CN111859733A - 一种基于蚁群算法的汽车排气系统可靠性优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于蚁群算法的汽车排气系统可靠性优化方法，涉及汽车排气系统领域，包括以下步骤：采用有限元分析方法，对排气系统的整体进行静力学计算分析；对排气系统各部分结构零部件应力应变设备进行数据采集；对可靠性系统进行优化建模；在基本蚁群算法的基础上，通过对启发函数进行动态变更及城市搜索方式的改造，改进蚁群算法；根据优化计算得出的设计参数，对排气系统各部分结构再次进行有限元分析验证。通过从信息素和概率模型方面对经典蚁群算法进行改进和优化，通过对产品的设计实际情况设置参数，以提高其计算结果的优化，提高计算稳定性和收敛速度并利用智能的仿生学算法的收敛优越性，对产品的可靠性寿命进行预测和优化设计。

Description

一种基于蚁群算法的汽车排气系统可靠性优化方法

技术领域

本发明涉及汽车排气系统领域，具体涉及一种基于蚁群算法的汽车排气系统可靠性优化方法。

背景技术

对于蚁群优化算法是基于模拟蚂蚁群寻轨的自然现象，得出的一种模拟求解的组合优化算法，该算法具有正反馈，分布式计算，启发式搜索来解决离散系统的组合优化问题。在单目标优化问题上能取得较为良好的效果。

对于耐久性技术经过数十年的演变与发展，可靠耐久性分析、优化、仿真、验证已经形成了一套科学高效的理论。在工程中，广泛运用于飞机、汽车、轨道车辆等结构。结构耐久性的核心是产品无故障工作的能力，耐久性优化对于产品的设计具有重要的意义，结构耐久性的分析方法主要包括两个方面，一是产品研制阶段预测使用寿命，确保产品设计达到规定的寿命要求；二是在产品使用阶段评估产品的剩余寿命，以便于从产品经济或安全的角度提出产品更换、大修或报废等措施。

有限元分析技术，是指利用数学近似的方法对真实物理系统(几何和载荷工况)进行模拟。还利用简单而又相互作用的元素，即单元，就可以用有限数量的未知量去逼近无限未知量的真实系统。它将求解域看成是由许多称为有限元的小的互连子域组成，对每一单元假定一个合适的(较简单的)近似解，然后推导求解整体的满足条件(如结构的平衡条件)，从而得到问题的解。

有限元法最初被称为矩阵近似方法，应用于航空器的结构强度计算，并由于其方便性、实用性和有效性而引起从事力学研究的科学家的浓厚兴趣。经过短短数十年的努力，随着计算机技术的快速发展和普及，有限元方法迅速从结构工程强度分析计算扩展到几乎所有的科学技术领域，成为一种丰富多彩、应用广泛并且实用高效的数值分析方法。

对于经典蚁群算法而言，其过分依赖信息素的“控制”而缺乏相应约束。其次，对于下一路径的判断，仅仅基于概率学基本参数的设定而不考虑进程的变化。故经典蚁群算法在搜索速度和收敛能力方面而有所欠缺，在实际应用过程中计算稳定性不良。

对于有限元分析技术而言，现有的有限元分析技术更多的是用于计算静态强度计算和应力分析。但在可靠耐久性分析中，有限元分析最大应力值的计算方法脱离的实际机械的运转和使用情况，计算时不考虑产品的实际使用周期，因而单纯的静态计算无法准确的反应产品在整个产品使用周期的受力情况，容易造成产品设计的“过量”。

发明内容

为解决现有技术问题，本发明通过从“信息素”和“概率模型”两方面对经典蚁群算法进行改进和优化，通过对产品的设计实际情况设置参数，以提高其计算结果的优化，提高计算稳定性和收敛速度。同时通过对应力—应变受力实际载荷谱的采集、数学分析、模拟建模以及有限元的分析技术等多种技术相结合，利用智能的仿生学算法的收敛优越性，对产品的可靠性寿命进行预测和优化设计，即通过相关技术优化调节各个计算参数，以达到提高排气系统可靠耐久性的目的。

本发明具体采用以下技术方案：

一种基于蚁群算法的汽车排气系统可靠性优化方法，包括以下步骤：

S1：采用有限元分析方法，对排气系统的整体进行静力学计算分析，通过模拟仿真应力计算出结构在受力过程中，应力集中部位或应力最大值点，并提取相关技术参数；

S2：零部件应力—应变数据采集，对排气系统各部分结构零部件应力应变设备进行数据采集，建立时域信号频谱分析图，进行受力分解；

S3：对可靠性系统进行优化建模，根据有限元分析提取出来的设计参数，框定设计裕度，建立设计参数约束，利用超拉丁方程建立多组随机变量，代入ANYSIS进行求解计算，计算出设计参数与可靠性受力的数学关系及计算模型；

S4：在基本蚁群算法的基础上，通过对启发函数进行动态变更及城市搜索方式的改造，改进蚁群算法，采用改进蚁群算法，对数学关系和计算模型进行优化求解；

S5：根据优化计算得出的设计参数，对排气系统各部分结构再次进行有限元分析验证，以及试制和试验实际验证。

进一步的方案是，S1中所述的有限元分析方法为对排气系统各部分结构分别划分网格形成有限个互相不重叠的单元，各单元之间通过节点连接，导入材料及特性参数，建立边界条件和约束，将结构原始边界条件等效为节点上的受力，并在各单元内，选择比较简单的函数用来分片近似求解函数。

进一步的方案是，在划分网格前，对排气系统各部分结构进行等效简化，简化后的网格划分可分为实体单元、壳单元和柔性连接单元。

进一步的方案是，S2中所述的对零部件应力应变设备进行数据采集通过路谱仪采集，且采集的方法为电测法。

进一步的方案是，S2和S3之间还包括在受力分解后采用雨流计算方法划分应力层级，编制程序块谱，计算出排气系统各部分结构零部件的疲劳损伤值，预估零部件的裂纹扩展寿命。

进一步的方案是，S4中所述的对数学关系和计算模型进行优化求解包括以下步骤；

S40：对相关参数进行初始化，包括蚁群规模、信息素因子、启发函数因子、信息素挥发因子、信息素常数、最大迭代次数等，以及将数据读入程序，并进行预处理：

S41：随机将蚂蚁放入不同出发点，对每个蚂蚁计算其下一个访问城市，直到有蚂蚁访问完所有城市；

S42：计算各个蚂蚁经过的路径长度，记录当前迭代次数最优解，同时对路径上的信息素浓度进行更新；

S43：判断是否达到最大迭代次数，如未达到，返回S41；如达到，则结束优化求解；

S44：输出结果，并根据需要输出寻优过程中的相关指标，如迭代次数等。

本发明的有益效果：

本发明通过从“信息素”和“概率模型”两方面对经典蚁群算法进行改进和优化，通过对产品的设计实际情况设置参数，以提高其计算结果的优化，提高计算稳定性和收敛速度。同时通过对应力—应变受力实际载荷谱的采集、数学分析、模拟建模以及有限元的分析技术等多种技术相结合，利用智能的仿生学算法的收敛优越性，对产品的可靠性寿命进行预测和优化设计，即通过相关技术优化调节各个计算参数，以达到提高排气系统可靠耐久性的目的；

本发明能够在汽车排气系统设计研发和试制阶段，就能够对其可靠性进行预测并结合实际道路路谱的采集和计算，使可靠性寿命更加贴近实际。

附图说明

图1为本发明实施例中对排气系统进行模拟仿真应力计算结果图；

图2为本发明实施例中排气系统吊钩的应力应变信号数据图；

图3为本发明实施例中排气系统吊钩位置的笛卡尔坐标系示意图；

图4为本发明实施例中数学模型的拟合度示意图；

图5为本发明实施例中程序迭代的计算界面图；

图6为本发明实施例中对调整优化后的排气系统吊钩进行模拟仿真应力计算结果图；

图7为本发明实施例中对调整优化后的排气系统吊钩的应力应变信号数据图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本发明的一个实施例公开了一种基于蚁群算法的汽车排气系统可靠性优化方法，包括以下步骤：

S1：采用有限元分析方法，对排气系统的整体进行静力学计算分析，通过模拟仿真应力计算出结构在受力过程中，应力集中部位或应力最大值点，如图1所示，通过有限元分析，该排气系统的应力集中位置为三个吊耳处，且Z向受力最大，达175.11MPa，根据有限元分析结果，选取三个吊耳位置布局为对象；

S2：对排气系统吊钩进行实际应力—应变道路载荷谱采集，读取应力应变信号，如图2所示，采集微小时域信号，程序块谱，划分应力层级，计算产品损伤，推到出排气系统在该工况下的疲劳寿命值；

S3：提取应力最大值部位即吊钩位置，作为设计优化变量，建立笛卡尔坐标系，建立位置参数约束，如图3所示，根据应力—应变数据及有限元分析建立数学模型，验证模型拟合度R²，如图4所示，当R²接近于1，则视为模型良好

S4：在基本蚁群算法的基础上，通过对启发函数进行动态变更及城市搜索方式的改造，改进蚁群算法，采用改进蚁群算法，对数学关系和计算模型进行优化求解；

模型计算步骤如下：

S40：根据A₀、A₁、A₂所构成的约束范围，将函数的解全部计算出来，并构造一个解的矩阵；

S41：参数初始化，包括蚁群数量、最大迭代次数、概率因子、启发函数因子、信息素挥发因子等，以及将函数解的矩阵转化为转移概率矩阵；

S42：将m只蚂蚁随机置于解的矩阵的一个节点上。

S43：计算第t代C_t(F_tx1 F_tx2…F_txm)并根据优化概率转移公式计算转移概率，根据信息素矩阵更新信息素，构造函数的解。

S44：根据蚂蚁转移概率选择下一代行动路径计算第t+1代，如果C_t+1<C_t，则更新目标函数值，否则返回S43；

S45：判断是否到达最大迭代次数，如果到达，则结束，否则返回步骤S43。

输出上述数学模型的最优解，如下表所示：

程序迭代的计算界面如图5所示。

如图6-7所示，S5：对调整优化后的排气系统吊钩处再次进行有限元分析计算后，最大值受力相比于之前175.11MPa已经降至163.38MPa，再次通过电测应变数据可知，该排气系统在相同吊钩对应部分的受力，均存在不同程度的缩小。总体受力相比于调整前，更小。

在本实施例中，S1中的有限元分析方法为对排气系统各部分结构分别划分网格形成有限个互相不重叠的单元，各单元之间通过节点连接，导入材料及特性参数，建立边界条件和约束，将结构原始边界条件等效为节点上的受力，并在各单元内，选择比较简单的函数用来分片近似求解函数。

在本实施例中，在划分网格前，对排气系统各部分结构进行等效简化，简化后的网格划分可分为实体单元、壳单元和柔性连接单元。

在本实施例中，S2中的对零部件应力应变设备进行数据采集通过路谱仪采集。

在本实施例中，S2和S3之间还包括在受力分解后采用雨流计算方法划分应力层级，编制程序块谱，计算出排气系统各部分结构零部件的疲劳损伤值，预估零部件的裂纹扩展寿命。

最后说明的是，以上仅对本发明具体实施例进行详细描述说明。但本发明并不限制于以上描述具体实施例。本领域的技术人员对本发明进行的等同修改和替代也都在本发明的范畴之中。因此，在不脱离本发明的精神和范围下所作的均等变换和修改，都涵盖在本发明范围内。

Claims (6)

1.一种基于蚁群算法的汽车排气系统可靠性优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：采用有限元分析方法，对排气系统的整体进行静力学计算分析，通过模拟仿真应力计算出结构在受力过程中，应力集中部位或应力最大值点，并提取相关技术参数；

S2：零部件应力—应变数据采集，对排气系统各部分结构零部件应力应变设备进行数据采集，建立时域信号频谱分析图，进行受力分解；

S3：对可靠性系统进行优化建模，根据有限元分析提取出来的设计参数，框定设计裕度，建立设计参数约束，利用超拉丁方程建立多组随机变量，代入ANYSIS进行求解计算，计算出设计参数与可靠性受力的数学关系及计算模型；

S4：在基本蚁群算法的基础上，通过对启发函数进行动态变更及城市搜索方式的改造，改进蚁群算法，采用改进蚁群算法，对数学关系和计算模型进行优化求解；

S5：根据优化计算得出的设计参数，对排气系统各部分结构再次进行有限元分析验证，以及试制和试验实际验证。

2.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的汽车排气系统可靠性优化方法，其特征在于：

S1中所述的有限元分析方法为对排气系统各部分结构分别划分网格形成有限个互相不重叠的单元，各单元之间通过节点连接，导入材料及特性参数，建立边界条件和约束，将结构原始边界条件等效为节点上的受力，并在各单元内，选择比较简单的函数用来分片近似求解函数。

3.根据权利要求2所述的一种基于蚁群算法的汽车排气系统可靠性优化方法，其特征在于：

在划分网格前，对排气系统各部分结构进行等效简化，简化后的网格划分可分为实体单元、壳单元和柔性连接单元。

4.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的汽车排气系统可靠性优化方法，其特征在于：

S2中所述的对零部件应力应变设备进行数据采集通过路谱仪采集，且采集的方法为电测法。

5.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的汽车排气系统可靠性优化方法，其特征在于：

S2和S3之间还包括在受力分解后采用雨流计算方法划分应力层级，编制程序块谱，计算出排气系统各部分结构零部件的疲劳损伤值，预估零部件的裂纹扩展寿命。

6.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的汽车排气系统可靠性优化方法，其特征在于：

S4中所述的对数学关系和计算模型进行优化求解包括以下步骤；

S40：对相关参数进行初始化，包括蚁群规模、信息素因子、启发函数因子、信息素挥发因子、信息素常数、最大迭代次数等，以及将数据读入程序，并进行预处理：

S41：随机将蚂蚁放入不同出发点，对每个蚂蚁计算其下一个访问城市，直到有蚂蚁访问完所有城市；

S42：计算各个蚂蚁经过的路径长度，记录当前迭代次数最优解，同时对路径上的信息素浓度进行更新；

S43：判断是否达到最大迭代次数，如未达到，返回S41；如达到，则结束优化求解；

S44：输出结果，并根据需要输出寻优过程中的相关指标，如迭代次数等。

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