基于神经网络集成的家用轿车全生命周期成本估算与性能指标预测

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面向成本的设计(Design For Cost,DFC)是从设计的角度降低全生命周期成本(Life Cycle Cost,LCC)的设计方法。从DFC的角度,通过分析得到家用轿车的设计特征主要有外形尺寸、发动机功率、排量等参数,采用基于特征的神经网络集成方法,通过实例计算表明在概念设计阶段就可以估算其LCC,为降低其LCC奠定了重要基础。在计算BP神经网络权值时分别采用了Levenberg-Marquardt,LM法和遗传算法(Genetic algorithm,GA),对两种方法的计算结果进行了神经网络
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