基于EGO的汽车气动降阻方法研究
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
符号说明 | 第10-11页 |
1 绪论 | 第11-19页 |
1.1 研究背景 | 第11-12页 |
1.2 汽车气动优化研究现状 | 第12-14页 |
1.2.1 汽车气动研究发展 | 第12-13页 |
1.2.2 基于优化算法的汽车气动优化研究现状 | 第13-14页 |
1.3 最优化方法 | 第14-16页 |
1.3.1 最优化方法简介 | 第14-15页 |
1.3.2 基于响应面模型的优化算法 | 第15-16页 |
1.4 本文研究的目的意义 | 第16-17页 |
1.5 本文主要工作及全文结构 | 第17-19页 |
2 汽车气动阻力与CFD模拟基本理论 | 第19-27页 |
2.1 汽车气动特性简介 | 第19页 |
2.2 气动阻力及其对汽车性能的影响 | 第19-22页 |
2.2.1 汽车气动阻力 | 第19-20页 |
2.2.2 气动阻力对汽车动力性的影响 | 第20-22页 |
2.2.3 气动阻力对燃油经济性的影响 | 第22页 |
2.3 CFD基本理论 | 第22-25页 |
2.3.1 流体控制基本方程 | 第22-23页 |
2.3.2 湍流模拟 | 第23-24页 |
2.3.3 网格 | 第24-25页 |
2.4 CFD基本流程 | 第25-26页 |
2.5 本章小结 | 第26-27页 |
3 EGO全局优化算法及数据挖掘方法 | 第27-41页 |
3.1 kriging响应面模型 | 第27-31页 |
3.1.1 kriging插值法基本原理 | 第27-29页 |
3.1.2 DACE中的回归函数与相关函数 | 第29-30页 |
3.1.3 θ的最优化选择 | 第30-31页 |
3.2 EGO全局优化算法 | 第31-34页 |
3.2.1 EI加点准则 | 第32-33页 |
3.2.2 EGO算法优化流程 | 第33页 |
3.2.3 交叉验证方法 | 第33-34页 |
3.3 EGO算法的改进与测试 | 第34-38页 |
3.3.1 DOE实验设计 | 第34-35页 |
3.3.2 EI函数的寻优 | 第35-36页 |
3.3.3 自适应差分进化算法简介 | 第36-37页 |
3.3.4 本文EGO的测试 | 第37-38页 |
3.4 数据挖掘方法 | 第38-40页 |
3.4.1 自组织映射 | 第38页 |
3.4.2 总变差分析 | 第38-40页 |
3.5 本章小结 | 第40-41页 |
4 实车气动阻力评估 | 第41-49页 |
4.1 模型准备与前处理 | 第41-42页 |
4.2 网格划分 | 第42-45页 |
4.2.1 面网格划分 | 第42-43页 |
4.2.2 体网格划分 | 第43-45页 |
4.3 气动阻力数值计算 | 第45-47页 |
4.3.1 物理模型的确定 | 第45-46页 |
4.3.2 数值计算方法 | 第46页 |
4.3.3 边界条件设定 | 第46页 |
4.3.4 收敛判断 | 第46-47页 |
4.4 计算结果 | 第47-48页 |
4.5 本章小结 | 第48-49页 |
5 基于EGO的实车气动降阻优化 | 第49-61页 |
5.1 设计变量与网格变形 | 第49-51页 |
5.2 本文优化流程 | 第51-52页 |
5.3 kriging响应面拟合与精度验证 | 第52-56页 |
5.3.1 DOE试验设计与初始训练样本 | 第52-53页 |
5.3.2 初始kriging响应面的精度验证 | 第53-54页 |
5.3.3 训练样本的更新 | 第54-55页 |
5.3.4 最终响应面的精度验证 | 第55-56页 |
5.4 优化结果分析 | 第56-58页 |
5.4.1 最优化设计结果 | 第56-57页 |
5.4.2 最优化设计与原车压力云图对比 | 第57-58页 |
5.5 设计空间数据挖掘 | 第58-60页 |
5.5.1 SOM自组织映射分析 | 第58-59页 |
5.5.2 总变差分析 | 第59-60页 |
5.6 本章小结 | 第60-61页 |
6 总结与展望 | 第61-63页 |
6.1 全文总结 | 第61-62页 |
6.2 后续研究工作展望 | 第62-63页 |
致谢 | 第63-65页 |
参考文献 | 第65-69页 |
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第69页 |