基于优化BP神经网络的汽车座椅舒适性评价

作者：刘丽萍; 鞠伟男; 邵学彬; 王云川; 温泉; 刘娇杨

来源：人类工效学, 2021, 27(03): 58-62.

DOI：10.13837/j.issn.1006-8309.2021.03.0011

• 车辆工程
• 人体工程
• 体压分布
• 可用性
• 汽车座椅舒适性
• 遗传算法
• BP神经网络
• 评价模型
• 汽车人机设计

目的探索汽车座椅舒适性评价方法。方法设计实验采集驾驶员基本物理信息及其在实车中的体压数据,利用Lasso算法提取具有较好预测效果的特征向量,利用遗传算法对BP(Back Propagation)神经网络进行优化,建立基于优化BP神经网络的汽车座椅舒适性评价模型。结果利用遗传算法优化后的BP神经网络预测准确率达到90.96%。结论模型可有效实现对汽车座椅舒适性的评价,为汽车正向设计中座椅设计方案的筛选提供参考。