基于隐式参数化设计的车身焊点布局优化研究
版权信息:站内文章仅供学习与参考,如触及到您的版权信息,请与本站联系。
信息
资料大小
1.44 MB
文件类型
PDF
语言
简体中文
资料等级
☆☆☆☆☆
下载次数
简介
对基于分析驱动设计的白车身焊点布局多目标优化进行研究。首先建立隐式参数化白车身关键零部件模型,以实现有限元模型的快速更新,并验证其准确性。利用Isight优化平台集成参数化模型和相关计算模块实现后台全自动运算功能。以焊点数量最小,扭转刚度最大为目标,焊点的间距为设计变量,采用NSGA-II算法对白车身进行轻量化多目标优化设计。优化结果表明在扭转刚度基本不变的前提下,焊点总数量与初始值相比减少了179个,优化效果明显,同时计算效率较高,证实了隐式参数化设计结合Isight优化平台方法在汽车平台开发设计方面的高效性与实用性。相关论文
- 2020-10-05基于BP神经网络的蓝宝石柱加工时间预测模型
- 2021-01-14基于混合粒子群算法优化BP神经网络的机床热误差建模
- 2021-02-06基于BP神经网络的挖掘机动臂应力预测
- 2024-06-19基于BP及其优化神经网络的双电机多挡AMT挡位决策研究
- 2024-07-15BP神经网络在人体摔到趋势识别中的应用
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。