分析横风下高速列车流线型头型多目标气动优化设计

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1、学兔兔www.xuetutu.com第50卷第24期机械工程学报Vlo1．50NO．242014年12月J0URNALOFMECHANICALENGINEERINGDec．2014DoI：1O．3901／；IME．2014．24．122横风下高速列车流线型头型多目标气动优化设计水于梦阁2张继业2张卫华2(1．青岛大学机电工程学院青岛266071；2．西南交通大学牵引动力国家重点实验室成都610031)摘要：为改善高速列车的横风气动性能，建立高速列车流线型头型的多目标优化设计方法，以横风下高速列车的侧力和升力为优化目标，对高速列车流线型头型进行多目标自动优化设

2、计。建立高速列车流线型头型的参数化模型，提取出5个优化设计变量，利用计算流体动力学方法进行高速列车流场计算，并结合多目标遗传算法，实现横风下高速列车流线型头型的自动寻优设计。通过相关性分析，得到影响侧力和升力的关键优化设计变量，并进一步研究关键优化设计变量和优化目标之间的非线性关系。经过多目标优化设计，获得一系列的Pareto最优头型，这些头型的横风气动性能均得到明显改善。同时为保证无风环境下高速列车的基本气动性能不发生恶化，最终筛选出8个Pareto最优头型。对于这8个Pareto最优头型，相对于原始头型来说，横风下的侧力最多可降低3．06％，横风下的升力

3、最多可降低19．60％，无风时的气动阻力最多可降低4．51％，无风时的气动升力最多可降低9．68％。关键词：多目标优化；高速列车；遗传算法；参数化模型；横风中图分类号：U270Multi—objectiveAerodynamicOptimizationDesignoftheStreamlinedHeadofHigh—speedTrainsunderCrosswindsYUMengge，ZHANGJiyeZHANGWeihua2(1．CollegeofMechanicalandElectronicEngineering，QingdaoUniversity,Qi

4、ngdao266071；2．StateKeyLaboratoryofTractionPower,SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu610031)Abstract：Multi·-objectiveoptimizationdesignmethodofthestreamlinedheadofhigh—-speedtrainsisproposedtoimprovetheaerodynamicperformanceofhigh．speedtrainsundercrosswinds．Thesideforceandliftforceof

5、high—speedtrainsundercrosswindsaresetasoptimizationobjectivesandtheautomaticmulti．objectiveoptimizationdesignofthestreamlinedheadofhigh．-speedtrainsiScarriedout．Theparametricmodelofthestreamlinedheadofhigh-speedtrainsiSestablishedand5optimizationdesignvariablesareextracted．Theflowf

6、ieldaroundhigh．speedtrainsundercrosswindsiscomputedbasedoncomputationalfluiddynamics(CFD)method．Themulti．objectivegeneticalgorithmiSusedtoupdateoptimizationdesignvariablestoachievetheautomaticoptimizationdesignofthestreamlinedheadofhigh-speedtrains．Thecorrelationbetweentheoptimizat

7、ionobjectivesandoptimizationdesignvariablesiSanalyzedtoobtainthemostimportantoptimizationdesignvariables，andfurtheranalysisofthenonlinearrelationshipbetweenthekeyoptimizationdesignvariablesandtheoptimizationobjectivesisobtained．Afterthemulti—objectiveoptimizationdesign，aseriesofPar

8、eto—optimalheadtypescanbeo