基于BP神经网络的共享汽车仿生设计特征分析

作者：杨浩; 贾若愚; 赵颖^*

来源：机械设计, 2019, 36(08): 125-129.

DOI：10.13841/j.cnki.jxsj.2019.08.021

• 仿生设计
• 共享汽车
• BP神经网络
• 感性评价

通过仿生设计,可使共享汽车用户的心理感受获得提升。运用BP神经网络分析车身造型特征的感性评价数据,有助于找到合理的仿生设计方向。通过前期调研,选定26款被租赁率较高的共享车型作为样本,提取造型特征,构建3层神经网络模型。以不同的隐藏层神经元数对模型进行训练并分析误差,确定适宜的隐藏层神经元数、学习速率、误差范围。研究发现:BP神经网络可用于分析共享汽车造型特征的仿生设计水平,并据此获得各造型特征的仿生得分与代表性样本;基于代表性样本的特征进行创意设计,可为共享汽车的仿生设计提供依据。

• 单位
  北京印刷学院; 北方工业大学