【摘 要】
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轿车车身结构设计过程中,设计变量多、非线性强、学科间耦合关系复杂,常用的多学科优化策略和优化算法无法有效寻得可行的优化解。本文中针对此问题,基于灵敏度分析方法与数
【机 构】
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上海交通大学,上海市复杂薄板结构数字化制造重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(11772191);国家自然科学基金青年科学基金(51705312)资助
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轿车车身结构设计过程中,设计变量多、非线性强、学科间耦合关系复杂,常用的多学科优化策略和优化算法无法有效寻得可行的优化解。本文中针对此问题,基于灵敏度分析方法与数据挖掘技术,采用粒子群优化算法;结合加强协同优化理论,形成了基于改进粒子群算法的轿车车身多学科优化设计体系,并将其运用到车身侧围结构轻量化设计中。结果表明,在满足各项结构性能指标的前提下,实现减质量最多达14.6%。
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