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基于逐次神经网络近似技术的轿车简化模型多学科设计优化
被引量：
1
1
作者
蔡检明
张勇
+1 位作者
华群
李江华
《河北科技大学学报》
CAS
2013年第5期392-398,共7页
提出一种空间形变技术与神经网络近似技术及多学科可行性方法相结合的多学科设计优化方法,基于此方法对轿车简化模型进行多学科设计优化。该方法使用逐次递归近似技术与空间缩放技术,使得收敛空间逐步减小,近似精度逐步提高,利用此高精...
提出一种空间形变技术与神经网络近似技术及多学科可行性方法相结合的多学科设计优化方法,基于此方法对轿车简化模型进行多学科设计优化。该方法使用逐次递归近似技术与空间缩放技术,使得收敛空间逐步减小,近似精度逐步提高,利用此高精度的数学代理模型替代整车碰撞学科与NVH学科的有限元模型,最后,基于此代理模型进行车身多学科设计优化,使整车耐撞性得到提高,改善了车身的一阶振动特性,减轻了整车质量。
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关键词
空间形变技术
RBF神经网络
轿车简化模型
多学科设计优化
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职称材料
题名
基于逐次神经网络近似技术的轿车简化模型多学科设计优化
被引量：
1
1
作者
蔡检明
张勇
华群
李江华
机构
华侨大学机电及自动化学院
厦门金龙联合汽车工业有限公司
南昌大学机电工程学院
江西机电职业技术学院机械工程系
出处
《河北科技大学学报》
CAS
2013年第5期392-398,共7页
基金
国家自然科学基金(51205141)
文摘
提出一种空间形变技术与神经网络近似技术及多学科可行性方法相结合的多学科设计优化方法,基于此方法对轿车简化模型进行多学科设计优化。该方法使用逐次递归近似技术与空间缩放技术,使得收敛空间逐步减小,近似精度逐步提高,利用此高精度的数学代理模型替代整车碰撞学科与NVH学科的有限元模型,最后,基于此代理模型进行车身多学科设计优化,使整车耐撞性得到提高,改善了车身的一阶振动特性,减轻了整车质量。
关键词
空间形变技术
RBF神经网络
轿车简化模型
多学科设计优化
Keywords
space deformation technique
RBF neural network
simplified car model
MDO
分类号
U271.1 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于逐次神经网络近似技术的轿车简化模型多学科设计优化
蔡检明
张勇
华群
李江华
《河北科技大学学报》
CAS
2013
1
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