【摘 要】
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为了解决车身薄板定位布局设计效率低,装夹易变形的问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ与RBF神经网络的车身薄板定位布局设计方法,以薄板定位时的偏差传递路径最小和稳定性最高为约
【基金项目】
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国家自然科学基金(51505263)
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为了解决车身薄板定位布局设计效率低,装夹易变形的问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ与RBF神经网络的车身薄板定位布局设计方法,以薄板定位时的偏差传递路径最小和稳定性最高为约束条件,应用NSGA-Ⅱ算法优化前3个定位点,在有限元样本的支持下分别构建BP和RBF神经网络预测模型并进行对比,选择预测精度较高的RBF神经网络结果作为个体适应度值。分别应用遗传算法和粒子群算法在RBF神经网络中寻优并对比,选择收敛速度较快和求解精度较高的粒子群算法的求解值作为第4个定位点的最优解。以座椅安装横梁作为模型验证研究内容。结
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