高速列車外形多學科設計優(yōu)化關鍵技術研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著運行速度的不斷提高,列車空氣動力學問題諸如:空氣阻力、列車交會壓力波、橫風運行安全性、隧道微氣壓波等也日益突出。從氣動外形設計的觀點分析,上述空氣動力學問題都與列車外形有著密切的關系。列車外形設計引起了眾多業(yè)內人士和學者的重視,然而目前的研究都是在單一氣動學科或線路工況內進行,沒有考慮隨列車速度提高而日益增加的學科間耦合效應,也就無法獲得全局最優(yōu)解。
  在國家科技支撐計劃“高速列車空氣動力學優(yōu)化設計及評估技術”(2009 B

2、AG12A07)和國家重點基礎研究發(fā)展973計劃“時速500公里條件下的高速列車基礎力學問題研究”(2011CB711102)的支持下,本課題將計算流體力學(ComputationalFluid Dynamics,CFD)和多學科設計優(yōu)化(Multidisciplinary Design Optimization,MDO)理論相結合,對高速列車外形MDO關鍵技術——“試驗設計+近似模型”的近似計算策略和GA-PSO組合算法進行研究,并初

3、步探討了其在高速列車外形設計中應用,主要內容如下:
  1)研究了“試驗設計+近似模型”的MDO計算策略。介紹了試驗設計基本概念,闡述了均勻試驗設計理論和方法,并編制了相應的均勻設計程序;分析了MDO中常用近似模型理論和構建方法,并通過平方和函數(shù)與Schaffer F6函數(shù)對其預測精度進行比較,結果表明Kriging和SVM近似模型有良好的非線性適應性。
  2)在深入分析遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)

4、和粒子群優(yōu)化算法(ParticleSwarm Optimization,PSO)理論基礎上,把PSO算法粒子速度更新與GA算法種群選擇、交叉策略有機結合在一起,利用GA搜索能力強的優(yōu)勢進行全局搜索,而PSO執(zhí)行局部搜索,從而最大限度地發(fā)揮兩算法的優(yōu)點。Zakharov和Rastring函數(shù)測試結果表明,單一的GA和PSO算法容易陷入局部最優(yōu),而GA-PSO組合算法更容易獲得全局最優(yōu)解,穩(wěn)定性也顯著提高。
  3)采用“試驗設計+近

5、似模型”計算策略,對列車和隧道過度緩沖段外形進行耦合設計,并通過GA-PSO組合優(yōu)化策略獲得了列車—緩沖段的最優(yōu)外形方案。與當前結構相比,耦合設計方案能使隧道出口微氣壓波幅值降低15.45%。
  4)提出了多線路工況下列車頭形近似設計方法,并通過明線和過隧道線路工況下的實例驗證了該方法的有效性。與CRH2原型車氣動性能的對比分析表明,本文系列設計方案(5種頭形)的整體氣動性能均有不同程度的改善,其中隧道壓力梯度降低最高達到40.

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