陈国栋 韩 旭 刘桂萍 赵子衡

湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙,410082

基于自适应径向基函数的整车耐撞性多目标优化

陈国栋 韩 旭 刘桂萍 赵子衡

湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙,410082

提出自适应径向基函数代理模型,并结合微型多目标遗传算法对整车耐撞性进行优化。在每个迭代步中,以最优拉丁方进行样本点设计,以遗传最优拉丁方进行测试点设计,通过隔代映射遗传算法对径向基函数代理模型的误差进行评价并获得最优光滑参数。将测试点不断添加到样本空间,直至耐撞性各个目标代理模型在测试点的误差都达到要求,再采用贪婪算法将最后迭代步的测试点筛选到样本空间以进一步提高精度。最后采用微型多目标遗传算法对达到许可误差的各个自适应径向基函数模型进行优化,获得Pareto前沿面,根据工程要求或工程人员的经验权衡耐撞性,优化各个目标之间的关系以获得不同最优妥协解。

自适应径向基函数;光滑参数;多目标优化;整车耐撞性

0 引言

在汽车耐撞性优化过程中存在如下问题:目标和约束不能显式表达,单次模拟时间长。为解决以上问题,响应面(RSM)[1]、逐步回归模型[2]、移动最小二乘[3-4]、K riging模型[5]等代理模型已被广泛地应用于汽车结构耐撞性优化中。碰撞是个涉及非线性的复杂瞬态动力学过程,设计变量与某些目标或约束(如加速度峰值)之间非线性程度高,而响应面法对非线性拟合能力不足。……