徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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  • 基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的尾門優(yōu)化研究

    某一新車尾門懸掛重達35 kg備胎 , 需滿足下垂性能指標及輕量化需求 ,針對傳統(tǒng)人工迭代優(yōu)化周期長 、難度大的 問題 ,提出一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF)的尾門優(yōu)化方法 , 首先將尾門結(jié)構(gòu)參數(shù)和料厚定義為可優(yōu)化設(shè)計變量 , 然后通過試驗 設(shè)計(DOE)生成不同設(shè)計變量與車門下垂性能對應(yīng)關(guān)系的多組數(shù)據(jù) , 再基于RBF建立結(jié)構(gòu)參數(shù)和性能的非線性映射 , 最后基于 Isight的遺傳算法對尾門參數(shù)進行優(yōu)化 。結(jié)果表明 ,優(yōu)化方案尾門滿足下垂下墜性能 ,并且減重1. 0 kg(3. 7%)。該研究對尾門 優(yōu)化設(shè)計有較大的工程參考價值。