基于W算法的电动两轮车拓扑结构优化方法及系统

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基于W算法的电动两轮车拓扑结构优化方法及系统
申请号:CN202511474305
申请日期:2025-10-15
公开号:CN120951820A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于W算法的电动两轮车拓扑结构优化方法及系统,涉及电动两轮车拓扑结构优化技术领域。方法包括收集电动两轮车整车及关键部件的性能数据、结构参数数据与工况数据。构建基于改进卷积神经网络的拓扑结构初始模型,输入核心特征输出初步拓扑设计方案。构建基于模糊层次分析法的拓扑方案评估模型,获取初步拓扑设计方案的综合评估得分。构建多目标拓扑优化模型,求解生成多组候选拓扑优化方案。求解得到最优拓扑结构方案。本发明通过多目标模型、用W算法求解,结合改进卷积神经网络与模糊层次分析法,实现性能成本平衡,提升设计效率,增强方案实用性,且算法框架可扩展、数据可复用,助力企业创新。
技术关键词
拓扑结构优化方法 两轮车 模糊层次分析法 模拟退火算法 局部结构特征 载荷特征 布局特征 卷积神经网络结构 结构优化系统 结构优化技术 悬挂系统 性能测试数据 特征向量法 核心 成分分析方法 信息熵 算法框架 参数