摘要：针对发动机水套缸垫水孔布置对冷却液流动影响较大,传统经验优化需要反复实验且主观性强、效率较低的问题,提出了一种缸垫水孔局部参数化的优化方法:建立缸垫水孔局部参数化的水套冷却模型并对该建模方法进行了实验验证;对水套流动及换热进行求解,基于最优拉丁超立方设计和响应面模型(RSM),建立了各关注量与缸垫水孔半径的近似模型并进行了验证;利用该近似模型约束各部分水路流量,以提高鼻梁区对流换热系数(HTC)、降低HTC不均匀度及压损为目标,应用相邻繁殖遗传算法(NCGA)对缸垫水孔的半径进行了优化。研究结果表明:缸垫水孔局部参数化建模方法简单且据实验表明可信度较高;通过实验设计及RSM建立的近似模型能够很好地对各目标值进行预测;利用该近似模型进行优化后,各支路流量分配合理,总压损下降了18.8%,鼻梁区HTC整体提高且不均匀度下降了57.7%。该方法能够一次性得到缸垫水孔的最优解且优化效果显著,避免了传统经验优化的重复性及主观性,效率较高。

摘要：针对汽油机进气道性能对缸内空气流动影响较大、传统经验优化主观性强且效率较低的问题,提出了一种基于气道局部变形及旋转的参数化优化方法。采用控制点对进气道局部变形及整体旋转进行控制从而实现进气道变形的参数化,并采用粒子图像测速对该模型进行了验证。对各控制变量及优化目标进行实验设计及贡献度分析,识别出对流量系数及滚流比贡献度较大的控制变量。以提高流量系数及滚流比为目标,采用第二代非劣排序遗传算法对识别的控制变量进行多目标优化,根据寻优结果得到性能最优的进气道几何模型。结果表明:优化后的进气道在滚流比基本不变的情况下,流量系数由0.490变为0.526,提升了7.35%,优化效果较好。所提方法能够一次性得到接近理论帕累托前沿的最优解集,并根据需求选择最优的进气道几何模型,实用性较强且效率较高。

摘要：针对复杂非线性系统多参数优化设计不仅计算工作量大且难以获得理论上最优解的问题,提出将全局敏感性分析和全局多梯度算法(PE-HMGE)相结合的多参数多目标优化策略。通过基于方差的Sobol全局敏感性分析精简系统模型,确定敏感参数,并构造基于敏感参数的多目标优化模型,采用PE-HMGE算法得到最优解。将本方法应用于主轴承润滑特性的简化模型优化设计中,对比仿真结果,最小油膜厚度(MOFT)提高了39%;最大峰值粗糙接触压力降低了45%;平均有效摩擦损失降低了19%。测试结果表明轴承的润滑特性得到明显改善,证明了该研究方法的有效性。

摘要：连杆截面设计对轻量化和抗屈曲能力影响大,以经验设计为主,难以获得最优设计,针对这一问题,提出了基于敏感性分析获得优化参数,并通过基于NLPQL优化算法的Isight参数优化获得最优设计方案的优化方法。采用试验设计(DOE)方法确定样本点,获取对屈曲应力和面积贡献度较大的参数;对选取的参数构造优化模型,以截面积最小为目标,以屈曲安全系数不小于1.1为约束条件,得到最优解,保证增重最小情况下截面屈曲安全系数达到1.1。采用有限元Risk法计算连杆抗屈曲所能承受的燃烧压力,进行优化前后结果对比,结果表明,优化后屈服压力提升了14%,极限压力提高了16%,证明了优化方法的有效性。

摘要：为改善某2.0 L涡轮增压发动机的低速性能,提高发动机的最大功率,提出了由电动增压器加涡轮增压器组成的复合增压系统,重新匹配涡轮增压器并优化发动机压缩比。通过GT-Power软件建立复合增压系统仿真模型,用于复合增压系统选型工作和发动机的性能预测。最终确定了设计方案,通过台架试验验证了该复合增压系统能显著地提高发动机的低速扭矩、瞬态响应和最大功率,为后续高性能发动机的开发提供了可行的技术方向。

摘要：气门弹簧是发动机配气机构的关键组成部件,其参数设计不仅影响发动机的动力性,更重要的是影响发动机能否在高速下正常稳定的运行。通过对气门弹簧设计关键参数的计算,在设计早期确定能够满足配气机构稳定运行的弹簧预紧力F1、气门最大升程的弹簧力F2以及气门弹簧工作段的平均刚度k,对气门弹簧进行选型。运用该计算方法对某款发动机的气门弹簧进行选型,同时使用AVL-EXCITE软件对配气机构的运动学和动力学进行校核,验证该弹簧选型的方法和流程的可行性。该方法能够一次性确定气门弹簧,且流程简便易行,值得推广。

摘要：正时罩盖属于薄壁件,其刚度小、面积大,很容易与其相连的发动机体发生共振,辐射噪声较大。利用有限元方法分析装配状态下正时罩盖的各阶振型,获得其噪声辐射的关键模态;并施加单位载荷于正时罩盖有限元模型,将其作为动态响应分析的激励,得到正时罩盖表面响应分布,并通过试验来验证其模型准确性。以动刚度作为优化目标,对其内部的加强筋进行了重新设计及布置,使正时罩盖的模态振型避开正时轮系啮合激励频段,进而降低辐射噪声。仿真和试验结果均验证该方法的有效性。

摘要：在对车辆异响试验测试的基础上,提出一种基于动力总成轴系参数化的车辆异响优化分析方法:分析车辆异响试验测试数据并提取评价指标,建立车辆异响动力学模型并进行试验验证,采用拉丁超立方设计和Kriging模型建立车辆异响与轴系参数的近似数值模型,基于蒙特卡洛模拟(MCS)对轴系参数进行贡献度分析,最终采用多目标粒子群算法对轴系参数进行优化。研究结果表明:曲轴扭振峰值和表面振动烈度与车辆异响直接相关,作为车辆异响的评价指标;MCS方法能有效地识别出轴系参数对车辆异响的贡献百分比,简化了车辆异响的优化模型;采用多目标粒子群算法进行多目标优化,使得曲轴扭振峰值下降58.3%,表面振动烈度下降8.8%,主观评价听不到车辆异响。该方法能一次性得到改善车辆异响的轴系参数最优解,提高车辆异响优化效率,为以后的车辆异响优化分析提供新思路。