人工蜂群优化BP神经网络在汽车座椅舒适性中的应用

作     者：龙江 郭鹏程 陈梓铭 陈翼华 李落星 Long Jiang;Guo Pengcheng;Chen Ziming;Chen Yihua;Li Luoxing

作者机构：湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082 重庆长安汽车欧尚研究院重庆400023 

基　　金：国家重点研发计划项目(2016YFB0101700)资助 

出 版 物：《机械科学与技术》 (Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering)

年 卷 期：2020年第39卷第2期

页      码：273-281页

摘      要：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神经网络预测模型得到的MSE降低了84.68%,R^2提高了42.5%。结果表明,利用人工蜂群算法优化后的BP神经网络所建立的汽车座椅舒适性预测模型稳定性更强、预测效果更加精准。

主 题 词：人工蜂群 神经网络 压力分布 汽车座椅舒适性 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 082304[082304] 081104[081104] 08[工学] 080204[080204] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.13433/j.cnki.1003-8728.20190129

馆 藏 号：203878788...