基于改進圖分解算法的車身裝配結(jié)構(gòu)設(shè)計優(yōu)化.pdf

1、在車身概念設(shè)計階段中，確定車身結(jié)構(gòu)總體結(jié)構(gòu)后，需要給出白車身的裝配結(jié)構(gòu)設(shè)計方案，即車身裝配結(jié)構(gòu)分塊和焊接位置的分布。車身裝配結(jié)構(gòu)分塊將決定利用沖壓方式制造車身零部件的成本，焊點數(shù)量與位置將極大地影響整車在各個工況下的結(jié)構(gòu)性能、裝配與制造時所花費的成本，本文將車身裝配結(jié)構(gòu)設(shè)計目標歸納為三個目標函數(shù):車身剛度、可裝配性和可制造性。
　　本文在前人的研究工作基礎(chǔ)上，提出一種結(jié)合改進圖分解算法的優(yōu)化方法對這個問題給出了一個解決方案?？焖俜?/p>

2、支配排序遺傳算法（也稱作NSGA-Ⅱ）作為一種遺傳算法，在不可微、全局尋優(yōu)等諸多方面體現(xiàn)出其優(yōu)勢，且經(jīng)過改良之后的算法在時間復(fù)雜度上有了進一步的提高，這對于解決大型問題有著無可比擬的優(yōu)勢。結(jié)合改進圖分解算法，在產(chǎn)品裝配結(jié)構(gòu)圖與結(jié)構(gòu)連結(jié)關(guān)系拓撲圖之間建立映射關(guān)系，利用鄰接矩陣表達連結(jié)關(guān)系以形成產(chǎn)品裝配結(jié)構(gòu)圖與其對應(yīng)的存儲信息之間的一一映射，采取深度搜索算法與保征策略判定并修正不符合實際工程約束的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)圖。修正的產(chǎn)品裝配結(jié)構(gòu)圖被轉(zhuǎn)化為可以

3、進行進化計算的0、1數(shù)組的表達形式后，代入到快速非支配排序遺傳算法中進行迭代優(yōu)化，根據(jù)收斂判定準則判斷迭代在何時終止，最終取得最優(yōu)代群體并從中挑選最優(yōu)解。
　　研究中對個體的優(yōu)劣判定依據(jù)Pareto最優(yōu)法則，因此在最優(yōu)代群體產(chǎn)生后，其中并無嚴格最優(yōu)個體，只存在相對占優(yōu)個體（即在三個目標函數(shù)值方面，不存在其他個體優(yōu)于此個體），數(shù)值實例所得結(jié)果在與對比組比較之后表明了本文所提出方法的有效性和可靠性。此方法在保證了結(jié)構(gòu)性能滿足工程設(shè)計需