面向工程臂架系统的高维全局参数优化设计方法

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2026.09.012

中国机械工程 ›› 2026, Vol. 37 ›› Issue (9): 2194-2204.DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2026.09.012

面向工程臂架系统的高维全局参数优化设计方法

李梦聪¹^,⁴(), 李鹏¹^,²^,³^,⁴, 高荣芝²^,³, 庞勇¹^,⁴, 郭正刚¹^,⁴, 宋学官¹^,⁴, 阚子云¹^,⁴()

^1.大连理工大学机械工程学院, 大连, 116024
^2.起重机械关键技术全国重点实验室, 长沙, 410013
^3.中联重科股份有限公司, 长沙, 410013
^4.高性能精密制造全国重点实验室, 大连, 116024

收稿日期:2025-02-14 出版日期:2026-09-25 发布日期:2026-10-21
通讯作者: 阚子云
作者简介:李梦聪，男，2000年生，硕士研究生。研究方向为多学科设计与优化。E-mail：lmcjilinliaoyuan@163.com
阚子云^*（通信作者），男，1991年生，副教授、博士研究生导师。研究方向为面向重大装备设计与运维的计算动力学。E-mail： kanziyun@dlut.edu.cn。
基金资助:
国家重点研发计划(2023YFB3406900);国家自然科学基金(12372040);中央高校基础研究基金（DUT24RC（3）069）

High-dimensional Global Parameter Optimization Design Methodology for Engineering Boom Systems

LI Mengcong¹^,⁴(), LI Peng¹^,²^,³^,⁴, GAO Rongzhi²^,³, PANG Yong¹^,⁴, GUO Zhenggang¹^,⁴, SONG Xueguan¹^,⁴, KAN Ziyun¹^,⁴()

^1.School of Mechanical Engineering，Dalian University of Technology，Dalian，Liaoning，116024
^2.State Key Laboratory of Crane Technology，Changsha，410013
^3.Zoomlion Heavy Industry Science and Technology Co. ，Ltd. ，Changsha，410013
^4.State Key Laboratory of High-Performance Precision Manufacturing，Dalian，Liaoning，116024

Received:2025-02-14 Online:2026-09-25 Published:2026-10-21
Contact: KAN Ziyun

摘要/Abstract

摘要：

针对参数化几何模型稳定性不足、仿真精度与效率难以兼顾以及高维代理模型精度损失等问题，提出面向工程臂架系统的高维全局参数优化方法。该方法以自适应参数化几何建模拓展设计空间，以系统级响应重构兼顾有限元计算精度与效率，并通过代理信息迁移融合径向基函数（RBF）与Kriging模型，构建SITFO代理辅助优化算法。以59 m混凝土泵车臂架系统为例，优化后质量减小18.46%，最大变形量减小10.6%，验证了该方法对高维机械系统优化的适用性。

关键词: 臂架系统, 参数化建模, 代理模型, 结构优化

Abstract:

A high-dimensional global parameter optimization method was proposed for engineering boom systems to address unstable parametric geometry， the trade-off between simulation accuracy and efficiency， and accuracy loss in high-dimensional surrogate modeling. Adaptive parametric geometry modeling expanded the design space； system-level response reconstruction improved finite element efficiency while retaining accuracy； and the surrogate information transfer-based optimization（SITFO） algorithm integrated radial basis function（RBF） and Kriging models. For a 59 m concrete pump truck boom system， the optimized design reduces mass by 18.46% and maximum deformation by 10.6%， demonstrating the method's applicability to high-dimensional mechanical-system optimization.

Key words: boom system, parametric modeling, surrogate model, structural optimization

中图分类号:

TH122

李梦聪, 李鹏, 高荣芝, 庞勇, 郭正刚, 宋学官, 阚子云. 面向工程臂架系统的高维全局参数优化设计方法[J]. 中国机械工程, 2026, 37(9): 2194-2204.

LI Mengcong, LI Peng, GAO Rongzhi, PANG Yong, GUO Zhenggang, SONG Xueguan, KAN Ziyun. High-dimensional Global Parameter Optimization Design Methodology for Engineering Boom Systems[J]. China Mechanical Engineering, 2026, 37(9): 2194-2204.

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图/表 20

图1 工程多臂节臂架系统常见结构

Fig.1 Common structures of multi-section boom systems in engineering

图2 隐式参数化建模常见方式及弊端

Fig.2 Approaches and drawbacks of implicit parametric modeling

图3 自适应参数化建模方法流程

Fig.3 Process of adaptive parametric modeling method

图4 相同条件下自适应参数化几何建模的效果

Fig.4 Effect of adaptive parametric geometry modeling under the same conditions

图5 系统级响应重构方法原理及流程

Fig.5 Principle and process of system-level response reconstruction method

图6 系统参数对响应重构精度的影响

Fig.6 Effect of system parameters on response reconstruction accuracy

图7 部件参数对响应重构精度的影响

Fig.7 Effect of component parameters on response reconstruction accuracy

图8 动态部件自动定位-建模方法

Fig.8 Dynamic component auto-localization and modeling method

图9 SITFO算法原理及流程

Fig.9 Principle and process of SITFO algorithm

图10 混凝土泵车臂架系统臂节主要参数

Fig.10 Main parameters of boom sections in concrete pump truck boom system

表1 6节臂泵车臂架系统典型工况

Tab.1 Typical operating conditions of a 6-section boom concrete pump truck system

工况序号	工况内容
1	臂节1~5垂直，臂节6从0°~90°
2	臂节1~5展开从0°~89°，臂节6右水平
3	臂节1~4展开垂直，臂节5~6直展开，0°~90°
4	臂节1~4展开0°~90°，臂节5~6水平
5	臂节1~2从0°~90°，臂节3~6右水平
6	臂节1从0°~90°，臂节2~6右水平

图11 基于变形和应力的工况扫掠分析

Fig.11 Operating condition sweep analysis based on deformation and stress

图12 59 m泵车臂架系统静力学分析结果

Fig.12 Static analysis results of the 59 m concrete pump truck boom system

图13 有限元模型网格密度对计算结果的影响

Fig.13 Effect of mesh density in finite element model on computational results

图14 有限元模型网格密度收敛性分析

Fig.14 Convergence analysis of mesh density in finite element model

图15 59 m混凝土泵车臂架系统实验测试现场

Fig.15 Experimental testing site of the 59 m concrete pump truck boom system

表2 臂架系统设计变量详细设置

Tab.2 Detailed setting of design variables for boom system

尺寸参数（第i臂节，i=1，2，3，4，5，6）	长度	宽度	高度
尺寸参数（第i臂节，i=1，2，3，4，5，6）	L（i）	W（i）	H（i）
板厚参数	区域1	区域2	区域3
顶板厚度	T（i_1）	T（i_2）	T（i_3）
侧板厚度	T（i_4）	T（i_5）	T（i_6）
底板厚度	T（i_7）	T（i_8）	T（i_9）

图16 响应值拆解策略对应的应力点选择方式

Fig.16 Stress point selection method corresponding to the response decomposition strategy

图17 SITFO的最优值收敛曲线

Fig.17 Convergence curve of the optimal value of SITFO

图18 代理模型辅助优化算法效果对比

Fig.18 Comparison of the performance of surrogate model-assisted optimization algorithms

参考文献 23

[1]	MEIRINGER M， KUGI A， KEMMETMÜLLER W. Modelling and Calibration of a Five Link Elastic Boom of a Mobile Concrete Pump［J］. Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems， 2023， 29（1）： 41-68.
[2]	REN Wu， LI Zhongwei， BI Yanping， et al. Modeling and Analysis of Truck Mounted Concrete Pump Boom by Virtual Prototyping［J］. Journal of Robotics， 2017， 2017（1）： 9182143.
[3]	LEE J H， KIM K S. Optimal Design of Boom for Telescopic Boom Type Forklift Truck［J］. Journal of the Korean Society for Precision Engineering， 2020， 37（6）： 457-464.
[4]	CELIK H K， RENNIE A E W， AKINCI I. Design and Structural Optimisation of a Tractor Mounted Telescopic Boom Crane［J］. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering， 2017， 39（3）： 909-924.
[5]	KURESANGSAI P， COLE M O T. Kinematic Modeling and Design Optimization of Flexure-jointed Planar Mechanisms Using Polynomial Bases for Flexure Curvature［J］. Mechanism and Machine Theory， 2019， 132： 80-97.
[6]	REN Yafeng， YANG Weifeng， SUN Xiaohui， et al. Vibration Characteristics of Concrete Pump Trucks with Multiple Postures and Multiple Conditions Based on the Secondary Development of HyperWorks［J］. Processes， 2023， 11（5）： 1483.
[7]	WANNER J， SAWODNY O. A Lumped Parameter Model of the Boom of a Mobile Concrete Pump［C］∥2019 18th European Control Conference （ECC）.Naples， 2019： 2808-2813.
[8]	李鹏，王一棠，王佳茜，等. 数据驱动的混凝土泵车臂架疲劳载荷谱编制［J］. 中国机械工程， 2024， 35（10）： 1881-1889.
	LI Peng， WANG Yitang， WANG Jiaqian， et al. Data-driven Fatigue Load Spectrum Compiling of Concrete Pump Truck Booms［J］. China Mechanical Engineering， 2024， 35（10）： 1881-1889.
[9]	张攀峰，成凯，张辉，等. 基于ANSYS的混凝土泵车上车结构刚度灵敏度分析及优化设计研究［J］. 建筑机械， 2012（23）： 107-111.
	ZHANG Panfeng， CHENG Kai， ZHANG Hui， et al. Study of Rigidity Sensitivity Analysis and Optimal Design Based on ANSYS for Upper Structure of Concrete Pump Truck［J］. Construction Machinery， 2012（23）： 107-111.
[10]	孙武和. 混凝土泵车臂架结构有限元分析及参数计算程序应用［D］. 长春：吉林大学， 2009.
	SUN Wuhe. Finite Element Analysis and Parameter Calculation Program Application of Concrete Pump Truck Boom Structure ［D］.Changchun： Jilin University， 2009.
[11]	孙武和，周振平，徐怀玉，等. 基于ANSYS的混凝土泵车上车结构自动计算技术［J］. 建筑机械， 2013（5）： 94-97.
	SUN Wuhe， ZHOU Zhenping， XU Huaiyu， et al. Automatically Computing Technology Base on ANSYS for Boom Structure of the Truck-mounted Concrete Pump［J］. Construction Machinery， 2013（5）： 94-97.
[12]	闫海涛，成凯，徐怀玉，等. 基于遗传算法的混凝土泵车臂架铰点系统的优化［J］. 建筑机械， 2011（8）： 84-87.
	YAN Haitao， CHENG Kai， XU Huaiyu， et al. The Optimization of the Boom Hinge Point System for the Concrete Pump Truck Based on Genetic Algorithm［J］. Construction Machinery， 2011（8）： 84-87.
[13]	陈泽，张剑敏，吴斌兴. 基于拓扑优化的混凝土泵车一臂轻量化设计［J］. 中国工程机械学报， 2019， 17（3）： 238-242.
	CHEN Ze， ZHANG Jianmin， WU Binxing. Lightweight Design of Concrete Pump Truck One-boom Based on Topological Optimization［J］. Chinese Journal of Construction Machinery， 2019， 17（3）： 238-242.
[14]	赵远，张宇乐，陈晓伟. 混凝土泵车臂架机构铰点位置优化研究［J］. 起重运输机械， 2024（7）： 38-43.
	ZHAO Yuan， ZHANG Yule， CHEN Xiaowei. On Optimization of Hinge Point Position of Boom Mechanism of Concrete Pump Truck［J］. Hoisting and Conveying Machinery， 2024（7）： 38-43.
[15]	赵远. 混凝土泵车臂架结构性能分析及多目标优化［D］. 太原：太原科技大学， 2024.
	ZHAO Yuan. Performance Analysis and Multi-objective Optimization of Concrete Pump Truck Boom Structure［D］. Taiyuan： Taiyuan University of Science and Technology， 2024.
[16]	YANG Shuanqiang， HUANG Xinlong， SHEN Zhenhui， et al. Knowledge-based Structure Optimization Design for Boom of Excavator［J］. Mathematical Problems in Engineering， 2021， 2021（1）： 8869758.
[17]	LIN Jingliang， LI Haiyan， HUANG Yunbao， et al. Multi-objective Surrogate Modeling through Transfer Learning for Telescopic Boom Forklift［J］. IEEE Access， 2023， 11： 11629-11641.
[18]	BAI Jiangbo， YOU Feiyan， WANG Zhenzhou， et al. An Efficient Multi-objective Optimization Framework for Thin-walled Tubular Deployable Composite Boom［J］. Composite Structures， 2024， 327： 117713.
[19]	李鹏，李梦聪，肖立波，等. 基于多保真度代理模型的混凝土泵车臂架销轴轻量化设计［J］. 中国机械工程， 2025， 36（4）： 821-829.
	LI Peng， LI Mengcong， XIAO Libo， et al. Lightweight Design of Concrete Pump Truck Boom Pins Based on Multi-fidelity Surrogate Model［J］. China Mechanical Engineering， 2025， 36（4）： 821-829.
[20]	SHI Guohong. BIW Architecture Multidisciplinary Light Weight Optimization Design［J］. Journal of Mechanical Engineering， 2012， 48（8）： 110.
[21]	KUDELA J， MATOUSEK R. Recent Advances and Applications of Surrogate Models for Finite Element Method Computations： a Review［J］. Soft Computing， 2022， 26（24）： 13709-13733.
[22]	何庆，利璐，李晨钟，等. 基于Kriging模型的在役高速列车悬挂参数近似贝叶斯估计［J］. 机械工程学报， 2023， 59（12）： 139-148.
	HE Qing， LI Lu， LI Chenzhong， et al. Approximate Bayesian Estimation of Suspension Parameters of In-service High-speed Trains Based on Kriging Surrogate Model［J］. Journal of Mechanical Engineering， 2023， 59（12）： 139-148.
[23]	PANG Yong， ZHANG Shuai， JIN Yaochu， et al. Surrogate Information Transfer and Fusion in High-dimensional Expensive Optimization Problems［J］. Swarm and Evolutionary Computation， 2024， 88： 101586.

面向工程臂架系统的高维全局参数优化设计方法

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[1]	张润成, 刘捷舟, 汪义伟, 刘更, 佟瑞庭. 基于数字孪生的齿轮传动系统振动性能监测方法[J]. 中国机械工程, 2026, 37(5): 1183-1192.
[2]	杨赞, 朱紫华, 孙观观, 邱浩波, 高亮. 面向夹层结构柔顺度优化的代理模型辅助差分进化算法[J]. 中国机械工程, 2026, 37(3): 612-623.
[3]	王天奇, 陈江, 向航, 宋晓飞. 基于预筛选代理模型和直接操纵自由变形参数化的向心涡轮气动优化[J]. 中国机械工程, 2025, 36(10): 2171-2178.
[4]	刘兴旺, 田嵩, 刘晓明, 姜永为, 孙禛, 李阔. 电动涡旋压缩机柱销防自转机构载荷优化[J]. 中国机械工程, 2025, 36(10): 2306-2311.
[5]	李鹏1, 2, 3, 4, 李梦聪1, 4, 肖立波2, 3, 王一棠1, 4, 宋学官1, 4, 阳领5. 基于多保真度代理模型的混凝土泵车臂架销轴轻量化设计[J]. 中国机械工程, 2025, 36(04): 821-829.
[6]	焦纪强1, 2, 蒙峻2, 谢文君2, 郭方准1. 钛合金内衬薄壁腔体结构设计与性能研究[J]. 中国机械工程, 2025, 36(02): 265-270.
[7]	陈俊翔1, 2, 齐钒羽1, 姜宏达1, 2, 孔祥东1, 2, 金振林1, 艾超1, 2. 负载口独立双阀芯电液阀的结构优化[J]. 中国机械工程, 2024, 35(10): 1747-1761.
[8]	陈源1, 熊典峰1, 李运堂1, 高永操2, 李传仓2, 王冰清1, 金杰1. 航空高速齿轮泵齿轮端面摩擦副的润滑特性[J]. 中国机械工程, 2024, 35(07): 1178-1187.
[9]	宋海征1, 2, 周长聪1, 2, 李磊1, 2, 林华刚1, 2, 岳珠峰1, 2. 一种基于AK-MCS-K的失效概率函数估计方法[J]. 中国机械工程, 2024, 35(05): 784-791.
[10]	苏永雷, 张志飞. 车身多性能约束下的一体压铸三角梁轻量化设计[J]. 中国机械工程, 2024, 35(04): 691-699.
[11]	杨文军, 庞建超, 康鑫, 王磊, 李思成, 张哲峰. 基于缸盖等效构件模型的热机疲劳寿命预测与优化设计方法[J]. 中国机械工程, 2023, 34(24): 3004-3014.
[12]	刘杰, 翦林杰, 窦泽城, 文桂林, 王锐坤, 李方义. 超细微穿孔板构筑轻质结构的吸声特性研究[J]. 中国机械工程, 2023, 34(20): 2395-2402.
[13]	薛凯, 郭润兰, 黄晖阳, 黄华. 基于点云数据的增材制造模型结构优化方法[J]. 中国机械工程, 2023, 34(20): 2482-2488.
[14]	刘基盛, 计良, 李威, 贾志新, 成金鑫, 方鹏程. 基于多代理模型的离心叶轮高效优化设计方法[J]. 中国机械工程, 2023, 34(08): 899-907.
[15]	田宗睿, 智鹏鹏, 云国丽, 郭新凯, 官毅. 基于自适应增量Kriging模型的多目标稳健优化设计方法[J]. 中国机械工程, 2023, 34(08): 931-940.