基于Kriging近似模型的车架轻量化优化
任明1
孙涛2
石永金3
郑松林2
李玉刚3
1.上海理工大学机械工程学院,上海200093;上汽商用车技术中心,上海2004382.上海理工大学机械工程学院,上海,2000933.上汽商用车技术中心,上海,200438
摘要：为了在减轻车架重量的同时尽可能提高其动、静态结构性能,以车架纵梁、横梁结构参数为设计变量,特别采用最优拉丁实验设计方法进行了样本数据设计,并运用Kriging方法构建了车架NVH、扭转刚度、弯曲刚度及车架质量等性能参数的多目标优化系统的近似模型,利用模糊多目标粒子群算法对近似模型进行了优化,得到了Pereto最优解集.结果 表明,所建立的Kriging近似模型适合解决组合优化问题,在多个性能指标满足设计要求的同时,成功实现了车架结构的轻量化.
关键词：车架近似模型最优拉丁实验设计Kriging方法模糊多目标粒子群算法轻量化
分类号：U463.1(汽车工程)
资助基金：国家自然科学基金(51675422)国家自然科学基金(51475366)国家自然科学基金(51475146)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1372-1377 )
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