《表4 车门优化前后性能参数》

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《基于RBF神经网络模型的车门多目标轻量化设计》

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从所得的Pareto前沿解集中选取合适的解作为最优解，在原始模型中修改优化设计变量的数值，其他保持原始数值，将其带入有限元模型中进行求解，将其结果与优化解进行对比，误差均在2%以内，说明寻求的最优解合理。再将最终优化结果与原始模型比较可得，在车门刚度和一阶模态频率减少较小且满足要求的情况下，优化后车门比原车门质量减少了7.34%，见表4。