摘要：提出自适应径向基函数模型,并结合微型多目标遗传算法对整车耐撞性进行优化。在每个迭代步中,以最优拉丁方进行样本点设计,以遗传最优拉丁方进行测试点设计,通过隔代映射遗传算法对径向基函数模型的误差进行评价并获得最优光滑参数。将测试点不断添加到样本空间,直至耐撞性各个目标模型在测试点的误差都达到要求,再采用贪婪算法将最后迭代步的测试点筛选到样本空间以进一步提高精度。最后采用微型多目标遗传算法对达到许可误差的各个自适应径向基函数模型进行优化,获得Pareto前沿面,根据工程要求或工程人员的经验权衡耐撞性,优化各个目标之间的关系以获得不同最优妥协解。

关键词：自适应径向基函数 光滑参数 多目标优化 整车耐撞性 

单位：湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室 长沙410082