盘式制动器热—机耦合特性仿真分析与结构优化.caj

盘式制动器热—机耦合特性仿真分析与结构优化
作者 : 许增辉
学位授予单位 : 浙江大学
学位名称 : 硕士
导师姓名 : 胡树根;黄长林
学位年度 : 2018
关键词 : 盘式制动器；耦合特性；仿真分析
摘要 : 制动器作为汽车制动系统的核心部件,在汽车安全和舒适驾驶方面有着举足轻重的作用。盘式制动器的制动过程是一个复杂的涉及应力场、温度场变化的热-机耦合问题。本文采用有限元方法研究分析制动器制动过程中的热-机耦合现象,基于分析结果,结合正交试验设计方法和神经网络算法对制动盘进行结构优化设计。首先,查阅国内外相关领域的文献,研究热-机耦合过程中涉及的接触理论、摩擦生热理论、热传导理论,推导盘式制动器温度热传导方程,确定热流输入和对流散热的边界条件(第一、二章)。基于此理论研究,针对某中小型SUV的前轮制动器,应用SolidWorks软件建立三维模型,并导入ABAQUS中进行网格划分、载荷约束、边界条件施加,完成盘式制动器热-机耦合有限元模型的创建(第三章)。在此基础上,对制动器热-机耦合有限元模型进行仿真,并采用制动器台架试验的数据对比分析有限元仿真结果,验证制动器热-机耦合有限元模型的准确性。结合有限元仿真结果研究制动器热-机耦合特性,从径向、周向、轴向三个维度分析制动盘温度场和应力场以及制动盘DTV的变化规律(第四章)。最后,结合盘式制动器热-机耦合分析结果,选定制动盘结构影响因素,应用正交试验设计方法,对制动盘结构进行优化。采用极差分析法分析正交试验结果,获得主次影响因素;采用综合评分法对正交试验结果进行多目标优化,获得制动盘初步优化结果组合方案。结合神经网络算法,提出了一种基于正交试验的神经网络制动盘结构参数优化方法,降低计算成本,提升制动盘结构设计精度。应用MATLAB建立神经网络模型;将正交试验的试验安排和试验结果数据进行归一化处理后作为样本数据训练出制动盘结构优化神经网络模型;并用该模型对正交试验结构参数因素水平范围内的制动盘结构组合进行结果预测,筛选出最优的制动盘结构组合方案,对比原始制动盘结构与两种制动盘结构优化组合方案,发现制动盘热-机耦合性能明显提升(第五章)。