当前位置:主页 > 科技论文 > 动力论文 >

柴油机塑料出水管优化设计研究

发布时间:2017-12-30 15:08

  本文关键词:柴油机塑料出水管优化设计研究 出处:《天津大学》2016年硕士论文 论文类型:学位论文


  更多相关文章: 热流固耦合 随机振动 多目标拓扑优化 翘曲分析 椭球基神经网络 粒子群算法


【摘要】:发动机零部件塑化技术是发动机轻量化技术的一种,其能够有效提高发动机的动力性、经济性及排放性能,同时还能有效降低发动机的制造成本,因此受到各大整车及发动机公司的关注。目前国外拥有较成熟的可塑化分析技术、塑化件设计研发技术和产品检测技术与手段;国内对发动机零部件塑化技术的研究则起步较晚,与国外存在较大差距,因此对发动机零部件塑化技术的研究具有重要意义。本文以柴油机出水管为研究对象,以出水管原始模型为基础,采用工程塑料作为出水管材料,首先建立出水管的热流固耦合模型,对出水管进行热流固耦合分析,分析其静强度是否满足要求;以热流固耦合应力为预应力,对出水管进行了预应力模态分析,并与无预应力下的模态频率进行了对比;通过实验获取出水管螺栓处在柴油机标定工况下的加速度功率谱激励,采用商业软件ABAQUS对出水管进行了随机振动分析,寻找出水管最大MISES应力均方根(RMISES)节点(危险点),根据危险点应力均方根频响图识别对MISES应力均方根有较大贡献的模态频率;以降低塑料出水管的最大MISES应力均方根为总目标,以改变各贡献度较大的模态频率为子目标,采用平均频率法建立了多目标拓扑优化函数,对塑料出水管结构进行了多目标拓扑优化设计,降低了最大MISES应力均方根,得到了优化后的塑料出水管模型;以模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间和冷却时间为注塑工艺设计参数,采用拉丁超立方方法选取初始样本点,计算样本点的翘曲变形值;采用椭球基神经网络(EBFNN)模型建立翘曲变形与设计参数间的函数关系,并基于EBFNN和粒子群算法对柴油机塑料出水管的注塑工艺参数进行了多目标优化设计,有效减小了出水管的翘曲量及成型时间。本文的研究方法和结论对柴油机塑料出水管的结构分析设计和成型设计具有参考价值,对其它柴油机塑料零部件的结构分析设计和成型设计亦存在参考价值。
[Abstract]:......
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TK423

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 全芙蓉;;粒子群算法的理论分析与研究[J];硅谷;2010年23期

2 吴军;李为吉;;改进的粒子群算法及在结构优化中的应用[J];陕西理工学院学报(自然科学版);2006年04期

3 段海涛;刘永忠;冯霄;;水系统优化的粒子群算法分析[J];华北电力大学学报(自然科学版);2007年02期

4 王伟;;混合粒子群算法及其优化效率评价[J];中国水运(学术版);2007年06期

5 付宜利;封海波;孙建勋;李荣;马玉林;;机电产品管路自动敷设的粒子群算法[J];机械工程学报;2007年11期

6 蒋荣华;王厚军;龙兵;;基于离散粒子群算法的测试选择[J];电子测量与仪器学报;2008年02期

7 周苗;陈义保;刘加光;;一种新的协同多目标粒子群算法[J];山东理工大学学报(自然科学版);2008年05期

8 姚峰;杨卫东;张明;;改进粒子群算法及其在热连轧负荷分配中的应用[J];北京科技大学学报;2009年08期

9 张大兴;贾建援;张爱梅;郭永献;;基于粒子群算法的三轴跟瞄装置跟踪策略研究[J];仪器仪表学报;2009年09期

10 王丽萍;江波;邱飞岳;;基于决策偏好的多目标粒子群算法及其应用[J];计算机集成制造系统;2010年01期

相关会议论文 前10条

1 朱童;李小凡;鲁明文;;位置加权的改进粒子群算法[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(上)[C];2012年

2 陈定;何炳发;;一种新的二进制粒子群算法在稀疏阵列综合中的应用[A];2009年全国天线年会论文集(上)[C];2009年

3 陈龙祥;蔡国平;;基于粒子群算法的时滞动力学系统的时滞辨识[A];第十二届全国非线性振动暨第九届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议论文集[C];2009年

4 于颖;李永生;於孝春;;新型离散粒子群算法在波纹管优化设计中的应用[A];第十一届全国膨胀节学术会议膨胀节设计、制造和应用技术论文选集[C];2010年

5 刘卓倩;顾幸生;;一种基于信息熵的改进粒子群算法[A];系统仿真技术及其应用(第7卷)——'2005系统仿真技术及其应用学术交流会论文选编[C];2005年

6 熊伟丽;徐保国;;粒子群算法在支持向量机参数选择优化中的应用研究[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年

7 方卫华;徐兰玉;陈允平;;改进粒子群算法在大坝力学参数分区反演中的应用[A];2012年中国水力发电工程学会大坝安全监测专委会年会暨学术交流会论文集[C];2012年

8 熊伟丽;徐保国;;单个粒子收敛中心随机摄动的粒子群算法[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第七分册)[南京理工大学学报(增刊)][C];2009年

9 马向阳;陈琦;;以粒子群算法求解买卖双方存货主从对策[A];第十二届中国管理科学学术年会论文集[C];2010年

10 赵磊;;基于粒子群算法求解多目标函数优化问题[A];第二十一届中国(天津)’2007IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议论文集[C];2007年

相关博士学位论文 前10条

1 李庆伟;粒子群算法及电厂若干问题的研究[D];东南大学;2016年

2 杜毅;多阶段可变批生产线重构的研究[D];广东工业大学;2016年

3 尹浩;求解Web服务选取问题的粒子群算法研究[D];东北大学;2014年

4 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大学;2006年

5 安镇宙;家庭粒子群算法及其奇偶性与收敛性分析[D];云南大学;2012年

6 刘建华;粒子群算法的基本理论及其改进研究[D];中南大学;2009年

7 黄平;粒子群算法改进及其在电力系统的应用[D];华南理工大学;2012年

8 胡成玉;面向动态环境的粒子群算法研究[D];华中科技大学;2010年

9 张静;基于混合离散粒子群算法的柔性作业车间调度问题研究[D];浙江工业大学;2014年

10 张宝;粒子群算法及其在卫星舱布局中的应用研究[D];大连理工大学;2007年

相关硕士学位论文 前10条

1 张忠伟;结构优化中粒子群算法的研究与应用[D];大连理工大学;2009年

2 李强;基于改进粒子群算法的艾萨炉配料优化[D];昆明理工大学;2015年

3 付晓艳;基于粒子群算法的自调节隶属函数模糊控制器设计[D];河北联合大学;2014年

4 余汉森;粒子群算法的自适应变异研究[D];南京信息工程大学;2015年

5 梁计锋;基于改进粒子群算法的交通控制算法研究[D];长安大学;2015年

6 杨伟;基于粒子群算法的氧乐果合成过程建模研究[D];郑州大学;2015年

7 李程;基于粒子群算法的AS/RS优化调度方法研究[D];陕西科技大学;2015年

8 樊伟健;基于混合混沌粒子群算法求解变循环发动机数学模型问题[D];山东大学;2015年

9 陈百霞;考虑风电场并网的电力系统无功优化[D];山东大学;2015年

10 戴玉倩;基于混合动态粒子群算法的软件测试数据自动生成研究[D];江西理工大学;2015年



本文编号:1355487

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dongligc/1355487.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户c9294***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com