基于GADS工具箱及并行计算的汽车抗撞构件优化设计
针对新型汽车薄壁抗撞构件，为得到其最佳缓冲特性，以结构的吸能最大为目标，采用响应面方法将结构的吸能性表示为设计变量的近似显式函数，建立优化模型。为提高求解效率，在IBM云计算平台上以MPI消息传递方式并行计算样本点的结构分析。常用的序列二次规划优化解法适用于求解凸规划问题，要求目标函数的海塞矩阵正定，由于汽车薄壁抗撞构件模型的目标函数海塞矩阵存在非正定的情况，因此本文基于MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱(GADS)，编制遗传算法优化求解程序，使之能更可靠地获得全局最优解。结果表明：采用并行计算提高结构优化求解效率4倍以上；优化后结构的吸能特性提高70％以上；验证了GADS工具箱在求解此类优化问题上的有效性和方便性，具有广泛的推广使用价值。
汽车抗撞构件 缓冲特性 结构吸能性 最大化理论 响应面方法 海塞矩阵 求解效率
孙海龙 隋允康 叶红玲
北京工业大学机械工程与应用电子技术学院,北京100124,大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室,大连116023
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2011-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）