智能搜索算法與ANSYS有限元分析在特種車(chē)上的應(yīng)用

李新君

摘要：車(chē)輛是當(dāng)前生產(chǎn)生活中必不可少的交通工具，特種車(chē)作為一種具有特殊功能用途的工具，隨著科技的發(fā)展，其承載能力越來(lái)越大，而結(jié)構(gòu)及機(jī)構(gòu)等的設(shè)計(jì)越來(lái)越輕型化，這對(duì)特種車(chē)的設(shè)計(jì)階段提出了更高的要求。因此，基于當(dāng)前的科技發(fā)展，提出利用智能優(yōu)化搜索算法，結(jié)合ANSYS有限元分析軟件，在特種車(chē)的設(shè)計(jì)時(shí)，對(duì)具體的需求進(jìn)行智能優(yōu)化分析與設(shè)計(jì)。介紹了遺傳優(yōu)化算法、差分進(jìn)化算法、人工魚(yú)群算法、粒子群算法、蟻群算法等智能搜索算法，并提出可與ANSYS進(jìn)行聯(lián)合的基本接口設(shè)計(jì)，為設(shè)計(jì)人員進(jìn)行特種車(chē)的設(shè)計(jì)提供參考。

Abstract： Vehicles are an indispensable means of transportation in the current production and life. As a tool with special functions and uses， with the development of technology， its carrying capacity is getting larger and larger， and the design of structures and mechanisms is increasing. The lighter， the higher the requirements for the design stage of special vehicles. Therefore， based on the current technological development， it is proposed to use intelligent optimization search algorithm， combined with ANSYS finite element analysis software， to conduct intelligent optimization analysis and design for specific requirements when designing special vehicles. Introduced genetic optimization algorithm， differential evolution algorithm， artificial fish swarm algorithm， particle swarm algorithm， ant colony algorithm and other intelligent search algorithms， and proposed a basic interface design that can be combined with ANSYS to provide reference for designers to design special vehicles.

關(guān)鍵詞：智能算法;ANSYS;特種車(chē);優(yōu)化設(shè)計(jì)

Key words： intelligent algorithm;ANSYS;special vehicle;optimal design

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-957X（2020）23-0205-02

0? 引言

車(chē)輛是當(dāng)前人類(lèi)社會(huì)不可缺少的交通工具，未來(lái)也將在生產(chǎn)生活中扮演更重要的角色。特種車(chē)是一類(lèi)具有特殊功能用途的車(chē)輛工具，如半掛車(chē)、淋浴車(chē)、炊事車(chē)、綜合保障車(chē)、宿營(yíng)車(chē)、高原制氧車(chē)、天線運(yùn)輸車(chē)等。與普通車(chē)輛類(lèi)似，特種車(chē)的整體組成包括四個(gè)部分：車(chē)身、底盤(pán)、發(fā)動(dòng)機(jī)、電器系統(tǒng)[1，2]。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，對(duì)特種車(chē)的承載能力要求越來(lái)越高，而對(duì)其結(jié)構(gòu)及機(jī)構(gòu)等的設(shè)計(jì)卻要求更輕型化，這對(duì)特種車(chē)的設(shè)計(jì)提出了更高的要求[3]。楊獻(xiàn)學(xué)[4]建立了某種重型特種車(chē)擺臂支架整車(chē)多體動(dòng)力學(xué)模型，分析計(jì)算了車(chē)輛滿載、緊急制動(dòng)和超載工況下受力情況，以結(jié)構(gòu)加權(quán)應(yīng)變能為優(yōu)化指標(biāo)，對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行拓?fù)鋬?yōu)化，結(jié)果表明在滿足設(shè)計(jì)目標(biāo)的同時(shí)擺臂支架的整體質(zhì)量降低了20.6%。許峰[5]以某特種車(chē)車(chē)身為研究對(duì)象，進(jìn)行了結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、零部件布置、剛強(qiáng)度分析、拓?fù)鋬?yōu)化分析等，并以中國(guó)人體特征，對(duì)駕乘員視野進(jìn)行了分析克服了傳統(tǒng)設(shè)計(jì)理論的局限，是一種新的車(chē)身設(shè)計(jì)方法。鈕彥磊[6]選擇了雙橫臂獨(dú)立懸架作為設(shè)計(jì)目標(biāo)，在ADAMS/Car中建立了雙橫臂前懸架模型，進(jìn)行了懸架的多體動(dòng)力學(xué)分析，利用ADAMS/Insight找出影響目標(biāo)參數(shù)的關(guān)鍵硬點(diǎn)坐標(biāo)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)與仿真數(shù)據(jù)的對(duì)比，表明整車(chē)的穩(wěn)定性和平順性均得到了提高。

分析可知，當(dāng)前對(duì)特種車(chē)的設(shè)計(jì)階段主要依靠一些三維數(shù)字化軟件及一些常用的動(dòng)力學(xué)分析與優(yōu)化設(shè)計(jì)分析軟件，如ANSYS、ADAMS、ABOUQS等等，但利用優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化搜索的設(shè)計(jì)與研究非常少，利用大面積智能優(yōu)化搜索算法進(jìn)行優(yōu)化模型最優(yōu)解搜索的研究則更少，而智能搜索算法對(duì)基于目標(biāo)的優(yōu)化搜索具有收斂速度快，結(jié)果精確等特點(diǎn)，可應(yīng)用于對(duì)特種車(chē)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方面。

1? 智能搜索與ANSYS有限元分析

1.1 智能搜索算法

當(dāng)前，人們對(duì)智能搜索算法的研究越來(lái)越深入，越來(lái)越廣泛，許多智能搜索算法已經(jīng)應(yīng)用于多種行業(yè)中，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳優(yōu)化算法、差分進(jìn)化算法、人工魚(yú)群算法、人工蜂群算法、蝙蝠算法、布谷鳥(niǎo)算法、粒子群算法、模擬退火算法、蟻群算法等。隨著人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，更多的智能算法將會(huì)誕生并得到應(yīng)用。

遺傳優(yōu)化算法由Holand教授于1975年提出，算法基于生物進(jìn)化規(guī)律，其基本概念包括種群、個(gè)體、基因等，其基本算子包括選擇、交叉、變異[7]，通過(guò)二進(jìn)制編碼、實(shí)值編碼、符號(hào)編碼等方式進(jìn)行軟色體進(jìn)化模擬，由于可對(duì)染色體、個(gè)體等數(shù)量進(jìn)行設(shè)置，因此可使算法的搜索面積擴(kuò)大，但數(shù)量的增多并不意味著收斂速度或結(jié)果準(zhǔn)確性就越好，反而只會(huì)增加計(jì)算量和計(jì)算時(shí)間。差分進(jìn)化算法是對(duì)遺傳優(yōu)化算法的改進(jìn)，改進(jìn)的效果是使得算法的收斂速度更快，同時(shí)也簡(jiǎn)化了遺傳優(yōu)化算法的計(jì)算過(guò)程，省去了許多麻煩復(fù)雜的計(jì)算，因此，在許多工程應(yīng)用中使用差分進(jìn)化算法代替遺傳優(yōu)化算法。

人工魚(yú)群算法用于在一片水域中模擬魚(yú)群尋食過(guò)程，水域是有邊界的，這個(gè)邊界在現(xiàn)實(shí)中表現(xiàn)為優(yōu)化參數(shù)的邊界，即保證魚(yú)群不會(huì)在非常大的區(qū)域內(nèi)尋食，以提高搜索速度和算法的收斂速度。魚(yú)群算法計(jì)算過(guò)程主要模擬魚(yú)群的四種行為：覓食行為、聚群行為、追尾行為、隨即行為。數(shù)據(jù)間的距離可定義為魚(yú)群個(gè)體間的距離，如公式（1）所示。

d=Xi-Xj（1）

式中，Xi為第i個(gè)魚(yú)個(gè)體;Xj為第j個(gè)魚(yú)個(gè)體。

粒子群算法是一種基于鳥(niǎo)群覓食行為的迭代進(jìn)化算法，其基本概念包括：粒子、位置、速速、適應(yīng)度、個(gè)體極值和群體極值等，其中個(gè)體極值是單個(gè)粒子找到的最佳位置，群體極值為所有粒子找到的最佳位置。蟻群算法由意大利學(xué)者Dorgio提出，算法通過(guò)模擬螞蟻搜索路徑行為，利用群智能理論進(jìn)行最優(yōu)解優(yōu)化搜索。蟻群算法的基本概念包括：種群個(gè)體數(shù)量、信息素、路徑、選擇的概率、信息素更新等。

蝙蝠算法利用蝙蝠回聲定位捕食原理，蝙蝠在尋找食物時(shí)，每秒能夠發(fā)出110dB的超聲波脈沖10多個(gè)，脈沖音強(qiáng)在接近獵物時(shí)逐漸減小，在局部搜索中，如果蝙蝠選擇了一個(gè)最優(yōu)解，那么將在選擇的最優(yōu)解附近隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)新解，通過(guò)對(duì)新解進(jìn)行判斷，不斷地變換現(xiàn)在處于的位置，通過(guò)一定次數(shù)的迭代逐漸收斂于最優(yōu)值。

1.2 ANSYS有限元分析

隨著數(shù)字計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，許多計(jì)算機(jī)輔軟件（CAD）軟件誕生，而這些軟件基本都涵蓋了機(jī)械設(shè)計(jì)領(lǐng)域。在二維CAD設(shè)計(jì)方面，AutoCAD被廣泛應(yīng)用，且在國(guó)內(nèi)大多數(shù)高校都會(huì)教授AutoCAD軟件課程。在三維CAD設(shè)計(jì)方面，Pro/E、SolidWorks、UG等軟件被廣泛使用，這些軟件中均集成了基于有限元法的CAE分析環(huán)境，如UG的NXSTRAN分析環(huán)境和3D動(dòng)力學(xué)分析環(huán)境等。但這些三維CAD設(shè)計(jì)軟件的有限元分析環(huán)境并不是十分專(zhuān)業(yè)，只能對(duì)某些結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，網(wǎng)格劃分技術(shù)水平也較低，因此，在CAE分析方面，大多數(shù)的工程師會(huì)選擇使用ANSYS分析軟件。

有限單元法由力學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合，是機(jī)械、電磁、流體、電子等領(lǐng)域的重要分析工具。有限單元法基于離散單元數(shù)學(xué)理論，對(duì)連續(xù)體的求解域進(jìn)行有限的單元?jiǎng)澐?，通過(guò)節(jié)點(diǎn)邊緣相互鏈接成整體，將無(wú)窮自由度求解問(wèn)題，轉(zhuǎn)化為數(shù)值求解的有限方程求解問(wèn)題。有限單元法對(duì)分析模型的適應(yīng)性很強(qiáng)，可分析線性和非線性材料，結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣的結(jié)構(gòu)模型，可對(duì)固體、流體、電磁場(chǎng)、熱傳導(dǎo)等問(wèn)題等進(jìn)行分析，同時(shí)可進(jìn)行多物理場(chǎng)耦合分析。有限單元法把數(shù)學(xué)方程的求解等效為對(duì)方程組的求解，便于使用計(jì)算機(jī)計(jì)算。

機(jī)械結(jié)構(gòu)有限元分析的基本步驟是建立幾何模型、定義材料屬性、定義約束與邊界條件、離散幾何模型結(jié)構(gòu)、定義單元位移模式、剛度分析、求解節(jié)點(diǎn)力、建立結(jié)構(gòu)平衡方程、求解未知單元的應(yīng)力和應(yīng)變等結(jié)果。其中建立單元?jiǎng)偠染仃嚴(yán)脦缀畏ㄟ^(guò)程建立單元應(yīng)變與節(jié)點(diǎn)位移的關(guān)系，利用物理方程導(dǎo)出單元應(yīng)力與節(jié)點(diǎn)位移的關(guān)系，由虛工原理推出作用于單元上的節(jié)點(diǎn)力與節(jié)點(diǎn)位移之間的關(guān)系。單元之間的公共邊界可進(jìn)行力的傳遞，等效節(jié)點(diǎn)力就是把作用在單元邊界上表面力根據(jù)靜力等效的原則全部移至節(jié)點(diǎn)上。

ANSYS為用戶(hù)提供了多種網(wǎng)格劃分方案，可對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行網(wǎng)格控制，可對(duì)結(jié)構(gòu)靜力分析、動(dòng)力分析、模態(tài)分析、諧響應(yīng)分析、模態(tài)分析、熱力學(xué)分析、固耦合分析、電磁場(chǎng)分析等。在實(shí)際應(yīng)用中，需根據(jù)具體的應(yīng)用軟件進(jìn)行有限元網(wǎng)格的分析和劃分，結(jié)構(gòu)的網(wǎng)格劃分的越細(xì)，網(wǎng)格單元的數(shù)量就越多，但消耗更多的計(jì)算時(shí)間。ANSYS中包括了3D和2D兩大類(lèi)網(wǎng)格劃分。2D網(wǎng)格單元主要有四邊形網(wǎng)格和三角形網(wǎng)格，在某些場(chǎng)合可混合使用這兩種網(wǎng)格形式，如圖1所示。四面體網(wǎng)格可快速、自動(dòng)生成任意幾何體網(wǎng)格，在關(guān)鍵區(qū)域可使用曲度和近似尺寸功能進(jìn)行網(wǎng)格細(xì)化，并對(duì)邊界層網(wǎng)格進(jìn)行識(shí)別，但對(duì)相同結(jié)構(gòu)幾何體單元和節(jié)點(diǎn)數(shù)會(huì)高于六面體網(wǎng)格，不易在一個(gè)方向上進(jìn)行網(wǎng)格排列，對(duì)薄實(shí)體或環(huán)形體網(wǎng)格劃分效果不好。

在某些結(jié)構(gòu)中可混合使用網(wǎng)格，如薄壁類(lèi)結(jié)構(gòu)可使用掃掠形式的網(wǎng)格單元進(jìn)行劃分，在膨脹層中可產(chǎn)生純六面體或棱柱網(wǎng)格，對(duì)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜的幾何體使用多區(qū)域網(wǎng)格劃分方法。ANSYS提供了多區(qū)網(wǎng)格劃分解決方案，一個(gè)多體部件中的某些結(jié)構(gòu)可應(yīng)用掃掠劃分，一些則可應(yīng)用四面體網(wǎng)格劃分。

1.3 計(jì)算邏輯與接口設(shè)計(jì)

目前，智能搜索算法一般通過(guò)編程軟件實(shí)現(xiàn)，如Visual Studio、Eclipse、MATLAB等，其中使用MATLAB會(huì)使得算法的計(jì)算與程序編制更加方便，因此可選擇使用MATLAB作為智能算法的計(jì)算工具。智能算法的計(jì)算結(jié)果為優(yōu)化設(shè)計(jì)中的優(yōu)化參數(shù)，因此需到ANSYS中更新優(yōu)化參數(shù)，更新后的參數(shù)再進(jìn)行有限元分析，分析結(jié)果導(dǎo)入算法程序，重新計(jì)算得到優(yōu)化參數(shù)。可知，在這一過(guò)程中優(yōu)化參數(shù)如何自動(dòng)更新到ANSYS以及ANSYS計(jì)算結(jié)果如何自動(dòng)導(dǎo)入MATLAB算法程序是接口設(shè)計(jì)的主要困難點(diǎn)，有待相關(guān)人員進(jìn)一步設(shè)計(jì)和研究。

2? 結(jié)束語(yǔ)

特種車(chē)在人類(lèi)社會(huì)生產(chǎn)生活中扮演著重要的角色。本文提出了一種智能優(yōu)化搜索算法于ANSYS相結(jié)合的，應(yīng)用在多種車(chē)輛設(shè)計(jì)中的方式，介紹了多種大面積智能搜索算法，包括遺傳優(yōu)化算法、差分進(jìn)化算法、人工魚(yú)群算法、粒子群算法、蟻群算法等，對(duì)ANSYS優(yōu)化設(shè)計(jì)模塊進(jìn)行了介紹和分析，提出搜索算法于SNSYS有限元分析進(jìn)行結(jié)合的接口方式，為車(chē)輛設(shè)計(jì)階段提供參考。

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