随着我国高速铁路的发展和铁路货运重载运输技术的提高,对列车性能的要求也不断增加。作为保证列车安全、平稳运行的最重要部件之一,列车车轮的设计十分复杂,涉及到轮轨几何学、接触力学、轮轨噪声、轮轨动力学等多个学科。车轮在运行中产生的机械应力、制动热应力和声辐射功率都与车轮辐板的几何形状有着密切关系。车轮辐板的设计与优化引起了业内人士和学者的关注,然而传统优化研究大多在力学性能或振动噪声方面单独进行优化。随着列车各学科间的耦合效应加剧,传统的设计方法已不能完全满足行业发展的需求。本课题将车轮的机械应力场、热应力场、振动声辐射的数值计算与多学科设计优化理论相结合,在分析学科间相互关系的基础上,采用“试验设计+近似模型”的计算策略和自适应鱼群遗传算法、多目标优化算法进行优化研究,针对不同型式、不同工况的列车车轮辐板外形分别进行优化计算,并初步探讨了波浪型辐板车轮的优化,主要内容如下：(1)研究了车轮在运行过程中机械应力、制动热应力、以及辐射噪声的计算原理、计算方法。通过算例,验证了方法的可行性,并分析了车轮的疲劳评价方法与噪声评价方法。(2)在深入分析遗传算法和鱼群算法理论的基础上,将遗传算法和鱼群算法有机的结合,利用遗传算法搜索能力强的优势进行全局搜索,利用鱼群算法进行局部搜索,并在寻优过程中不断调整人工鱼的最大步长和感知距离,最大限度发挥两种算法各自优点。通过测试函数(Michalewics函数和Rastrigin函数)得出结论,单一的遗传算法收敛较慢,单一的鱼群算法容易陷入局部最优,而自适应鱼群遗传组合算法更容易获得全局最优解,结果也更稳定,鲁棒性好,收敛速度快。(3)研究了“试验设计+近似模型”的计算策略,以及近似模型精度的检验方法,并编制了试验设计方法与近似模型的MATLAB程序。通过三个测试函数,分析了多项式响应面(Response Surface Methodology, RSM)模型、Crigin g模型和神经网络模型的全局近似能力以及拟合精度。(4)采用“试验设计+近似模型”的方法对重载货车车轮进行热机耦合优化设计,以满足静强度和疲劳强度为约束,减小车轮质量为优化目标,运用自适应鱼群遗传算法进行优化计算,得出了最优方案。另外,在构造车轮辐板外形时采用B样条曲线,扩大了辐板的设计空间,在建模上也降低了一定的难度,增加了寻优范围和设计效率。最优方案比原方案的车轮质量降低了7.62%,制动热应力降低了31.3%,最大Von Mises应力降低了2.3%。(5)提出了高速列车直辐板车轮的“多学科+多目标”优化设计方法,根据“实验设计+近似模型”的方法建立了高速列车直辐板的多学科模型,采用多目标算法进行优化计算,得出Pareto解集。通过AMG A算法得出三个典型Pareto解的模型进行对比分析,发现三种模型在整体性能方面相较于原模型均有不同程度的改善,其中质量最高降低4%,声辐射功率最高降低13.86%。(6)研究了波浪型辐板车轮的机械应力场和振动噪声,建立不同波浪个数、不同波浪幅度的波浪型辐板模型,详细分析波浪型辐板的机械应力场、声辐射功率特点,得出6波浪辐板,波浪幅度30mm声辐射性能较好的结论。采用多学科方法对6波浪辐板进行优化,通过线性加权的方法将多目标问题变为单目标优化的问题,得出不同权重系数下5种方案,对优化结果进行对比分析。