【摘 要】
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为了动力电池包的轻量化和提高其模态频率,提出一种基于EGO加点策略的多目标优化方法.首先通过实验设计和帕累托法则分析了设计变量对优化目标的影响,选出对电池包的质量和1阶模态频率影响较大的变量作为优化对象,以降低求解难度.其次采用MOPSO算法,辅以Kriging代理模型求解优化问题,再利用EGO加点策略和物理模型分别获得的新设计点和样本,进而更新代理模型直至优化收敛.最后,利用测试函数验证了所提方法的可行性,并将其用于随机振动下电池包多目标优化问题的求解.结果表明,该方法高效可行,在获得较高1阶模态频率的
【机 构】
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北京理工大学,电动车辆国家工程实验室,北京 100081;西北机电工程研究所,咸阳 712099;北京理工大学,电动车辆国家工程实验室,北京 100081;湖南大学,汽车车身先进设计制造国家重点实验室
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为了动力电池包的轻量化和提高其模态频率,提出一种基于EGO加点策略的多目标优化方法.首先通过实验设计和帕累托法则分析了设计变量对优化目标的影响,选出对电池包的质量和1阶模态频率影响较大的变量作为优化对象,以降低求解难度.其次采用MOPSO算法,辅以Kriging代理模型求解优化问题,再利用EGO加点策略和物理模型分别获得的新设计点和样本,进而更新代理模型直至优化收敛.最后,利用测试函数验证了所提方法的可行性,并将其用于随机振动下电池包多目标优化问题的求解.结果表明,该方法高效可行,在获得较高1阶模态频率的同时,电池包的质量减小了4.89 kg.
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