基于代理模型技術(shù)的高速列車性能參數(shù)設計及優(yōu)化.pdf

1、高速列車是一個復雜機電產(chǎn)品，影響其動力學性能中有關的性能參數(shù)非常多，設計空間相當復雜，從中找到重要設計變量集，并進行優(yōu)化，得到優(yōu)于現(xiàn)有設計的參數(shù)解集，具有較大的復雜性和難度。目前仿真系統(tǒng)如SIMPACK可以進行列車動力學仿真和分析，但是因為同時需要處理太多的設計變量，致使性能優(yōu)化設計變得非常困難。有效地將設計分析和優(yōu)化結(jié)合，進行基于仿真的設計優(yōu)化，才能將CAD和CAE相結(jié)合成一個整體設計過程。主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)基于代理

2、模型技術(shù)的高速列車性能參數(shù)設計和優(yōu)化問題的設計策略研究
　　本文在研究基于代理模型技術(shù)的多目標優(yōu)化求解方法的基礎上，結(jié)合工程實踐，確定研究高速列車性能參數(shù)設計和優(yōu)化的方法，即選用拉丁超立方取樣策略、神經(jīng)網(wǎng)絡代理模型和多種MOP優(yōu)化方法相結(jié)合的設計策略。
　　(2)構(gòu)建高速列車動力學模型和縮減設計空間
　　基于高速列車多體系統(tǒng)動力學仿真模型的研究，提取出各部件間的拓撲結(jié)構(gòu)關系，再抽象成物理和仿真系統(tǒng)的表達形式，得到物理實

3、驗和仿真實驗所涉及的全部的輸入輸出變量?；趯＜翌I域先驗知識，對全部設計變量進行綜合評定，得到對車輛動力學影響較大的29個設計參數(shù)（含取值范圍），基于動力學響應性能指標的分析確定保證列車運行的7個響應性能評價指標，形成縮減的設計空間。
　　(3)改進神經(jīng)網(wǎng)絡代理模型方案和靈敏度分析
　　提出一種設計空間預處理-LM-正則化的改進神經(jīng)網(wǎng)絡代理模型方案，以提高神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力和泛化精度，對縮減的設計空間構(gòu)建高速列車設計參數(shù)的代

4、理模型，并驗證其精度達到要求后，提出在高速列車靈敏度分析的基礎上識別關鍵設計參數(shù)的新思路，并給出應用方法。
　　(4)高速列車設計參數(shù)MOP求解方法的研究
　　基于PAC方法，將多目標問題變成單目標問題，分別采用遺傳算法和差分進化算法進行尋優(yōu)，結(jié)果顯示差分進化算法尋到的解更優(yōu)于遺傳算法，驗證了差分算法全局搜索能力更強一些。為了解決傳統(tǒng)的多目標優(yōu)化算法結(jié)果不理想的問題，采用基于差分進化的啟發(fā)式智能化多目標優(yōu)化方法，在得到的20

5、0組Pareto非支配解集中，仿真驗證該方法得到了一組各項指標都不劣于CRH某型車原始設計的最優(yōu)解。結(jié)果說明智能化多目標優(yōu)化方法優(yōu)于傳統(tǒng)多目標方法，同時驗證了靈敏度分析和關鍵參數(shù)識別的正確性。
　　(5)改進差分進化智能算法及在高速列車設計優(yōu)化中的應用
　　提出一種改進的差分進化優(yōu)化算法，該方法采用混合優(yōu)化方法所得到的非支配解重構(gòu)差分進化的初始種群，并用此改進差分算法在對高速列車設計優(yōu)化重新求解和仿真驗證，得到7個指標都優(yōu)于