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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

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