典型文献
基于NSGA-Ⅱ及BP神经网络的引擎盖外板定位点优化
文献摘要：
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.
文献关键词：
引擎盖外板;BP神经网络;NSGA-Ⅱ;定位方案
中图分类号：
作者姓名：
李沛;邢彦锋;杨夫勇
作者机构：
201620 上海市上海工程技术大学机械与汽车工程学院
文献出处：
引用格式：
[1]李沛;邢彦锋;杨夫勇-.基于NSGA-Ⅱ及BP神经网络的引擎盖外板定位点优化)[J].农业装备与车辆工程,2022(10):36-41
A类：
引擎盖外板
B类：
NSGA,定位点,枚举算法,高计算效率,盖板,重力变形,多目标优化,优化遗传算法,汽车钣金件,定位布局,遗传算法优化,定位基准,基准面,制造误差,误差方差,UG,后定位,变形量,装配精度,定位方案
AB值：
0.3127
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