基于智能算法的汽车气动外形参数多目标优化
为了对汽车外形进行优化设计,利用CFD软件与智能算法相结合的方法,以在天窗微开高速行驶状态下的汽车为优化的对象,选取气动阻力最小、气动升力为0、天窗后缘压强最小为`优化目标,以汽车关键外形参数为设计变量,对汽车气动外形进行多目标优化设计.同时,应用了数据挖掘技术评价设计变量与3个目标函数的影响关系,选取优化后的最佳关键参数制作汽车模型并进行风洞试验验证.研究结果表明:通过遗传算法优化的车身外形,在其他设计目标满足要求的条件下成功地将阻力系数降低了9.5％,并通过风洞试验验证了该智能算法结果的准确性.基于智能算法的汽车气动外形设计具有指导意义与实际应用价值,为汽车气动外形的多目标优化设计提供了一种高效、精确、可靠的先进优化方法.
汽车气动外形、多目标优化、Kriging代理模型、遗传算法、数据挖掘
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O355(流体力学)
国家自然科学基金资助项目51305477;重庆市重点产业共性关键技术创新专项cstc2015zdcy-ztzx60011;The Collaborative Research Project of the Institute of Fluid Science, Tohoku University, Japan
2017-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1320-1327
