Структурно-параметрическая оптимизация несущих конструкций кузовов грузовых вагонов путем эволюционного моделирования

• Автор: Тютюнников, Алексей Иванович
• Шифр специальности: 05.22.07
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Брянск
• Количество страниц: 141 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
Глава 1 Состояние вопроса по оптимизации и исследованию продольной динамики подвижного состава железных дорог
1.1 Оптимизация несущих конструкций подвижного состава. Методы случайного поиска для решения экстремальных задач
1.2 Продольная динамика подвижного состава
1.3 Выводы по главе. Цель, задачи работы и принятые ограничения 40 Глава 2 Разработка математических моделей для анализа
деформаций кузовов грузовых вагонов
2.1 Характеристика конструкции вагона-автомобилевоза
модели 11-3114
2.2 Расчетная схема и конечноэлементная дискретизация кузова вагона-автомобилевоза для выполнения оптимизации
2.3 Построение процедуры алгоритма раздельных и налагающихся местных деформаций для расчета тонкостенных конструкций
2.3.1 Общая схема многосеточного алгоритма
2.3.2 Конечные элементы сгущающихся сеток для тонкостенных конструкций
2.3.3 О формировании итерационных уравнений
2.4 Уточненные расчетные модели кузова вагона
2.5 Динамическая модель кузова вагона-автомобилевоза
при одностороннем ударе в автосцепку
2.6 Анализ точности расчетных моделей
2.6.1 Сравнение результатов расчетов с помощью пластинчатостержневой расчетной схемы с экспериментальными данными

2.6.2 Сравнение пластинчато-стержневой и пластинчатой расчетных схем
2.6.3 Сравнение квазистатической и динамической моделей
2.7 Выводы по главе
Глава 3 Разработка методики структурно-параметрической
оптимизации кузовов грузовых вагонов
3.1 Постановка задачи оптимизации
3.2 Разработка варианта генетического алгоритма для структурнопараметрической оптимизации пластинчато-стержневых систем кузовов вагонов
3.3 Проверка работоспособности генетического алгоритма на конкретных примерах
3.4 Оптимизация несущей системы кузова вагона-автомобилевоза
3.5 Выводы по главе
Основные результаты работы и выводы
Список литературы
Приложение А Справка о внедрении работы

ВВЕДЕНИЕ
Перед вагоностроительной отраслью нашей страны стоит важнейшая задача разработки и выпуска конкурентоспособной продукции, необходимой для замены морально и физически устаревшего парка вагонов. Особого внимания при этом заслуживает проблема снижения себестоимости вагонных конструкций. Для грузовых вагонов этот вопрос в значительной степени связан с уменьшением затрат на приобретение металла, что обуславливает необходимость выполнения оптимизации несущих систем этих вагонов.
Решению задач оптимизации несущих систем вагонов посвящено большое число работ. Заслуживают внимания исследования Абузейда М., Битюцкого A.A., Болдырева А.П., Бороненко Ю.П., Булычева М. А., Вэннхейджа П., Кеглина Б.Г., Киселева С.Н., КобшцановаВ.В., Котуранова В.Н., Лозбинева В.П., Лозбинева Ф.Ю., Лукина В.В., Никольского Е.Н., Никольского Л.Н., ОвечниковаМ.Н., Погорелова Д.Ю., Савчука О.М., Ушкалова В.Ф., Хусидова В.Д., Царапкина В.А., ШадураЛ.А., Шена Г. и ряда других авторов.
В параметрическом синтезе конструкций вагонов наибольшее распространение получили традиционные подходы к решению экстремальных задач, связанные с анализом чувствительности к изменению параметров проекта. Следует отметить, что применение методик такого типа является затруднительным при поиске рациональных конструктивных решений с учетом реальных ограничений на возможность использования на каждом производстве определенного набора профилей металлопроката. В последнее десятилетие для решения этой проблемы рассматривалась возможность применения генетических итерационных схем, иначе называемых эволюционным моделированием, которые принципиально позволяют осуществлять оптимизацию на дискретных множествах параметров. В то же время синтез деформируемых объектов с помощью генетических алгоритмов подразумевает проведение многочисленных расчетов по анализу напряженно-деформированного состояния вариантов несущей системы. Весьма высокая тру-

ности, а также иными способами кодирования параметров задачи в форме хромосом. Существуют также версии алгоритмов, позволяющие находить не только глобальные, но и локальные оптимумы. Ряд версий генетических алгоритмов служат для многокритериальной оптимизации, то есть для одновременного поиска оптимального решения для нескольких целевых функций. Используются также специальные генетические алгоритмы, предназначенные для решения проблем малой размерности, не требующих ни больших популяций, ни длинных хромосом. Такие процедуры называют генетическими микроалгоритмами.
1.2 Продольная динамика подвижного состава
При создании вагонных конструкций особое внимание уделяется анализу продольной динамики подвижного состава. Результаты экспериментальных исследований показывают, что повреждаемость вагонов от продольных динамических нагрузок является одной из самых высоких. Вагоны испытывают значительные нагружения во время маневровых соударений и при переходных режимах движения поездов. Такие ударные нагрузки могут повлечь за собой повреждения не только несущей конструкции кузова, но также груза и оборудования.
Изучением ударной нагруженности подвижного состава занимались
С.В. Вершинский, В.А. Лазарян, Е.П. Блохин, Л.Н. Никольский, Б.Г. Кеглин,
В.В. Кобищанов, Д.Ю. Погорелов, А.П. Болдырев, В.А. Манашкин, Ю.В. Юрченко и многие другие ученые. Следует отметить исследования динамики подвижного состава научными коллективами ВНИИ вагоностроения (ОАО «НИИВ»), ВНИИ железнодорожного транспорта (ФГУП «ВНИИЖТ»), Московского государственного университета путей сообщения (МГУПС), Санкт-Петербургского государственного университета путей сообщения (СПбГУПС), Уральского государственного университета путей сообщения (УрГУПС),