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名称 : 粒子群算法结合细菌觅食算法的车身多目标耐撞性优化
发表日期 : 2018-07-30
摘要 :

抗撞性和轻量化设计是早期白车身 (BIW) 设计阶段的两大挑战。通过使用 SFE-CONCEPT 构建了 BIW 的隐式参数模型,以允许更大的几何修改和更灵活的设计空间。然后进行物理测试以验证隐式参数模型的有效性。提出了一种将粒子群优化 (PSO) 算法与细菌觅食优化 (BFO) 算法相结合的混合方法,以提高耐撞性和轻量化设计。该方法旨在获得帕累托集以指导设计者根据不同需求选择最优解。同时,将所提出的混合方法与其他广泛使用的智能方法(PSO、BFO 和 PSO-GA)进行了比较,以说明混合方法在解决复杂、非线性和多目标优化问题方面的优势。结果表明,所提出的混合方法在优化耐撞性和指导白车身轻量化设计方面具有巨大潜力。

网址 : https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0954407017724636
领域 : 结构轻量化设计方法
出版公司 : SAGE
出版国家 : CN
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重点项目名称 : 电动汽车结构轻量化共性关键技术研究与应用-全新架构电动汽车结构/材料/性能一体化多目标优化设计数据集

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