[發(fā)明專利]基于多學(xué)科設(shè)計(jì)的高速列車頭部外形協(xié)同設(shè)計(jì)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810416490.1
• 申請(qǐng)日: 2018-05-03
• 公開（公告）號(hào): CN108664721A
• 公開（公告）日: 2018-10-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉堂紅;田紅旗;李明;梁習(xí)鋒;許平;韓錕;姬鵬;郭子健;蘇新超
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中南大學(xué);中車唐山機(jī)車車輛有限公司
• 主分類號(hào): G06F17/50
• 分類號(hào): G06F17/50
• 代理公司: 長(zhǎng)沙朕揚(yáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 43213
• 代理人: 馬家駿

1.基于多學(xué)科設(shè)計(jì)的高速列車頭部外形協(xié)同設(shè)計(jì)方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：根據(jù)高速列車頭部外形的設(shè)計(jì)要求對(duì)高速列車頭部外形進(jìn)行參數(shù)化建模生成多個(gè)三維頭型；

S2：采用CFD計(jì)算程序耦合網(wǎng)格變形技術(shù)對(duì)三維頭型進(jìn)行網(wǎng)格劃分和流場(chǎng)計(jì)算，獲取高速列車氣動(dòng)性能，建立氣動(dòng)性能與三維頭型之間的廣義非線性模型；

S3：對(duì)廣義非線性模型進(jìn)行多科學(xué)設(shè)計(jì)生成滿足氣動(dòng)性能要求的高速列車頭部外形。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多學(xué)科設(shè)計(jì)的高速列車頭部外形協(xié)同設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述S1中對(duì)高速列車頭部外形進(jìn)行參數(shù)化建模包括以下步驟：

S11：根據(jù)設(shè)計(jì)要求構(gòu)造高速列車頭部外形的主控制型線；

S12：采用Hicks-Henne型函數(shù)法實(shí)現(xiàn)主控制型線參數(shù)化，構(gòu)建參數(shù)化表達(dá)式；

S13：根據(jù)設(shè)計(jì)要求確定參數(shù)化表達(dá)式中設(shè)計(jì)變量的取值范圍；

S14：根據(jù)設(shè)計(jì)變量的取值范圍采用正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法生成氣動(dòng)阻力學(xué)科和氣動(dòng)噪聲學(xué)科六因素五水平實(shí)驗(yàn)點(diǎn)；

S15：根據(jù)高速列車三維頭型參數(shù)驅(qū)動(dòng)自動(dòng)建模方法，生成實(shí)驗(yàn)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的高速列車三維頭型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于多學(xué)科設(shè)計(jì)的高速列車頭部外形協(xié)同設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述S15中根據(jù)得到的實(shí)驗(yàn)點(diǎn)生成對(duì)應(yīng)的高速列車三維頭型包括以下步驟：

S151：根據(jù)實(shí)驗(yàn)點(diǎn)處的參數(shù)向量生成主控制型線；

S152：根據(jù)主控制型線生成中間型線；

S153：對(duì)由中間型線組成的網(wǎng)格進(jìn)行型線自動(dòng)分割；

S154：依照分割后的空間NURBS曲線段的空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，自動(dòng)生成曲面片狀的高速列車頭部外形樣本。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多學(xué)科設(shè)計(jì)的高速列車頭部外形協(xié)同設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述氣動(dòng)性能包括氣動(dòng)阻力和氣動(dòng)噪聲。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于多學(xué)科設(shè)計(jì)的高速列車頭部外形協(xié)同設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述建立氣動(dòng)性能與三維頭型之間的廣義非線性模型包括以下步驟：

S21：敏度分析：對(duì)氣動(dòng)阻力和氣動(dòng)噪聲進(jìn)行敏度分析，依照各變量對(duì)氣動(dòng)阻力和氣動(dòng)噪聲性能影響的顯著性對(duì)設(shè)計(jì)變量進(jìn)行篩選和分組，將只對(duì)氣動(dòng)阻力影響顯著的若干設(shè)計(jì)變量作為氣動(dòng)阻力學(xué)科設(shè)計(jì)變量，只對(duì)氣動(dòng)噪聲影響顯著的若干設(shè)計(jì)變量作為氣動(dòng)噪聲學(xué)科設(shè)計(jì)變量，將對(duì)兩個(gè)學(xué)科都有影響的變量作為系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)變量；

S22：建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：以氣動(dòng)阻力學(xué)科設(shè)計(jì)變量作為輸入層神經(jīng)元，以氣動(dòng)阻力作為輸出層神經(jīng)元，建立三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉氣動(dòng)阻力性能與設(shè)計(jì)變量間的非線性關(guān)系；以氣動(dòng)噪聲學(xué)科設(shè)計(jì)變量作為輸入層神經(jīng)元，以氣動(dòng)噪聲特性作為輸出層神經(jīng)元，建立三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉氣動(dòng)噪聲性能與設(shè)計(jì)變量間的非線性關(guān)系；

S23：提高模型精度：采用遞階遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和初始權(quán)值閾值采用LMBP算法進(jìn)一步訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，得到廣義模型，記為F＝net_i(W_i)，其中F為氣動(dòng)性能參數(shù)，W_i為設(shè)計(jì)變量集合的子集，即：

W_i∈W,W＝[w₁₁,….w₁₆,w₂₁,…,w₂₆,w₃₁,…,w₃₁₂,w₄₁,…,w₄₁₂]

S24：構(gòu)造氣動(dòng)阻力學(xué)科和氣動(dòng)噪聲學(xué)科優(yōu)化的學(xué)科級(jí)優(yōu)化模型：

阻力學(xué)科優(yōu)化模型：

min D(W₁,Z₁)

s.t.G₁(W₁,Z₁)≤0

Z₁＝net₁(W₁)

其中：W₁為阻力學(xué)科的設(shè)計(jì)變量，Z₁為阻力學(xué)科耦合狀態(tài)變量，G₁為阻力學(xué)科的約束條件，net₁為S22中建立的氣動(dòng)阻力學(xué)科設(shè)計(jì)變量與氣動(dòng)阻力間的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

氣動(dòng)噪聲學(xué)科優(yōu)化模型：

min N(W₂,Z₂)

s.t.G₂(W₂,Z₂)≤0

Z₂＝net₂(W₂)

其中：W₂為氣動(dòng)噪聲學(xué)科的設(shè)計(jì)變量，Z₂為該學(xué)科耦合狀態(tài)變量，G₂為該學(xué)科的約束條件，net₂為S22中建立的氣動(dòng)阻力學(xué)科設(shè)計(jì)變量與氣動(dòng)噪聲間的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

S25：建立氣動(dòng)性能與高速列車頭部外形參數(shù)之間的廣義非線性模型：

min S(D,N)＝k₁D+k₂N

s.t.G₁(W₁,Z₁)≤0

G₂(W₂,Z₂)≤0

Z＝RSM(W)

其中，系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為各學(xué)科級(jí)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的加權(quán)和，k₁、k₂為加權(quán)系數(shù)；Z為二次響應(yīng)面模型，RSM為系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)變量W與目標(biāo)函數(shù)間的代理模型。