科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
在车身零部件结构设计过程中，一直存在设计周期长、过分依赖经验设计等问题，制约了整车的开发周期和成本控制。文中对车身零部件的智能结构设计进行了研究，通过试验设计(Design of Experiment, DOE)方法获取设计空间中具有代表性的样本点，使用Isight软件搭建自动批量获取仿真数据的流程来获取数据集；同时引入机器学习技术，建立数值响应的预测模型，使用学习出来的模型来预测模型性能，这样可以大大缩短汽车设计周期，减小了对工程师技术和经验的依赖。文中以某牵引车车架为例，验证了基于机器学习的智能设计方法的有效性，为车身零部件的快速智能设计提供了一条新的路径。
- 单位
