摘要：动力系统部件参数与控制策略参数相互耦合,共同影响整车的动力性能、经济性和排放性能。本文旨在对某一插电式混合动力汽车的动力系统进行成本、油耗和排放多目标参数优化。首先提出使整车动力系统效率最优为目标的瞬时能量管理控制策略,然后以最小化动力系统成本、考虑发动机热状况的油耗和排放为优化目标,采用多目标遗传算法对动力系统部件参数和控制参数进行同时优化,从而获得该优化问题的Pareto最优解集。结果表明:与原始车型相比,除了个别方案NOx略有增加外,Pareto最优解集所对应的燃油经济性和排放性能都有明显提高。同时Pareto解集提供了多组可行的参数优化方案,设计人员可以根据对动力系统成本、燃油经济性和排放的重视程度不同而选择所需的参数组合。

摘要：针对AGV动态无线电能传输系统充电过程中负载和互感会发生波动,进而导致系统输出功率和传输效率降低的问题,提出一种基于多目标蛇算法(MOSO)的LCC-S型补偿拓扑参数优化方法以及一种基于有源阻抗匹配网络的最大功率和最大效率切换控制策略。首先,分析LCC-S型IPT系统的补偿拓扑参数对输出功率和传输效率的影响,构建多目标优化模型,利用多目标蛇算法对补偿拓扑参数进行优化设计实现传输性能最大化;其次,在副边采用基于CCM模式Buck-boost的阻抗匹配技术以实现最大功率和最大效率的切换控制。所提控制策略能适应互感和负载波动情况,保证系统在满足额定功率输出的前提下还能保持较高的传输效率。最后,搭建动态无线电能传输系统实验平台对理论分析进行验证,实验结果验证了所提优化方法和控制策略的可行性和有效性。

摘要：传统LLC变换器采用基波分析法,忽略高次谐波的影响,在远离谐振频率点误差较大,宽输出电压场合下变换器精度低。对此,该文深入分析变模态倍压型LLC谐振变换器工作模式,确立PO模式是其最佳工作模式,建立PO模式下状态时域方程,求解状态方程相关系数,得到负载约束、系数约束和角度约束条件,推导谐振电容Cr、电感比系数K和P阶段导通角θ等参数。基于模式边界、谐振电容最值和ZVS多目标约束条件,提出一种多目标参数优化方法,对变换器主电路参数进行优化设计,制作504 W变模态倍压型LLC谐振变换器样机。实验结果表明,基于时域分析的多目标参数优化设计的变换器能够实现全范围内软开关,以满足增益和高效率要求。

摘要：针对高体积分数碳化硅颗粒增强型铝基复合材料(SiC_(p)/Al)在铣削过程中加工难度大、表面质量差等问题,提出了纵扭超声振动辅助铣削复合工艺。以超声振幅、切削速度、每齿进给量和切削深度为变量,设计了四因素五水平正交试验。通过响应曲面法和人工神经网络,建立了切削力、切削温度和表面粗糙度的预测模型,分析了4个参数变量中两个指标的交互影响作用,并对预测模型的准确性进行了对比验证。最后,采用遗传算法对切削力、切削温度和表面粗糙度进行了多目标参数优化。结果表明,响应曲面法与人工神经网络建立的模型均有较好的预测能力,但人工神经网络准确性更高。采用遗传算法优选出的最佳参数组合为超声振幅A=1.84μm,切削速度v_(c)=20 m/min,每齿进给量f_(z)=0.015 mm/z,切削深度a_(p)=0.8 mm,经过验证试验后发现,采用优选参数有效降低了切削力、切削温度和表面粗糙度,各值分别为切削力F_(t)=7.23 N,切削温度T=40.18℃,表面粗糙度R_(a)=2.4673μm,预测误差分别为6.91%、6.53%、2.53%,证明了预测模型的准确性与优化参数的有效性。

摘要：基于复合材料缠绕成型工艺过程,采用响应面法设计湿法缠绕成型试验,以缠绕制品的层间剪切强度、孔隙率为关键性能指标,根据试验结果建立缠绕张力、胶辊间隙、缠绕速度对缠绕制品性能的多元回归预测模型,并验证回归模型的准确性。结合回归模型与Morris法进行不同缠绕制品性能表征参数对各工艺参数的敏感度排序,并得到各工艺参数的相对稳定区间,通过缠绕成型试验验证敏感度分析的有效性。以缠绕制品的层间剪切强度大、孔隙率小为目标,通过主成分分析(PCA)得到层间剪切强度的贡献率为60.9%、孔隙率的贡献率为39.1%,利用NSGA-Ⅱ算法获得工艺参数最优解集:缠绕张力为65.1 N、胶辊间隙为0.12 mm、缠绕速度为0.17 m/s,缠绕制品的层间剪切强度为54.4 MPa、孔隙率为1.24%、纤维体积分数为74.13vol%。

摘要：基于机床整机动态性能分析,对薄弱结构件立柱的外形结构与内部筋板进行优化设计。利用有限元方法对立柱单件进行动态性能分析,结果得出立柱原有内部筋板样式与分布的设计结构不合理,对立柱进行拓扑优化。根据立柱动态性能分析得到的数据与拓扑优化后的内部筋板分布情况重新设计了立柱的外形结构以及内部筋板样式和分布,并对立柱的内部筋板样式与尺寸进行参数相关性分析,建立响应面优化模型,使用多目标遗传算法(Multi-Objective Genetic Algorithm,MOGA)(基于NSGA-Ⅱ的变体)对其关键尺寸进行多目标参数优化,并对比优化后整机与原型机。结果表明,优化后的立柱一阶固有频率提高了10.2%;整机在X方向的最大共振峰值下降了15%,Y方向下降了25%,Z方向下降了54%,并且X、Y这2个方向的共振波峰均有不同程度的后移,故优化后的整机在静、动态性能上均得到了提高。

摘要：为提高轮胎动平衡机的检测精度,以某轮胎动平衡机主轴系为对象,采用响应面法和多目标遗传算法进行优化。首先,对主轴系模型进行静力学分析和模态分析,以主轴的各尺寸参数为变量参数,以优化主轴系的变形量、质量和固有频率为目标。其次,通过参数相关性分析确定与优化目标相关性最大的设计变量。最后,建立响应面模型并进行多目标参数优化。优化结果表明,最大变形量降低了3.9%,一阶固有频率提高了16.2%,主轴质量降低了23.0%,主轴系质量降低了5.5%,优化效果显著,提高了主轴系的静态和动态性能,通过试验验证,主轴优化提高了轮胎动平衡机的检测精度。

摘要：文中详细分析Smith预估模型参数对控制系统性能的影响,提出一种Smith预估模型参数多目标优化整定的控制方案,利用模型失配有效改善控制系统的性能.针对火电厂过热汽温系统高阶、大惯性及非线性特点,设计一种基于串级PID的Smith预估器参数多目标自调整优化控制系统.对某600MW超临界火电机组过热汽温系统进行仿真控制,结果表明,该方案具有良好的鲁棒性,可有效克服系统的非线性,控制效果明显优于常规的串级PID控制和参数匹配的Smith预估控制系统.

摘要：基于有限元−统计能量分析方法(finite element-statistical energy analysis,FE-SEA)和周期结构理论,提出虚拟轨道列车车体结构的声学优化设计方法。首先,基于FE-SEA法对虚拟轨道列车侧墙结构进行声振特性分析;然后,基于周期结构理论建立侧墙结构的声振特性优化模型,结合自适应模拟退火算法(adaptive simulated annealing,ASA),对侧墙结构进行多目标参数优化设计;最后,根据多目标参数优化设计的结果,替换侧墙结构的几何参数并建立其声振特性预测模型,验证声学优化效果。研究结果表明:提出的车体结构声学优化设计方法可有效用于轻量化约束下的虚拟轨道列车车体结构声学优化设计。优化后侧墙结构的质量降低25.9%,计权隔声量提高1.0 dB,总辐射声功率级降低1.7 dB。车体结构的声学性能得到改善的同时,刚度变化也很小。

摘要：在分析再热、回热朗肯循环基本特性基础上,对压气机和回热器进行了理论分析,先后加入二次回热和分级压缩对循环进行优化。结果表明优化效果显著：优化后的循环在压气机出口压力为30MPa时,相对于再热–一次回热循环热效率和净输出功分别提高了17.69%、6.42%;较一次回热–再热–分级压缩循环热效率提高了22.28%,换热器中平均换热温差降低了70.78%,换热器中不可逆损失降低了69.82%,最高循环热效率达到了43.9%。最后选取压气机进、出口压力等5个参数作为决策变量,对循环热效率、循环净输出功、循环总不可逆损失进行多目标优化,并通过设定各目标贡献系数得到了相应最优循环参数。