基于BP神经网络的侧碰多目标优化设计

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采用拉丁方试验设计方法对汽车侧围关键吸能部件的材料和板料厚度进行了多参数空间的样本数据设计,结合近似技术和多目标遗传算法,提出了一种基于BP神经网络模型的侧碰多目标优化方法。研究结果表明:该方法在满足侧碰法规GB20071的基础上,既能提高侧围结构对乘员的保护性能,又能实现其轻量化目标;BP神经网络模型的精度和效率较好地满足了工程要求。
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