[發明專利]一種基于代理模型的汽車發動機艙散熱系統結構優化方法

有效

• 申請號: 202110096207.3
• 申請日: 2021-01-25
• 公開（公告）號: CN112784361B
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 劉傳波;付志浩;王正炬;范超杰;陳傲杰;朱彥昭;李菲
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F30/28;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/14;G06F119/08
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 王丹

1.一種基于代理模型的汽車發動機艙散熱系統結構優化方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1、確定設計變量參數和設計目標量參數；設計變量參數為發動機艙內部件位置的調整量，作為輸入量參數；設計目標量參數為發動機艙的散熱效果，作為設計目標量參數；

S2、進行整車熱平衡試驗，獲取其對應的設計目標量參數的數值；

S3、構建整車三維模型，對該三維模型進行仿真，將仿真所得的設計目標量參數與整車熱平衡試驗所得的設計目標量參數對比，若仿真結果不符合整車熱平衡試驗結果，則重新構建整車三維模型；

S4、根據原始車型發動機艙內各冷卻部件的初始安裝位置以及可調整距離進行幾何測量，并基于各冷卻部件之間保持間隙余量防止接觸共振的原則，確定設計變量參數的預設區間，并在預設區間內隨機生成多個初始樣本點；

S5、對汽車發動機艙散熱系統結構進行仿真試驗，計算每個初始樣本點對應的設計目標量參數的響應值，并將每個初始樣本點以及對應的設計目標量參數的響應值作為初始樣本點組；

S6、隨機抽取初始樣本點組中的部分樣本點作為訓練集建立代理模型，將剩余的樣本點作為測試集進行精度驗證；

S7、采取全局尋優算法對建立的代理模型全局尋優，確定最優設計變量參數。

2.根據權利要求1所述的基于代理模型的汽車發動機艙散熱系統結構優化方法，其特征在于：所述設計變量參數具體包括冷卻風扇后移距離、冷凝器前移距離、風扇軸向伸入距離、風扇與風扇罩徑向間隙和風扇旋轉中心偏移距離。

3.根據權利要求1所述的基于代理模型的汽車發動機艙散熱系統結構優化方法，其特征在于：所述設計目標量參數包括散熱器組入口空氣質量流率與冷卻風扇有效功率；其中散熱器組包括散熱器和冷凝器。

4.根據權利要求1所述的基于代理模型的汽車發動機艙散熱系統結構優化方法，其特征在于：S4中所述生成多個初始樣本點的方法為最優拉丁超立方試驗方法，對所述的設計變量參數抽樣得到N個水平，隨機均勻的生成N組樣本點。

5.根據權利要求1所述的基于代理模型的汽車發動機艙散熱系統結構優化方法，其特征在于：S5中仿真過程具體為：在CFD軟件中輸入不同初始樣本點對應生成的三維模型進行仿真模擬，計算得到不同初始樣本點下對應的各個設計目標量參數的響應值。

6.根據權利要求1所述的基于代理模型的汽車發動機艙散熱系統結構優化方法，其特征在于：S6中隨機抽樣，具體為以3:1的比例將N組初始樣本點分為訓練集和測試集。

7.根據權利要求1所述的基于代理模型的汽車發動機艙散熱系統結構優化方法，其特征在于：S6中所述代理模型為支持向量回歸機模型，其具體構建步驟如下：

步驟1，數據歸一化：將初始樣本點經過歸一化算法處理后限制在一個固定區間內，選取目標區間為[-1,1]；

步驟2，核函數選?。哼x取高斯徑向基核函數為該代理模型的核函數，將初始樣本點映射到高維空間進行處理；

步驟3，代理模型參數的確定：通過采用網格搜索及交叉驗證的方法確定代理模型高斯徑向基核函數的最優核函數參數及懲罰因子；

步驟4，代理模型精度驗證：將測試集代入到代理模型中，隨后將得到的預測結果與仿真模擬得到的設計目標量參數的響應值比較，判斷其均方誤差RMSE；若代理模型精度滿足要求，將此代理模型作為最終預測模型，若代理模型精度不滿足要求，則增加初始樣本點數量，重復步驟1到步驟4。