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摘要
为满足特种无人车辆高可靠机动、低成本研制等要求，在特种无人车辆的桁架车身结构设计早期阶段引入结构轻量化思想。为实现车身结构轻量化，提出了基于长短期记忆网络的设计优化方法（LSTM-DO），利用LSTM-DO的快速搜索、高精度优化能力解决车身结构优化设计中收敛慢、局部最优等问题。建立了某无人车辆桁架车身参数化模型与有限元分析模型，采用代理模型技术提高设计优化过程中车身结构性能评估速度，结合LSTM-DO优化方法实现方案的快速准确生成。对比最常用的梯度优化算法与启发式优化算法：①方案性能上，LSTM-DO得到的最终方案质量优于梯度优化方法（减低5%）并优于启发式优化方法（减低9%）；②收敛速度上，快于梯度优化方法（3倍）与优于启发式优化方法（8倍）；③鲁棒性上，LSTM-DO多次实验最优方案方差小于1，优于其余2类方法。
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