基于NSGA-Ⅱ与RBF神经网络的车身薄板定位布局研究.pdf

本文主要探讨了一种基于NSGA-Ⅱ算法和径向基函数(RBF)神经网络的车身薄板定位布局设计方法，旨在解决传统方法中车身薄板定位设计效率低下和装夹过程中易变形的问题。车身薄板的定位布局设计对于保证汽车制造过程中的精度和质量至关重要，而装夹变形则可能导致生产误差，影响车身结构的稳定性和安全性。 NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法第二代）是一种多目标优化算法，它能够同时考虑多个相互冲突的目标，寻找一组非劣解，即帕累托最优解。在这个研究中，NSGA-Ⅱ被用来优化前三个定位点的位置，以达到最小化偏差传递路径和最大化定位稳定性这两个约束条件。通过这种方式，可以有效地平衡定位效率和防止装夹变形。 RBF神经网络作为一种有效的非线性模型，其预测精度高且训练速度快。在有限元样本的支持下，研究人员构建了BP（反向传播）神经网络和RBF神经网络的预测模型，并进行了对比。结果显示，RBF神经网络的预测精度更高，因此被选为个体适应度值的计算依据。 为了确定第四个定位点的最佳位置，研究者应用了两种全局优化算法：遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)。通过对比这两种算法在RBF神经网络中的表现，发现粒子群算法在收敛速度和求解精度上更优，因此选择PSO的结果作为第四个定位点的最优解。 通过以座椅安装横梁作为具体模型进行验证，研究显示，在优化后的定位布局下，零件的最大装夹变形显著降低，仅为优化前的27%，这表明该方法能有效减少装夹变形，提高车身制造的质量控制。 该研究对于车身焊装夹具的设计和机身薄壁件的定位布局具有重要的参考价值，不仅提升了设计效率，还降低了由于装夹变形带来的质量风险。未来，这种结合多目标优化算法和神经网络的方法有望在汽车制造领域得到更广泛的应用，推动车身制造工艺的持续改进。