駱清國(guó)， 趙耀， 桂勇， 劉紅彬， 帥剛

(1.陸軍裝甲兵學(xué)院 車輛工程系， 北京 100072； 2.中國(guó)人民解放軍駐627廠軍事代表室， 湖南 湘潭 411100)

0 引言

目前在裝甲車輛冷卻系統(tǒng)中，主要是通過(guò)改變冷卻介質(zhì)循環(huán)強(qiáng)度或冷卻空氣流量來(lái)調(diào)節(jié)溫度，改變進(jìn)氣和排氣口百葉窗的結(jié)構(gòu)是調(diào)節(jié)流過(guò)散熱器空氣流量的一種方式。利用這種方法改變空氣流量，構(gòu)造簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)是會(huì)加大風(fēng)道流通阻力，增加風(fēng)扇的功耗。同時(shí)，裝甲車輛百葉窗另一個(gè)重要的作用是防彈，它要最大限度地保護(hù)動(dòng)力艙內(nèi)的散熱器、油管、風(fēng)扇等重要部件在作戰(zhàn)時(shí)免遭彈片破壞。由此可見(jiàn)，裝甲車輛的進(jìn)氣和排氣百葉窗不僅需要保證動(dòng)力艙內(nèi)冷卻空氣流通順暢，而且要滿足裝甲車輛防護(hù)性能的需要。但從設(shè)計(jì)的觀點(diǎn)看，這兩個(gè)目標(biāo)是互相矛盾的，因?yàn)檫M(jìn)氣和排氣口提供的流通面積越大，就越容易降低其防護(hù)性能，因此進(jìn)氣和排氣百葉窗的結(jié)構(gòu)優(yōu)化屬于多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。

對(duì)于百葉窗的優(yōu)化研究，索文超等[1]建立了二維百葉窗優(yōu)化分析模型；殷明等[2]提出了基于計(jì)算流體力學(xué)(CFD)軟件Fluent和近似模型的坦克百葉窗優(yōu)化算法；李云龍等[3]對(duì)裝甲車輛格柵進(jìn)行了氣動(dòng)試驗(yàn)，并對(duì)防護(hù)性能進(jìn)行了研究；毛航等[4]運(yùn)用有限元分析軟件Ansys結(jié)合優(yōu)化軟件，采用多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行了優(yōu)化；張銀亮等[5]針對(duì)工程機(jī)械百葉窗提出了基于散熱量和空氣側(cè)壓降的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。這些研究建立的優(yōu)化目標(biāo)較為單一，在分析過(guò)程中沒(méi)有建立全尺寸模型，缺乏數(shù)值計(jì)算模型精度的試驗(yàn)驗(yàn)證，采用的優(yōu)化算法也較為簡(jiǎn)單。

本文以某型裝甲車輛進(jìn)氣和排氣百葉窗為研究對(duì)象，首先，建立數(shù)值仿真模型，對(duì)比分析仿真結(jié)果和臺(tái)架試驗(yàn)測(cè)試結(jié)果，初步驗(yàn)證數(shù)值計(jì)算模型的可信性，并確定優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的表達(dá)形式；其次，為解決優(yōu)化效率低、計(jì)算量大的問(wèn)題，建立設(shè)計(jì)變量和目標(biāo)函數(shù)之間關(guān)系的橢圓基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代模型；最后，通過(guò)分析目標(biāo)函數(shù)隨設(shè)計(jì)變量的變化規(guī)律，采用基于多種群協(xié)同進(jìn)化免疫多目標(biāo)優(yōu)化的算法對(duì)百葉窗結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，獲得Pareto前沿并確定設(shè)計(jì)變量的最優(yōu)解，利用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本點(diǎn)的內(nèi)在規(guī)律進(jìn)行挖掘。

1 進(jìn)氣和排氣百葉窗CFD分析模型的建立

1.1 物理模型的建立

在建立模型時(shí)忽略變化較小的凸起和凹槽，以避免在劃分網(wǎng)格時(shí)增加不必要的網(wǎng)格數(shù)量。本文所研究的百葉窗結(jié)構(gòu)參數(shù)定義如下：百葉窗葉片下沉距離為δ，葉片長(zhǎng)度為h，葉片間距為d，葉片傾角為φ，兩片葉柵之間彈片或其他雜物能直射入動(dòng)力艙的彈片入射角度為ψ，百葉窗邊框?qū)挾葹閍，邊框長(zhǎng)度為b，邊框厚度為δf. 百葉窗主要結(jié)構(gòu)參數(shù)如圖1所示。

圖1 百葉窗結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Structural representation of louver

針對(duì)冷卻風(fēng)道進(jìn)行建模時(shí)，為了減少網(wǎng)格數(shù)量，對(duì)動(dòng)力艙內(nèi)部件的形狀和尺寸進(jìn)行簡(jiǎn)化。為了考慮外界環(huán)境對(duì)冷卻風(fēng)道空氣流動(dòng)的影響，在動(dòng)力艙外設(shè)置合適大小的外流場(chǎng)計(jì)算空間，確定的原則是外流場(chǎng)計(jì)算區(qū)域的表面可以方便地設(shè)置空氣流入、流出的計(jì)算邊界條件，同時(shí)要求流場(chǎng)空間尺寸對(duì)冷卻風(fēng)道流場(chǎng)與溫度場(chǎng)的計(jì)算結(jié)果不產(chǎn)生影響。具體的長(zhǎng)、高、寬等尺寸是通過(guò)多次CFD計(jì)算得到的，最后外流場(chǎng)計(jì)算區(qū)域的高度為2.5 m、寬度為2.0 m、長(zhǎng)度為2.4 m[6]. 最終建立的冷卻風(fēng)道整體計(jì)算區(qū)域如圖2所示。

圖2 裝甲車輛百葉窗計(jì)算區(qū)域Fig.2 Computational domain of louver for armored vehicle

1.2 控制方程和邊界條件

使用前處理軟件ICEM CFD劃分網(wǎng)格，邊界條件設(shè)置如表1所示，采用基于壓力的SIMPLE耦合求解器。

表1 邊界條件Tab.1 Boundary conditions

1.3 網(wǎng)格無(wú)關(guān)性驗(yàn)證

為了進(jìn)行網(wǎng)格無(wú)關(guān)性檢驗(yàn)，劃分7種不同的網(wǎng)格數(shù)量，空氣入口風(fēng)速設(shè)置為6 m/s，計(jì)算空氣進(jìn)氣和排氣口壓降來(lái)選擇合適的網(wǎng)格數(shù)量。如圖3所示，當(dāng)網(wǎng)格數(shù)量達(dá)到174萬(wàn)時(shí)，計(jì)算結(jié)果的偏差逐漸減少，再增加數(shù)量時(shí)進(jìn)氣和排氣口壓降變化很小，變化量?jī)H為1.8%，這時(shí)可以認(rèn)為網(wǎng)格的數(shù)量對(duì)計(jì)算結(jié)果基本上不再產(chǎn)生影響，因此本文在進(jìn)行CFD計(jì)算時(shí)，模型的網(wǎng)格數(shù)量選為174萬(wàn)。

圖3 網(wǎng)格無(wú)關(guān)性檢驗(yàn)Fig.3 Verification of grids independence

1.4 試驗(yàn)臺(tái)的搭建及模型可信性初步驗(yàn)證

為了驗(yàn)證數(shù)值計(jì)算模型的精度，搭建了半實(shí)物仿真試驗(yàn)臺(tái)如圖4所示。為了驗(yàn)證動(dòng)力艙冷卻風(fēng)道內(nèi)冷卻空氣流動(dòng)仿真結(jié)果的精度，測(cè)量該冷卻風(fēng)道在特定工況下風(fēng)扇穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)進(jìn)氣和排氣百葉窗的空氣流量，并與數(shù)值模擬的計(jì)算值進(jìn)行對(duì)比。由于進(jìn)氣和排氣百葉窗結(jié)構(gòu)類似，因此對(duì)比試驗(yàn)主要針對(duì)進(jìn)氣百葉窗進(jìn)行。測(cè)試時(shí)，環(huán)境溫度為35 ℃、大氣壓為標(biāo)準(zhǔn)大氣壓、無(wú)風(fēng)天氣，待電機(jī)穩(wěn)定時(shí)開(kāi)始測(cè)試。通過(guò)調(diào)整電機(jī)轉(zhuǎn)速，在風(fēng)扇轉(zhuǎn)速分別為3 000 r/min、3 400 r/min、3 800 r/min、4 200 r/min、4 600 r/min時(shí)測(cè)量進(jìn)氣百葉窗出口處的體積流量。數(shù)值模擬結(jié)果和試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比如圖5所示。

圖4 冷卻風(fēng)道半實(shí)物仿真試驗(yàn)臺(tái)Fig.4 Hardware-in-the-loop test-rig of air-cooling duct

圖5 試驗(yàn)值和仿真值對(duì)比Fig.5 Comparison of test and simulated values

通過(guò)與試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比可知，數(shù)值計(jì)算模型在進(jìn)氣百葉窗處的空氣體積流量與試驗(yàn)值相差不大，相對(duì)誤差介于2.58%與4.23%之間，滿足工程上允許的誤差范圍，證明了CFD仿真結(jié)果的可信性。

2 優(yōu)化模型的建立

2.1 數(shù)值模擬流程

本文利用多學(xué)科優(yōu)化軟件iSIGHT聯(lián)合CFD軟件進(jìn)行耦合計(jì)算。裝甲車輛進(jìn)氣和排氣百葉窗多目標(biāo)數(shù)值優(yōu)化的流程如圖6所示。首先對(duì)CFD模型中的設(shè)計(jì)變量參數(shù)化，建立邊界條件，設(shè)定求解算法；單個(gè)模型計(jì)算完成后，將結(jié)果輸出，系統(tǒng)會(huì)按照設(shè)定好的優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)分析，并給出下一次計(jì)算的結(jié)構(gòu)方案；通過(guò)耦合關(guān)系將新結(jié)構(gòu)參數(shù)輸入給CFD軟件，并在其中完成模型修改，進(jìn)行下一個(gè)新結(jié)構(gòu)的計(jì)算。如此往復(fù),直到滿足試驗(yàn)設(shè)計(jì)所需要的樣本數(shù)為止。取樣完成后，利用樣本點(diǎn)建立基于橢圓基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的替代模型，采用基于多種群協(xié)同進(jìn)化免疫的多目標(biāo)優(yōu)化算法求解出Pareto前沿最優(yōu)解[3-8]。

圖6 優(yōu)化流程圖Fig.6 Optimization flow chart

2.2 優(yōu)化模型

進(jìn)氣和排氣百葉窗對(duì)冷卻空氣起著一定的阻礙作用，這種阻礙越小，越有利于氣流的順暢通過(guò)，從而提高對(duì)冷卻風(fēng)扇功率的使用效率，因此選擇進(jìn)氣百葉窗的壓降Δpi和排氣百葉窗的壓降Δpo(Pa)以及流經(jīng)散熱器的冷卻氣流流量massflow(m3/s)作為優(yōu)化目標(biāo)。評(píng)價(jià)進(jìn)氣和排氣百葉窗防護(hù)性能的指標(biāo)很多，例如百葉窗的材料、百葉窗的厚度和結(jié)構(gòu)等，本文主要從結(jié)構(gòu)方面考慮，采用的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是彈片入射角ψ(°)，它表示彈片或其他可能造成傷害的物體能進(jìn)入動(dòng)力艙的角度范圍，該角度越大，則表示防護(hù)性能越差[9]。

根據(jù)進(jìn)氣和排氣百葉窗的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，本文確定的設(shè)計(jì)變量主要有進(jìn)氣和排氣百葉窗的葉片間距d、葉片高度h、葉片傾角φ以及百葉窗下沉距離δ.

進(jìn)氣和排氣百葉窗的結(jié)構(gòu)優(yōu)化屬于一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，建立結(jié)構(gòu)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)如下：

(1)

式中：hmax為葉片最大高度；dmin為葉片最小間距。

3 橢圓基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代模型的建立和驗(yàn)證

3.1 橢圓基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代模型

由于動(dòng)力艙CFD模型的規(guī)模較大，仿真解算時(shí)間長(zhǎng)，效率低，為減少調(diào)用仿真程序的時(shí)間、提高優(yōu)化效率，本文采用橢圓基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造能夠反映優(yōu)化目標(biāo)與設(shè)計(jì)變量之間量化關(guān)系的替代模型，以替代CFD模型進(jìn)行仿真計(jì)算，它能夠?qū)憫?yīng)函數(shù)進(jìn)行平滑處理，降低“數(shù)值噪音”，有利于更快地收斂到全局最優(yōu)點(diǎn)、提高優(yōu)化效率。

橢圓基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種高精度的多維空間非線性函數(shù)逼近技術(shù)，其結(jié)構(gòu)如圖7所示。它包含3種網(wǎng)絡(luò)單元層，輸入層負(fù)責(zé)接收信號(hào)，輸出層負(fù)責(zé)輸出信號(hào)，中間層則與信號(hào)不直接聯(lián)系[9-12]。信號(hào)從中間層到輸出層的映射是固定的線性變換，其表達(dá)式為

G(X,Xi)=G(‖X-Xi‖m)，

(2)

式中：X表示輸入向量；Xi為任一隱含層節(jié)點(diǎn)橢圓基函數(shù)的中心點(diǎn)，一般選取自訓(xùn)練樣本；‖X-Xi‖m為Mahalanobis距離。

圖7 橢圓基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成Fig.7 Composition of elliptical basis neural network

首先利用最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)構(gòu)造設(shè)計(jì)變量的設(shè)計(jì)空間，參數(shù)取值范圍與參數(shù)篩選一致，得到設(shè)計(jì)變量組合，對(duì)每個(gè)組合進(jìn)行CFD仿真，并計(jì)算優(yōu)化目標(biāo)的響應(yīng)值，獲得用以訓(xùn)練橢圓基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本組合；利用該樣本組合求取權(quán)值矩陣，并得到設(shè)計(jì)變量與目標(biāo)函數(shù)之間的替代模型。圖8為設(shè)計(jì)變量初始值處進(jìn)氣百葉窗壓降Δpi的替代模型。圖8中，hi為進(jìn)氣百葉窗葉片長(zhǎng)度(mm)，φi為進(jìn)氣百葉窗葉片傾角(°)，di為進(jìn)氣百葉窗葉片間距(mm)，δi為進(jìn)氣百葉窗葉片下沉距離(mm)。

圖8 設(shè)計(jì)變量關(guān)于進(jìn)氣百葉窗壓降的擬合曲面Fig.8 Fitting surfaces of design variables for pressure drop of air intake louver

3.2 替代模型擬合精度檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)替代模型的擬合精度，首先在設(shè)計(jì)變量設(shè)計(jì)區(qū)間隨機(jī)抽取25個(gè)樣本點(diǎn)，由于考慮到雷諾數(shù)與流體的流動(dòng)密切相關(guān)，之前利用CFD軟件計(jì)算得到的流體雷諾數(shù)范圍為550～2 238. 為了讓樣本點(diǎn)具有典型性同時(shí)兼顧計(jì)算工作量，盡量選擇在雷諾數(shù)范圍內(nèi)均勻分布的樣本點(diǎn)，最后選擇的樣本點(diǎn)數(shù)目為12個(gè)。分別利用CFD計(jì)算模型和替代模型對(duì)Δpi和Δpo進(jìn)行計(jì)算，得到對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)仿真值和預(yù)測(cè)值，如圖9所示。本文采用復(fù)相關(guān)系數(shù)R2驗(yàn)證替代模型擬合精度[3]，

(3)

式中：y表示樣本點(diǎn)真實(shí)值；表示替代模型在樣本點(diǎn)處的預(yù)測(cè)值；為樣本點(diǎn)真實(shí)值的均值。R2大小通常在0～1之間，越接近1意味著替代模型具有較高的可信度。經(jīng)計(jì)算，進(jìn)氣和排氣百葉窗替代模型的R2分別為0.943 2和0.957 1，表明構(gòu)建的橢圓基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型的擬合精度較高，可滿足后續(xù)優(yōu)化計(jì)算的需求。

圖9 替代模型預(yù)測(cè)值與計(jì)算模型仿真值對(duì)比Fig.9 Comparison between predicted value of substitution model and simulated value of calculation model

4 Pareto最優(yōu)解的求取

4.1 目標(biāo)函數(shù)隨設(shè)計(jì)變量變化的規(guī)律

分析第3節(jié)的近似模型可知，在整個(gè)設(shè)計(jì)空間內(nèi)，設(shè)計(jì)變量與目標(biāo)函數(shù)大致呈單調(diào)變化，為更加直觀地分析其變化規(guī)律，選取進(jìn)氣百葉窗的目標(biāo)函數(shù)隨其百葉窗傾角的變化曲線進(jìn)行分析，如圖10所示。

圖10 目標(biāo)函數(shù)隨設(shè)計(jì)變量變化規(guī)律Fig.10 Variation of objective function with design variables

分析圖10可以發(fā)現(xiàn)，采用傳統(tǒng)的單目標(biāo)優(yōu)化算法對(duì)該目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解時(shí)，不能得到最優(yōu)解，需要借助多目標(biāo)算法求解符合約束條件的Pareto解。最后依據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，挑選比較合理的百葉窗結(jié)構(gòu)參數(shù)。

4.2 基于多種群協(xié)同進(jìn)化免疫多目標(biāo)優(yōu)化算法的百葉窗優(yōu)化問(wèn)題求解

近年來(lái)，智能優(yōu)化算法在科學(xué)研究中得到了廣泛應(yīng)用，與經(jīng)典的多目標(biāo)算法如帶精英策略的非支配排序的遺傳算法(NSGA-Ⅱ)、基于正則模型的多目標(biāo)分布估計(jì)算法(RMMEDA)相比，基于多種群協(xié)同進(jìn)化的免疫多目標(biāo)算法降低了時(shí)間復(fù)雜度、提高了精度，能夠很快地準(zhǔn)確得到Pareto解集[13]。計(jì)算流程如圖11所示。

圖11 基于多種群協(xié)同進(jìn)化免疫的多目標(biāo)優(yōu)化算法流程Fig.11 Flow chart of immune multi-objective optimization algorithm based on multi group co-evolution

在本文的優(yōu)化求解中，種群規(guī)模都設(shè)置為100，決策變量的維數(shù)為10，總進(jìn)化數(shù)25，得到的Pareto前沿如圖12所示[14]。

圖12 Pareto前沿Fig.12 Pareto front

由圖12可知，基于多種群協(xié)同進(jìn)化免疫多目標(biāo)優(yōu)化算法得到的Pareto前沿大致在空間中呈均勻分布，通過(guò)對(duì)Pareto前沿的觀測(cè)，綜合考慮到各個(gè)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)劣，根據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo)的傾向就能選出優(yōu)化結(jié)果。在圖12中靠近Pareto前沿的解大約占整個(gè)空間解集的20%左右，在該區(qū)域中，通過(guò)解算，對(duì)于進(jìn)氣和排氣百葉窗而言，結(jié)合實(shí)際加工經(jīng)驗(yàn)，d取值30 mm，h取值52 mm，φ取值63°，δ取值6 mm. 將這組數(shù)據(jù)代入CFD模型進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，與優(yōu)化前進(jìn)氣和排氣百葉窗壓降值49.7 Pa、空氣流量15.5 m3/s、彈片入射角57.456°相比，進(jìn)氣和排氣百葉窗冷卻空氣壓降分別降低了6.8%和5.43%，空氣流量分別增加了9.4%和7.9%，彈片入射角降低了0.8%.

4.3 基于Kohonen網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分析

Kohonen網(wǎng)絡(luò)分析方法是一種降維分析方法，在本文優(yōu)化分析中，每個(gè)樣本點(diǎn)都是由4個(gè)設(shè)計(jì)變量和3個(gè)目標(biāo)函數(shù)組成的7維數(shù)據(jù)。通過(guò)Kohonen網(wǎng)絡(luò)，可以將高維數(shù)據(jù)投影到二維神經(jīng)元網(wǎng)格上并保留原始數(shù)據(jù)空間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征，再通過(guò)提取和對(duì)比設(shè)計(jì)變量和目標(biāo)函數(shù)的二維神經(jīng)元網(wǎng)格分布的模式，可挖掘出設(shè)計(jì)變量和目標(biāo)函數(shù)之間、目標(biāo)函數(shù)與目標(biāo)函數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)系，從而對(duì)設(shè)計(jì)變量進(jìn)行定性分析[6-9]。

由于排氣百葉窗與進(jìn)氣百葉窗規(guī)律類似，這里只對(duì)排氣百葉窗進(jìn)行定性分析。圖13和圖14分別為設(shè)計(jì)變量的Kohonen網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元網(wǎng)格和目標(biāo)函數(shù)的Kohonen網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元網(wǎng)格。用于訓(xùn)練這些神經(jīng)元的初始樣本共有100個(gè)，這100個(gè)樣本即為用于訓(xùn)練橢圓基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代模型的樣本。在訓(xùn)練神經(jīng)元網(wǎng)格之前，網(wǎng)格會(huì)按順序分為不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域?qū)斎氲挠?xùn)練樣本有不同的響應(yīng)特性。當(dāng)輸入不同的訓(xùn)練樣本時(shí)，網(wǎng)格中具有相似特性的神經(jīng)元就開(kāi)始興奮。在訓(xùn)練完成后，神經(jīng)元形成具有一定規(guī)律的排列，特性相近的神經(jīng)元會(huì)靠近，特性不同的神經(jīng)元會(huì)排斥。最終形成能反映高維數(shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的神經(jīng)元網(wǎng)格。

圖13 設(shè)計(jì)變量Kohonen網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元網(wǎng)格Fig.13 Neuron grid of Kohonen network for design variables

圖14 優(yōu)化目標(biāo)Kohonen網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元網(wǎng)格Fig.14 Neuron grid of Kohonen network for optimization objective

由于每個(gè)神經(jīng)元都是1個(gè)7維向量，根據(jù)向量中不同設(shè)計(jì)變量和目標(biāo)函數(shù)的值顯示不同的顏色，就形成了圖13和圖14中的7張神經(jīng)元網(wǎng)格，這7張神經(jīng)元網(wǎng)格來(lái)自同一個(gè)Kohonen網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)元網(wǎng)格上的顏色越靠近深紅色，意味權(quán)值越大，偏黑色則意味著其權(quán)值越小。

1) 設(shè)計(jì)變量與目標(biāo)函數(shù)關(guān)系的分析。

進(jìn)氣壓降分析。經(jīng)過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，壓降與百葉窗偏角的顏色分布相反。進(jìn)氣百葉窗偏角的右上方偏大，而在進(jìn)氣壓力損失神經(jīng)元網(wǎng)格的左下角偏大。而它們相反的方向也是截然相反，表明進(jìn)氣壓力損失與進(jìn)氣百葉窗偏角成負(fù)相關(guān)。

流量分析。對(duì)比流量神經(jīng)元網(wǎng)格的顏色模式和進(jìn)氣百葉窗偏角神經(jīng)元網(wǎng)格的顏色模式發(fā)現(xiàn)，它們的顏色模式相似，都是左下角偏黑色、右上角偏紅色。表明冷卻空氣流量與進(jìn)氣百葉窗偏角呈正相關(guān)。

彈片入射角分析。從設(shè)計(jì)變量和目標(biāo)函數(shù)神經(jīng)元網(wǎng)格的顏色模式上來(lái)看，進(jìn)氣百葉窗長(zhǎng)度與彈片入射角的關(guān)系比較明顯，彈片入射角的左上角偏黑，進(jìn)氣百葉窗長(zhǎng)度的右下角偏黑，表明它們之間的關(guān)系是負(fù)相關(guān)。事實(shí)上，從幾何上也可以判斷出彈片入射角和進(jìn)氣百葉窗長(zhǎng)度的關(guān)系，這在一定程度上也反映了本文自組織映射方法結(jié)果的正確性。

2) 目標(biāo)函數(shù)之間關(guān)系的分析。

對(duì)比圖14的3張神經(jīng)元網(wǎng)格圖可發(fā)現(xiàn)，壓降神經(jīng)元網(wǎng)格的右上角偏黑、左下角偏紅，空氣流量神經(jīng)元網(wǎng)格的左小角偏小、右上角偏大。表明空氣流量與壓降是負(fù)相關(guān)，這也表明可以對(duì)它們同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化。

5 結(jié)論

本文以某型裝甲車輛動(dòng)力艙進(jìn)氣和排氣百葉窗為研究對(duì)象，建立了進(jìn)氣和排氣百葉窗參數(shù)化模型，利用CFD軟件進(jìn)行了流體數(shù)值分析，并對(duì)數(shù)值仿真模型進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。通過(guò)分析百葉窗的散熱特性和流阻特性建立了替代模型，提出了基于多種群協(xié)同進(jìn)化免疫多目標(biāo)優(yōu)化算法的優(yōu)化方法。所得主要結(jié)論如下：

1) 根據(jù)動(dòng)力艙半實(shí)物仿真平臺(tái)測(cè)試結(jié)果和CFD模型仿真結(jié)果的對(duì)比，初步驗(yàn)證了CFD模型的可信性。

2) 選擇了設(shè)計(jì)變量和優(yōu)化目標(biāo)，利用最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)選擇樣本點(diǎn)，建立了橢圓基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的替代模型；根據(jù)設(shè)計(jì)變量與目標(biāo)函數(shù)之間的變化規(guī)律，采用基于多種群協(xié)同進(jìn)化的免疫多目標(biāo)優(yōu)化算法得到了設(shè)計(jì)變量的Pareto前沿，并確定了最終解。結(jié)果表明優(yōu)化后的百葉窗空氣側(cè)壓降降低、散熱量增加了，表明基于多種群協(xié)同進(jìn)化免疫多目標(biāo)優(yōu)化算法的百葉窗優(yōu)化方法的有效性。

3) 應(yīng)用基于Kohonen網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分析方法對(duì)設(shè)計(jì)空間進(jìn)行了探索，挖掘出進(jìn)氣百葉窗4個(gè)設(shè)計(jì)變量對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響規(guī)律，得到了目標(biāo)函數(shù)之間的一致關(guān)系和矛盾關(guān)系，為優(yōu)化方案的選擇提供了參考和依據(jù)。