[发明专利]一种转向系统结构的多目标设计方法

说明书

本发明公开了一种转向系统结构的多目标设计方法，在对转向系统结构进行多目标设计时，以转向系统中各部分结构加强板的厚度及材料种类作为设计变量，通过最优拉丁方实验方法生成初始点分别建立转向系统的克里金代理模型、径向基函数代理模型和二阶多项式响应面代理模型，利用重点局部区域更新方法和阶段采样策略来选取样本点和更新迭代近似模型，同时针对不同的设计目标对样本点进行排序，对样本点进行耦合从而产生不同设计解集并进行选择，最后应用满意度函数进行设计解集选取和验证。本发明通过对近似模型和样本点组的合理设计能够在转向系统结构设计中显著提升结构设计的效率和精度，从而有效提高转向系统结构的性能和降低其生产成本。

技术领域

本发明属于汽车转向系统技术领域，具体涉及一种转向系统结构的多目标设计方法。

背景技术

转向系统是汽车的重要组成部分，由于直接与驾驶员接触，转向系统的性能表现将直接影响驾驶员的安全及主观感觉。在汽车正面碰撞过程中，转向系统中转向管柱和方向盘等零部件向后运动，驾驶员则由于惯性产生向前的运动，因此转向系统结构能量吸收的好坏对汽车的被动安全性具有重要影响。在汽车怠速过程中，转向系统的一阶固有模态容易与发动机的二阶激励频率重合从而引起方向盘的共振，因此转向系统设计过程中应使其一阶模态避开发动机的激励频率。转向系统结构的重量对于汽车的生产成本和汽车的油耗水平亦具有重要影响，因此设计过程中要严格控制。综上所述，转向系统设计的好坏对于整车的被动安全。舒适性、成本和油耗水平等均具有重要影响。

传统汽车转向系统结构设计过程中主要依靠设计经验来进行设计，转向系统的性能和成本等较难达到最优。为提高汽车的性能，单目标优化设计方法被引入转向系统结构设计中，使转向系统的性能得到了显著提升，但是不同目标的最优解之间存在冲突，需要设计者在不同的设计方案间进行妥协和根据经验进行选择。为在各个目标之间取得较好的平衡，不同多目标优化设计方法被开发用于转向系统结构的设计，尽管优化过程提供的多目标设计解集为转向同喜的设计提供了多样的选择性，但是存在着优化效率较低，较难找到全局最优点及不能提供精确的多目标解集等缺点，难以较快实现转向系统的多目标优化设计从而到达转向系统性能和成本的完美融合。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中转向系统结构优化设计的优化效率较低，较难找到全局最优点及不能提供精确的多目标解集等不足，提出了一种转向系统结构的多目标设计方法，可广泛应用于传统和电动汽车转向系统的设计中。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种转向系统结构的多目标设计方法，包括以下设计步骤：

1)选取转向系统中各部分结构加强板的厚度及材料种类作为优化设计变量，应用最优拉丁方实验方法生成m个初始样本点，其中，m＝(n+1)(n+2)/2，n为设计变量的个数，并建立转向系统结构的有限元模型并计算初始样本点的响应，获得m组初始样本点组；

2)运用所述有限元模型计算样本点组分别建立转向系统结构的性能代理模型，包括克里金代理模型f(x)、径向基函数代理模型g(x)和二阶多项式响应面代理模型h(x)；

3)在当前设计区间内利用最优拉丁方实验方法生成n个代理模型计算样本点，应用所述性能代理模型分别计算代理模型计算样本点，获得代理模型计算样本点组；在生成代理模型计算样本点时采用阶段采样策略来选取样本点；

4)将所述代理模型计算样本点组按照相应对应的目标函数值进行升序排列，其中针对目标函数t将克里金代理模型f(x)获得的样本点组放入集合A_t，径向基函数代理模型g(x)获得的样本点组放入集合B_t，二阶多项式响应面代理模型h(x)获得的样本点组放入集合C_t；