基于遗传算法的V6发动机冷却模块振动优化与仿真验证

本文主要探讨了在2013年的研究工作中，针对汽车怠速运行时的主要振动噪声源——发动机冷却模块(CRFM)，特别是当其在开启空调状态下产生的冷却模块振动问题。研究对象为一款轿车的V6发动机冷却模块，通过结合数值仿真与实际试验的对比分析，深入探究了冷却模块振动的影响因素。 作者构建了一个详细的冷却模块振动模型，利用Matlab这一强大的工具，实施了能量解耦理论和Newmark-Beta算法来模拟振动行为。这个模型考虑了车架和风扇的振动相互作用，以全面评估冷却模块的动态特性。在这个过程中，车架的刚度和阻尼，以及风扇的旋转速度和质量等因素都作为关键输入变量。 进一步，文章引入了混合遗传算法进行优化。遗传算法是一种全局优化方法，通过模拟自然选择和遗传过程，寻找减振连接块的最佳设计参数组合，以最小化冷却模块的振动水平。这种方法在处理多目标优化问题时具有显著优势，能够有效地探索设计空间并找到接近最优解的解决方案。 经过遗传算法的优化后，研究成果得到了仿真和实测数据的验证，这表明提出的振动优化策略在理论上和实践上都是有效的。该研究不仅提高了冷却模块的振动控制性能，也对汽车振动噪声控制技术的发展做出了贡献，对于提升驾驶舒适性和降低环境噪音具有重要意义。 关键词：冷却模块、振动优化、遗传算法。本研究论文被归类在工程技术领域，特别是在车辆工程和振动冲击的研究范围内，其创新性的振动控制策略和技术细节对于相关领域的工程师和研究人员具有很高的参考价值。