【作者】

赵轩毅; 夏鹏宇; 黄渭清

【单位】

北京理工大学

【摘要】

以某带孔四棱柱结构为研究对象，最大应力与最大位移为优化目标，选择了2个结构参数作为优化变量，基于拉丁超立方抽样建立了优化变量组合。使用Isight依次调用UG、Hypermesh、Abaqus，自动化地完成了几何建模、划分有限元网格、仿真分析的流程，得出了不同优化变量组合下的优化目标值，形成了样本集（定义一个优化变量组合与其对应优化结果的整体为样本，样本的集合为样本集）。使用BP神经网络构建了优化变量与优化目标之间的映射关系，基于NSGA-Ⅱ算法得到了最优的样本，相较于Isight直接从样本集中择优所选出的最优样本，BP神经网络和NSGA-Ⅱ算法所得到的最优样本，其最大应力、最大位移都得到改善，分别降低了2.8%，0.4%。

【关键词】

优化;BP神经网络;NSGA-Ⅱ算法

【论文集名称】

数字化设计与仿真技术

【会议名称】

设计智能制造2023学术年会

【会议时间】

2023-10-20至2023-10-23

【会议地点】

湖北十堰

【下载次数】

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