摘要
本发明公开了一种基于模型的碰撞吸能部件设计方法、系统、介质及设备,包括随机产生遵循特定组合规则的吸能部件组合,并根据空间布置的内外边界约束设置关键结构特征参数,形成第一特征参数组合;利用参数化建模和网格生成技术处理这些参数组合,创建吸能部件的有限元分析模型;通过仿真算法对模型进行性能测试,获取仿真结果;基于仿真的结果训练神经网络,得到设计模型;将吸能部件及其特征参数编码为遗传算法中的个体,并进行迭代优化,每次迭代都使用设计模型评估个体适应度,当满足预设条件时,输出最优的吸能部件设计。本发明通过结合优化算法与人工智能模型,实现从性能需求到吸能部件设计的高效转换,提升了车身碰撞吸能部件的设计效率。
技术关键词
碰撞吸能部件
有限元分析模型
生成算法
神经网络模型
dropout算法
模型训练模块
仿真算法
预处理算法
遗传算法
验证算法
网格生成技术
组合模块
参数
数据
人工智能模型
训练神经网络
车型
抽样算法
系统为您推荐了相关专利信息
足部健康
鞋码值
构建知识图谱
年龄
神经网络模型
古籍修复方法
大语言模型
深度卷积神经网络
曲线估计方法
生成特征
精英遗传算法
大坝
参数学习方法
深度学习模型训练
交互特征