基于多目标优化的乘用车后排座椅轻量化设计

摘要：

提出第二代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)结合响应面法(RSM)-径向基神经网络方法(RBF)混合近似模型和逼近理想解排序(TOPSIS)方法对某乘用车后排座椅进行结构-材料一体化多目标轻量化设计研究.结合有限元理论建立仿真模型,并通过行李箱碰撞试验验证仿真模型的正确性,根据工程经验和座椅靠背骨架吸能分析确定了6个优化部件厚度、材料的设计变量及取值范围;采用RSM-RBF混合近似模型方法拟合设计变量与响应之间的关系;利用NSGA-Ⅱ算法对优化问题进行求解,得到Pareto最优解集.最后采用基于熵权TOPSIS方法对Pareto最优解集进行排序确定最佳折中解.结果表明:在满足各项安全性能法规的前提下,乘用车后排座椅减重3.57 kg.

关键词：乘用车后排座椅、混合近似模型、轻量化、TOPSIS

分类号：U463.83+6(汽车工程)

在线出版日期：2021-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：28-36