基于径向基神经网络近似模型的发动机罩轻量化设计方法

摘要

本发明公开了一种基于径向基神经网络近似模型的发动机罩轻量化设计方法，基于径向基神经网络RBF近似模型的多目标轻量化优化分析：建立发动机罩总成有限元模型，并完成发动机罩模态及刚度分析；建立基于径向基RBF神经网络的近似模型，并依据近似模型进行多目标优化；发动机罩性能仿真验证及优化：建立发动机罩全内饰精细化模型，并完成发动机罩关闭瞬态强度分析，根据强度分析结果对局部结构进行优化。本发明基于径向基神经网络近似模型对发动机罩进行多目标轻量化优化分析，以获得最佳的轻量化方案，后续通过精细化模型进行性能仿真验证及优化，在保证优化效率的同时也保证了性能仿真的精度，并达到发动机罩钣金件厚度的最优化组合。