【摘 要】
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针对当前关联用户的试验场整车耐久性试验路况循环次数难以确定的问题,提出了基于遗传算法的多目标优化方法。以采集的用户道路载荷数据为基础,外推得到整车全寿命周期不同部
【机 构】
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上海理工大学机械工程学院,机械工业汽车底盘机械零部件强度与可靠性评价重点实验室,上汽商用车技术中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB0104802),国家自然科学基金(51705322),上海市汽车工业科技发展基金(1624)资助
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针对当前关联用户的试验场整车耐久性试验路况循环次数难以确定的问题,提出了基于遗传算法的多目标优化方法。以采集的用户道路载荷数据为基础,外推得到整车全寿命周期不同部位损伤目标,结合试验场各个特征路况的基础损伤矩阵,建立了"试验场-用户"损伤等效关联模型,利用传统最小二乘法和遗传算法对损伤等效模型求解,并针对遗传算法的多组非劣解提出优选准则。通过试验场损伤与用户目标损伤比,分析了两者对模拟实际用户使用情况的有效性。结果表明基于遗传算法可以更为合理地确定各路况的循环次数,更好地复现不同部位的
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