基于传统车辆的多连杆悬架结构以及轮毂电机的结构设计了一种适用于直驱式电动汽车的轮毂电机-多连杆悬架系统。建立了数学模型、运动学仿真模型,验证了模型的准确性。基于构建的多连杆悬架模型,结合NSGA-Ⅱ算法,提出了轮毂电机-多连杆悬架系统的多目标优化方法,以悬架硬点为设计变量,对悬架的定位参数进行多目标优化并获得了Pareto最优解集。研究结果表明优化后的悬架定位参数得到了改善,减少了轮胎磨损、车轮横向偏移的现象,提高了车辆的操纵稳定性,显著提高了悬架运动特性。

熔融沉积成型(FDM)用于成型制造设备零部件已成为一种趋势,为了研究熔融沉积成型制造过程高效低碳优化问题,通过对FDM的碳排放进行量化分析,以打印速度和分层厚度为优化变量,建立以最短打印总时间效率(高效)和最低总碳排放(低碳)的多目标优化模型。并结合打印设备性能和打印质量等约束条件,采用改进的非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ对模型优化求解最佳工艺参数组合,最后通过设计交叉实验并借助Design Expert中响应曲面法分析验数据,得出了面向最高能效和最高打印效率的优化工艺参数组合。验证了模型的有效性。

为了实现智能轮椅爬楼中,最短路径原则和避障原则同时达到最优的目的,需对其涉及到姿态调节的多目标参数同时优化,结合NSGA-Ⅱ算法,提出爬楼轮椅运行复合参数多目标优化研究。改装传统的传感器设备和姿态调节控制器。按照智能轮椅操作者的使用要求生成对应的移动爬楼路线,并利用改装的硬件设备得出,智能轮椅实际的运行爬楼路线,通过引入NSGA-Ⅱ算法,遵循最短路径原则和避障原则实施多目标优化,计算爬楼路线的偏移量,以计算结果为基础,分别从运动角度、位置和速度三个参数实现对轮椅姿态的调节,实现复合参数多目标优化。通过测试实验得出结论爬楼轮椅适配度高7%,ZDT1的收敛性较好,加快了基于NSGA-Ⅱ的多目标优化速度,有效的解决了传统方法中存在的问题。

通过整车声学包合理设计能有效的改善发动机传至车内的噪声。基于统计能量法,利用Hypermesh和VA One软件搭建整车SEA模型,对比测试与仿真分析的PBNR值验证模型的精度。前围板作为发动机到驾驶室的主要传递路径,以前围内外侧声学包材料的厚度、属性、堵孔件厚度及声学材料覆盖率为自变量,利用创建的SEA模型得到主驾右耳的PBNR值、声学材料的总质量及总价格并作为响应。在MATLAB中建立自变量与响应间的数学模型,对各响应赋予一定权重,利用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)获得Pareto最优解。通过SEA模型分析最优解及任意三组Pareto解的响应,验证最优解的可信性;对比原声学包响应PBNR值提高2.0dB、总重量降低8.5%、价格降低3.6%。分析表明,通过对SEA模型进行PBNR分析结合NSGA-Ⅱ算法能快速得到整车的最优声学包设计方案。

机械产品在生产制造过程中受到不确定因素的扰动,输出的质量参数产生变差,导致质量特性鲁棒性低。为解决该问题,对机械产品设计阶段的不确定性约束进行研究,建立了QCSP模型对质量参数进行鲁棒性优化。先将产品参数设置为存在性和普遍性变量,引入不确定性约束,其次设定满足设计者偏好的鲁棒性指标,采取NSGA-Ⅱ算法在可行域搜索获得Pareto优化解,并计算熵权选出最优。最终通过对机械压力机的质量参数鲁棒设计,验证了该方法的有效性和实用性。

针对制造车间生产过程中机器不同运行状态下的能耗协同优化问题,构建了考虑生产过程能耗的多目标绿色作业车间调度问题模型。该调度模型考虑到机器启/停能耗、机器预加热能耗、加工能耗、空载能耗、工件运输能耗、低压低频待机能耗以及生产辅助能耗对总能耗的影响,根据该模型特点设计了基于邻域排挤机制、改进拥挤距离计算方式和邻域搜索策略的改进NSGA-Ⅱ算法进行求解。最后,通过基准算例和实际工程案例进行测试,结果表明所构建的模型和改进NSGA-Ⅱ算法求解考虑生产过程能耗的多目标绿色作业车间调度问题是切实可行的,能够更加有效地指导实际车间生产。

为了对多品种分批量生产的冲压车间调度方案进行优化,减少冲压车间的完工时间、加工成本和换模次数,提出了基于耦合选择NSGA-Ⅱ算法的冲压车间调度优化方法。对冲压车间的调度优化问题进行了数学描述,建立了多目标、多限制条件的优化模型。通过构造4基因链缠绕的染色体,将冲压车间调度优化问题转化为遗传算法的多目标搜索问题。在传统NSGA-Ⅱ算法基础上,将耦合选择策略引入到算法中,兼顾了染色体的优越性和多样性,从而提出了基于耦合选择NSGA-Ⅱ算法的调度优化方法。经验证,耦合选择NSGA-Ⅱ算法所得Pareto前沿解质量高于传统NSGA-Ⅱ算法所得Pareto前沿解质量。使用等权重系数法从Pareto解集中确定了最优解,与优化前相比,换模次数减少了52.2%,加工成本减少了18.4%,最大完工时间减少了40.0%,以上数据验证了耦合选择NSGA-Ⅱ算法在冲压车间调度优化中...

为了提高车辆在起步过程中的平稳性,并延长离合器的使用寿命,首先,根据离合器的主动盘和从动盘的运动状态,建立了接合过程的动力学模型;然后,通过引入NSGA-Ⅱ算法来解决多目标优化问题,并采取了正态分布交叉和自适应变异算子对其进行改进,保持了种群的多样性,能有效防止陷入局部最优;最后,将离合器的接合时长和接合速度作为设计变量,并将冲击程度和滑动摩擦功为优化目标函数进行了仿真实验。结果表明,改进的NSGA-Ⅱ算法具有更优的Pareto前沿和更快的收敛速度,且分布更加均匀,明显优于其他两种比较算法;在相同接合时长的条件下,能够通过平稳控制离合器的接合速度获得更小的冲击程度和滑动摩擦,为设计离合器接合控制策略提供了技术支撑。

云制造是一种面向服务的、高效率低能耗的先进智能制造模式,而云制造服务组合是促进云制造发展和实现资源增值的一项关键技术。以往的服务组合模型研究多关注时间、成本、质量等等,较少考虑云制造平台的能耗和服务满意度问题。考虑上述情况,提出一种新的评价模型,并采用带精英策略的非劣解排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该模型。对于NSGA-Ⅱ算法求得的Pareto解集,应用基于绝对理想点的TOPSIS法,选出最优云制造服务组合,最后通过一个算例证明了模型的有效性。

为实现电火花成型加工的绿色制造,在保证加工效率和加工质量的基础上尽可能减少能耗和污染物排放,采用正交试验与非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对加工参数进行多目标优化。选择脉冲电流(I)、周率(T)及效率(η)3个工艺参数作为因变量,表面粗糙度(Ra)、能耗(EEV)和环境污染物(EEC)作为响应值,对SKD11进行电火花成型加工试验。通过回归分析验证工艺参数与响应之间所建模型的正确性,并利用信噪比分析获得影响能耗和污染物排放的主要因素。得出了加工工艺参数与加工效果之间的回归关系,并通过NSGA-Ⅱ算法对其进行优化得到Pareto前沿。Ra、EEV和EEC预测结果的平均相对误差分别为6.46%、10.45%、9.58%,表明优化结果准确有效,对今后的研究以及企业的绿色加工具有一定参考意义。