铰接汽车为提升运输效率,运行速度逐渐提升,而转向时的运行速度对整车安全性具有重要影响。针对双油缸“缸体前置式”布置的铰接式矿用汽车转向系统进行分析,获取油缸行程和整车转向角度之间的关系,并对转向半径进行分析。基于ADAMS建立多自由度整车分析模型,并与Simulink建立的转向模型相结合,模拟车辆运行环境,选取满载紧急转向工况和高速运行转向工况开展转向特性和运动轨迹分析。分析结果可知铰接式车辆转向过程中转向轨迹与前后车桥中心到铰接点距离是有一定的关系的,铰接点位置的布置是影响铰接汽车行驶轨迹的一个重要因素;为保证转向过程中,需要提前采取制动措施,使得车辆的运行速度低于10m/s,车辆不发生侧滑现象;分析模型和结果为此类转向设计提供参考。

为了提高滚刀刀圈的轧制产品质量,提出了基于家族遗传算法的轧制工艺参数优化方法。介绍了滚刀刀圈的轧制成形方法和原理,减小滚刀刀圈的等效应力和等效应变为目标建立了优化模型。使用随机抽样法和Deform-3D有限元仿真得到了样本数据,使用自适应学习神经网络对工艺参数和质量参数进行了模型回归。经验证,自适应学习神经网络的拟合效率与预测精度高于传统神经网络。在遗传算法中引入家族并行进化和族间交叉策略,提高算法优化能力。经验证,家族遗传算法优化的适应度函数值小于传统神经网络,且获得最优值的迭代次数更少。经仿真和实验验证可知,优化后的轧制件外观合格,且硬度整体高于优化前,验证了刀圈轧制优化方法的有效性。