在早期特种车辆的设计中,较多考虑用有限的材料建造大而震撼的车体,以产生较大的感官震撼性。随着现代应用环境的变化,尤其是在运输和野外地形应用背景的需求下,对特种车辆的要求在不降低车辆功能的前提下,逐步趋向小型化、轻量化和空间紧凑化。本文以特种车辆的动力舱为主要研究对象,以紧凑布局优化为目标,提出了动力舱布局优化问题,研究高效求解算法。主要工作包括以下几个方面:一、详细分析了动力舱布局优化问题。为保证工程应用可行性,分析各部件的空间约束,以数学模型的方式对部件的位置约束、姿态约束进行描述,借助小算例测试验证该设计方法的正确性。此外,分析了部件与动力舱外廓接触约束以及部件间的接触约束,其中包括部件间的先后位置约束和定位连接约束,并在已有位置及姿态约束基础上,合理引入参数矩阵对上述约束进行数学表达。二、联合上述所有约束的数学表达式,建立了带复杂约束的整数规划模型。该模型可精准控制部件在空间中的布置状态。从算例测试结果中又进一步提出了高度调整模型和中心调整模型,整合成了一套增强工程适用性的布局调整策略。结合总体设计原则,对实际案例的5个测试结果进行工程适用分析,最终得到了较为符合设计要求的布局方案,为动力舱布局优化提供了参考依据。三、考虑精确算法求解规模受限,对比研究了多种计算智能算法对动力舱布局问题的求解,发现了人工蜂群算法在求解动力舱布局问题上具有较大优势。首先提出二元组编码结构,分析了多种智能算法(人工蜂群算法、遗传算法、粒子群算法以及差分进化算法)的标准求解框架,合理修改算法算子以求解本文问题。进而设计了一种基于下左策略的不干涉解码策略计算上述算法适应度,作为算法进化的评价指标。引入三维装箱问题的标准数据集对上述算法进行测试,结果表明人工蜂群算法的收敛效果更为突出。最后与本文精确算法的实际案例测试结果进行对比,说明了两种算法在求解动力舱布局问题时各自的优缺点及适用场景。四、本文利用Python和PyQt5实现了优化结果的动态三维可视化,并对以上所有求解模块进行封装,开发设计了动力舱布局优化系统。该系统主要用于求解动力舱布局优化问题,同时适用于考虑多约束的容器装载问题;此外该系统还支持数据输入、模型及算法的参数设定、数据及结果导出等功能。最后通过系统案例的有效运行验证了本文系统的可行性。