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在综合分析了复杂模型优化设计及液压挖掘机相关技术研究现状后,针对当前液压挖掘机优化设计中存在的一些关键问题,提出了一些新的方法,主要研究进展体现在以下三个方面:1、复杂优化模型分解方法:复杂优化模型通常是按照学科的、问题的或者部件的原则,分解为若干规模较小的子模型,使复杂系统经过分解后比较易于获得满足要求的优化结果。提出一种基于全局灵敏度信息的复杂模型分解方法,通过将相互之间敏感的设计函数和设计变量尽可能分解到同一个子模型中,使分属不同子模型之间的灵敏度尽可能小,降低子模型之间的耦合度,提高了优化效率。以NASA(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的 MDO(Multidisciplinary Design Optimization,MDO)标准测试算例-齿轮减速器优化为例,在多学科设计优化软件Isight环境下,分别建立部件分解和灵敏度分解方法的协同优化模型,计算结果表明,在最终优化结果基本相同的情况下,优化效率提高了 29.6%。2、液压挖掘机工作装置结构强度近似建模技术:液压挖掘机工作装置结构强度有限元分析模型复杂,计算耗时。提出以液压挖掘机工作装置的铰点尺寸和铰点载荷作为设计参数、建立工作装置各部件结构强度代理模型的参数设定策略。在保证工作装置的基本形状得到有效控制的同时,各铰点的载荷也不会出现大的偏差,使所建立代理模型具有足够的精度,可在优化设计中避免耗时的强度有限元分析。分别采用四种近似建模技术构建液压挖掘机工作装置结构强度代理模型,并甄选出最适用于液压挖掘机的代理模型。3、液压挖掘机协同优化设计:建立了综合考虑液压挖掘机技术性能、液压泵工作效率和工作装置结构强度等指标的液压挖掘机优化模型,尽可能提高液压泵在主要挖掘区域的工作效率,进而更好地评价挖掘机的综合作业经济性。运用上述分解优化策略,分别对80吨和20吨级液压挖掘机进行了协同优化设计,以提高液压挖掘机这种复杂模型优化设计的效率,获得尽可能优的整体优化解。优化设计与试验测试结果对比验证了作者所提出方法的正确性。