基于NSGA-Ⅲ算法的商用车驾驶室多目标优化设计

作     者：彭雪梅 

作者单位：桂林电子科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：孙永厚

授予年度：2023年

学科分类：082304[工学-载运工具运用工程] 08[工学] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：隐式参数化 多目标优化 NSGA-Ⅲ算法 熵权-改进TOPSIS法 轻量化 

摘      要：在“双碳战略和时代需求的背景下,汽车轻量化技术在节能减排方面显得尤为重要。驾驶室是商用车的重要组成部分,其减重对汽车结构轻量化起着关键作用。商用车结构轻量化效果较差,便会使燃油消耗增加,造成环境污染。驾驶室作为商用车轻量化的重点研究对象,在驾驶室多目标优化设计过程中,传统优化算法的全局搜索能力和求解精度会随着优化目标数量的增加而降低,并且筛选轻量化设计方案时会受到人为主观意识的干扰,导致驾驶室结构优化效率低,轻量化效果不佳。因此,本文以某企业商用车驾驶室为研究对象,基于隐式参数化建模技术,采用NSGA-Ⅲ算法并结合熵权-改进TOPSIS法对驾驶室进行多目标优化设计。本文主要研究内容如下:(1)利用隐式参数化建模技术,建立驾驶室隐式参数化模型并生成驾驶室参数化有限元模型。通过对比驾驶室模态仿真与模态试验的分析结果,验证了该模型精度满足企业实际需求。同时对该模型进行驾驶室扭转刚度、弯曲刚度仿真分析与评价,为后续驾驶室结构优化设计奠定基础。(2)基于驾驶室参数化有限元模型,对驾驶室结构参数进行刚度、模态和质量灵敏度分析。考虑到驾驶室零部件厚度和梁截面形状参数的综合影响,结合相对灵敏度分析和结构灵敏度分析筛选关键参数,最终确定了24个厚度和6个梁截面形状变量为驾驶室多目标优化的设计变量。(3)采用最优拉丁超立方试验设计法获取样本点,构建响应面近似模型并结合模态置信因子提升该模型的拟合精度。以质量最小和刚度最大为优化目标,采用NSGA-Ⅲ算法进行驾驶室多目标优化设计。将反向世代距离和Pareto最优解数量作为该算法的性能评价指标,并将其作为与NSGA-II算法优化结果的对比依据,说明了NSGA-Ⅲ算法能够获得更多符合需求的最优解。(4)利用熵权-改进TOPSIS法,计算NSGA-Ⅲ算法生成的所有非支配Pareto解的相对贴近度并进行排序,将其与TOPSIS法获得的决策方案作对比,确定了驾驶室轻量化最佳决策方案。最终结果表明:驾驶室质量降低24.7kg,降幅达到了8.0%,轻量化效果显著,同时在提高驾驶室模态的前提下,扭转刚度提高了5.3%,弯曲刚度提高了4.5%,其研究结果对商用车驾驶室多目标优化设计具有一定的工程应用价值。