高速列车车厢夹层板断面结构的多目标优化

作者：陈旭; 王伊卿; 孙琨; 冯正义; 赵万华; 卢秉恒

来源：西安交通大学学报, 2013, (01): 62-67.

• 夹层板
• 代理模型技术
• NSGA-Ⅱ算法
• 多目标优化
• Pareto优化解集 sandwich plate
• surrogate model
• NSGA-Ⅱ algorithm
• multi-objective optimization
• Pareto optimal solution set

为获得不同运行速度和工况下的高速列车车厢侧墙结构,在拓扑优化结构的基础上进行了多目标优化研究。将侧墙夹层板质量、柔度、最大变形作为优化目标,以侧墙5段夹层结构的面板和夹心厚度为变量、车厢气压变化梯度为约束函数,利用代理模型技术,建立了各目标、约束函数与变量之间的代理模型,通过非支配遗传算法NSGA-II,得到了多目标的Pareto解集。该Pareto解集中的夹层板结构比拓扑优化得到的夹层板结构的最大变形性能提高了8.21%到33.58%,设计时可根据具体的要求和经验从Pareto解集中进行选择,从而为不同运行速度和工况下的高速列车车厢断面结构的设计提供了多种选择方案。

• 单位
  西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室; 西安交通大学