Optimization Analysis of R im Deflation Device Based on Genetic Algorithm
吴中元何子籤黄永博
WU Zhong-yuan et al
中汽研汽车检验中心(武汉)有限公司湖北武汉430056
摘要：针对爆胎现象，开发出一种快速放气的模拟爆胎装置；结合轮辎放气模拟装置 的结构特点和放气时间的影响因素间非线性关系，提出一种基于神经网络的放气规 律模型；通过遗传算法对各影响因素进行全局寻优得到最短放气时间的影响因素组
合。在满足爆胎试验的要求下，结合实际案例，证明优化后的影响因素组合是行之有
效的。
关键词：轮辎放气模拟装置放气规律模型神经网络遗传算法
Abstract Aiming at the phenomenon of tire blow out,a kind of tire blow out
simulation device was developed.Combined with the structural characteristics of rim
deflation simulation device and the nonlinear relationship between the influencing factors of deflation time,a deflation rule model based on neural network was proposed.The influence factors combination of the shortest deflation time was obtained by global optimization of each influencing factor by genetic algorithm.In order to meet the requirements of tire burst test,combined with practical cases,it is proved that the optimized combination of influencing factors is feasible and effective. Key words rim deflation simulation device;outgassing rule model;neural network; genetic algorithm
中图分类号:U463.343文献标识码:A文章编号：1004-0226(2021)03008305第一作者：吴中元，男，1990年
07月生，工程师，现从事汽车安
全性能测试。
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1前言
汽车已经成为人们生产生活中不可缺少的工具，在为人们带来方便和迅捷的同时，也会给人们造成生命和财产的巨大损失。据统计显示，近年来我国高速公路安全事故中，爆胎事故占65%以上巴事故死亡人数占总数的49.81%，受伤人数占63.94%，直接财产损失占总损失的43,38%[2]o显而易见，汽车爆胎是道路交通事故的头号杀手!怎样最大限度地减少由于轮胎爆胎而引发的交通事故，尤其是防范由此引发的死伤事故，已经引起社会各界的关注。因此，爆胎应急安全技术研究成为了国内外的共同课题。现阶段的爆胎道路试验，常用的爆胎方法有击法、爆破法和轮辎放气法等。击法和爆破法的实验材料受到国家严格的管控，获取困难，同时也存在不安全性和重复性差等问题；轮辎放气法重复性好、爆胎效果理想，可是密封要求高，需要对每种型号的轮辎制作特定的放气装置而成本高、周期长。针对以往模拟汽车爆胎试验存在的不足，以放气时间为研究对象，通过构建压力与时间关系模型，到该装置下放气时间最短的最优方案（放气口径、数量），达到放气时间短、爆胎效果好、成本较低的效果。
2轮辐放气裝置结构及特性分析
爆胎应急安全装置，是汽车的一项被动安全产品。它能有效在车辆发生爆胎瞬间，避免轮毂与地面接触，使车
Q）写Z OaiSJltiEllS T E CHNIC FORUM '^g/'JS/SPECIAL PURPOSE VEHICLE
辆转向力及制动力仍然可控的行驶一段距离，第一时间保证人员及车辆安全。爆胎应急安全装置安装在车轮轮槽部位，主要由支撑圆环、弹性钢带和锁紧机构组成，其结构如图1所示。通，气缸上腔连通大气，进而过渡储气室中的导环上下产生压力差，加速推进导环开启，快速实现轮胎放气，轮網放气装置结构特性，如图2所示。
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图丄爆胎应急安全装置结构图血
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图2轮搁放气装置绪构特性图
由于车辆爆胎是瞬间释放轮胎内的气体，过程非常迅速。为此，研究远程控制模拟爆胎装置具有重大意义。模拟爆胎时对装置性能要求很高，具有不漏气、定时定点及远程操控放气等特点。为此，开发了一套气缸式快速放气装置。该装置由支管轮毂、过渡储气室、执行构件和控制模块四部分组成。支管轮毂是为释放轮胎气体的输出口，由多个折弯支管与轮辅焊接引出，其在轮辎上的破口即为轮辎轮槽一圈部位；过渡储气室是一种导环与圆柱缸体通过直线滑动形成的气密滑轨，其圆柱体外壁一圈引出多个破口，外壁破口与支管轮毂引出的折弯支管通过气密管路连接形成密闭回路；执行构件为轮胎放气的先导部件，由气缸和导环构成，导环与气缸活塞杆连接，使导环能在过渡储气室中快速进退；控制模块由电磁阀及无线模块组成，电磁阀控制气缸的进退动作，无线模块主导电磁阀的换向动作，进而控制气缸进退功能。
轮辎放气装置在工作前，先把过渡储气室中导环压入圆柱缸体中，使轮胎、支管轮辎和过渡储气室形
成一个密闭气室。此时，控制模块中的电磁阀进气路与气缸中上腔连通，从而形成装置内气体使过渡储气室中导环处于平衡状态。一旦模拟爆胎时，控制模块给电磁阀信号，其阀体立刻换向，从而控制模块中的电磁阀进气路与气缸下腔连
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依据轮辎放气装置的结构特点，影响其放气快慢的因素主要有支管轮辎和过渡储气室的管路长度、数量及直径，过渡储气室导环截面积，过渡储气室中导环与圆柱缸体的滑移装配性，气缸的缸径，控制模块与气缸连接的管路直径等因素，其影响因素如图3所示。
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S3放气吋间感崎因素
由于支管轮牺和过渡储气室中管的弯曲折叠易造成管路堵塞，以及安装空间有限，因此安装后选择最短的管路为宜；过渡储气室中导环与圆柱缸体的滑移装配是整个装置密封的难控点，因为气体密封在刚性部件间需添加橡胶垫圈，在此期间，橡胶垫圈的材料对放气快慢起到一定的阻碍作用，但影响不大；当控制模块输出信号电磁阀换向时，电磁阀进气路与气缸下腔连通，气缸的向上推力可直接影响轮胎气体从过渡储气室中释放的进程；当然，气缸上腔连接的管路中气体的释放快慢对过渡储气室中
导环滑移有一定的影响，间接影响放气时间；主要影响轮胎放气快慢的因素是管路的有效截面积和过渡储气室导环截面积，但在实际试验中，由于管路弯曲变形及堵塞等原因，很难获取管路的有效截面积。
3轮揭放气装置的放气规律研究
由于神经网络拥有很强的非线性拟合能力，可映射任
意复杂的非线性关系，并且学习规则简单，鲁棒性好及自学能力强等特点。因此，使用神经网络拟合放气时间与因素之间的关系，可得出一种基于神经网络的放气规律模型。若对放气时间影响较大则作为实验因素，否则作为干扰因素。当选好实验因素后，开始制定实验方案并采集数据；实验完成后，运用统计软件对实验数据进行统计分析，拟合出放气规律的模型；最后，进行模型验证；其放气规律模型流程图如图4所示。
94放气规律模型流程图
经过对图5的分析，为了能够使用神经网络数据拟合，该实验中选取了3个因素，压差Ap、管路数量"及直径d，其影响因素及其水平的选择和取值如表1所示。
表1影响因素及因素水平
压差Ap,kPa700800900
管路数量〃，根11530
管路直径d,mm6810
具体实验流程总结如下：
a.根据正交实验表27厶设计三因素三水平的实验设计方案如表1所示；
b.检査模拟爆胎装置气密性，确保正常工作的状态，然后开始执行实验，当轮胎气压很低时(低于O.IMPa，接近大气压)，放气时间非常缓慢，此时不计入放气时间；
c.试验中，每0.01S采集一次，同时将实验数据保存于计算机当中，为下一步的数据分析做准备；
d.重新调整实验参数，重复步骤2和步骤3。
通过采集的数据结合神经网络，利用MATLAB分析,
得出BP网络预测输出及BP网络预测误差如图5、6所示。
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最后得出神经网络放气时间规律模型为：
7=net(Ap,w,t/)(1)
4基于遗传算法的放气时间优化分析
遗传算法(GA)是一种进化算法，其基本原理是仿效
自然界中的生物进化论，通过仿效生物界自然选择过程中
的演化法则而发展形成的多路径全局优化算法叫基于神
经网络的放气规律模型只能用于各种影响因素下放气时
佳迪达化工间的预测。在实际试验中，为了保证放气时长最短，往往使
用遗传算法对放气时间影响因素进行全局优化，出最短
的放气时间下影响因素组合。主要步骤为：首先釆用二进
制编码初始化和创建种，然后对神经网络放气时间预测
模型进行计算，再计算每个个体的适应度值，当达到设定
的结束条件时，就把适应度值最大的个体作为最优结果并
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解码输出，否则就继续遗传操作直到满足结束条件为止。本文设置的结束条件为种的进化代数，最短放气时间为优化目标。
4.1参数优化的确定
由于放气时间中影响参数众多，若只针对某一个参数进行优化，则可能达不到理想优化的效果。因此，需要根据优化的目标对各个参数的类型和优化的可能性进行判断。由建立的放气时间预测模型可知，影响放气时间的参数主要有压差、管路数量及直径。其参数的约束主要分为以下4个方面。
4.1.1管路数量约束"”
由于轮辎结构及模拟爆胎装置安装空间限制，其管路数量为使放气时间越快越好，管路数量»m (30)
更多则无法安装。
4.1.2管路直径约束
高压变频柜
为使放气时间最短，则要求数量多、直径大的管路，结合轮辅安装在鼓式制动器上。由于空间特别有
限，将依据实际经验确定管路直径。此处开孔直径J m.=10mm，若直径特别小的话，无实际意义。因此约束£盲6mm…
4.1.3压差
正常载货汽车轮胎气压约为900kPa，当出现爆胎时，由于大气压远小于轮胎气压，导致气体快速放出，因此取AP mi…=700kPa,Ap max=900kP%
4.1.4目标函数
minT(x),"”(2)式中,T(x)为放气时间的函数；
x为待优化变量,7”和“”分别为变量x的下限和上限约束。
4.2放气时间的优化模型
通过确定参数优化变量的约束条件、优化目标函数，可以将放气时间进行优化。模型归结为一个单目标三变量的模型。
minr=«e/(Ap9n9d)
VOOWRW900
<1W nW30⑶
6WdW10式中,Ap为压差,KPa；"为管路数量;d为管路直径,mm o
7-adca
5案例分析
本节使用MATLAB仿真分析，具体步骤如下：
a.将压差、管路数量及直径作为优化的变量，根据式
(3)中的取值范围随机产生50组二进制数据构成遗传算法的初始种。
b.适应度越大，解的质量越好，由于求解最小化T(x)的参数值，因此将T(x)作为算法的适应度函数，并计算出所有个体的适应度值。
C.釆用赌的方式选择适应度值较大的个体。以单点交叉的方法对选择操作后的新体进行交叉操作，定义交叉概率为0.05，变异概率为0.9。
d.将迭代次数设置为100代，作为算法的终止准则。当迭代次数超过100时，则停止计算，得到最优参
数解。
算法优化过程中各代最优的目标函数变化如图7所示。由图7可以看出，放气时间T开始收敛到1.04s，在压差Ap=823kPa，管路数量=29，管路直径=10mm时达到该值。
图7放气时间与进化代数的关系图
在实际实验中，爆胎模拟装置的参数为压差Ap=830 kPa，管路数量"=30，管路直径d=10mm，优化前后结果如表2所示。由表2可知，放气时间降低35%，从而有助于优化爆胎模拟装置结构。
6总结
本文以压差、管路数量及直径作为优化的变量，建立
表2优化前后结果对比分析
优化前8303010 1.60
优化后8232910 1.04
基于快速放气装置的神经网络放气时间预测模型，并利用遗传算法进行了优化计算。模拟放气时间实例优化分析表明，优化获得的放气时间比优化前降低35%。本文可为爆胎模拟装置提供一种理论方法支持、助于优化爆胎模拟装置结构。在建模中，试验数据为模拟爆胎静态数据，在动态试验中会受到路面、车况以及人的反应等因素与放气时间的关系模型尚需进一步研究。
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收稿日期：2021-01-04
(上接第82页)
低，使低频噪声经过网孔薄板的共振来实现吸声降噪的目的。
5试验验证
依据上述降噪措施，在研发该洗扫车时釆用上述措施，以实现各部件降噪。样机完成后，进行噪声测试试验如表2所示。
表2试验样车嗓音測量绪果及对比单位:dB(A)
125084.074.89.2
车辆左侧135085.876.19.7
145086.677.19.5
125083.874.79.1
车辆右侧135085.375.49.9
145086.476.69.8
由表2测量数值可知，通过上述降噪措施，可使道路清扫车的作业噪声大大降低。6结语
道路清扫车的降噪对于环卫车司机身心健康以及环卫车环境治理、噪声污染治理都具有很重要的意义。通过对道路清扫车风机噪声降噪分析试验和对传动机构降噪处理以及增加消音、吸音、隔音等措施的实施，能大大降低道路清扫车的作业噪声。道路清扫车辆的降噪途径研究可为新型低噪音环保环卫车的发展提供指导意义。
参考文献
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防盗车牌架件.2019(12):185-186
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