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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于RMNN的前副车架轻量设计方法、设备、介质和程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121256964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511812184.6，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于RMNN的前副车架轻量设计方法、设备、介质和程序产品是由刘晓阳;杨赞;刘建胜;游好;齐颖;周颖;周飞扬;刘超设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RMNN的前副车架轻量设计方法、设备、介质和程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了基于RMNN的前副车架轻量设计方法、设备、介质和程序产品，方法包括：1构建前副车架的重量、应力、模态三个仿真模型，推导含应力及模态约束的轻量设计模型；2基于均匀实验设计与相关性准则产生种群，对种群进行仿真评估并构建数据库；3构造网络架构并训练RMNN；4根据随机择优策略与RMNN生成候选车架集合；5建立径向基函数模型，筛选最优车架并进行仿真评估，更新数据库与种群，返回步骤3直至优化目标达标，输出优化参数的最优解。本发明通过RMNN对可行域进行快速搜索，进一步结合径向基函数模型克服高维设计空间搜索效率低和多重约束下可行域识别难的难题，针对前副车架的轻量化设计可快速寻优。

本发明授权基于RMNN的前副车架轻量设计方法、设备、介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于RMNN的前副车架轻量设计方法，其特征在于，所述方法包括： 1以汽车前副车架的各个横梁的长度、宽度和厚度作为设计变量；在三维造型软件中，基于设计变量构建前副车架的三维模型；将三维模型导入有限元分析软件，根据其在实际工况下的静态载荷分布施加相应的约束和力载荷，进行静力学分析得到前副车架的重量仿真模型和应力仿真模型；在HyperMesh中对三维模型进行处理，并构建用于动力学分析的有限元模型以进行模态分析，计算结构在自由状态下的固有频率和振型，从而构建出汽车前副车架的模态仿真模型；基于重量仿真模型、应力仿真模型与模态仿真模型，以汽车前副车架重量最小化为优化目标，在应力及模态两个约束下推导汽车前副车架的轻量设计模型，具体表达式如下： ， ， ， ， ， 上式中，表示求优化参数的最优解，表示汽车前副车架优化参数的向量变量，表示第一个横梁的长度，表示第个横梁的长度，表示第一个横梁的宽度，表示第个横梁的宽度，表示第一个横梁的厚度，表示第个横梁的厚度，表示横梁的数目，表示对前副车架的重量进行最小化，表示汽车前副车架的重量，表示在优化参数的向量变量时将前副车架划分成份求和得到的汽车前副车架的重量函数，表示前副车架的密度，表示在优化参数的向量变量时对应的前副车架的体积，表示优化参数需要满足的约束，表示前副车架在优化参数的向量变量时对应的模态值，表示前副车架在优化参数的向量变量时对应的模态函数，表示前副车架的一阶固有频率，表示前副车架在优化参数的向量变量时对应的应力计算函数，表示前副车架的许用应力，表示前副车架优化参数的向量变量所构成的设计空间； 2结合横梁与纵梁装配连接关系确定设计变量取值范围并构造设计空间，在设计空间范围内使用均匀实验设计方法产生个候选种群，经相关性准则筛选出目标种群后仿真评估，构建数据库； 3以种群重量、应力及模态值为输入，优化参数为输出，构建含1个输入层、M个隐含层和1个输出层的网络架构，根据数据库训练RMNN； 4采用随机择优策略筛选目标种群得到指标矩阵，将其输入至RMNN，生成候选车架集合； 5根据数据库建立径向基函数模型，筛选最优车架并仿真评估，更新数据库，采用误差驱动的可行性准则更新种群，返回步骤3直至优化目标达标，输出优化参数的最优解。

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