摘要：为了对汽车外形进行优化设计,利用CFD软件与智能算法相结合的方法,以在天窗微开高速行驶状态下的汽车为优化的对象,选取气动阻力最小、气动升力为0、天窗后缘压强最小为`优化目标,以汽车关键外形参数为设计变量,对汽车气动外形进行多目标优化设计.同时,应用了数据挖掘技术评价设计变量与3个目标函数的影响关系,选取优化后的最佳关键参数制作汽车模型并进行风洞试验验证.研究结果表明:通过遗传算法优化的车身外形,在其他设计目标满足要求的条件下成功地将阻力系数降低了9.5%,并通过风洞试验验证了该智能算法结果的准确性.基于智能算法的汽车气动外形设计具有指导意义与实际应用价值,为汽车气动外形的多目标优化设计提供了一种高效、精确、可靠的先进优化方法.

摘要：由于高温高压气体的流动冲击,发动机排气歧管会产生较大的温度梯度并承受较大的热应力。以热应力和应变为目标,该研究对某车型发动机排气歧管进行优化。首先对一维发动机进行建模和计算,利用流固耦合方法计算排气歧管的温度场,并做了网格无关性的验证。将结果作为热负荷,计算排气歧管的热疲劳参数并以热应力和热变形为目标对该排气歧管进行改进。结果表明:改进后的排气歧管热应力和热变形明显降低,其中最大热应力减小了21MPa,降幅为8.5%;热应变减小了0.07 mm,占4%,疲劳寿命提高了约1100次。该研究为车辆发动机排气歧管的设计和优化提供了一种有效的方法,具有参考意义。

摘要：轿车空调风道结构设计的好坏将直接影响着乘员热舒适性。为提高乘员热舒适性,采用CFD数值模拟与智能算法相结合,以太阳辐射下高速行驶的某轿车乘员舱为研究对象,选取空调出风口速度均匀系数、人体当量温度为优化目标,基于Kriging近似模型对空调风道结构进行多目标优化设计。同时,应用数据挖掘技术对优化变量与优化目标之间潜在的关系进行分析,并通过乘员舱热环境试验对仿真模型的准确性进行验证。研究结果表明:通过多目标优化算法优化后的空调出风口速度均匀系数提高7.5%,人体当量温度降低5.9%,乘员热舒适性得到明显改善。

摘要：基于kriging模型和NSGA-Ⅱ算法,采用多目标优化设计的方法研究了进气格栅对汽车气动性能和发动机舱散热性能的影响,并通过数据挖掘技术研究设计变量与目标函数间的影响机制。进气格栅优化变量有3个:格栅倾角、格栅条数量和格栅条宽度。优化目标为汽车的气动阻力系数、气动升力系数以及进入发动机舱的气流质量流量。通过总变差分析和自组织映射图分析,得出了各设计变量对不同目标的影响程度以及变量与目标之间和目标与目标之间的相互关系。最后对比分析了优化后的模型和原始模型的气动性能和发动机舱散热性能。