基于EGO加点策略的动力电池包多目标优化

为了动力电池包的轻量化和提高其模态频率,提出一种基于EGO加点策略的多目标优化方法.首先通过实验设计和帕累托法则分析了设计变量对优化目标的影响,选出对电池包的质量和1阶模态频率影响较大的变量作为优化对象,以降低求解难度.其次采用MOPSO算法,辅以Kriging代理模型求解优化问题,再利用EGO加点策略和物理模型分别获得的新设计点和样本,进而更新代理模型直至优化收敛.最后,利用测试函数验证了所提方法的可行性,并将其用于随机振动下电池包多目标优化问题的求解.结果表明,该方法高效可行,在获得较高1阶模态频率的同时,电池包的质量减小了4.89 kg.