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作者：兰克俊;蒋春玲;廖警;黄伟;
单位：广西大学机械工程学院;中国重汽集团柳州运力专用汽车有限公司;
摘要：针对复杂自卸车车厢结构的轻量化设计问题，提出一种集成学习联合多目标优化的设计方法。以某重型自卸车车厢为研究对象，建立了高保真的车厢有限元模型，并进行3个典型静力学工况和自由模态的结构性能仿真分析。通过贡献度分析筛选出重要零部件的厚度为设计变量，以危险工况下的最大位移、最大等效应力及自由模态第1阶固有频率为约束条件，以质量和满载举升0°工况下的最大位移为优化目标，运用极端梯度提升（XGBoost）集成学习近似模型进行自卸车车厢多目标优化设计。经优化决策后的轻量化设计表明：在满足基本静动态结构性能要求下，车厢满载举升0°工况下的最大位移减少了1.98 mm，减少幅度为8.57%，车厢质量减少了0.207 t，减少幅度为6.64%，取得了较好的轻量化效果。
关键词：自卸车车厢;;轻量化设计;;集成学习;;多目标优化
基金资助：广西科技重大专项资助项目（桂科AA22068055,桂科AA22068060）
