基于长短期记忆网络的桁架车身结构轻量化设计优化

为满足特种无人车辆高可靠机动、低成本研制等要求，在特种无人车辆的桁架车身结构设计早期阶段引入结构轻量化思想。为实现车身结构轻量化，提出基于长短期记忆网络的设计优化方法(LSTM-DO),利用LSTM-DO的快速搜索、高精度优化能力解决车身结构设计优化中收敛慢、局部最优等问题。建立了某无人车辆桁架车身参数化模型与有限元分析模型，采用代理模型技术提高设计优化过程中车身结构性能评估速度，结合LSTM-DO优化方法快速准确地生成方案。对比了常用的梯度优化算法与启发式优化算法，所提LSTM-DO方法在最优方案性能、收敛速度和鲁棒性方面均展现出明显的优势。