改进粒子群算法及其在轿车车身优化设计中的应用研究

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轿车车身结构设计是一个集汽车碰撞安全性、振动、噪声以及舒适性为一体的复杂系统优化设计问题。在其设计过程中,设计变量多、非线性程度强、优化求解困难,常用的优化设计算法无法有效寻得可行的优化解。本文针对轿车车身复杂优化设计问题,基于粒子群优化算法,利用有限元数值仿真分析技术,通过研究粒子种群空间位置分布控制方法、种群多样性保持机制、基于灵敏度分析的优化域识别方法以及考虑优化问题特点的车身优化设计总体框架和设计流程,形成了基于改进粒子群算法的轿车车身优化设计体系,为轿车车身结构优化设计提供可借鉴的方法和途径。主要研究工作及结论如下:(1)基于试验设计与数据挖掘技术的粒子群分布方法研究针对粒子群优化算法中种群分布不合理,易发生过早收敛的缺陷,研究粒子种群空间位置分布控制方法,基于试验设计与数据挖掘技术辨识求解问题的优化区域,提出考虑优化问题目标的粒子群分布方法,提高了粒子群算法的寻优能力。通过标准测试函数与国内外学者提出的同类改进粒子群算法进行对比分析,验证了本研究提出算法在寻优能力和稳定性方面均具有优势。(2)基于多样性保持机制的粒子群寻优控制方法研究针对粒子群优化算法寻优过程易收敛到局部最优解的问题,研究种群多样性保持机制策略,提出基于停滞判断准则和自适应速度重置指针的粒子群算法多样性保持机制,使算法在寻优过程中避免粒子群陷入局部最优区域,从而寻得全局最优解,以提高算法寻优求解能力。数学算例及工程案例验证了改进算法的有效性。(3)基于优化域识别技术的约束条件下粒子群算法研究针对约束优化设计问题寻优求解复杂、寻优过程收敛困难的缺陷,研究粒子群优化算法约束处理方式,确定合适的边界约束和函数约束处理方法;基于灵敏度分析方法与数据挖掘技术,研究约束优化问题设计域识别方法,提出基于优化域识别技术的约束条件下改进粒子群算法,提高了约束优化问题寻优求解过程的收敛效率和求解精度。(4)基于改进粒子群算法的轿车车身优化设计工程应用研究针对轿车车身优化设计问题,基于本研究提出的粒子群优化算法分布控制方法以及多样性保持机制,结合考虑轿车车身优化设计问题特点的优化域识别方法和适当的约束处理方式,提出基于改进粒子群算法的轿车车身优化设计方法,并形成轿车车身优化设计的总体框架和设计流程。针对某轿车车身进行结构优化设计,通过实际工程案例验证了提出方法的有效性。为轿车车身结构优化设计提供可借鉴的方法和途径
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