基于全局近似函数的薄壁结构耐撞性多目标优化

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1、第44卷第4期2012年8月南京航空航天大学学报JournalofNanjingUniversityofAeronautics&AstronauticsVol_44No.4Aug.2012基于全局近似函数的薄壁结构耐撞性多目标优化何成陈国平何欢(南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室,南京,210016)摘要:以圆锥形薄壁金属管为对象进行耐撞性优化研究,并对几种奎局近似函数构造模型精度与适用性进行讨论。以辟壁管的多个几何参数为设计变量,以质量比吸能、长度比吸能、最大冲击栽荷为目标函数,通过对比几种不l;I方法构造的近似模型精度,发现依据各

2、个目标函数的非线性强弱程度不同,可以采用相对应的构遣方法获得精度最高的近似模型。最后结合普适性最好的RBF法对固椎管进行多目标的耐撞性优化,井培出设计空间中的Pareto解集与Pareto曲面,提供了多种侧重不同耐撞性指标优化的设计方案。关键词:耐撞-『生;全局近似函敷;径向基函数;多目标优化中图分类号V244文献标识码:A文章编号:1005—2615(2012)04—0472一06Multi--ObjectiveOptimizatiofiofThin‘_WalledStructuresCrashworthinessBasedonGlobalApp

3、roximateFunctionHeCheng.ChenGuoping,.F,£Huan(StateKeyLaboratoryofMecharficsandControlofMechanicalStructures,NanjingUniversityofAeronautics&Astronautics,Nanjing-210016.China)Abstract:Crashworthinessoptimizationofthin—walledmetalstructureisinvestigatedandtheaccuracyandtheapplica

4、bilityofmodelsestabtishedbyglobalapproaimatefunctionarecompared.Takingthege—ometricatcharacteristicsofthethin—walkedstructureasthedesignvariables,thespecificenergZabsorp—tion(SEA),theunitlengthofenergyabsorption(LEA)andthemaximumimpactloadasobjectiverune—tions,theaccuracyofthe

5、approximatemodelsconstructedbyseveraldifferentmethodsarecompared.Resultsshowthatthedifferentobjectivefunctionshavedifferentlevelsofnonlinearity,sousingthecotrespondingmethodcanobtainthemostaccurateapproximatemodel.Finally,themultiobjectiveopti—mizationforthetaperedthin—walltub

6、eispresentedbyusingRBFandtheParetosetsandParetosurfacearegiven.Keywords:crashworthlness;globalapproximatefunction;radialbasisfunctions;multi—objectiveopti—mjcation现代交通工具的发展使得交通事故成为一个世界性的问题,各国尤其是在发达国家对交通工具的耐撞性研究已经开展多年并日益成为工程界与理论界的热点。无论是在车体结构中还是在航空航天领域,金属薄壁结构都被作为缓冲吸能装置而广泛应用。如何合理

7、设计薄壁结构,使其具有较高的耐撞性能就显得尤为重要。结构冲击响应具有高度非线性特征,一般无法给出目标函数随结构参数变化的显式方程。要进行结构耐撞性优化必然需要在设计变量空间内取大量的样本点进行结构动态响应分析,大量样本点的计算成本非常高昂。从工程应用角度出发,根据少量样本点构造全局近似函数来逼近结构耐撞性目标函数,并且利用近似函数替代真实目标函数进行收稿日期:2011—08—26;修订日期:2011-11—10通讯作者:胨国平,男,教授,博士生导师,1956年生,E—mail:gpchen@nuaa.edu.crl。第4期何成,等:基于全局近似函数

8、的薄壁结构耐撞性多目标优化473结构耐撞性优化无疑是一种可取的办法。此方法是将试验获得的样本点进行插值、统计回归分析,得到

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