关键汽车结构性能指标的区间不确定性优化设计

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。

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。