基于径向基函数神经网络模型的车门结构多目标优化

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建立了某轿车车门的有限元模型,利用灵敏度分析筛选出对模态和刚度性能比较敏感的关键钣件厚度作为设计变量,采用拉丁超立方试验设计进行样本设计,使用径向基函数(RBF)神经网络模型拟合车门质量、垂向刚度、侧向刚度及一阶模态频率响应的近似模型。以车门质量最小和侧向刚度最大为目标,以车门垂向刚度和一阶模态频率为约束,应用多目标遗传算法进行寻优,最终在满足模态和垂向刚度性能要求的前提下,侧向刚度提高了2.0%,车门质量减轻了1.7%,实现了车门的多目标优化设计。
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