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Surrogate-based aerodynamic shape optimization for train geometry design
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AI
DOI：10.1016/j.jweia.2025.106044.png)
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摘要
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本文提出了一种增强的列车模型参数化构造方法，用于处理形状优化问题。列车的形状尺寸参数首次在全局优化中得到充分实施。横截面积和车辆体积被作为非线性约束考虑，从而使优化结果尽可能接近规格要求。采用了一种优化算法和代理评估流程，以促进大规模数值模拟的设计优化。为验证所设计代理基础的优化方法的有效性，以典型高速列车ICE 3的头车为例，从减阻和侧风稳定性角度考虑了其气动外形优化问题。计算流体动力学（CFD）模拟结果和方差分析（ANOVA）测试为初始变量设计空间提供了见解。这些结果表明，列车匀直段的长度对阻力系数有显著贡献，而列车高度是侧向力系数最关键的设计参数。针对无侧风时的阻力系数和有侧风时的侧向力系数，分别开发了两个单目标优化流程以最小化这两个目标，结果使阻力系数和侧向力系数分别降低了约22.30%和24.31%。在此基础上，执行了多目标优化流程以获得帕累托前沿。尽管侧向力系数的优化强度明显高于阻力系数，但相对变化表明两个目标具有相同量级的重要性。
Keyword:
Shape optimization
Train aerodynamics
Drag reduction
Crosswind stability
Multi-objective optimization
期刊
IF:
4.9
论文数:
5.2K
被引数:
2.2W
机构
引用论文
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