基于多目标梯度优化算法PE-HMGE的动力总成悬置解耦优化

摘要

针对现有车型的动力总成悬置系统解耦率不能满足设计要求的问题,在Adams/View中建立悬置系统的多体动力学模型,通过Isight与Adams的集成,采用树优公司和eArtius公司联合开发的新一代多目标优化算法库PE (ParetoExplorer)中的HMGE(Hybrid Multi-gradient Exploration)算法,解决悬置系统的多目标优化问题.以汽车动力总成悬置系统六自由度解耦率最高作为设计目标,以悬置的各向刚度作为设计变量,同时考虑到各阶模态频率的合理配置分布,兼顾得到理想的频率间隔,成功解决悬置系统的多目标优化问题,并得到更高的优化效率.