公开(公告)号：CN118194423A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202310098896.0

申请日：2023-01-29

申请人： 武汉路特斯汽车有限公司

发明人： 马尚 ,  巩子天纵 ,  安敏 ,  毛智涛 ,  李飞

IPC分类号： G06F30/15 ,  G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0985

摘要： 本申请公开一种车身性能优化方法、系统及存储介质，车身性能优化方法包括：搭建基于CAE的基础模型，计算基础模型的车身性能选取车身的关键零部件，根据关键零部件的参数化变量，建立参数化模型，生成DOE矩阵表，求解计算并提取整理计算结果，形成包含车身性能的DOE矩阵表；构建神经网络模型，使用DOE矩阵表进行训练达到目标精度；根据训练完成的神经网络模型对参数化变量进行灵敏度分析，以获取对参数化变量的灵敏度分析结果；根据灵敏度分析结果，调整关键零部件的参数化变量，以优化车身性能。通过灵敏度分析与机器学习模型相结合，选择合理的参数化变量，从而达到车身性能和重量的平衡。

公开(公告)号：CN118194425A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202310098905.6

申请日：2023-01-29

申请人： 武汉路特斯汽车有限公司

发明人： 马尚 ,  巩子天纵 ,  安敏 ,  李飞

IPC分类号： G06F30/15 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/0985

摘要： 本申请公开一种车身性能预测方法、系统及存储介质，车身性能预测方法包括：搭建基于CAE的基础模型，计算所述基于CAE的基础模型的车身性能；选取车身的关键钣金件，以所述关键钣金件的厚度为变量，建立参数化模型，求解计算并提取计算结果，形成包含车身性能的DOE矩阵表；构建具有多层隐藏层的神经网络模型，使用所述包含车身性能的DOE矩阵表进行训练达到目标精度；输入新的关键钣金件厚度组合数据到完成训练的神经网络模型，以获取车身性能预测结果。本申请通过采用机器学习算法，实现钣金件厚度、截面位置等参数化数据和车身性能的机器学习和准确预测，能够实现流程自动化和规范化操作，算法可根据需求进行灵活定制和修改，提高产品适应性。

公开(公告)号：CN118194424A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202310098902.2

申请日：2023-01-29

申请人： 武汉路特斯汽车有限公司

发明人： 马尚 ,  巩子天纵 ,  安敏 ,  李飞

IPC分类号： G06F30/15 ,  G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06N3/086

摘要： 本申请公开一种车身重量优化方法包括：搭建基于CAE的基础模型，计算所述基础模型的车身性能；选取车身的关键零部件，根据所述关键零部件的参数化变量，建立参数化模型，生成DOE矩阵表，求解计算并提取整理计算结果，形成包含车身性能的DOE矩阵表；构建神经网络模型，使用所述DOE矩阵表进行训练达到目标精度；设置优化的约束条件，使用遗传算法对训练完成的神经网络模型进行遗传优化，以获取满足所述约束条件的最优解；根据所述最优解调整所述关键零部件的参数化变量，以改变车身重量。通过采用自定义机器学习算法及遗传算法相结合，实现在满足车身性能的前提下，达到车身轻量化或者增重最少的目的。