【摘 要】
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针对大跨度梁底检查车模块化问题及多学科联合仿真弊端,提出一种以拓扑学、APDL语言、PDS贡献率分析、BP径向神经网络及Hooke-Jeeves算法为背景的集模型提出、环境模拟、二次
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针对大跨度梁底检查车模块化问题及多学科联合仿真弊端,提出一种以拓扑学、APDL语言、PDS贡献率分析、BP径向神经网络及Hooke-Jeeves算法为背景的集模型提出、环境模拟、二次开发及参数优选为一体的多学科协同流水化设计平台。文中引用该平台基于实际工程背景设计出一种新型模块化梁底检查车单元,并与4种典型传统结构对比。实验表明,新型模块降低了9.4%的初始裕度质量,提高了8.6%的优选空间,降低了等性能下梁底检查车成本,验证了流水化开发平台的适应性及功能性,对后续梁底检查车平铺化设计奠定了基础。
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