優化車輛路徑問題的案例
46基于matlab的模擬退火算法（SA）優化車輛路徑問題（VRP） ￥40.9
基于matlab的模擬退火算法（SA）優化車輛路徑問題（VRP），在位置已知的條件下，確定車輛到各個指定位置的行程路線圖，使得路徑最短，運輸成本最低。一個位置由一臺車服務，且始于起點，返回起點，程序已調通，可直接運行。
77基于matlab的蟻群優化路徑算法，二維路徑和三維路徑優化 ￥55.9
基于matlab的蟻群優化路徑算法，二維路徑和三維路徑優化。輸出可視化最優路徑和距離迭代曲線。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。
車輛NVH開發中的源路徑貢獻分析——時域源路徑貢獻（SPC）及CAE和測試數據的集成
對于汽車駕駛員來說，在他們評價對車輛的“感覺”時，NVH效果會立刻顯現出來。
汽車的異響和摩托車的振動讓人疲累煩躁。對于試駕的客戶來說，在他們評價對車輛的“感覺”時，NVH效果會立刻顯現出來。在我們用來判斷車輛質量的各種因素中，NVH占比很高。在長途駕駛過程中，良好的NVH舒適性是最強的品牌優勢之一。所以，對于豪華車來說，良好的NVH性能是必需的；而對于其它車輛來說，任何超越對手的性能都會在品牌資產和客戶忠誠度方面獲得豐厚的回報。
優化噪聲與振動
發動機的振動能量經過發動機懸置傳遞到車輛結構，然后通過汽車座椅傳遞給駕駛員。而來源相同的能量經過類似路徑傳遞到車輛結構，經駕駛室放大之后，變成了噪聲。因此，優化這些因素對整個車輛的體驗來說是至關重要的。
計算機輔助工程（CAE）與測試過程的集成
CAE和測試部門都必須努力提供平穩、安靜的車輛。無論是什么項目——從標準模型迭代到開發新的最前沿的創新驅動車輛，例如混合動力驅動汽車，NVH都是非常重要的。此外，設計師們都受到了排放限制的約束，并且要面對不斷縮短的開發時間的壓力。
Brüel & Kj?r提供的工具可以洞悉NVH過程，并將聲音分解到其部件源和所經過的路徑上。對于NVH測試工程師和CAE分析來說這些工具都非常有用。在開發過程中，通過高度逼真的模擬器試聽NVH，我們在NVH試驗工程師和CAE分析之間搭起了一座橋梁。
源路徑貢獻
識別我們聽到和感覺到的聲振的來源對于制造舒適的車輛是至關重要的。機器不可避免地會產生我們聽到和感覺到的各種聲振結果。 然而，為了改善體驗，我們僅僅了解幅值和感覺是遠遠不夠的。為了減少聲振源，我們需要詳細了解各個源的貢獻。 為了消減聲振能量的傳遞路徑，我們需要了解它是如何通過結構和空氣傳播的。
展開 自動駕駛4WS車輛路徑跟蹤最優控制算法仿真
本文研究目標是車輛快速穩定地進行路徑跟蹤，屬于車輛操縱穩定性問題，因此在建模時不考慮車輛的側傾運動，建立車輛模型如圖1所示。
圖1 車輛單軌模型
在圖1中，坐標系。秒Z為車輛坐標系，坐標系OXY為大地坐標系。假設車輛模型為單軌模型，即只考慮車輛橫向、縱向和橫擺運動，經過受力分析，四輪轉向模型如下：
3 模型預測控制算法設計
模型預測的機理可以描述為：在每一個采樣時刻，根據獲得的當前測量信息，在線求解一個有限時域開環優化問題 ，并將得到的控制序列的第一個元素作為被控對象，在下一個采樣時刻，重復上述過程，用新的測量值刷新優化問題并重新求解。故將此算法分為三部分進行設計。
3.1 預測方程建立
由（9）式可看出，本文所建立的車輛動力學模型是非線性的，對于復雜系統來說，非線性模型的在線求解難度比較大,很難滿足自動駕駛車輛控制實時性的要求。為了計算簡便 ，需要對此模型進行線性化近似。
展開 
基于線性變參數系統的四輪轉向自主地面車輛路徑跟蹤控制及實驗驗證
來源 | 同濟智能車研究所
編者按：近年來，隨著汽車智能化技術的飛速發展，軌跡跟蹤控制作為智能車輛的重點研究問題，成為國內外學者廣泛關注的熱點。四輪轉向車輛可控自由度高，能有效改善車輛行駛的操縱性、穩定性及安全性，是汽車未來發展的重要方向之一。目前大多數的軌跡跟蹤控制的研究集中于前輪轉向的車輛上，而對四輪轉向車輛的軌跡跟蹤控制的關注較少。這篇文章提出了一種基于四輪轉向自主地面車輛的路徑跟蹤控制方法，具有前瞻性的研究意義。
摘要：在本研究中，提出了一種新型四輪轉向電動汽車作為自主地面車輛。本文的目的是研究四輪轉向自主地面車輛智能駕駛的路徑跟蹤控制算法。在單軌模型的基礎上，建立了用于軌跡跟蹤控制器設計的軌跡跟蹤模型。接著建立了線性變參數系統模型，使路徑跟蹤控制器能夠適應不同的縱向速度和路面摩擦系數。再者，設計了一種用于路徑跟蹤的線性二次型調節器控制器，并進行了穩定性分析。為了消除干擾引起的誤差，將前饋控制與線性二次型調節器控制器相結合。
為了驗證所設計控制器的路徑跟蹤性能，基于在CarSim中建立的高保真整車模型進行了數值仿真。此外，還進行了實際道路試驗。仿真和實驗結果表明，所設計的控制器具有良好的路徑跟蹤性能。另外，路徑跟蹤控制器對不同的縱向速度和路面摩擦系數具有良好的魯棒性。
關鍵詞：四輪轉向，自主地面車輛，路徑跟蹤，線性變參數系統
1 引言
近年來，隨著各種交通問題（包括擁堵和事故）的增加，自主地面車輛（AGV）已成為研究的熱點。
展開 優化軟件OPTIMUS案例—車輛前部結構優化設計(PAMCRASH、MADYMO)
在本案例演示了如何使用OPTIMUS通過改變車輛前部結構（圖1）的剛度特性使得在90度側碰過程中假人身上產生的總載荷最小。OPTIMUS集成了碰撞分析的仿真工作流、驅動碰撞分析軟件、探索設計空間并優化剛度特性。
優化軟件OPTIMUS案例—車輛前部結構優化設計(PAMCRASH、MADYMO).pdf
分布式制冷壓力傳感器實現能耗最優化的路徑？
分布式制冷壓力傳感器在制冷系統中的應用，不僅提升了性能，更為能耗的最優化找到了一條清晰的路徑。通過實時數據采集、自適應控制、智能系統整合、機器學習應用以及定期維護，能夠有效提高制冷系統的能源利用效率。這不僅有助于降低運營成本，更在全球節能減排的背景下，貢獻了重要的力量。
分布式制冷壓力傳感器實現能耗最優化路徑
1、精準監測與實時反饋
·多點布局監測：在制冷系統蒸發器、冷凝器等關鍵部位分布安裝壓力傳感器，全面實時監測壓力，獲取系統各環節壓力數據。
·快速反饋機制：傳感器實時將壓力數據反饋給控制系統，讓系統迅速掌握壓力變化，為調控提供依據。
2、智能調控策略
·自適應控制：控制系統依壓力數據，自適應調節壓縮機、膨脹閥等設備。如蒸發器壓力低，降低壓縮機轉速，減少能耗。
·預測性調控：借助數據分析與機器學習，根據歷史壓力數據預測系統運行趨勢，提前調整設備，避免不必要能耗。
3、系統協同優化
·設備間協同：通過壓力數據共享，實現制冷系統各設備協同工作。如冷凝器與蒸發器壓力關聯調控，提升整體效率。
·與環境聯動：結合環境溫度、濕度等因素及壓力數據，優化制冷策略，實現能耗與制冷需求平衡。
文章來源： https://www.zhboyang.com/news/wenda/7214.html
展開 生產制造 | SMIRT自動優化DieNC 銑床頁面路徑中的共線點
SMIRT在數控（NC）刀具路徑中，提供共線點移除，共線點如果沒有進行有效移除，會造成大量的文件冗余數據、指令增多、數控系統不穩定等等不良影響，直接降低加工效率，導致用戶體驗感較差。
01
共線點移除直接減小文件大小
背 景：數控程序文件的大小會影響數據傳輸和存儲。在刀具路徑中，如果存在大量共線點，文件中就會包含冗余的數據。例如，當生成刀具路徑時，軟件可能會在一條直線上記錄多個非常接近甚至共線的點。
解 釋：共線點移除功能可以識別并刪除這些多余的點，從而使刀具路徑文件的大小顯著減小。這對于數控系統的存儲資源是很有幫助的，特別是在處理復雜的零件加工程序時。較小的文件傳輸速度更快，在將程序從編程計算機傳輸到數控設備時，可以節省傳輸時間，提高生產效率。
02
共線點移除提高加工效率
背 景：數控設備在加工過程中，需要根據刀具路徑中的點來控制刀具的運動。當刀具路徑中有共線點時，機床的控制系統需要頻繁處理這些多余的點，導致控制指令增多。
解 釋：通過移除共線點，刀具可以以更簡潔、更連續的方式沿著加工路徑運動。例如，在進行直線輪廓加工時，沒有共線點的干擾，機床可以按照更高效的直線插補指令進行加工，減少了不必要的加減速過程。這樣可以縮短加工時間，提高加工效率，尤其在批量生產或加工大型復雜零件時，這種效率提升更為明顯。
03
共線點移除優化刀具路徑精度
背 景：在刀具路徑規劃中，過多的共線點可能會引入計算誤差。由于數控系統在處理刀具路徑時是基于離散的點來計算刀具位置的，多余的共線點會增加計算的復雜性。
解 釋：移除共線點后，刀具路徑的數學描述更加簡潔和準確。這有助于提高加工精度，因為數控系統可以更準確地按照優化后的路徑控制刀具運動。例如，在進行高精度的模具加工時，精確的刀具路徑可以保證模具表面的質量和尺寸精度，減少后續的修整工作。
展開 車輛行駛舒適性優化
車輛的懸掛系統對車輛的乘坐舒適度和駕駛性能有著重要影響，而舒適度和駕駛性能往往又是兩個相互沖突的要求，所有必須通過優化車輛的懸掛系統，使得車輛同時滿足車輛舒適度和良好駕駛性能要求，modeFRONTIER時多目標優化軟件，能夠方便準確的解決多個目標相互矛盾的優化問題，提高數據支持工程師的設計工作效率。
純電驅動車輛動力總成的優化與比較研究
ATC方法特別適合于解決類似汽車優化設計問題，即整車/系統由眾多子系統和部件組合而成，且子系統/部件之間存在著相互耦合關系。在ATC架構的每一個層級中，都包含有優化模型 P與分析模型r。其中，優化模型P通過調用分析模型r獲得設計響應。
1.2 ATC優化架構設計
鑒于純電驅動電動汽車的動力總成大都由驅動電機、減速器、傳動軸、驅動輪等部件組成，因此本文選用ATC優化架構處理中央驅動式、輪邊驅動式和輪轂直驅式這三種動力總成的優化設計問題。本文建立了2層的ATC優化設計架構。其中，系統層級主要用來處理純電驅動電動汽車的性能、能耗及動力總成的總成本。而對于動力總成中最為關鍵的部件-驅動電機，則在子系統/部件層級中予以優化。圖1所示的是本文所建立的ATC優化架構的層級示意圖。
圖2 基于ATC方法的動力總成優化架構
2 系統層級優化問題
根據上述ATC架構的劃分， 本文使用SIGHT軟件進行優化架構設計。其中，在系統層級中，主要分析與優化車輛的動力性能、能量經濟性與整個動力總成的制造成本等。因此，對于系統層級中的優化模型和分析模型作如下處理。
2.1 優化模型
在系統層級中，選用遺傳算法（ genetic algorithm，簡稱GA）作為優化模型中的優化算法。這主要是因為在系統層級的仿真模型中，復雜度高、非線性強、且不連續。因此，基于啟發式的進化算法更易于尋找到全局最優解/解集。而遺傳算法是啟發式進化算法中應用范圍較廣、適用性較好的一種優化算法。
展開 基于HyperWorks的車輛板簧支架優化設計
1 前言
車輛板簧支架是重型車連接車架與板簧的零件，受到來自板簧方面的載荷，較易受到破壞，所以設計時對其強度要求較高。
近年來車輛輕量化的呼聲愈來愈高，所以各類鑄件支架等都要求在滿足強度要求的情況下質量最小，因此在工程概念設計初期，非常有必要對其進行優化設計，使得零件材料布置合理，以滿足強度和輕量化要求。
本文以某重型貨車板簧支架為優化設計對象，CAE分析軟件HyperWorks平臺中的solidThinking Inspire工具，以密度法為理論依據對板簧支架進行拓撲優化，并根據拓撲優化結果進行詳細數模設計。該方法在產品設計初期可以根據實際工況快速得到模型拓撲骨架，進而進行詳細設計，縮短開發周期，保證產品性能。
2 拓撲優化數學模型
拓撲優化是一種根據約束、載荷及優化目標而尋求結構材料最佳分配的優化方法，可采用殼單元或者實體單元來定義設計空
間，并用Homogenization(均質化)和Density(密度法)來定義材料流動規律。一般應用于產品結構設計的初始概念階段。
優化設計有三要素，即設計變量、目標函數和約束條件，他根據不同的設計要求而有所不同。目前常用的連續體拓撲優化方
法有均勻化方法、變密度法和漸進結構優化法等。文中采用變密度法進行板簧支架的拓撲優化，其基本思想是引入一種假想的密度值在（0～1）之間的密度可變材料，將連續結構體離散為有限元模型后，以每個單元的密度為設計變量，將結構的拓撲優化問題轉化為單元材料的最優分布問題。
展開 
車輛用鋼板彈簧的可靠性優化設計
車輛用鋼板彈簧的可靠性優化設計
Simufact助力愛達克集團實現復雜車輛組件的變形優化
在一個聯合項目中，愛達克集團與Simufact公司，為德國商用車提供專用車輛組件仿真，加快了制造特殊用途汽車總成爪形聯軸器的時間。
客戶背景
愛達克集團作為全球最大的獨立工程設計公司之一，于1969年成立于德國（富爾達），在全球擁有8500 多名員工。在汽車行業中，愛達克集團肩負著汽車性能和適應性的重要使命，尤其是針對全球化整車廠及其供應商以及所有的新能源汽車公司。
愛達克集團根據用戶要求,開發新概念和提供工程設計解決方案,以滿足未來的交通領域需要。除了整車系統、汽車衍生產品及模具,愛達克公司還進行建模、樣車、特種車輛的開發以及小規模的生產。
挑戰
在車輛結構中，焊接工藝是用于連接車身和結構部件的方法。定制專用的設計組件特別適用于特殊用途車輛。由于它們是小批量生產的，通常在一定范圍內，具有高度的差異性。
在實踐中，工程師在制造這些復雜的組件時面臨著要求高、成本高的挑戰:
√ 高制造成本與高生產成本同時存在
√ 成本密集型的“試錯”測試會產生很高的工作壓力
√ 小批量裝配的特點是無利可圖和缺乏經驗
√ 隨后的規劃風險增加
解決方案
成本密集和技術要求高的生產過程可以通過模擬仿真來實現，從而大大降低工作量和成本。利用Simufact仿真軟件的專業知識，EDAG工程公司減少了制造特殊用途汽車總成聯軸器顎叉構件的時間。
√ Simufact Welding描述了工件的力學特性，例如焊接過程中由于熱沖擊而產生的變形和應力。
√ Simufact Welding為工程問題提供了最優解決方案，通過焊接仿真優化重型拖拉機耦合爪形交叉構件的變形。
結果
該仿真的項目結果表明，#可以用來預測臨界偏差所需的最終尺寸，并優化結果。
展開 如何使用VI-grade的工具鏈優化車輛在紐北的性能
同時在仿真中保留了與其他VI-CarRealTime車輛動力學仿真相同的輸出通道，便于對數據進行后處理，對車輛模型進行進一步優化。同時可以使用VI-CarRealTime中自帶的DOE功能，分析不同參數對圈速的影響。
? 在車輛的概念階段，可以通過離線仿真定位出，如果想要達到某個圈速目標，車重，動力，氣動，輪胎大概要達到什么樣的性能，以及分析不同參數對圈速敏感程度
? 在車輛的設計階段，可以優化懸架的K&C特性，動力系統分配策略等
? 在車輛的調教階段，可以對調教參數進行敏感性分析，查看不同調教對圈速的影響
Bmw Team Brasil分析不同調教對圈速的影響
針對于紐北賽道，即路面具有高低起伏，路肩特征明顯，賽道長的賽道，如果采用最優控制法，會導致最優控制問題的構建更加復雜（需要考慮路面起伏，路肩對賽車性能的影響），導致計算的時間過長。特別是對于一圈長22km的賽道，優化步長的選取問題也會出現。我們在構建優化的模型時，需要去優化路線和車輛模型的輸入，對于路線，1m作為優化步長其實已經比較小了，22km的賽道就有22000個節點，我們需要對22000個節點逐個計算，最終找到最優的一條路線。但對于車輛模型，一般的動力學模型的計算步長是0.001s（對于動力學的計算，如果是采用4階龍格-庫塔積分方法，0.001s是比較合適的，如果大于0.001s,則計算精度會下降，如果小于0.001s,則計算量會增大但給計算精度帶來的收益沒有那么大），假設我們的車速為300km/h，0.001s換算成距離就是0.083m一個迭代步長，這比1m的路徑迭代步長要小得多。
如果采用準靜態仿真計算方法，則無法考慮到地面起伏，路肩給車輛動態，輪胎載荷變化帶來的影響。因為準靜態仿真的計算方法是基于路線的曲率、車輛的性能做的圈速估計，無法體現路面特征。
展開 Pumplinx車輛行業CFD應用與CFturbo葉輪機械優化設計
pumplinx活動：
海基科技將于2016年6月22日在上海舉辦“Pumplinx車輛行業CFD應用技術沙龍”。屆時將為您介紹國外車輛行業的最新應用以及國內同行業的研究進展，海基科技誠邀您參加并參與交流討論，共同推進國內車輛行業CAE應用水平。
詳情請點擊：http://www.hikeytech.com/index.php?m=Article&a=show&id=383&atcatid=66
報名請點擊：https://jinshuju.net/f/KWGt9K
CFturbo活動：
海基科技將聯合CFturbo software & Engineering 公司于2016年6月23日在上海舉辦“CFturbo葉輪機械優化設計技術沙龍”活動，屆時將由來自德國CFturbo公司的葉輪機械設計專家為您帶來前沿的葉輪機械設計報告、國外設計理念、成功設計案例、CFturbo最新研發進展和在葉輪機械設計領域所取得成果分享。海基科技誠邀您參加。
詳情請點擊：http://www.hikeytech.com/index.php?m=Article&a=show&id=384&atcatid=66
報名請點擊：https://jinshuju.net/f/F6xC5w
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