【摘 要】
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提出基于神经网络代理模型的汽车铝合金轮毂优化方法.对铝合金轮毂的两种工况开展静力学分析,结果表明相比正对辐条加载,正对窗口加载时轮毂的受力状态更加恶劣,不同加载方式应力都集中于外侧轮辐与辐板连接处附近.设计并实施静力学试验,验证有限元分析的准确性.基于静力学分析结果,提出分层递进的轮毂轮辐优化方法,通过正交试验设计、神经网络代理构建和遗传算法寻优,实施轮辐尺寸优化、轮辐截面形状优化、轮辐圆角优化,最后对结构进行加强优化.与最初模型相比,优化后轮毂重量下降1.91％,正对辐条加载位移下降11.01％,最大应
【机 构】
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浙江大学 机械工程学院,杭州310027
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提出基于神经网络代理模型的汽车铝合金轮毂优化方法.对铝合金轮毂的两种工况开展静力学分析,结果表明相比正对辐条加载,正对窗口加载时轮毂的受力状态更加恶劣,不同加载方式应力都集中于外侧轮辐与辐板连接处附近.设计并实施静力学试验,验证有限元分析的准确性.基于静力学分析结果,提出分层递进的轮毂轮辐优化方法,通过正交试验设计、神经网络代理构建和遗传算法寻优,实施轮辐尺寸优化、轮辐截面形状优化、轮辐圆角优化,最后对结构进行加强优化.与最初模型相比,优化后轮毂重量下降1.91％,正对辐条加载位移下降11.01％,最大应力下降7.54％,正对窗口加载最大位移下降10.79％,最大应力下降20.79％,轮毂力学性能有了较大幅度提高,同时达到了轻量化的目的 .本文提出的优化策略可为轮毂结构优化提供有益参考.
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