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基于神经网络代理模型的车身多学科轻量化优化设计
1
作者
荣海
蒋建中
+2 位作者
姚再起
马凯
杜柯南
《汽车安全与节能学报》
北大核心
2025年第1期32-42,共11页
通过车身零件厚度优化,在保证正碰、侧碰、模态和刚度多个学科关键性能基本不变的前提下,实现车身轻量化设计。采用代理模型法代替仿真与协同优化方法结合开展优化;考虑到碰撞工况的高度非线性特性,选择基于机器学习算法的全连接神经网...
通过车身零件厚度优化,在保证正碰、侧碰、模态和刚度多个学科关键性能基本不变的前提下,实现车身轻量化设计。采用代理模型法代替仿真与协同优化方法结合开展优化;考虑到碰撞工况的高度非线性特性,选择基于机器学习算法的全连接神经网络(FCNN)来建立代理模型;基于代理模型法获得轻量化方案最终通过仿真验证。结果表明:与传统响应面模型和Kriging模型相比,FCNN模型具有更强的非线性回归和泛化能力;碰撞工况FCNN的预测精度相较于其他2种模型提升约12.5%,R2达到0.9左右;优化前后车身整体性能变化不大,实现减重7.5kg。
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关键词
汽车轻量化
多学科优化
神经网络
协同优化
代理模型
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职称材料
题名
基于神经网络代理模型的车身多学科轻量化优化设计
1
作者
荣海
蒋建中
姚再起
马凯
杜柯南
机构
浙江
大学
材料
科学与
工程
学院
吉利汽车研究院(宁波)有限公司
宁波吉利汽车研究开发有限公司
福耀科技大学材料科学与工程学院
出处
《汽车安全与节能学报》
北大核心
2025年第1期32-42,共11页
基金
宁波市重点研发计划(2023Z065)。
文摘
通过车身零件厚度优化,在保证正碰、侧碰、模态和刚度多个学科关键性能基本不变的前提下,实现车身轻量化设计。采用代理模型法代替仿真与协同优化方法结合开展优化;考虑到碰撞工况的高度非线性特性,选择基于机器学习算法的全连接神经网络(FCNN)来建立代理模型;基于代理模型法获得轻量化方案最终通过仿真验证。结果表明:与传统响应面模型和Kriging模型相比,FCNN模型具有更强的非线性回归和泛化能力;碰撞工况FCNN的预测精度相较于其他2种模型提升约12.5%,R2达到0.9左右;优化前后车身整体性能变化不大,实现减重7.5kg。
关键词
汽车轻量化
多学科优化
神经网络
协同优化
代理模型
Keywords
automobile lightweight
multidisciplinary design optimization
neural network
collaboration optimization
surrogate model
分类号
U463.821 [机械工程—车辆工程]
U462 [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
基于神经网络代理模型的车身多学科轻量化优化设计
荣海
蒋建中
姚再起
马凯
杜柯南
《汽车安全与节能学报》
北大核心
2025
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