Multi-Objective Topological Optimization of Support Frame for High-Speed and Heavy-Load Triangle Track Wheel Based on Analytic Hierarchy Process
Notice bibliographique
Résumé
The high-speed, heavy-load and changeable triangle track wheel is a motion device that can carry out interchange between the track wheel and tire in an ordinary vehicle. The topology optimization for the support frame can reduce weight and improve the maneuverability of the vehicle. However, it is difficult to consider simultaneously its weight, stiffness and modal in the process of the structure optimization. Thus, a topology optimization method for multi-objective and multi-working-condition is proposed based on the AHP (analytic hierarchy process) and average frequency method. Firstly, considering the static multi-stiffness target and dynamic vibration frequency target, using the compromise programming method and average frequency method, the objective function of the multi-objective and multi-working-condition topology optimization is established. Then, based on the optimization target, design criteria and indexes, the lightweight hierarchical structure model of the support frame consisting of three levels and eight weight factors is established. Values of 8 weight coefficients of the multi-objective topology optimization are determined through solving the weight factor judgment matrix. Finally, considering the multi-working-condition, taking the minimum objective function of the static and dynamic characteristics as target, and the volume ratio is 50% as boundary, the mathematical model of the topology optimization is established. Simulation results show that the stiffness and strength of the support frame are improved respectively by 74.3% and 1.3% while its weight is reduced by 16.3%. This method also provides a new way to the lightweight design for other large, heavy and multi-condition equipment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».