基于序列响应面法的汽车结构件蜂群优化设计!

摘要：

【摘要】将蜂群算法应用于汽车结构件的优化问题。先由试验设计和序列响应面法构建目标函数及约束条件的代理模型,再应用改进的蜂群算法求解最优设计。在优化过程中调用的是代理模型,显著减少了有限元计算次数,提高了优化效率。最后,选取典型实例对该算法进行验证,比较预期值与实际值的结果表明,该算法具备了足够的求解精度,能够满足工程实际要求。
【关键词】改进蜂群算法；结构优化；试验设计；序列响应面法；

引言：

【引言】如何在满足约束的基础上，更好地对结构进行优化设计，一直是工业界不断努力追求的目标。结构优化过程复杂而且时间消耗比较大，不仅需要大量的专业知识、工程经验、工作量，而且还要选择应用合适的优化方法。选择合理的优化技术是十分重要的，应用不同的优化技术得到的优化结果的精确性、可行性及时间消耗各不一样。在ＣＡＥ结构优化领域中应用的优化方法主要分为三类：梯度优化算法、逼近优化算法和仿生优化算法［１］。这三类优化方法都有各自的优点，但也存在不足。梯度优化算法能够将算法与ＣＡＥ软件直接耦合，但是这类优化技术需要严密的数学形式描述且计算时间消耗大［２］

作者：

陈黎明；陈文亮

作者单位：

南京航空航天大学；