基于NSGA-Ⅱ及BP神经网络的引擎盖外板定位点优化

摘要：

传统枚举算法寻找最佳定位点需要的时间长、计算效率低,为了提高计算效率、减少汽车引擎盖板装配时的重力变形,提出一种基于多目标优化遗传算法及BP神经网络的汽车钣金件定位布局的优化方案.通过NSGA-Ⅱ多目标优化遗传算法优化主定位基准面上的制造误差方差及位置稳定性参数,结合BP神经网络和UG仿真分析减少寻优时间、确定优化后定位点位置.优化后引擎盖外板的变形量比优化前减少了30％,有利于提高引擎盖板装配精度,满足实际生产.

关键词：引擎盖外板、BP神经网络、NSGA-Ⅱ、定位方案

所属期刊栏目：60

分类号：U463.83+3;TH161+.3(汽车工程)

资助基金：上海市科委项目20ZR1422600

在线出版日期：2022-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：36-41