基于RSM与RBF的车身多目标轻量化应用研究

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文章以某自主品牌SUV白车身为研究对象,通过Isight为优化平台,搭建了白车身模态、弯曲刚度与扭转刚度的多目标轻量化优化的仿真分析模型。通过优化超拉丁方法设计试验,响应面法(RSM)和径向基神经网络(RBF)分别进行近似模型的计算,最后以Pointer方法全局优化。在保证精度的条件下,降低计算成本。在保证性能的前提下,减重6.11kg。
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