[发明专利]一种发动机悬置系统多变量多目标层次优化方法

说明书

一种发动机悬置系统多变量多目标层次优化方法，可有效提高发动机悬置系统的优化效率与优化精度，制定出对每一个目标都比较满意的折衷优化方案。步骤如下：1.建立发动机悬置系统刚柔耦合多体动力学模型；2.发动机悬置系统动力学仿真与模型校准；3.设计变量参数化与优化目标权重排序；4.发动机悬置系统仿真优化分析；5.优化方案效果评价。本发明综合运用刚柔耦合动力学原理和有限元理论，建立基于刚性体与柔性体共存的发动机悬置系统动力学模型，并运用多变量多目标层次优化方法解决了现有发动机悬置系统优化过程中存在的数学模型精度低、优化效率低、优化结果难以同时满足多个目标的问题，而且本发明的优化方法具有较高的适用性和可操作性。

技术领域

本发明涉及发动机悬置系统动力学仿真优化领域，特别涉及一种发动机悬置系统多变量多目标层次优化方法。

背景技术

发动机振动是引起车身振动的主要激励源，而发动机悬置系统是衰减发动机振动的关键装置。合理的发动机悬置系统设计方案能够实现良好的减振降噪效果、并能够显著提升车辆的舒适性能。发动机悬置系统优化设计属于多变量多目标优化问题，对于三悬置纵置发动机来讲，优化变量包括前悬置X向、Y向、Z向刚度与X向、Y向、Z向阻尼，后悬置X向、Y向、Z向刚度与X向、Y向、Z向阻尼，共12个变量。优化目标包括前悬置Y向、Z向静态压缩量，后悬置Y向、Z向静态压缩量；发动机悬置系统X向、Y向、Z向、Rx向、Ry向与Rz向的固有频率；发动机悬置系统X向、Y向、Z向、Rx向、Ry向与Rz向的能量解耦率；前悬置Y向与Z向振动传递率，后悬置Y向与Z向振动传递率，共20个优化目标。目前常用的多目标优化方法是将多目标优化问题转化成单目标优化问题，其中主要目标法与线性加权法是应用比较广泛的多目标优化方法。主要目标法是从多个目标值中选择最重要的目标最为优化目标，其余目标作为约束条件，每个子目标通过界限值约束，该方法简单易行，但是当每个子目标界限值设置的不合理时，会出现优化计算不收敛或出现空解的问题；线性加权法是根据各个目标的重要程度，设定各自的加权系数，将多目标问题转化成单目标问题进行分析，实现比较简单，但存在各目标权重难以确定的问题，也无法保证优化结果的优劣。

发动机悬置系统多个优化目标之间存在相互矛盾、相互约束的关系，导致建立的多目标优化函数很难全面而精确的反映多变量与多目标间的对应关系，使得发动机悬置系统优化分析变得复杂；同时多变量多目标优化需要占用较多的计算资源，迭代计算时间较长，计算效率低，而且优化结果很难同时满足每个目标的要求，甚至某些目标的改善会造成其他目标的降低。

现有技术方案如下

申请号:CN201510432000.3,专利名称“一种考虑动态刚度和动态阻尼的发动机悬置系统优化方法”的技术对比：

“一种考虑动态刚度和动态阻尼的发动机悬置系统优化方法”的技术方案中的设计变量仅为悬置垂向静刚度，优化目标仅为垂向振动传递率，为典型的单目标单变量优化问题。本文的技术方案中的设计变量为悬置纵向刚度、悬置侧向刚度、悬置垂向刚度、悬置纵向阻尼、悬置侧向阻尼，以及悬置垂向阻尼；优化目标为悬置系统的静态压缩量、悬置系统固有频率，悬置系统能量解耦率，以及悬置系统的振动传递率，为典型的多目标多变量优化问题。另外“一种考虑动态刚度和动态阻尼的发动机悬置系统优化方法”采用的是多刚度动力学模型，数据测量点为悬置质心。本文采用的是刚柔耦合动力学模型，数据测量点对左悬置上下端点，右悬置上下端点，后悬置上下端点，以及悬置质心。因此、无论是优化方法、悬置系统动力学建模方法，以及数据采集及分析方法两者都存在明显的差异。

申请号:CN201810817059.8，专利名称“一种发动机动力总成悬置系统优化方法”的技术对比：