【技术实现步骤摘要】
一种铰链结构的优化方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术实施例涉及数据处理
，尤其涉及一种铰链结构的优化方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
铰链又称合页，用来连接两个固体并允许两者之间做相对转动的机械装置，可以广泛应用于汽车配件及家具等活动件中。为了提高铰链结构的通用性，使得铰链能够适用于更多的配件或家居中，需要对铰链结构进行通用性设计。例如将铰链的主体部件进行平台化处理，将连接部件进行通用性处理形成通用性连接部件，从而可根据不同应用部件的风格进行组合，如根据不同的车型组合，达到为不同车型组合不同铰链但组合成本较低、设计灵活的效果。或者，通过在铰链上增加不同直径的限位块来实现铰链不同开启角度，进而实现其在不同应用部件的通用。专利技术人在实现本专利技术的过程中，发现现有技术存在如下缺陷：现有对铰链的通用性设计方案并没有考虑铰链通用性设计对操作舒适性的影响。实际上，对于不同的应用部件，铰链连接的活动件自重、操作力作用点与铰链固定点的距离，即操作力力臂不同，会导致新部件操作力难以满足人机工程要...
【技术保护点】
1.一种铰链结构的优化方法，其特征在于，包括：/n建立铰链以及开闭件的多体动力学模型；/n获取所述铰链中弹性部件的自变量与所述开闭件的因变量之间的对应关系；其中，所述自变量包括预变形量，所述因变量包括开闭力；/n根据所述对应关系建立神经网络模型，并根据所述神经网络模型计算不同预变形量对应的开闭力；/n根据人机工程原理从任意大小的预变形量对应的开闭力中确定目标开闭力；/n根据所述铰链中弹性部件的自变量与所述开闭件的优化目标构建多目标优化遗传算法模型；其中，所述优化目标为所述开闭件的开闭力与所述目标开闭力之间的差值；/n根据所述多目标优化遗传算法模型的输出结果确定所述弹性部件的目标预变形量。/n
【技术特征摘要】
1.一种铰链结构的优化方法，其特征在于，包括：
建立铰链以及开闭件的多体动力学模型；
获取所述铰链中弹性部件的自变量与所述开闭件的因变量之间的对应关系；其中，所述自变量包括预变形量，所述因变量包括开闭力；
根据所述对应关系建立神经网络模型，并根据所述神经网络模型计算不同预变形量对应的开闭力；
根据人机工程原理从任意大小的预变形量对应的开闭力中确定目标开闭力；
根据所述铰链中弹性部件的自变量与所述开闭件的优化目标构建多目标优化遗传算法模型；其中，所述优化目标为所述开闭件的开闭力与所述目标开闭力之间的差值；
根据所述多目标优化遗传算法模型的输出结果确定所述弹性部件的目标预变形量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述铰链中弹性部件的自变量与所述开闭件的优化目标构建多目标优化遗传算法模型，包括：
初始化所述多目标优化遗传算法模型的第一代种群及所述第一代种群的初始化参数；
将所述第一代种群作为当前种群，并计算所述当前种群的适应度；
根据所述适应度对所述当前种群进行选择和变异，并对所述当前种群进行交叉，得到更新种群；
将在对所述当前种群进行选择时筛选出的优秀个体替换至所述更新种群中；
将所述更新种群作为当前种群，返回执行计算所述当前种群的适应度的操作，直至所述多目标优化遗传算法模型的迭代次数达到目标迭代次数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始化所述多目标优化遗传算法模型的第一代种群及所述第一代种群的初始化参数，包括：
采用二进制编码，随机生成染色体长度为目标长度，个体数量为目标数量的第一代种群；所述第一代种群的染色体包括设定数量的基因，所述基因表征所述弹性部件的预变形量；
计算所述第一代种群个体的平均距离；
确定所述第一代种群的交叉概率和变异概率。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述当前种群的适应度，包括：
根据所述神经网络模型计算所述当前种群中所有个体对应的个体目标值；其中，所述个体目标值为开闭力与目标开闭力的差值的绝对值；
将所述个体目标值的倒数作为所述当前种群的适应度。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述适应度对所述当前种群进行选择，包括：
依次计算所述当前种群中当前个体与其他个体之间的欧式距离；
依次选取当前个体在设定距离范围内的适应度值最大的个体作为目标个体；
将所述目标个体以及所述目标个体对应的适应度存储在适应度矩阵中；
如果所述目标个体为所述当前个...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘海龙，单鹏飞，蔡立阳，张晓晶，王思敏，牛锐，
申请(专利权)人：一汽解放汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：吉林;22
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