基于近似模型的电动汽车前风窗玻璃除霜性能优化

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2019, Vol. 33 ›› Issue (3): 21-27.

基于近似模型的电动汽车前风窗玻璃除霜性能优化

李　旭，崔行振，王建春，管德永

山东科技大学交通学院

出版日期:2019-03-25 发布日期:2019-03-25
作者简介:李旭，女，博士，副教授，主要从事汽车车身数字化、智能化设计研究。

Online:2019-03-25 Published:2019-03-25

摘要/Abstract

摘要： 建立某款电动汽车的除霜仿真三维模型。定义该车型除霜出风口的格栅偏转角度为设计变量，通过拉丁超立方设计选定30组试验样本点，目标函数为前风窗玻璃内表面的部分区域平均风速。拟合得到Kriging近似模型，利用多岛遗传算法对该近似模型进行优化设计。研究结果表明：优化后前挡风玻璃的视野A区和A′区的近壁面平均速度分布均匀，低速区减少，通过除霜瞬态模拟分析发现，该款车型的除霜性能得到提高，满足国标对汽车的除霜性能要求。

关键词: 电动汽车, 除霜, Kriging模型, 多岛遗传算法

中图分类号:

U461.1

. 基于近似模型的电动汽车前风窗玻璃除霜性能优化[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(3): 21-27.

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