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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开一种基于神经网络代理模型的车身零部件快速选材方法，包括：数据采集、代理模型训练以及快速选材三阶段。数据采集阶段需要完成车身关键零部件装配体CAE模型的构建；符合目标性能的备选材料库的搭建；部分材料组合的CAE软件仿真计算及其结果采集与分析。模型训练阶段则基于CAE计算的结果由关键力学性能结果构造训练数据集与验证数据集；采用深度全连接神经网络作为代理模型进行训练。快速选材阶段则将材料库中的材料组合输入代理模型，输出装配体力学性能、质量等结果；再通过选材代价函数选取出最优的材料组合。本发明所提出的一整套方法流程其核心基于深度学习，得到的代理模型其计算效率大幅高于CAE计算，可以实现关键零部件的快速选材。
主权项：1.一种基于神经网络代理模型的车身零部件快速选材方法，其特征在于，包括以下步骤：构建车身关键零部件装配体CAE模型；建立备选材料库；CAE软件对车身关键零部件装配体CAE模型施加载荷、约束，通过参数化仿真功能计算多组材料组合的力学性能计算结果；基于所述力学性能计算结果构建数据集，并定义输入输出标签；选取深度神经网络作为代理模型并进行训练，得到零部件深度神经网络代理模型；基于零部件强度、刚度、质量、价格成本、制造加工时间成本构建选材代价函数；从备选材料库中选取不同的材料组合，输入到零部件深度神经网络代理模型中快速计算结果，得到使选材代价函数最小的材料组合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种基于神经网络代理模型的车身零部件快速选材方法
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