机械工程学报

作者：柴依扬, 张乐乐, 窦伟元, 张海峰

单位：1. 北京交通大学机械与电子控制工程学院 北京 100044;2. 北京交通大学轨道车辆运用工程国家国际科技合作基地 北京 100044;3. 中车长春轨道客车股份有限公司 长春 130062

关键词：NSGA-III算法,SPMD并行,多目标优化,联合仿真,高速列车车体；

基金：国家自然科学基金资助项目(52172353)。

针对传统多目标优化算法在高维优化问题中多样性不足、收敛速度慢，联合仿真优化的计算效率难以满足实际工程需求等问题，提出基于SPMD并行的NSGA-III联合仿真优化方法，由MATLAB优化器与FEM求解器构建联合仿真平台，通过调用多个求解器并行计算优化过程中的适应度函数，以提高面向复杂结构高维优化的计算效率。简单型材算例分析表明，在合理利用计算资源的情况下，提出的并行联合优化方法与传统串行方法相比，优化效率提高近一倍。以大型复杂机械结构高速列车车体侧墙为对象，建立多工况高维多目标优化问题，解析车体强度、刚度对侧墙结构不同区域型材厚度敏感性；对比分析Pareto解集，在侧墙质量减少0.96%的前提下，弯曲和扭转刚度分别增加了7.51%、5.39%，最大应力减少了12.18%。同时，相较于NSGA-II算法，NSGA-III算法可为车体结构优化设计提供更多符合期望的优化解集。

来源：2024年第6期

《机械工程学报》期刊编辑部

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