【摘 要】
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汽车座椅舒适性的主观评价和客观评价之间的关系存在复杂性和高非线性的特点。传统的BP神经网络(反向传播神经网络)对初值敏感且容易陷入局部最优解,因此无法建立精确的座椅
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,重庆长安汽车欧尚研究院
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汽车座椅舒适性的主观评价和客观评价之间的关系存在复杂性和高非线性的特点。传统的BP神经网络(反向传播神经网络)对初值敏感且容易陷入局部最优解,因此无法建立精确的座椅舒适度预测模型。针对该问题,提出利用人工蜂群算法优化后的BP神经网络(ABC-BP)来预测座椅的舒适性的方法。通过开展体压试验得到了176组压力分布样本数据,其中89%的数据作为模型的训练部分,11%的数据作为模型验证,将预测结果与真实值相比较,ABC-BP预测模型的均方误差MSE为0.0019,确定性系数R~2为0.946,比传统BP神经网络
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