大程度的提升。
本文将深入探讨结构优化设计中的模型参数优化研究，希望能够对相关领域的研究和实践提供一定的启示。
首先，模型参数优化的定义和目标是什么？在结构优化设计中，模型参数指的是影响结构性能的模型参数，如材料的弹性模量、截面形状的尺寸参数等。
模型参数优化的目标是通过调整这些参数的值，使得结构的性能指标达到最优。
通常情况下，结构的性能指标可以是结构的强度、刚度、稳定性等。
在模型参数优化中，采用何种优化方法是一个关键的问题。
常见的优化方法包括梯度优化法、遗传算法、粒子群算法等。
梯度优化法适用于问题的目标函数存在可导性质的情况，可以通过计算目标函数在参数空间中的梯度信息来进行参数更新。
遗传算法和粒子群算法则是一类启发式全局优化方法，它们通过引入随机性和群体智能来搜索参数空间中的最优解。
另外，对于模型参数的选择和调整也是模型参数优化中一个重要的问题。
模型参数的选择应考虑到其对结构性能的影响程度，如选择合适的材料强度设计值、适当调整截面的尺寸比等。
参数调整的过程通常是一个迭代的过程，通过不断地试验和验证来优化设计方案。
在模型参数优化的过程中，还需要考虑到参数的特征和约束条件。
参数的特征包括参数的类型（离散型或连续型）、取值范围等。
约束条件则是对参数取值的限制，可以来自于结构设计的要求，如最小尺寸限制、最大应力限制等。
在优化过程中，需要找到合适的参数取值，既满足约束条件又使得目标函数达到最优。
此外，对于结构优化设计中的模型参数优化研究，还需要考虑到不确定性因素的影响。
在实际工程中，存在着各种不确定性因素，如材料的强度变异、荷载的随机性等。
因此，在进行模型参数优化时，需要考虑这些不确定性因素的影响，并采用相应的方法来处理和优化。
机械系统动力学建模中的鲁棒性分析方法研究
机械系统动力学建模中的鲁棒性分析方法研究在现代工程领域，机械系统的性能和可靠性至关重要。
机械系统动力学建模作为研究机械系统行为和性能的重要手段，对于优化设计、故障诊断和性能预测等方面具有重要意义。
然而，实际的机械系统往往受到各种不确定性因素的影响，如制造误差、材料特性变化、外部干扰等，这些不确定性可能导致模型预测与实际系统行为之间存在偏差。
因此，在机械系统动力学建模中进行鲁棒性分析，以评估模型在不确定性条件下的性能和可靠性，成为了一个关键的研究课题。
机械系统动力学建模通常基于物理定律和数学方法，建立描述系统运动和力学关系的方程。
这些模型可以是集中参数模型，如质点弹簧阻尼系统，也可以是分布参数模型，如连续体的振动方程。
然而，无论哪种模型，其准确性都依赖于对系统参数的准确估计和对边界条件的合理假设。
但在实际情况中，由于测量误差、参数变化和未建模的动态特性等因素，模型参数往往存在不确定性。
鲁棒性分析的目的就是评估模型在这些不确定性存在的情况下，是否仍能准确地预测系统的行为。
一种常见的鲁棒性分析方法是蒙特卡罗模拟。
通过随机生成大量的参数样本，并对每个样本进行模型仿真，从而得到系统响应的概率分布。
这种方法直观易懂，但计算量较大，尤其对于复杂的机械系统，可能需要耗费大量的计算资源和时间。
另一种方法是区间分析。
在这种方法中，不确定参数被表示为区间而不是具体的数值。
通过对区间进行运算，可以得到系统响应的区间范围。
区间分析的优点是计算效率相对较高，但可能会导致结果过于保守。
除了上述两种方法，还有基于灵敏度分析的鲁棒性评估方法。
灵敏度分析用于确定模型输出对输入参数变化的敏感程度。
通过计算灵敏度系数，可以识别出对系统性能影响较大的关键参数，进而针对这些参数进行不确定性分析和鲁棒性设计。
在实际应用中，选择合适的鲁棒性分析方法取决于具体的问题和需求。
例如，如果对系统响应的概率分布有较高的要求，蒙特卡罗模拟可能是较好的选择；如果希望快速得到系统响应的大致范围，区间分析则更具优势；而当需要确定关键参数以进行优化设计时，灵敏度分析则能发挥重要作用。
不确定汽车动力传动系统低频NVH性能分析与优化
不确定汽车动力传动系统低频NVH性能分析与优化动力传动系统是整车最重要的振动、噪声源之一,其NVH(振动、噪声和声振粗糙度)性能主要包括扭振、颤振、轰鸣噪声、敲击、啸叫等内容。
其中,扭振、颤振、轰鸣噪声主要作用在低频范围内,这些低频性能指标对整车起步、全油门加速等工况下的NVH性能有着决定性的影响。
因此,分析和控制动力传动系统低频NVH性能,对于提高整车NVH水平具有非常重要的意义。
目前,动力传动系统低频NVH性能的开发主要基于确定性系统参数,并借助CAE(计算机辅助工程)技术进行求解。
然而,在工程实际问题中,由于制造、装配和测量误差的影响,激励和边界条件的变化,外部环境的不可预测等因素的影响,动力传动系统的不确定性无法避免。
这些不确定性互相影响和耦合,导致动力传动系统的实际性能相对于设计性能出现较大偏差,可能造成产品性能一致性差、仿真模型与测试结果对标困难、优化方案实际效果不明显等一系列问题。
针对目前动力传动系统低频NVH开发中存在的问题,本文在这一过程中引入了不确定理论和算法,对不确定条件下动力传动系统扭振、颤振、轰鸣噪声性能的开发和扭转动力吸振器的设计进行了研究。
建立了各项性能的仿真分析模型,提出了各项性能的评价指标;针对各项性能指标的特点,采用不同的不确定性模型和数值计算方法,以预测由不确定因素引起的动力传动系统低频NVH性能波动;建立了动力传动系统的不确定优化模型,以实现其低频NVH性能的优化设计。
论文完成的工作主要包括:(1)建立了新的动力传动系统-后桥耦合扭转振动模型(DRCTVM),该模型将主减速器输入轴和差速器搭载在后桥桥壳上,考虑了扭转振动中动力传动系统与后桥之间的耦合关系,试验结果显示,相对于没有考虑后桥耦合关系的传统模型,该模型可以更准确的模拟动力传动系统的扭转振动性能。
提出了不确定动力传动系统的扭振分析和优化方法,该方法以扭转模态频率和扭振响应峰值的期望和标准差作为输出响应,采用截断概率模型描述模型参数的不确定性,同时考虑了参数的概率分布特性和边界特性,数值算例结果显示,该方法可以大幅度降低动力传动系统扭振响应的均值和标准差,收窄扭振响应的上、下界范围,有效的提升动力传动系统扭振性能的稳健性。
基于非概率区间模型的可靠性分析与优化
基于非概率区间模型的可靠性分析与优化韩志杰;王璋奇【摘要】根据影响目标零件结构参数变化因素以及材料性能参数的区间特性,采用可靠性分析技术与结构优化方法,对目标零件结构的控制参数、材料强度及载荷分布等参量的不确定性进行分析,通过对非概率区间可靠性进行分析,构造出结构失效概率度量的可靠性指标,结合区间约束的n维复形调优算法,获得了结构参数的最优结果.以钢坯吊具钳板为例,验证了该方法的实用性和有效性.该方法为基于可靠性的产品设计提供了新的途径.%According to the fluctuating factors of the target components' structural parameters and the interval characterization of the material properties, this paper adopted reliability analysis and structural optimization method, and analyzed the control parameters, material strength and load distribution considering uncertainty of structural parameters of the target components. The reliability index with structural failure probability was constructed by using non—probabilistic interval reliability analysis. And combined with N—dimensional complex optimal algorithm with interval constraints,the optimal results were obtained. To billet slings clamp plate, for example, this method was proved to be practical and effective. And it is a new way of the reliability—based design.【期刊名称】《中国机械工程》【年(卷),期】2011(022)006【总页数】5页(P652-656)【关键词】非概率可靠性;区间模型;结构优化;可靠性指标;复形调优算法【作者】韩志杰;王璋奇【作者单位】华北电力大学,保定,071003;华北电力大学,保定,071003【正文语种】中文【中图分类】TB114.3在产品的设计生产中,通常会遇到一些不确定性因素,导致设计的结果存在不确定性。
基于灵敏度分析的区间不确定性稳健设计
基于灵敏度分析的区间不确定性稳健设计XU Huanwei;LI Mufeng;WANG Xin;HU Cong;ZHANG Suichuan【摘要】针对机电产品优化设计中存在的大量不确定性因素,在灵敏度分析的基础上提出了区间不确定性稳健设计方法.首先探讨了灵敏度分析理论,借用Sobol'法筛选出对系统影响较大的因素并将不灵敏项进行固化;然后根据区间不确定性因素的特性,分析了不确定因素在某一区间变化时对系统整体的影响;最后给出了基于灵敏度分析的区间不确定性稳健设计优化模型.工程实例证明了该方法的有效性.【期刊名称】《中国机械工程》【年(卷),期】2019(030)013【总页数】7页(P1545-1551)【关键词】不确定性;灵敏度分析;Sobol'法;区间不确定性;稳健设计【作者】XU Huanwei;LI Mufeng;WANG Xin;HU Cong;ZHANG Suichuan【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TH1220 引言在工程实际中，复杂技术装备在设计和优化时，目标函数和约束条件通常都不是线性的。
更为困难的是，一些信息通常情况下是匮乏的、不确定和不精确的，如温度、应力、零件形状尺寸、操作方式和运行轨迹等的变化，以及建立数学模型时由于认知所限带来的误差等。
这些不定因素的存在往往导致复杂技术装备的性能对不确定因素更加敏感，性能波动几率大大增加，进而影响产品的质量。
另外，在设计和优化的过程中往往涉及多种因素，如果全部考虑，不仅会使问题复杂化，还会浪费大量资源。
由此，有必要筛选出对产品性能影响较大的因素着重考虑，同时适当忽略影响较小因素的不确定性。
稳健设计理论因具有抗干扰的属性，现已被广泛地应用在各领域中[1-3]。
稳健优化主要包括两大类：第一类是概率稳健优化，该类方法需知道输入参数的概率分布，概率稳健优化被应用到可靠性优化[4]、协同优化[5]、分析目标级联(ATC)策略中[6]，然而，这些稳健设计优化仅适用于有连续目标函数和约束函数的单目标优化问题，且往往是一种特定的情形，如文献[6-9]；第二类是以区间分析方法为主的非概率稳健优化[10-13]，因其只需获得输入参数的取值区间，而无需确切的分布，故区间分析有很强的适用性。
机械结构的优化设计方法
机械结构的优化设计方法在机械工程领域，优化设计是提高机械结构性能和降低成本的关键步骤之一。
机械结构的优化设计旨在通过改变结构形式和参数，使机械结构在给定条件下达到最佳性能。
本文将介绍几种常用的机械结构优化设计方法，包括拓扑优化、参数优化和多目标优化。
首先是拓扑优化方法，这种方法的目标是确定结构的最优布局。
通过在给定的设计空间内，自动排布结构的材料和形状，以实现最佳的结构性能。
拓扑优化方法通常涉及使用数值分析方法进行结构分析，并根据所需的设计目标进行优化计算。
其基本思想是通过在结构中添加或去除材料来改变结构的形态，使其达到最佳刚度或最低重量等性能指标。
拓扑优化方法在航空航天、汽车工程和建筑工程等领域得到了广泛应用。
其次是参数优化方法，这种方法的目标是确定结构的最佳参数取值。
参数优化方法通过改变结构的参数值，例如尺寸、形状或材料常数，来达到最佳性能。
参数优化方法通常需要建立数学模型，将结构的性能与参数值之间的关系表示出来。
通过采用优化算法，例如遗传算法或粒子群优化算法，来搜索最佳参数取值。
参数优化方法在机械设计中广泛应用，可以帮助工程师找到最佳的结构参数组合。
最后是多目标优化方法，这种方法的目标是同时优化结构的多个性能指标。
在实际机械结构设计中，往往需要在多个指标之间进行权衡和平衡。
例如，在设计一辆汽车的底盘时，需要同时考虑结构的轻量化和刚度。
多目标优化方法可以通过建立多目标优化模型，将多个性能指标同时考虑，并找到一个平衡的解。
在多目标优化中，常用的方法包括权重法、约束法和支配排序法等。
除了以上介绍的三种方法，机械结构的优化设计还可以基于经验法则和仿生学原理进行。
例如，根据以往的经验和设计规范，可以确定一些通用的设计规则。
这些规则可以帮助工程师从实用的角度优化结构设计。
另外，仿生学原理将自然界的生物结构和功能应用于机械结构设计中。
通过借鉴自然界的设计思想，可以使机械结构更加高效和可靠。
总之，机械结构的优化设计方法有很多种，包括拓扑优化、参数优化、多目标优化、经验法则和仿生学原理等。
什么是结构优化设计
什么是结构优化设计结构优化设计是指通过数学建模和计算机仿真等方法，对物体或系统的结构进行优化设计，以提高其性能、降低成本或满足特定需求。
结构优化设计可以应用于各种领域，包括机械工程、建筑工程、飞机设计、汽车设计等。
其目标是通过在给定的约束条件下，找到具有最佳性能的结构。
最常见的目标是最小化结构的重量，同时满足强度、刚度和稳定性等要求。
这样可以降低材料和生产成本，提高运载能力和效率。
结构优化设计的基本原理是以结构的形状、尺寸和材料为变量，通过数学模型和分析方法，寻找最优设计方案。
常见的结构优化方法包括有限元法、遗传算法、神经网络等。
通过这些方法，结构的性能可以被量化为一个目标函数，并且还可以考虑各种约束条件（如强度、稳定性、可制造性等）来确保设计的可行性。
最常见的结构优化方法是拓扑优化。
拓扑优化旨在寻找最佳材料分布，以在给定的约束条件下最小化结构的重量。
在拓扑优化中，结构被表示为连续材料分布的区域，其中不需要人工定义单元尺寸和形状。
通过迭代过程，材料的部分被逐渐移除，直到得到满足性能要求且最轻的结构。
这种方法可以用于优化结构的整体形状和细节。
结构优化设计的一个关键方面是使用合适的数学模型。
最常用的数学模型是有限元法，它将结构分解为许多离散单元，并使用线性或非线性方程来描述单元之间的相互作用。
有限元法可以精确地计算结构的应力、应变和位移等参数，从而评估设计的有效性。
此外，还可以使用其他数学模型，如基于规则的拓扑优化方法、神经网络或遗传算法等。
结构优化设计还可以与其他优化方法相结合，如多目标优化、鲁棒优化和多学科优化等。
多目标优化考虑多个冲突目标，并找到一组最优解，以平衡这些目标。
鲁棒优化考虑设计在不确定性条件下的稳定性和性能，并找到一组具有较高鲁棒性的最优解。
多学科优化考虑设计在不同学科的约束下的性能，并找到一组满足多个学科要求的最优解。
这些方法为结构优化设计提供了更多的灵活性和适用性。
总之，结构优化设计是一种通过数学建模和计算机仿真等方法，对物体或系统的结构进行优化设计的过程。
基于侧面碰撞安全性的电动汽车车身结构件轻量化设计
基于侧面碰撞安全性的电动汽车车身结构件轻量化设计无法满足法规要求。
在不增加过多成本的前提下，采用增加B柱加强板、提升焊点质量、增加车门内部吸能泡沫、增加车门防撞梁等措施提升车门侧面安全性能。
经试验验证，改进后的车辆能够满足侧面碰撞法规要求。
该整改措施对提升电动汽车的侧面碰撞安全性能有一定的现实指导意义。
标签：电动汽车；车身；碰撞安全性；轻量化；多目标优化1 电动汽车侧面碰撞安全性1.1 侧面碰撞仿真模型的建立。
使用的模型是由某纯电动车数模得到的有限元模型，整车质量1090kg。
车身上所有部件材料参数均由材料试验所得，因此，仿真模型具有较好的计算精度，可以用于进一步研究。
1.2 电动汽车结构。
与传统汽车相比，该电动车在前舱区域安装了双横梁支架，将电机控制器、驱动电机及减速箱总成置于传统汽车发动机及变速器等位置，以螺栓连接的方式固定在支架上方，高压电器件集中在前舱的布置方式使得侧面碰撞中有效避免了直接挤压导致的漏电情况。
动力电池是电动汽车上的核心部件，与传统汽车相比，其质量大、储能高的特点是其在侧碰安全性中需要重点考虑的方面。
该车动力电池采用全包围的形式将电池置于箱体结构中，并通过8个M10螺栓固定于地板下方，在碰撞过程中不应爆炸、起火，所以设计要求门槛内板的相对位移量应小于80mm，才不会导致侧面碰撞中电池包的过度挤压。
1.3 考核指标。
在侧面碰撞结构耐撞性分析中，左后车门前柱直接影响碰撞时乘员的损伤情况。
需要关注其侵入量和侵入速度，用以考核车辆的碰撞结构安全性。
以左后车门前柱上部某点峰值侵入量、侵入速度作为考核指标。
2 汽车车身结构轻量化研究现状2.1 国外轻量化研究现状。
汽车车身结构轻量化主要集中在两个方面，一是基于改善汽车燃油经济性的轻量化；二是基于提升汽车性能及安全性能的轻量化。
主要的研究方法可分为以下几方面。
通过现代设计方法对结构进行优化设计，从而得到新的轻量化结构。
利用硬件优势，大量考虑动态过程（如碰撞、振动）中的各种约束，对尺寸参数进行优化进而得到轻量化结构，但要强调安全性。
火炮后坐阻力的区间不确定性优化研究
火炮后坐阻力的区间不确定性优化研究李荣;杨国来;孙全兆;萧辉【摘要】为减小火炮炮架受力,获得更优后坐阻力规律,进行了后坐流液孔尺寸的区间不确定性优化研究.结合公差带定义了三参数区间,构建了基于三参数区间的不确定性优化模型及算法;以流液孔的几何尺寸为不确定性变量,利用上述方法对节制杆形状尺寸进行了区间优化设计;优化求解了不同公差等级的节制杆外径.研究结果表明:优化后的后坐阻力峰值区间更小,后坐阻力曲线更加平缓,充满度更好.实现了节制杆外径尺寸设计与公差设计的同步优化,得到了兼顾工艺性和后坐阻力的节制杆外径设计方案.%In order to reduce the force of artillery carriage and obtain the better recoil resistance,the optimization on interval uncertainty of recoil fluid-hole were conducted.The three-parameter interval was defined combining with tolerance,and then the uncertainty optimization model and algorithm based on three-parameter interval were established.Taking the dimension of fluid hole as the uncertainty variable,the interval optimization design of the shape size of control rod was carried out by using the method mentioned above.The outer diameter of the control rod with different tolerance-grades was optimized.Research results show that the peak interval of recoil resistance is reduced after the optimization,and the recoil resistance curve is more gentler with a better fullness.The synchronous optimization of the tolerance design and the design of the outer diameter of control rod was realized.The optimum design-scheme of the outer diameter of the control rod considering the workmanship and the recoil resistance was obtained.【期刊名称】《弹道学报》【年(卷),期】2017(029)002【总页数】7页(P78-84)【关键词】火炮;后坐阻力;结构设计;区间优化;尺寸不确定性【作者】李荣;杨国来;孙全兆;萧辉【作者单位】南京理工大学机械工程学院,江苏南京210094;南京理工大学机械工程学院,江苏南京210094;南京理工大学机械工程学院,江苏南京210094;南京理工大学机械工程学院,江苏南京210094【正文语种】中文【中图分类】TJ303通过设计火炮反后坐装置的制退机液压阻力可得到后坐阻力的规律,它极大地减小了火炮炮架受力。
汽车总布置设计中发动机性能指标的优化设计
式 中：１ｔ ｚ ｔｉ ｔ、 ４在优化 过程 中根 据起步 换 档加速过 程 自动求 得． 为总档 数． ｄ—１ 为起 步 （ ） 档 外进 行加 速的档数 为了处理 问题简便起见． 利用乘除法． 原问题 将
汽车传动 系参数与发动机匹配研究涉聂的 内容 很多， 本文仅讨论 给定汽车底 盘参数 、 车性能（ 整 如
韪 转 化 为 单 目标优 化进 行 处 理 ， 简 化 问题 的求 解 （） 要 求汽 车行 驶 的能 量 利 用 率最 高 ａ
关键 词 汽车设计 优化设计 参数选择
发动机
中 图分类号
文献标 识码 １ 引言
Ｕ６．２ ４４１
Ｂ
汽车的能量利用率是指燃油 的化学能 转化为汽 车有用功的效率， 它使燃 油经 济性 和生产率 这两个 互相制约的概念得到了统一。其计算公式为 ：
一
Ｇ： Ｖ ｆ
Ｑ＿ ｝ ｉ
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一
在汽车总布置设计 中， 通常用 下述两种方 法之 对发动机功率进行初选 ：１ ｌ
式中： —— 汽车 的能量利用率 堍
— —
汽车有效载质量（ｇ ｋ） 汽车平均行驶速度（ ￣ ） ｋ ｇｈ 燃油 的 低 热 值 （ 『ｋ ） 汽 油 为 ｋ／ ｇ （
２ １ 目标 函数 ．
和发动机排 量等参数进行优 选． 为汽车 总布置设计
中发 动 机 的 选型 提 供 了依 据 。
根据 已有 的文献 ｌ ］可 以从 不同 的角度建 】 ， 立起不 同的发动机 性能 参数 与传动系参数最优匹配 的数学模型。本文 统一 目标法， 将多 日标优 化问
— —
式 中： 一 ——最 大功率（ Ｗ） ｋ
传动系效率
重力加速度 （ ａ ｒ ） ｄｓ 空气阻力系数
机械结构优化设计中的鲁棒性分析与优化
机械结构优化设计中的鲁棒性分析与优化机械结构在现代工程领域中扮演着至关重要的角色，其设计的性能直接关系到产品的质量和使用寿命。
然而，在真实的工作环境下，机械结构往往要面对多种复杂的扰动和不确定性因素，如振动、温度变化、材料参数波动等，这些都可能导致结构性能的突变。
为了保证机械结构在不确定性环境下的可靠性和稳定性，鲁棒性分析和优化在机械结构设计中起着重要的作用。
鲁棒性分析是一种用于评估和研究机械结构在不确定性因素影响下的响应变化程度的方法。
它的目的是通过找到结构设计中的薄弱环节，并对其进行优化改进，提高机械结构的稳定性和可靠性。
鲁棒性分析的核心是对不确定因素的建模和计算，以确定结构设计对不确定因素的敏感性。
常用的鲁棒性分析方法包括蒙特卡洛模拟、灵敏度分析和信赖域方法等。
蒙特卡洛模拟是一种基于概率统计的方法，通过随机抽样和重复试验来评估机械结构在不确定因素下的响应变化。
在鲁棒性分析中，将不确定因素按照给定的变异范围进行随机采样，并通过数值计算来获得结构的不确定响应。
通过大量的采样实验，可以得到不同不确定因素组合下的结构响应分布，进而评估结构设计的鲁棒性。
灵敏度分析是一种通过评估不确定因素对结构响应的影响程度来确定结构设计鲁棒性的方法。
通过对不确定因素的变化范围进行敏感性分析，可以找到对结构响应影响最大的因素。
这些敏感因素可以帮助工程师优化结构设计，使其对不确定因素具有更好的适应能力。
信赖域方法是一种将结构鲁棒优化问题转化为带约束条件的无导数最优化问题的方法。
通过引入额外的罚函数来约束设计变量的可行域，使得优化问题能够在给定设计变量范围内求解。
这种方法可以解决鲁棒优化中的非线性约束和不确定性因素的问题，提高机械结构的鲁棒性。
在机械结构的鲁棒性优化中，常用的目标函数包括最小重复准则、最大平均准则和最小方差准则等。
最小重复准则是通过减小结构在不确定因素下的响应变化幅度来优化设计，以提高结构的稳定性和可靠性。
汽车乘员约束系统多目标不确定性优化
汽车乘员约束系统多目标不确定性优化刘鑫;付庆;尹来容;张志勇【摘要】With consideration of the influence of uncertain parameters of occupant restraint system on occu-pant safety, a multi-objective uncertainty optimization technique for occupant restraint system is proposed based on the combination of nonlinear interval number programming ( NINP ) and approximate model with locally-refined mesh. The numerical model for occupant restraint system is corrected according to the results of real vehicle frontal crash tests, and the uncertainty optimization problem is converted into a deterministic optimization problem by using interval order relations. Intergeneration projection genetic algorithm ( IP-GA) and micro multi-objective genetic algo-rithm (μMOGA) are adopted to seek for Pareto solutio n set meeting the protection performance requirements of oc-cupant restraint system. The results demonstrate that the proposed method can effectively obtain the optimal matching parameters of occupant restraint system with consideration of the effects of uncertainty and hence ensure the safety of vehicle occupants, having an extensive prospect of engineering application in the field of vehicle safety.%计及乘员约束系统不确定性参数对乘员安全性的影响,在非线性区间数规划(NINP)和局部加密近似模型相结合的基础上提出一种乘员约束系统多目标不确定性优化方法.根据实车前碰撞试验结果对乘员约束系统的数值模型进行校正,并利用区间序关系将乘员约束系统不确定性优化问题转换为确定性优化问题;采用隔代映射遗传算法(IP-GA)和微型多目标遗传算法(μMOGA)来求解满足乘员约束系统防护性能的非支配解集.结果表明:该方法能获得考虑不确定性影响的乘员约束系统最佳匹配参数,从而确保汽车乘员的安全性,在汽车安全领域具有广泛的工程应用前景.【期刊名称】《汽车工程》【年(卷),期】2018(040)005【总页数】7页(P521-527)【关键词】乘员约束系统;多目标不确定性优化;局部加密;近似模型【作者】刘鑫;付庆;尹来容;张志勇【作者单位】长沙理工大学,工程车辆安全性设计与可靠性技术湖南省重点实验室,长沙 410114;长安大学,汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室,西安 710064;长沙理工大学,工程车辆安全性设计与可靠性技术湖南省重点实验室,长沙 410114;长沙理工大学,工程车辆安全性设计与可靠性技术湖南省重点实验室,长沙 410114;长沙理工大学,工程车辆安全性设计与可靠性技术湖南省重点实验室,长沙 410114【正文语种】中文前言当汽车发生碰撞时，由安全带、安全座椅和安全气囊等装置组成的乘员约束系统不但能有效缓冲乘员所受到的冲击载荷，还能避免乘员与车身内饰发生二次碰撞，从而起到汽车乘员防护作用。
非线性控制系统的优化设计与鲁棒性分析
非线性控制系统的优化设计与鲁棒性分析概述非线性控制系统广泛应用于电力、航空、汽车等工业领域，以及日常生活中的家电、交通工具等。
这些系统具有非线性特征，可能导致控制性能下降甚至系统不稳定。
因此，进行非线性控制系统的优化设计与鲁棒性分析显得尤为重要。
本文将探讨非线性控制系统优化设计的方法和鲁棒性分析的技术，帮助读者更好地理解和应用非线性控制系统。
一、非线性控制系统的优化设计在非线性控制系统的设计中，优化是一个关键步骤，其目标是改善系统的性能指标，如稳定性、灵敏度、响应速度等。
以下是非线性控制系统优化设计的主要内容。
1.1 模型建立在进行非线性控制系统的优化设计之前，需要准确地建立模型，以反映系统的动态特性和非线性特征。
通常，可以使用物理原理或实验数据等方法建立数学模型，并对其进行验证和校准。
合理的模型能够为优化设计提供准确的基础。
1.2 性能指标选取根据非线性控制系统的具体应用需求，可以选择合适的性能指标作为优化设计的目标。
常用的性能指标包括系统的稳定性、跟踪精度、鲁棒性等。
在优化设计过程中，需要根据具体情况权衡不同性能指标之间的关系，找到最优的设计方案。
1.3 优化方法选择优化设计是一个复杂的过程，需要选择合适的优化方法来搜索最优解空间。
常用的优化方法包括传统的枚举法、经典的优化算法（如梯度下降法、粒子群算法等）、启发式优化算法等。
根据问题的具体特点和求解需求，选择合适的优化方法进行非线性控制系统的优化设计。
1.4 参数调整与仿真进行非线性控制系统的优化设计时，需要对系统的参数进行调整和优化，以实现性能指标的最大化或最小化。
通过仿真实验，可以评估不同参数组合对系统性能的影响，并选择最优的参数配置。
1.5 实际应用与测试验证优化设计的最终目标是将设计方案应用于实际系统中，并进行测试验证。
在此过程中，需要对系统进行综合测试，评估其在实际环境中的性能表现。
根据测试结果，可以进一步优化设计方案，并进行必要的调整。
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（3）运用区间方法对汽车操纵稳定性中的两个关键问题进行优化，提高了前悬架定位指标的性能和整车操纵稳定性。建立了汽车的操纵稳定性多刚体运动仿真模型和优化模型，对前悬架定位参数和整车操纵稳定性进行区间不确定性优化设计，改善了主要悬架零部件的安装和制造工艺性。
（4）对汽车正面和侧面的碰撞安全性问题进行了区间不确定性优化设计，有效提高了正面和侧面的耐撞安全性。通过汽车的碰撞有限元模型构建出正面和侧面耐撞安全性的优化模型，对前端防撞梁和吸能盒等车身防撞结构板件进行区间不确定性优化设计，提高了车身耐撞吸能元件的冲压工艺性。
本文提出的第一种方法采用区间中点表示目标函数的平均值以表征系统名义性能，利用公差评价因子表征设计变量尺寸公差大小，对系统性能和公差进行优化。第二种方法以公差价因子为目标，以指定名义性能与原固有限制性条件为约束，实现了指定名义性能与最差情况下的公差最大化。
（2）应用本文提出的优化方法对汽车平顺性进行了区间不确定性优化设计，提高了汽车平顺性指标。首先建立了单轮两自由度、半车五自由度和整车八自由度的汽车平顺性不确定性优化模型，同时通过实车实验对仿真模型进行了验证；其次对汽车悬架刚度和阻尼进行区间不确定性优化设计，在改善汽车平顺性的同时，提高了悬架减振器与弹簧的制造和装配工艺性。
关键汽车结构性能指标的区间不确定性优化设计
汽车结构的设计性能在很大程度上取决于相关指标的设计质量，运用各种方法对汽车结构中的关键性能指标进行优化设计，对于提高汽车结构性能和降低设计制造成本具有重要意义。同时，在优化设计中考虑不确定性因素，对提高汽车的结构性能可靠性具有很大的实际工程意义。
目前的汽车不确定性结构优化主要采用概率模型，该模型能够较好地描述系统的随机不确定性，但是由于不确定信息缺失或获取困难，以及计算成本过高等原因，导致基于概率的优化方法在实际汽车结构设计中受到一定限制。区间模型对不确定性信息的要求较低，只需获知不确定变量或参数的上、下界，无需其分布特征，因此对实际工程优化问题有较强的适用性，有望在汽车结构设计中发挥重要作用。