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IJMSD | 同济大学吴光强教授团队:双质量飞轮的参数影响规律分析及优化设计

已有 1046 次阅读 2023-8-29 15:47 |个人分类:IJMSD|系统分类:论文交流

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图 文 导 读

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相较于传统的离合器扭转减振器(clutch torsional damper, CTD),双质量飞轮(dual mass flywheel, DMF)具有低刚度、大阻尼及大转角的特点,能提供更好的减振效果。然而,双质量飞轮性能参数较多,且各参数均可能对飞轮减振性能产生重要影响。因此,研究双质量飞轮的性能参数对其减振效果的影响规律,提出合理的参数优化方法,对指导双质量飞轮产品的设计与开发具有实际工程意义。

同济大学吴光强教授团队在《国际机械系统动力学学报(英文)》(International Journal of Mechanical System Dynamics, IJMSD)发表“双质量飞轮的参数影响规律分析及优化设计”研究论文。该文首先建立了试验车辆的整车动力传动系统模型;其次对车辆进行实车道路试验,分析双质量飞轮的减振效果,并将试验结果与整车动力传动系统模型的仿真结果进行对比,验证了模型的准确性;进而借助该模型研究了双质量飞轮的动力学参数,如转动惯量比、刚度和阻尼比等对其减振性能的影响规律;最后,采用被动选取法、多目标粒子群算法和基于非支配排序的遗传算法分别求解双质量飞轮参数优化设计的多目标优化问题,分析了不同优化算法对飞轮减振的提升效果。结果表明,当双质量飞轮的转动惯量比增大时,其减振效果先增大后减小,当转动惯量比为0.9时,其吸振能力最好,且双质量飞轮的吸振能力随着扭转刚度和阻尼比的增加而降低;此外,由不同迭代次数下3种优化算法的比较结果可知,基于非支配排序的遗传算法在较高迭代次数下获得的帕累托前沿点的数量、收敛性和分布均匀性表现最佳。该研究为分析双质量飞轮的减振效果以及提升其车用时的减振能力,提供了较为完整的试验、建模、分析与优化方法。通过试验、仿真及算法迭代相结合的方式,可大幅提升优化设计效率和效果,从而为相关产品的开发与升级奠定了理论和方法基础。


The influence of the dynamic parameters of a dual mass flywheel (DMF) on its vibration reduction performance is analyzed, and several optimization algorithms are used to carry out multiobjective DMF optimization design. First, the vehicle powertrain system is modeled according to the parameter configuration of the test vehicle. The accuracy of the model is verified by comparing the simulation data with the test results. Then, the model is used to analyze the influence of the moment of inertia ratio, torsional stiffness, and damping in reducing DMF vibration. The speed fluctuation amplitude at the transmission input shaft and the natural frequency of the vehicle are taken as the optimization objectives. The passive selection method, multiobjective particle swarm optimization, and the nondominated sorting genetic algorithm based on an elite strategy are used to carry out DMF multiobjective optimization design. The advantages and disadvantages of these algorithms are evaluated, and the best optimization algorithm is selected.

Keywords:

dual mass flywheel, 

vehicle powertrain system, 

multiobjective optimization, 

multiobjectiveparticle swarm optimization, 

nondominated sorting genetic algorithm based on an elite strategy

DOI: 10.1002/msd2.12046

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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/msd2.12046

Cite this article: Wu G, Zhao G. Parameter influence law analysis and optimal design of a dual mass flywheel. Int J Mech Syst Dyn. 2022;2(2):165-177.


该文亮点:

1.建立了试验车辆的整车动力传动系统模型,并将模型仿真结果与实车道路试验结果进行对比,从而验证了模型的准确性;
2. 借助该模型研究了双质量飞轮的多个动力学参数对其减振性能的影响规律;
3. 采用3种算法进行双质量飞轮多目标优化设计,评估了各算法的优缺点,并选出最优算法。


Highlights:

  1. The vehicle powertrain system is modeled according to the parameter configuration of the test vehicle. The accuracy of the model is verified by comparing the simulation data with the test results.
  2. The influences of the dynamic parameters of dual mass flywheel (DMF) in reducing vibration are analyzed by using the verified model.
  3. Three algorithms are adopted to accomplish the multiobjective optimization design for DMF. The advantages and disadvantages of the algorithms are evaluated, and the best optimization algorithm is selected.


作 者 简 介

吴光强.jpg吴光强 同济大学教授、博士生导师,东京大学客员教授、美国汽车工程师学会(Society of Automotive Engineers, SAE)Fellow、美国机械工程师协会(American Society of Mechanical Engineers, ASME)Fellow。长期从事汽车先进设计与协同仿真理论及方法、汽车非线性动力学与智能控制,智能驾驶技术(ADAS/Autonomous),整车动力学集成控制(AESP/ACC/PDCC)及各种自动变速器(AT/AMT/DCT/CVT)等方面的理论与技术研究。在国内外重要学术刊物及国际学术会议上发表论文400余篇,其中300余篇被SCI/EI收录;出版专著4部;获国家发明专利50项、计算机软件著作权32项;作为第一完成人获省部级技术发明奖、科技进步奖10项、省部级教学成果奖5项,并获霍英东教育基金会高等院校青年教师基金奖、通用汽车中国高校汽车领域创新人才奖等10余项人才奖励。

赵国强.jpg赵国强 同济大学硕士研究生,发表论文2篇。主要研究方向为汽车动力传动系统的振动噪声分析与优化。



期 刊 简 介

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IJMSD由来自18个国家的20位院士、17位国际学会主席、20位国际期刊主编等69位科学家和国际出版巨头美国Wiley出版社合作创立。主编为南京理工大学芮筱亭院士,3位合作主编分别是加拿大皇家学会会士、加拿大工程院院士、欧洲科学院院士、加拿大麦吉尔大学Marco Amabili院士,国际理论与应用力学联盟(IUTAM)前司库、国际多体系统动力学协会(IMSD)前主席、德国斯图加特大学Peter Eberhard教授和美国工程院及科学院两院院士、欧洲科学院外籍院士、中国科学院外籍院士、美国工程科学协会前主席、美国西北大学Yonggang Huang院士

IJMSD旨在用机械系统动力学科学与技术为现代装备设计、制造、试验、评估和使用全生命周期性能的提升提供先进的理论、软件、方法、器件、标准,为全球科学家和工程专家提供广泛的机械系统动力学国际交流平台。IJMSD强调从“系统”视角及系统级工具理解动力学,所涉及的机械系统不仅包括各种不同尺度的机械系统和结构,还包括具有多物理场/多学科特征的综合机械系统。

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1 杨正瓴

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