CN104102756B - 一种旋转式轿车车门密封***参数的遗传并行优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种旋转式轿车车门密封***参数的遗传并行优化方法，包括以下步骤：1)将整段密封条分段，计算每段的压缩能耗，叠加每段的压缩能耗得到整段密封条的压缩能耗；2)根据计算得到的密封条的实际压缩能耗和设计要求的密封条压缩能耗，建立压缩能耗的适应度函数；3)在确定满足压缩能耗设计要求的合适的密封条排气孔数量之后，基于遗传算法对CLD曲线进行优化；4)根据排气孔的数量以及优化后的CLD曲线，通过分段密封截面数值仿真，快速确定密封条的截面形式和几何尺寸。与现有技术相比，本发明不需要根据样品装车、实验测试等进行多轮反复调试，大大降低了设计过程的费用和周期。
Description
技术领域
本发明涉及一种旋转式轿车车门密封***设计制造，尤其是涉及一种旋转式轿车车门密封***参数的遗传并行优化方法。
背景技术
车门密封***广泛采用EPDM(三元乙丙橡胶)或TPV类热塑弹性体材料。针对该类橡胶超弹性材料，压缩载荷曲线基本参数(CLD，Compression Load Deflection behavior)是满足密封***关门能量/力设计要求，并进一步确定密封***截面的关键信息。
目前，设计人员仍然采用“试错法”进行密封截面CLD曲线设计。它需要根据样品装车、实验测试等多轮反复调试工程，费用高，周期长。为解决传统密封***开发过程存在的手工计算、反复试错、周期较长等不足。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种可降低车门密封条设计费用及周期的旋转式轿车车门密封***参数的遗传并行优化方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种旋转式轿车车门密封***参数的遗传并行优化方法，包括以下步骤：
1)整段密封条由两大段采用不同压缩载荷曲线的密封条组成，将两大段采用不同压缩载荷曲线的密封条均分割为多个小段，计算每个小段的压缩能耗，叠加每小段的压缩能耗得到整段密封条的压缩能耗；
2)根据计算得到的密封条的实际压缩能耗和设计要求的密封条压缩能耗，建立压缩能耗的适应度函数；
3)在确定满足压缩能耗设计要求的合适的密封条排气孔数量之后，基于遗传算法对压缩载荷曲线进行优化；
4)根据排气孔的数量以及优化后的压缩载荷曲线，通过分段密封截面数值仿真，快速确定密封条的截面形式和几何尺寸；
整段密封条的压缩能耗计算公式为：
其中，Ep为整个密封条的压缩能耗；S为密封条的最大压缩量，且密封条各处的最大压缩量相同；F1和F2分别为两段采用不同压缩载荷曲线的密封条分割的各小段中由压缩量决定的负载函数；n和m为两大段采用不同压缩载荷曲线的密封条的分割段数；
上式可进行矩阵化，得到如下公式：
Ep＝[n m]×F×A×d
其中，为密封条的压缩载荷矩阵，是密封条压缩能耗计算与优化的关键变量；d＝[Δx1,Δx2,Δx3,Δx4,Δx5,Δx6,Δx7,Δx8,Δx9]'，为压缩量增量列向量；A为9行9列的权重矩阵。
所述的压缩能耗的适应度函数为：
f(y1y2y3…y9)＝min(|Es-Ep|)
式中，Es为设计要求的密封条压缩能耗；Ep为计算所得的密封条实际压缩能耗，y1y2y3…y9为压缩载荷矩阵的变量。
压缩载荷矩阵的变量的约束条件为：
yki＜ykj，i＜j
lowki≤yki≤upki
其中，k＝1,2表示第k大段密封条；yki为密封条的压缩载荷矩阵中的元素；lowki与upki为元素的上下界，i＝1,2…9，j＝1,2…9。
所述的遗传算法的运行参数包括：种群大小M，交叉概率pc，变异概率pm，终止代数T，代沟G。
与现有技术相比，本发明提供一种旋转式轿车车门密封***参数的遗传并行优化方法，用以代替车门密封***设计时采用的“试错法”，不需要根据样品装车、实验测试等进行多轮反复调试，大大降低了设计过程的费用和周期。
附图说明
图1为整段密封条的分段示意图；
图2为离散CLD曲线的示意图；
图3为基于遗传算法对密封条压缩能耗进行优化的流程图；
图4为适应度函数的收敛曲线；
图5为通过遗传算法获取的最佳个体示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
一种旋转式轿车车门密封***参数的遗传并行优化方法，包括以下步骤：
首先，计算密封条压缩能耗。
由于密封条的CLD曲线长度为a的密封条小段测得(通常a取100mm)，因此将整段密封条分段，如图1所示。然后计算每段的压缩能耗，叠加每段的压缩能耗得到整段密封条的压缩能耗，这一整段的密封条，包括了两段采用了不同CLD曲线的密封条(当采用更多段不同CLD曲线的密封条时，增加公式中相应的项即可)，因此整段密封条的压缩能耗计算公式为：
其中，Ep为整个密封条的压缩能耗；S为密封条的最大压缩量，且密封条各处的最大压缩量相同；F1和F2分别为两条CLD曲线中由压缩量决定的负载函数；n和m为两条采用不同CLD曲线的密封条的分割段数。
上式可以写成矩阵形式，先将CLD曲线进行变量离散，如图2所示，再根据梯形积分公式，得到如下公式：
Ep＝[n m]×F×A×d
其中，为密封条的CLD矩阵，是密封条压缩能耗计算与优化的关键变量；d＝[Δx1,Δx2,Δx3,Δx4,Δx5,Δx6,Δx7,Δx8,Δx9]'，为压缩量增量列向量；A为9行9列的权重矩阵。
由于密封条压缩时，腔内气体在排气孔溢出产生非线性阻尼力，密封条排气孔气阻效应可以通过如下公式进行计算：
式中，Fd代表长为L的密封条产生的阻尼力；F代表整根密封条产生的阻尼力；ρ为空气密度；A，h与w(＝A/h)分别表示密封条的横截面面积、平均高度与宽度；D表示排气孔直径。
第二步2)根据计算所得的密封条的实际压缩能耗和设计要求的密封条压缩能耗，建立压缩能耗的适应度函数：
f(y1y2y3…)＝min(|Es-Ep|)
式中，Es为设计要求的密封条压缩能耗；Ep为计算所得的密封条的实际压缩能耗，yi为CLD矩阵的变量。变量个数取决于密封条CLD矩阵中元素的个数，本实施例中一共使用了36个变量，并且将Matlab遗传算法工具箱中Population Type的参数选为双精度向量，以双精度浮点数作为数据输入类型。
上述变量的约束条件为：
yki＜ykj，i＜j
lowki≤yki≤upki
其中，k＝1,2表示第k大段密封条；yki为密封条的压缩载荷矩阵中的元素；lowki与upki为元素的上下界，i＝1,2…9，j＝1,2…9。
第三步，在确定满足压缩能耗设计要求的合适的密封条排气孔数量之后，基于遗传算法对CLD曲线进行优化，具体的优化流程如图3所示。其中，遗传算法的运行参数包括：种群大小M，交叉概率pc，变异概率pm，终止代数T，代沟G。其适应度函数的收敛曲线如图4所示，通过遗传算法优化得到的第40代的最佳个体如图5所示。
第四步，根据排气孔的数量以及优化后的CLD曲线，通过分段密封截面数值仿真，快速确定密封条的截面形式和几何尺寸，实现车门密封***中密封条参数的优化。
根据上述方法，应用MATLAB的GUIDE开发形成一个综合平台。在***界面中输入初始密封***构型数据，密封条的压缩部分输入最大压缩量、CLD曲线等参数，密封条的排气孔部分输入气孔数量、气孔直径、密封条总长度等参数。
点击“密封***”按钮后，首先进入密封***基本参数设置界面，在此界面中，可以选择多种密封形式，包括单道密封，二道密封，三道密封。如果进入二道密封界面，根据界面上的提示，逐步输入计算所需的各个参数。点击“详细结果”按钮可以查看密封***在车门关闭过程中消耗能量的具体分布情况，例如单道密封形式下密封条压缩能耗的计算结果。也可依据***所给出的提示框导航，修改密封条排气孔数量来优化密封条压缩能耗。
在计算出密封***在车门关闭过程中消耗的能量之后，可以点击按钮“头道优化”或者“二道优化”进入密封***关门能量/力优化界面，界面中包含对密封条排气孔数量的优化和对密封条CLD曲线的优化两个部分。在对密封条CLD曲线优化时，可以设置遗传算法的参数以及适应度函数变量间的约束条件。
本发明提供一种旋转式轿车车门密封***参数的遗传并行优化方法，用以代替车门密封***设计时采用的“试错法”，不需要根据样品装车、实验测试等进行多轮反复调试，大大降低了设计过程的费用和周期。
Claims (4)
1.一种旋转式轿车车门密封***参数的遗传并行优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)整段密封条由两大段采用不同压缩载荷曲线的密封条组成，将两大段采用不同压缩载荷曲线的密封条均分割为多个小段，计算每个小段的压缩能耗，叠加每小段的压缩能耗得到整段密封条的压缩能耗；
2)根据计算得到的密封条的实际压缩能耗和设计要求的密封条压缩能耗，建立压缩能耗的适应度函数；
3)在确定满足压缩能耗设计要求的合适的密封条排气孔数量之后，基于遗传算法对压缩载荷曲线进行优化；
4)根据排气孔的数量以及优化后的压缩载荷曲线，通过分段密封截面数值仿真，快速确定密封条的截面形式和几何尺寸；
整段密封条的压缩能耗计算公式为：
<mrow>
<msub>
<mi>E</mi>
<mi>p</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<munderover>
<mo>&Integral;</mo>
<mn>0</mn>
<mi>S</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>F</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mi>d</mi>
<mi>x</mi>
<mo>+</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>m</mi>
</munderover>
<munderover>
<mo>&Integral;</mo>
<mn>0</mn>
<mi>S</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>F</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mi>d</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
其中，Ep为整个密封条的压缩能耗；S为密封条的最大压缩量，且密封条各处的最大压缩量相同；F1和F2分别为两段采用不同压缩载荷曲线的密封条分割的各小段中由压缩量决定的负载函数；n和m为两大段采用不同压缩载荷曲线的密封条的分割段数；
上式可进行矩阵化，得到如下公式：
Ep＝[n m]×F×A×d
其中，为密封条的压缩载荷矩阵，是密封条压缩能耗计算与优化的关键变量；d＝[Δx1,Δx2,Δx3,Δx4,Δx5,Δx6,Δx7,Δx8,Δx9]'，为压缩量增量列向量；A为9行9列的权重矩阵。
2.根据权利要求1所述的一种旋转式轿车车门密封***参数的遗传并行优化方法，其特征在于，所述的压缩能耗的适应度函数为：
f(y1y2y3…y9)＝min(|Es-Ep|)
式中，Es为设计要求的密封条压缩能耗；Ep为计算所得的密封条实际压缩能耗，y1y2y3…y9为压缩载荷矩阵的变量。
3.根据权利要求2所述的一种旋转式轿车车门密封***参数的遗传并行优化方法，其特征在于，压缩载荷矩阵的变量的约束条件为：
yki＜ykj，i＜j
lowki≤yki≤upki
其中，k＝1,2表示第k大段密封条；yki为密封条的压缩载荷矩阵中的元素；lowki与upki为元素的上下界，i＝1,2…9，j＝1,2…9。
4.根据权利要求1所述的一种旋转式轿车车门密封***参数的遗传并行优化方法，特征在于，所述的遗传算法的运行参数包括：种群大小M，交叉概率pc，变异概率pm，终止代数T，代沟G。
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| 密封条结构参数优化设计方法;赵建才等;《中国机械工程》;20060630;第17卷(第12期);全文 * |
| 车门密封条消耗能量计算;高云凯等;《同济大学学报（自然科学版）》;20100731;第38卷(第7期);第1069-1073页的第2节 * |
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