结构稳健综合优化设计方法研究及其在交通路锥收放车中的应用

发布时间：2017-07-26 10:39

  本文关键词：结构稳健综合优化设计方法研究及其在交通路锥收放车中的应用

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【摘要】：本文重点探究了结构稳健优化设计所涉及的有关技术与方法,摸索出了一套适合工程应用的结构稳健综合优化设计方案,并将此方案应用到了路锥车的收放回转机构中,获得了比较满意的效果。 研究的主要内容包括：(1)建立了滚珠丝杠参数化有限元二次开发平台,巩固了Python编程及其在Abaqus中的应用,为后文Isight优化集成打下坚实基础。(2)根据几种典型试验设计方法的采样点分布对比情况,确定了一种基于ESE算法与φp准则的优化拉丁超立方设计方法,增强了对初始设计空间的探索能力。(3)根据传统构建代理模型的不足之处,提出了一种基于连续采样技术的椭球基神经网络代理模型,提高了构建代理模型的精度与效率,也为后续的优化设计与稳健设计节省了大量的计算时间。(4)运用Isight的二次开发技术,对传统模式搜索算法进行了改进,同时为提高寻找全局真正最优解的机会,本文提出了一种基于存档的微遗传算法与改进的模式搜索算法的组合策略。(5)用FEA方法对路锥车的初始收放回转机构进行了刚强度分析,依据分析结论对机构进行了部分改善。在Isight环境中搭建了改进的收放回转机构优化集成平台,并将本文提出的6σ结构稳健综合优化设计方案应用到其中,不仅具有良好的优化结果,而且当设计变量存在不确定性变差时,结构性能仍能保持稳定。 本文的研究工作与方法可以有效地应用在各种典型机械结构中,能够显著提高设计人员的工作效率,在理论和工程实用性角度上具有一定的意义。
【关键词】：路锥收放车 收放回转机构 综合优化设计 稳健设计 Isight二次开发
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U418.32;TH112
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 课题背景与意义8-9
• 1.2 交通路锥收放车的发展概述与结构简介9-10
• 1.3 结构优化设计的发展与现状10-12
• 1.4 稳健设计的发展现状与趋势12
• 1.5 本文主要研究工作12-14
• 2 结构稳健优化设计相关原理与技术14-25
• 2.1 结构优化设计简述14-16
• 2.2 稳健设计简述16-19
• 2.2.1 基本原理16-17
• 2.2.2 实现方法17-19
• 2.3 结构稳健优化设计简述19-20
• 2.4 多学科多目标优化软件Isight简介20-22
• 2.4.1 Isight起源与发展20
• 2.4.2 Isight主要功能20-21
• 2.4.3 Isight优化设计流程21-22
• 2.5 本文结构优化设计及稳健设计方法22-24
• 2.6 本章小结24-25
• 3 滚珠丝杠参数化有限元分析二次开发平台25-35
• 3.1 概述25-26
• 3.2 Python语言简介26-27
• 3.3 Abaqus脚本接口及与Abaqus/CAE的交互27-28
• 3.4 滚珠丝杠参数化有限元分析平台28-34
• 3.4.1 滚珠丝杠有限元二次开发流程28-29
• 3.4.2 滚珠丝杠三维模型的创建29-31
• 3.4.3 滚珠丝杠有限元参数的设定31-34
• 3.5 本章小结34-35
• 4 结构稳健综合优化设计方法与应用35-78
• 4.1 概述35-36
• 4.2 收放回转机构方案的确定36-40
• 4.2.1 初始设计方案36-39
• 4.2.1.1 收放回转机构原理36-37
• 4.2.1.2 初始设计方案有限元模型37-38
• 4.2.1.3 初始设计方案有限元分析结果38-39
• 4.2.2 改进设计方案39-40
• 4.2.2.1 收放回转机构改进设计方案39
• 4.2.2.2 改进设计方案有限元分析结果39-40
• 4.3 收放回转机构的优化集成平台40-45
• 4.3.1 收放回转机构初始设计变量的选择40-42
• 4.3.2 收放回转机构参数化有限元建模42-43
• 4.3.3 优化集成与数学模型43-45
• 4.4 试验设计45-53
• 4.4.1 拉丁方阵设计(LSD)45-46
• 4.4.2 随机拉丁超立方设计(RLHD)46-47
• 4.4.3 优化的拉丁超立方设计(OLHD)47-48
• 4.4.4 试验设计方法的对比与选择48-49
• 4.4.5 本文试验设计方法——基于ESE算法的OLHD(ESE-OLHD)49-51
• 4.4.6 收放回转机构试验设计分析结果51-53
• 4.5 代理模型53-58
• 4.5.1 径向基神经网络模型(RBFNN)54-56
• 4.5.2 椭球基神经网络模型(EBFNN)56-57
• 4.5.3 本文代理模型方法——基于连续采样技术的EBFNN模型57-58
• 4.6 组合优化策略58-69
• 4.6.1 基于存档的微遗传算法(AMGA)58-62
• 4.6.1.1 遗传算法的相关概念58-59
• 4.6.1.2 多目标优化问题的相关概念59
• 4.6.1.3 AMGA算法的基本原理59-62
• 4.6.2 改进的模式搜索算法(IPSA)62-65
• 4.6.3 本文组合优化策略(AMGA-IPSA算法)65-66
• 4.6.4 基于代理模型和AMGA-IPSA算法的收放回转机构确定性优化66-69
• 4.7 6Sigma结构稳健优化设计69-77
• 4.7.1 6Sigma稳健优化设计的相关概念69-71
• 4.7.2 本文6Sigma稳健分析方法71-72
• 4.7.3 收放回转机构6Sigma稳健分析结果72
• 4.7.4 收放回转机构6Sigma稳健优化设计72-77
• 4.8 本章小结77-78
• 5 总结与展望78-80
• 5.1 全文总结78
• 5.2 工作展望78-80
• 致谢80-81
• 参考文献81-84

【参考文献】

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本文编号：576018