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    基于NSGA-Ⅱ與RBF神經網絡的車身薄板定位布局研究

    王鵬; 徐家川; 曹凡; 李迪 山東理工大學交通與車輛工程學院; 山東淄博255000
    • 車輛工程
    • 車身薄板
    • 定位布局
    • rbf神經網絡

    摘要:為了解決車身薄板定位布局設計效率低,裝夾易變形的問題,提出了一種基于NSGA-Ⅱ與RBF神經網絡的車身薄板定位布局設計方法,以薄板定位時的偏差傳遞路徑最小和穩定性最高為約束條件,應用NSGA-Ⅱ算法優化前3個定位點,在有限元樣本的支持下分別構建BP和RBF神經網絡預測模型并進行對比,選擇預測精度較高的RBF神經網絡結果作為個體適應度值。分別應用遺傳算法和粒子群算法在RBF神經網絡中尋優并對比,選擇收斂速度較快和求解精度較高的粒子群算法的求解值作為第4個定位點的最優解。以座椅安裝橫梁作為模型驗證研究內容。結果表明,零件在優化后定位布局下的最大裝夾變形僅為優化前最大裝夾變形的27%。因此,RBF神經網絡可以對薄板裝夾變形進行有效預測,研究結果對進一步開展車身焊裝夾具設計和機身薄壁件定位布局研究具有參考價值。

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