汽车悬架性能优化设计

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时间:2018-04-16

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1、汽车悬架性能优化设计主讲人:万里翔单 位:西南交通大学汽车研究所联系电话:139800080281优化设计理论1.1概述   对于任何一位工程设计人员,总希望作出一个最优设计方案,使所设计的工程设施或产品具有最好的性能、最低的材料消耗和制造成本,以便获得最佳的经济效益。      在具体产品设计中,设计师常常是提供几种侯选设计方案,从中选择最优者。但是由于设计时间和经费的限制,使所设计的方案数目受到很大的限制。因此用常规的设计方法进行工程设计,特别是当影响设计的因素很多时,就很难得到或根本得不到最优设计方案,最优设计方案的获得只有在

2、现代化技术与现代计算手段相结合使用的条件下才能得以实现。50年代末,一个新的数学分支——数学规划方法被用于工程优化设计,并成为优化设计中求优方法的基础理论。随着计算机技术的迅速发展,特别是大型电子计算机的实现并应用到工程设计领域后,促进了优化方法及其理论的发展,使优化方法及其理论日趋完善。   优化设计的设计原理是寻求最优设计方案,设计方法是数学规划法为理论基础,设计手段是电子计算机及程序。1.2优化设计基本概念(1)定义   优化设计是根据最优化原理和方法综合各方面的因素,以“人机”配合方式或“自动探索”方式,在计算机上进行半自动

3、或自动设计,以选出现有工程条件下的最佳设计方案的一种现代设计方法。设计原则:最优设计;   设计手段:计算机及计算程序   设计方法:最优化数学方法 (2)设计内容设计内容包括以下两部分内容:①将设计的物理模型转化为数学模型。数学模型的正确与否决定了优化设计的成败。建立数学模型,要选择设计变量、列出目标函数, 给出约束条件。目标函数是设计问题所要求的的最优指标与设计变量之间的函数关系式。②采用适当的最优化方法,求解数学模型。可归纳为在给定条件下(如约束条件),求目标函数的极值(极大值或极小值)问题。   产品的最优设计,就是在给定载

4、荷或环境条件下,对产品的性态、几何尺寸或其它因素的限制(约束)范围内,选择设计变量,建立目标函数,并使其获得最优值。 (3)设计变量①定义:设计变量是在设计过程中,需要优先的独立参数,这些参数均可看成是变化的量。如零件的几何尺寸、材料的性质等。优化设计的目的就是要寻求设计变量的最优值。②设计变量的维数   设计变量的数目,称为设计变量的维数。若有n个设计变量(n=1,2,┅,n),则称为n维设计问题。   设计变量的维数,又表征为设计的自由度。   为了使问题简化, 应尽量减少设计变量 的数目。设n个设计变量为x1,x2,┅,xn,

5、用矩阵可表示为:x1xTX2x,x,x12,n...xn③设计空间   每一组设计变量,对应着一 个以坐标原点为起点的矢量,矢 量端点的坐标值,就是这一组设 计变量,一组设计变量代表一个 参数方案,其矢量端点称为设计 点,设计点的集合,称为设计空 间。N个独立变量为坐标轴组成n维设计空间,用Rn表示。(4)目标函数设计变量确定后,设计所要达到的指标,如经济性指标、性能指标等,可以表示成设计变量的函数:fX()fxx(x)1,2,,n称为目标函数。   在优化设计中,如果只有一个目标函

6、数,称为单目标函数;当在同一设计中要提出多个目标函数时,这个问题成为多目标函数的最优化问题。   在一般的优化设计中,多目标函数的情况较多。当然目标函数越多,优化的综合效果越好,但求解较复杂。多目标函数可表示为:f(X)f(xxx)111,2,,nf(X)f(xxx)q221,2,,n综合:fX()fXj()j1f(X)f(xxx)qq1,2,,nq为最优化设计目标的数目。            在实际工程中,常常会遇到在多目标函数的某些目标之间存在矛盾的情况,这就要求设计者正确处理各目标函数的关

7、系。   多目标函数的最优化问题的研究,不如单目标函数成熟,但有时可用一个目标函数表示若干个所需追求目标的加权和,把多目标转化为单目标求解,需要引入加权因子的概念,以平衡多项指标(即多个目标之间)的重要性,及它们在量纲和量级的差别。引入加权因子ω1,ω2,┅,后目标函数可表示为:qf(X)jfj(X)j1(5)约束条件与可行域   对于实际问题设计变量的取值,往往是有限的,称为约束条件或设计约束。性能约束约束边界约束①性能约束条件表示为:设计变量X为自变量,要限制的性能参数为因变量的不等式、等式约束方程。   这些约束的数学

8、表达式总可以根据设计公式、或通过物理的、力学分析得到。性能约束的表现形式两种:hX()0(i1,2,,)m   等式约束条件:i   不等式约束条件:gXj()0(j1,2,,)p   或gX()0(j1,2,

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